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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同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：CN119882433B 。

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：202510015859.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同步控制方法是由刘延斌;王运彤;王景隆;孙维超;高会军设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同步控制方法在说明书摘要公布了：基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同步控制方法，涉及精密运动平台协同控制领域。本发明解决了双驱运动平台任务跟踪性能差、同步性能低的问题。本发明中B样条小波神经网络在线辨识模型通过特殊设计的神经网络权重复合更新模型生成神经网络权值矩阵进行更新，通过构造的系统参数复合更新模型对系统未知参数进行更新，通过构造的期望补偿模型对双驱运动平台进行实时的模型补偿，通过构造的B样条小波神经网络在线辨识模型来对双驱运动平台系统未建模动态和外部干扰进行模型补偿，然后通过构造鲁棒反馈控制器进行鲁棒镇定，从而提高双驱运动平台的任务跟踪性和同步性。主要用于对双驱龙门运动平台进行同步控制。

本发明授权基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同步控制方法在权利要求书中公布了：1.基于复合自适应在线估计的精密双驱运动平台同步控制方法，该方法基于复合自适应鲁棒控制器、神经网络权值复合更新模型和系统参数复合更新模型实现，并且复合自适应鲁棒控制器包括期望补偿模型、B样条小波神经网络在线辨识模型和鲁棒反馈控制器；其特征在于，方法包括： 步骤一、建立双驱运动平台的刚柔耦合动力学模型，并设定初始时刻下刚柔耦合动力学模型的系统未知参数向量中各参数初始值、以及初始时刻下的虚拟控制向量； 步骤二、神经网络权值复合更新模型，根据双驱运动平台在t-1时刻下的横梁位置向量pst-1、速度向量参考位置向量pdt-1、参考速度向量以及t-2时刻下的横梁位置向量pst-2、速度向量参考位置向量pdt-2、参考速度向量得到t时刻下的神经网络权值矩阵同时， 系统参数复合更新模型，根据双驱运动平台在t-1时刻下的横梁位置向量pst-1、速度向量参考位置向量pdt-1、参考速度向量虚拟控制向量τt-1和系统未知参数向量估计t时刻下系统未知参数向量的取值，并将发送至期望补偿模型； 步骤三、期望补偿模型，根据接收到的当前t时刻下的参考位置向量pdt、参考速度向量参考加速度向量和系统未知参数向量生成模型补偿信号τat； B样条小波神经网络在线辨识模型，根据实时采集的双驱运动平台在当前t时刻下的横梁位置向量pst、速度向量和神经网络权值矩阵生成前馈补偿信号τnnt； 鲁棒反馈控制器，根据实时采集的双驱运动平台在当前t时刻下的横梁位置向量pst、速度向量以及参考位置向量pdt和参考速度向量生成鲁棒反馈补偿信号τst； 鲁棒反馈控制器生成鲁棒反馈补偿信号τst的实现方式为： τst＝-Kρρt-Kzzt； ρt为t时刻的滑模面向量，zt为t时刻的系统跟踪误差，为zt的导数，Λ为2×2的正定对角增益矩阵； 期望补偿模型生成模型补偿信号τat的实现方式为： ψdt为由参考位置向量pdt、参考速度向量参考加速度向量所构成的广义回归矩阵； B样条小波神经网络在线辨识模型生成前馈补偿信号τnnt的实现方式为： τnnt＝[τnnyt,τnnαt]T； 其中， τnnyt为横梁运动方向的前馈补偿信号，τnnαt为横梁旋转方向的前馈补偿信号，iy为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁运动方向的节点横坐标序号，为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁运动方向的节点纵坐标序号，iα为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁旋转方向的节点横坐标序号，为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁旋转方向的节点纵坐标序号，by为横梁位置向量pst中横梁质心位置yG的平移因子，为速度向量中横梁质心速度的平移因子，bα为横梁位置向量pst中横梁旋转角度α的平移因子，为横梁位置向量pst中横梁旋转角速度的平移因子，pst＝[yGt,αt]T, 为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁运动方向的节点激活函数值；为B样条小波神经网络的隐藏层中被标记为横梁旋转方向的节点激活函数值； 步骤四、将模型补偿信号τat、前馈补偿信号τnnt和鲁棒反馈补偿信号τst进行叠加后，根据得到的虚拟控制向量τt计算出实际控制向量τut，对双驱运动平台的两直线电机进行控制。

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