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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法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：CN120029370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510400131.7，技术领域涉及：G05D19/02；该发明授权一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法是由赵勃;李鹏翔;于程隆;兰振东;那拓扑;谭久彬设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法，属于振动隔离控制技术领域，该方法包括：通过构建系统模型并进行数据采集；基于平台的状态变量，设计ANFIS模型；ANFIS模型通过实验数据训练自动调整模糊隶属函数的参数；基于混合学习算法对ANFIS模型进行训练；使用传感器实时获取平台的位移和速度，输入至ANFIS模型，实现实时主动减振控制。本发明通过实时采集平台的位移和速度数据，并输入至ANFIS模型，系统能够动态计算控制信号，迅速响应振动变化，有效抑制振动并降低系统的振动幅度，保证平台的稳定性。通过传感器与控制系统的反馈回路，确保了系统在任何时刻都能根据平台的实际振动状态自动调节控制信号。

本发明授权一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应神经模糊推理系统的主动减振控制方法，其特征在于，包括： 通过构建系统模型并进行数据采集； 基于平台的状态变量，设计ANFIS模型； ANFIS模型通过实验数据训练自动调整模糊隶属函数的参数； 基于混合学习算法对ANFIS模型进行训练； 使用传感器实时获取平台的位移和速度，输入至ANFIS模型，实现实时主动减振控制； 所述通过构建系统模型并进行数据采集，包括： 通过传感器获取平台的位移和速度作为系统的输入变量，反映出振动系统的当前状态，音圈电机根据控制信号生成相应的制动力F，以抵消平台所受振动力，来构建系统的动力学模型，以确定输入输出关系； 所述ANFIS模型通过实验数据训练自动调整模糊隶属函数的参数，包括： 多个模糊规则R i组成ANFIS模型，每个规则根据输入变量和的模糊状态生成控制输出，模糊规则如下所示： 其中，Ai和Bi表示输入变量的模糊集；U表示音圈电机的控制信号； 根据所述模糊规则，推导出各规则的激活值： 其中，ωi表示规则激活程度，μAix表示输入xt属于模糊集Ai的隶属度， μBix表示输入xt属于模糊集Bi的隶属度； 对模糊结果进行加权平均解模糊，输出最终控制信号： 其中，fi表示第i个模糊规则输出，N表示规则的总数，i=1、2、3、…、N。

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