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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和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：CN117891165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311737352.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和系统是由徐梁;嵇逸舟;钱家俊;任肖强;汪小帆;彭艳设计研发完成，并于2023-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和系统。设计方法包括：在数据收集模块中对被控制对象的初始状态进行采样，并作为采样数据存储于数据库中；提取数据库中的采样数据，并将其用于在数据训练模块中使用PyTorch和Adam优化器执行训练；提取数据训练模块中训练完成的数据，作为次深度神经网络控制器的输入；将所述次深度神经网络控制器的输出，作为主深度神经网络控制器的权重，并在控制器优化模块中执行控制器的优化。设计系统包括数据收集模块、数据训练模块、次深度神经网络控制器模块、主深度神经网络控制器模块及控制器优化模块。本发明提出的基于改进的结构化神经网络的控制器，提高了控制器的稳定性和适应性。

本发明授权基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 在数据收集模块中对被控制对象的初始状态进行采样，并作为采样数据存储于数据库中； 提取数据库中的采样数据，并将其用于在数据训练模块中使用PyTorch和Adam优化器执行训练； 提取数据训练模块中训练完成的数据，作为次深度神经网络控制器的输入；以及 将所述次深度神经网络控制器的输出，作为主深度神经网络控制器的权重，并在控制器优化模块中执行控制器的优化； 其中，将所述次深度神经网络控制器的输出作为主深度神经网络控制器的权重包括： 构建主深度神经网络控制器的李雅普诺夫函数， 将主深度神经网络控制器设置为ut=ϕxt;θ， 其中，xt表示t时刻的状态量，θ由次深度神经网络控制器Wx0;γ的输出提供，x0表示初始状态，γ表示次深度神经网络控制器的参数； 其中，在控制器优化模块中执行控制器的优化包括： 构建动力学模型为，其中xt表示t时刻的状态量，ut表示主深度神经网络控制器； 优化方程为， 其中，min表示函数最小值，N表示初始状态的数量，T表示训练时域，表示损失函数，表示状态量，表示控制量，θ表示主神经网络控制器的参数，表示初始状态，γ表示次神经网络控制器的参数。

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