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龙图腾网获悉无锡通用起重运输机械有限公司申请的专利一种桥式起重机控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：CN118619115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410653078.7，技术领域涉及：B66C13/48；该发明授权一种桥式起重机控制方法及系统是由黄维唯;顾龙标;许亮设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥式起重机控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种桥式起重机控制方法及系统，涉及起重机技术领域，方法包括：构建桥式起重机的运动学模型；构建桥式起重机的状态向量以及控制变量，确定桥式起重机在非线性状态空间的状态方程；在零摆角处，对非线性状态空间的状态方程进行线性化，确定桥式起重机在线性状态空间的状态方程；构建桥式起重机的扰动观测器；构建桥式起重机的基于神经网络的PID控制器；获取当前起重机状态；根据当前起重机状态，通过扰动观测器，估计当前扰动；根据当前起重机状态，通过基于神经网络的PID控制器，计算当前系统控制力；根据当前扰动，对当前系统控制力进行补偿，确定最终控制力；根据最终控制力，对桥式起重机进行控制。

本发明授权一种桥式起重机控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种桥式起重机控制方法，其特征在于，包括： S1：构建桥式起重机的运动学模型； S2：构建桥式起重机的状态向量以及控制变量，根据所述运动学模型，确定桥式起重机在非线性状态空间的状态方程； S3：在零摆角处，对非线性状态空间的状态方程进行线性化，确定桥式起重机在线性状态空间的状态方程； S4：根据线性状态空间的状态方程，构建桥式起重机的扰动观测器； S5：构建桥式起重机的基于神经网络的PID控制器； S6：获取当前起重机状态； S7：根据所述当前起重机状态，通过所述扰动观测器，估计当前扰动； S8：根据所述当前起重机状态，通过所述基于神经网络的PID控制器，计算当前系统控制力； S9：根据所述当前扰动，对所述当前系统控制力进行补偿，确定最终控制力； S10：根据所述最终控制力，对桥式起重机进行控制，返回S6，继续控制，直至达到停止条件； 其中，所述桥式起重机运动学模型具体为： 其中，M表示起重小车质量，m表示负载质量，x表示起重小车位移，表示起重小车加速度，L表示线缆长度，θ表示负载摆角，表示负载角速度，表示负载角加速度，F表示系统控制力； 其中，所述扰动观测器的构建方式具体包括： 在线性状态空间的状态方程中加入系统控制力的扰动项： 其中，x1、x2、x3以及x4分别为状态向量中的元素，x1对应起重小车位移x，x2对应起重小车速度x3对应负载摆角θ，x4对应负载角速度m表示负载质量，M表示起重小车质量，F表示系统控制力，d表示扰动，L表示线缆长度； 构建桥式起重机的扰动观测器： 其中，表示扰动观测值，ε1和ε2表示辅助变量，λ表示观测器增益， 表示x2、x3、x4的状态估计值； 所述基于神经网络的PID控制器包括输入层、隐藏层以及输出层； 所述输入层用于输入实时位移偏差； 所述隐藏层包括比例神经元、积分神经元以及微分神经元，分别用于控制比例增益系数、积分增益系数以及微分增益系数； 所述隐藏层用于确定在起重机控制过程中实时的比例增益系数、积分增益系数以及微分增益系数； 所述输出层用于输出系统控制力； 所述位移偏差具体为： et＝xt-xg 其中，e表示位移偏差，et表示t时刻的位移偏差，x表示起重小车位移，xt表示t时刻的位移，xg表示目标位移； 所述比例神经元的输出具体为： f1t＝etKpt 其中，f1t表示比例神经元t时刻的输出，et表示t时刻的位移偏差，Kpt表示t时刻的比例增益系数； 所述积分神经元的输出具体为： f2t＝etKit+f2t-1 其中，f2t表示积分神经元t时刻的输出，Kit表示t时刻的积分增益系数，f2t-1表示积分神经元t-1时刻的输出； 所述微分神经元的输出具体为： f3t＝etKdt+Kdt-1et-1 其中，f3t表示微分神经元t时刻的输出，Kdt表示t时刻的微分增益系数，Kdt-1表示t-1时刻的微分增益系数，et-1表示t-1时刻的位移偏差； 所述输出层输出的系统控制力具体为： Ft＝w1f1t+w2f2t+w3f3t 其中，Ft表示t时刻输出的系统控制力，w1表示比例神经元与输出层之间的权重系数，w2表示积分神经元与输出层之间的权重系数，w3表示微分神经元与输出层之间的权重系数； 所述最终控制力的计算方式具体为： F*t＝Ft+dt 其中，F*表示最终控制力，F*t表示t时刻的最终控制力，d表示扰动，dt表示t时刻的扰动。

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