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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位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：CN119847220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510041748.4，技术领域涉及：G05D9/12；该发明授权基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法是由李跃华;魏浩宇;吴赛林;姚章燕;胡彬;蔡昆伦;吕南设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法，属于自动控制技术领域。解决常见混沌映射遍历性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、臭氧溶解罐液位控制系统数学模型建立；S2、改进蜣螂算法设计；S3、模糊神经网络PID控制器设计；S4、臭氧溶解罐液位控制系统仿真实验与性能验证。本发明的有益效果是：本发明在蜣螂算法中采用结合ICMIC混沌映射和反向学习的种群初始化策略，显著提高了初始解的均匀性和全局遍历能力；ICMIC映射具有无限折叠混沌特性，能够解决常见混沌映射遍历性不足的问题，同时反向学习策略进一步扩展了搜索空间，使种群分布更加多样化。

本发明授权基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法在权利要求书中公布了：1.基于改进蜣螂算法的模糊神经网络PID液位控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、臭氧溶解罐液位控制系统数学模型建立 为实现臭氧溶解罐液位的控制，基于质量守恒原理对臭氧溶解罐液位控制系统进行建模，并结合臭氧溶解罐液位控制系统的实际运行特性简化为一阶惯性滞后模型； S2、改进蜣螂算法设计 为了提升传统蜣螂算法在复杂液位控制系统参数优化中的寻优精度与全局搜索能力，对传统蜣螂算法进行了改进，设计了基于ICMIC混沌初始化、反向学习策略和非线性动态调整机制的改进蜣螂算法； 步骤S2中，具体改进设计如下： 1引入ICMIC混沌初始化与反向学习策略 提出了一种基于ICMIC混沌映射与反向学习策略的改进方法，用以提升种群初始化阶段的多样性和覆盖性； 首先，采用ICMIC混沌映射生成初始种群解；ICMIC混沌映射的数学表达式为： 式中，Zn是当前种群的混沌变量，Zn+1是下一次迭代计算得到的混沌变量，α混沌控制参数，取值范围为0，1； 其次，基于ICMIC生成的种群解，引入反向学习策略，进一步扩展搜索空间；反向学习策略通过生成每个初始解的反向解，增加种群多样性，从而提升全局搜索能力；反向学习策略的数学表达式为： OZi＝K×Zmax+Zmin-Zi 式中，OZi是对应于每个初始解Zi的逆解；Zmax和Zmin分别表示初始解中的最大值和最小值；K是0,1范围内的随机值； 2引入ICMIC混沌初始化与反向学习策略 改进后的非线性动态调整机制通过以下公式对参数R进行计算： 其中，非线性动态调整机制通过引入对数函数和非线性变化项，使参数R在初期保持较大的值以增强全局搜索能力，同时在迭代后期逐渐减小R，提高局部开发的精度，从而实现全局搜索与局部开发的动态平衡； S3、模糊神经网络PID控制器设计 为了解决臭氧溶解罐液位控制系统中存在的非线性、动态滞后以及抗扰能力不足问题，设计了一种基于所述改进蜣螂算法的模糊神经网络PID控制器； S4、臭氧溶解罐液位控制系统仿真实验与性能验证 为验证所述改进蜣螂算法在臭氧溶解罐液位控制系统中的性能，设计并开展了基于MATLABSimulink平台的仿真实验。

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