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龙图腾网获悉西安交通大学;西安航天动力测控技术研究所申请的专利一种固体发动机壳体动态加载自适应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：CN119846962B 。

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：202411991476.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种固体发动机壳体动态加载自适应控制方法及系统是由周致富;史茗予;张龙飞;刘兵;梁勇;朱新港;印晶;林祥伟设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固体发动机壳体动态加载自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种固体发动机壳体动态加载自适应控制方法及系统，包括：针对多缸联合液压加载装置及壳体试件组合，建立动态加载装置的元件级模型与数学解析模型；在元件级模型中引入包括摩擦、泄露、压力波动等不确定因素以模拟真实加载装置，进而将其作为测试平台，并建立测试平台与控制器间的信号交互的联合仿真接口；基于数学解析模型，使用引入误差积分幂函数的非线性滑模面和指数趋近率生成参考输入信号，以限制误差收敛时间，建立参考模型；使用神经网络滑模控制器对测试平台存在的不确定因素生成补偿信号，以消除参考模型与测试平台之间的力输出误差。该发明能够快速跟踪预定的输出力轨迹，有效降低试验成本并提升整体控制性能。

本发明授权一种固体发动机壳体动态加载自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种固体发动机壳体动态加载自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对多缸联合液压加载装置及壳体试件组合，建立动态加载装置的元件级模型与数学解析模型； 在元件级模型中引入包括摩擦、泄露、压力波动的不确定因素以模拟真实加载装置，进而将其作为测试平台，并建立测试平台与控制算法间的信号交互的联合仿真接口； 基于数学解析模型，使用引入误差积分幂函数的非线性滑模面和指数趋近率生成参考输入信号，以限制误差收敛时间，建立参考模型； 使用神经网络滑模控制器对测试平台存在的不确定因素生成补偿信号，以消除参考模型与测试平台之间的力输出误差； 所述建立动态加载装置的元件级模型与数学解析模型，包括： 基于液压加载装置建立元件级模型，利用两通道力系统对固体发动机壳体加载，以对壳体施加指定的输出力；进而明确所研究加载装置的仿真结构，得到动态加载装置的元件级模型与数学解析模型； 液压加载装置力输出元件包括液压泵、液压缸、控制阀、负载和管道；所述非线性滑模面由下式确定： 其中为参考模型输出力与期望值的误差，均为正的超参数； 趋近率由下式确定: 式中，为指数趋近速率，为线性趋近速率，为符号函数； 所述建立参考模型之前，包括： 选择加载装置的液压缸活塞杆位移、速度、输出力作为三个状态变量，为，仿真信号流动过程对加载装置进行解析建模，状态空间表达式为： 其中为负载等效后的阻尼系数、刚度和质量；计算式为： u0时 u0时 计算式为： 其中，为减压阀通流面积，为阀芯位移，为输入信号与阀芯位移之间的增益系数，为换向阀出油口通流面积，为阀前后液压油平均密度，为高压腔和低压腔的横截面积，为液压油弹性模量，和为减压阀和换向阀对应的孔口流量系数，为泵压，分为直接与泵源相连的腔的压强，为另一腔压强，为相应的容积。

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