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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈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：CN119191137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411344132.6，技术领域涉及：B66C23/88；该发明授权基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法及系统是由马昕;王凯;李贻斌设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法及系统，涉及机电系统技术控制，该方法包括：利用拉格朗日法，建立四自由度塔式起重机系统的动力学模型；以目标定位、抑制摆动、摆角约束、避障、运动区域约束和速度约束为控制目标，构建自适应防摆避障反馈控制器，包括：将塔机避障问题转化为状态约束问题，构建摆动约束项、避障约束项、物理限制约束项和速度限制约束项以及用于描述系统中不确定参数和外部干扰的辅助项；其中，利用径向基神经网络对塔机的辅助项进行近似，并根据更新率优化近似的网络权重矩阵；利用该控制器控制塔式起重机的悬臂转动角度和悬臂上台车位移，以此实现安全有效、精准快速的防摆避障移动控制。

本发明授权基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的塔机自适应防摆避障反馈控制方法，其特征在于，包括： 利用拉格朗日法，建立四自由度塔式起重机系统的动力学模型； 基于动力学模型，以目标定位、抑制摆动、摆角约束、避障、运动区域约束和速度约束为控制目标，构建自适应防摆避障反馈控制器；所述构建包括：将塔机避障问题转化为状态约束问题，根据负载在三维空间中摆角的目标值和实际值，构建误差项；基于所述误差项，构建摆动约束项、避障约束项、物理限制约束项和速度限制约束项；并构建用于描述系统中不确定参数和外部干扰的辅助项；其中，利用径向基RBF神经网络对塔机的辅助项进行近似，并根据更新率优化近似的网络权重矩阵； 利用该控制器控制塔式起重机的悬臂转动角度和悬臂上台车位移，实现防摆避障移动控制；并利用李雅普诺夫函数验证所提出的控制器的稳定性和收敛性； 所述控制器表示为： 上式中，，定义为，、、、、、为控制增益为正的对角矩阵，为最优权重矩阵的估计矩阵，该矩阵的更新率为：，表示一个带正参数的对角矩阵，表示激活函数向量，为已知标称值，误差项和其导数，α和β分别为悬臂角度、台车位移，摆动约束项，避障约束项，状态变量，为控制输入向量。

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