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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种基于神经网络的柔性吊车系统振动抑制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115047768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210739862.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于神经网络的柔性吊车系统振动抑制方法及系统是由楼旭阳;马玲设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的柔性吊车系统振动抑制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种柔性吊车系统振动抑制方法及控制系统，属于柔性吊车系统的位置控制和振动抑制技术领域。本发明考虑了实际系统中未知摩擦力和输出约束对柔性吊车系统振动控制的影响问题，利用传感器获取的边界状态信号，采用神经网络估计系统的未知摩擦力和结合障碍Lyapunov函数法，设计了边界控制器。该边界控制器解决了未知摩擦力对系统带来的影响且将柔性绳索的边界曲率约束在给定值内，保证了系统的安全性，从而有效地抑制柔性吊车系统的振动，保证了吊车系统的稳定性。因此，本发明的柔性吊车系统振动抑制方法和系统，能够在系统含有未知摩擦力和输出约束的条件下实现位置控制和振动抑制控制目标。

本发明授权一种基于神经网络的柔性吊车系统振动抑制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的柔性吊车系统振动抑制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：利用Hamilton原理对含有未知摩擦力的柔性吊车系统进行建模；步骤二：利用边界传感器获取所述柔性吊车系统的边界状态信号；步骤三：利用神经网络估计所述柔性吊车系统中的未知摩擦力；步骤四：根据所述步骤二得到的所述边界状态信号、所述步骤三中得到的未知摩擦力估计值，结合障碍Lyapunov函数构造所述柔性吊车系统的边界控制器；步骤五：构造Lyapunov函数，证明所述Lyapunov函数的正定性并进行所述步骤四中边界控制器下控制系统的稳定性分析；步骤六：验证所述步骤五中控制系统的状态量是否满足一致有界，若满足，则执行步骤七；若不满足，则需要重新构造Lyapunov函数和边界控制器；步骤七：所述边界控制器根据已获取的边界状态信号计算得到控制信号，并将控制信号发送给执行器；步骤八：执行器接收所述控制信号，并将所述控制信号作用于所述柔性吊车系统上，最终吊车系统实现位置控制和振动抑制控制目标；所述步骤四中边界控制器为： 其中，ka和kb都是大于0的边界控制器增益，yx0,t表示柔性绳索的边界曲率，yxt0,t表示柔性绳索的边界角速度；C＞0是柔性绳索边界曲率yx0,t的约束值，约束条件满足|yx0,t|＜C；θt是辅助变量，表示为θt＝kcy0,t-yd-kdyx0,t+yt0,t，yd为期望位置，kc和kd都是大于0的常数，yx,t为柔性绳索在空间位置为x，时间为t时刻的横向位置；M表示小车质量；Tx＝g[m+ρl-x]为绳索在空间位置为x处的张力，其中，m为底部负载质量，g为重力加速度，ρ和l分别表示柔性绳索单位长度质量和绳索长度；yxx,t和ytx,t分别表示柔性绳索的横向位置yx,t对空间变量x和时间变量t的一阶偏导数；为小车和导轨间的未知摩擦力Ft的估计值；所述步骤五中进行所述控制系统的稳定性分析的过程包括：步骤5-1：构造Lyapunov函数，其表达式为：Et＝Eat+Ebt+Ect+Edt其中， 其中，γ,β均是大于0的常数，α为正常数，为神经网络权重误差项，为神经网络理想权重W*的估计值；Eat为柔性吊车系统的能量项，包括动能和势能，Ebt为与辅助变量θt有关的障碍Lyapunov项，Ect为与摩擦力有关的能量项，Edt为信号yxx,tytx,t和信号yx,t-ydytx,t交叉相乘的交叉项；步骤5-2：验证所构造的Lyapunov函数的正定性，即Et＞0，得到：0≤1-η[Eat+Ebt+Ect]≤Et≤1+η[Eat+Ebt+Ect]其中，步骤5-3：进行所述控制系统的稳定性分析，对所述Lyapunov函数求对时间t的一阶导数，代入边界条件和所述边界控制器，得到： 其中，τ是大于0的常数；步骤5-4：进一步推导，得到柔性吊车系统绳索的横向偏移量ωx,t＝yx,t-y0,t满足： 上式表明所述柔性吊车系统绳索的横向偏移量ωx,t是一致有界的；此外，由于yx,t＝ωx,t+y0,t，状态y0,t满足： 即当t→∞时，yx,t→yd，上式表明最终实现了位置控制。

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