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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利阀芯位置的控制方法及其控制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：CN119962377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510051160.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权阀芯位置的控制方法及其控制系统是由艾超;汪宝生;郭洪君;李俊标;杨柳设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本阀芯位置的控制方法及其控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制算法技术领域，具体涉及一种阀芯位置的控制方法及其控制系统，方法包括：S1建立比例插装阀的数学模型；S2确定输入值、输出值、输出值影响的多参数以及外部参数因素；S3设计PID控制器，确定变量参数；S4确定神经网络优化算法方案，进行算法模型搭建；S5基于比例插装阀的数学模型，PID控制器以及神经网络优化算法搭建模糊控制器；S6不同模块进行连接搭建形成整体。本发明的位置控制方法考虑因素全面，充分考虑了外界参数以及影响输出的多参数等因素，针对于模糊PID控制的输入参数进行预测调控，从而使得控制精度更高，响应速度更快，极大提高了对比例插装阀阀芯的位置控制，进而提高整体系统性能。

本发明授权阀芯位置的控制方法及其控制系统在权利要求书中公布了：1.一种阀芯位置的控制方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤S1，建立阀的数学模型； 步骤S2，确定输入值、初始的输出值、初始的输出值影响的多参数以及外部参数因素； 步骤S3，设计PID控制器，并确定PID控制器的变量参数； 步骤S4，确定神经网络优化算法，进行算法模型搭建得到神经网络优化模型；确定神经网络优化方案，进行算法模型搭建具体包括： 输入变量集包括阀前后实时压力变化值和震动幅值以及控制器性能参数、环境温度、油液温度以及流量变化值； 在模型调试阶段，通过多次迭代训练，利用反向传播算法进行权重调整以优化网络性能；同时，应用学习向量量化算法原理对模型进行微调，提高分类性能和泛化能力； 在运行环境中，训练完成的神经网络模型会对阀芯位置进行实时预测，通过比较预测输出值与输入值，优化设计误差值et及其变化率Δet； 根据误差分析结果，动态调整神经网络模型参数； 步骤S5，基于阀的数学模型、PID控制器以及神经网络优化模型搭建模糊控制器； 步骤S6，将PID控制器、模糊控制器以及神经网络优化模型进行连接搭建形成整体并对阀芯位置进行优化控制，具体包括： 步骤S61，将输入值、输出值影响的多参数以及外部参数因素输入到神经网络优化模型中，以神经网络优化模型的输出作为预测值； 步骤S62，将预测值与输出值进行差值处理得到误差和误差变化率，将误差和误差变化率作为输入变量输入到模糊控制器中； 步骤S63，模糊控制器对输入变量进行处理得到fkp、fki和fkd，输入到PID控制器中，控制阀芯动作，得到实时的输出值并基于实时的输出值更新输出值影响的多参数；fkp为由模糊控制器处理得到的实时变化模糊比例系数，fki为由模糊控制器处理得到的实时变化模糊积分系数，fkd为由模糊控制器处理得到的实时变化模糊微分系数； 步骤S64，将实时的输出值与预测值进行比较，若满足目标要求，则阀芯停止位移；否则返回重新执行步骤S61，直至满足目标需求。

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