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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同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：CN120065732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510202852.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法是由张春丽;谢宇伟;吴亚丽;钱富才设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法，涉及多智能体自适应迭代学习协同控制技术领域，包括以下步骤：构建动梁和挤压杆的动力学模型；确定控制目标；根据控制目标确定位置误差跟踪系统，基于自适应迭代学习控制理论，设计控制器与参数更新律；进行理论仿真验证。本发明采用上述一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法，将挤压机的动梁和挤压杆视为智能体，结合自适应迭代学习控制理论，有效地实现了动梁和挤压杆的协同控制；具有自调节的控制能力，能够在非线性因素影响下生产出精度要求更高的产品，提高生产效率和降低生产成本，易于扩展和适应不同规模的生产需求。

本发明授权一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种挤压机动梁和挤压杆自适应迭代学习协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据挤压机内动梁和挤压杆的物理性质，以及挤压过程中挤压杆的工作方式，构建动梁和挤压杆的动力学模型； 步骤2、根据构建的动梁和挤压杆的动力学模型，确定控制目标； 步骤3、根据控制目标确定位置误差跟踪系统，基于自适应迭代学习控制理论，设计控制器与参数更新律； 步骤4、进行理论仿真验证； 步骤1中动梁的动力学模型如下式所示： ； 式中，为迭代次数，在此指往复运动次数，为未知的非线性扰动参数，为上由摩擦力、液压油特性和机械结构变形所带来的已知的局部Lipschitz的非线性函数，为挤压杆的工作时间，为动梁第次迭代时的位置，分别为动梁的位置状态和控制输入； 步骤1中挤压杆的动力学模型如下式所示： ； 式中，为挤压杆的理想位置状态，表示挤压杆推动挤压筒内物质能够生产出某种特定精度产品的理想的非线性函数，满足，其中，是未知的正值； 步骤3具体包括： 根据自适应迭代学习控制的理论作以下假设： 对齐每次迭代开始时动梁的初始状态，使，同时，挤压杆的理想轨迹需要满足在空间上是封闭的特点，使，得到，； 位置误差跟踪系统如下： ； 设计系统的输入控制律为： ； 式中，表示可调的正值常数； 和的更新律为： ； ； 式中，收敛级数序列：，满足对于给定的序列，以下不等式成立：，其中，；和为可调的设计参数，表示未知待估计的正值常数，，，； 参数更新律初始状态的设置为每次迭代开始时估计参数的初始状态，如下式所示： ； 步骤4中采用复合能量函数进行理论仿真验证，如下式所示： ； 式中，和为可调的设计参数，表示未知待估计的正值常数，，，。

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