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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步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：CN118694231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410900121.5，技术领域涉及：H02P21/00；该发明授权一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法是由杨学博;郑晓龙;文晗设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法在说明书摘要公布了：一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法，涉及非线性系统控制领域，针对现有反步法无法对直流电机的超调量进行准确调节的问题，本申请利用经典控制理论中的极点配置思想设计了一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法。本申请技术方案通过对闭环系统的瞬态响应进行分析和设计。进而解决了传统的反步法无法对直流电机的超调量进行准确调节的问题。

本发明授权一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法在权利要求书中公布了：1.一种直流有刷电机的阻尼比可调神经网络反步控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用控制器的控制信号作为直流有刷电机系统的输入对直流有刷电机系统进行控制，得到实际位置输出； 所述控制器及控制信号的设计过程为： 步骤一：确定状态变量、状态变量，并根据状态变量、状态变量、直流有刷电机系统的控制信号以及直流有刷电机系统的输出信号，建立二维不确定非线性系统的状态空间模型，使系统转速输出信号跟踪目标信号，其中，为电机转角，为电机转速； 步骤二：定义误差变量和，所述误差变量和表示为： 其中，表示待设计的虚拟控制函数； 步骤三：利用步骤二中定义的误差变量和建立误差系统模型； 步骤四：建立指令滤波器，并利用指令滤波器观测步骤二中定义的误差变量的一阶导数； 步骤五：利用自适应神经网络估计二维不确定非线性系统的状态空间模型中的不确定性，并利用观测结果更新自适应神经网络的参数； 步骤六：利用步骤三中误差系统模型以及步骤五估计的不确定性设计虚拟控制函数，之后根据虚拟控制函数设计控制器，控制器的输出为信号，控制信号表示为： 其中，代表神经网络，为已知的控制器方向系数，为虚拟控制函数的一阶导数，为调节系统阻尼比的设计参数； 所述虚拟控制函数表示为： 其中，，为一个常数； 所述，表示为： 其中，p0，p为一个大于零的常数，此时系统为临界阻尼系统，为的一阶导数。

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