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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰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：CN119882688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510051161.1，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰控制方法是由李仕华;孙晓磊;王森设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于汽车测试平台控制技术领域，提供一种基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰控制方法，其步骤包括：S1、建立汽车耐久性测试平台的驱动控制系统模型；S2、基于控制系统模型设计自抗扰控制器；S3、采用蜣螂优化算法对自抗扰控制器中待整定参数自整定；S4、将Kent混沌理论与差分进化算法融入到蜣螂优化算法中并对迭代参数动态调整。本发明通过自抗扰控制器中的跟踪微分器、非线性状态误差反馈控制律和扩张状态观测器估计并补偿系统内外部的扰动，提高控制系统响应速度和精度，将Kent混沌映射与差分进化算法融合到蜣螂优化算法中，对蜣螂优化算法的迭代参数非线性化优化，提升系统在动态响应中的控制效率和鲁棒性。

本发明授权基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蜣螂优化算法的汽车耐久性测试平台自抗扰控制方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、建立汽车耐久性测试平台的驱动控制系统模型； S2、基于驱动控制系统模型设计自抗扰控制器，其包括跟踪控制器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律； 构造跟踪微分器的离散形式，具体为： 式中，v为期望滚珠丝杠直线速度，q1为期望直线速度v的跟踪值，q2为期望直线速度v的微分，fhan为最速综合函数，其表达式为： 式中，h为采样步长，r为速度因子，q1、q2为被控系统的状态变量，d、sa、sy为函数fhan的推导量； 非线性扩张状态观测器对滚珠丝杠实际直线速度和干扰进行观测并对干扰进行补偿，具体为： 式中，β01、β02、β03为控制参数，其取值影响扩张状态观测器的观测性能，y为滚珠丝杠的实际直线驱动速度，z1为滚珠丝杠的实际直线驱动速度的估计值，z2为实际直线驱动速度微分的估计值，z3为对系统总扰动的估计值； 非线性控制器对误差信号的各个环节进行非线性组合，非线性状态误差反馈控制律的表达式为： 式中，e1和e2为过渡值与观测值的差值，u0为初始控制量，z1为观测位移，z2为观测速度，β1和β2为系统增益，α1取值范围为[0,1]，α21，fale,α,δ为非线性饱和函数，表达式为： 式中，ε为误差信号，a为控制器参数，δ为非线性区间的宽度； S3、采用改进蜣螂优化算法对自抗扰控制器中的多个待整定参数进行自整定，采用滚珠丝杠的时间加权绝对误差积分，构建自抗扰控制器的适应度函数，待整定参数包括扩张状态观测器中的增益系数β01、β02、β03和非线性状态误差反馈控制律中的系统增益系数β1、β2，将待整定参数与蜣螂位置相关联，种群初始化和适应度函数设置； S4、将Kent混沌理论与差分进化算法融合入蜣螂优化算法中，非线性化动态调整蜣螂优化算法中盗窃蜣螂的迭代参数，将优化后的参数动态更新到自抗扰控制器的扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律中，实现汽车测试平台运动的自抗扰控制，其子步骤包括： S41、采用Kent混沌映射的蜣螂优化算法进行种群初始化，Kent混沌映射的表达式为： 将Kent混沌映射带入到蜣螂优化算法的种群初始化中，其表达式为： xi＝Lb+Ub-Lb×yi 式中，a为控制参数，xi为蜣螂的初始位置，yi为kent混沌序列，Lb、Ub分别为蜣螂种群初始化位置的上界和下界； 优化盗窃蜣螂位置更新中的权重向量g： 盗窃蜣螂的位置更新为： 式中，fitbest为最佳适应度值，fitworst为最差适应度值，T为最大迭代数，η为指数变化速率的调节参数，I为1×D向量且元素都为1，g为1×D的权重向量且服从正态分布，S为常值； 通过动态调整权重向量g，平衡全局搜索使蜣螂优化算法跳出局部最优； S42、将差分进化算法融入蜣螂优化算法中，通过计算蜣螂差值与全局最优蜣螂进行变异操作产生新蜣螂，新蜣螂的位置为： 式中，xnew t为新产生蜣螂，λ为缩放因子，xr1和xr2为随机选择的蜣螂位置。

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