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龙图腾网获悉中国科学院力学研究所申请的专利高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测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：CN116047916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310168397.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测控制方法是由吴晗;刘梦娟;曾晓辉设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种可用于高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测控制方法，其包括以下步骤:1根据磁浮列车上部署的悬浮传感器，获取磁浮列车运行过程中的动态响应；利用列车上的悬浮控制器读取斩波器中电磁铁的线圈电流；同时记录这些数据作为构建预测模型的样本集；2利用记录的样本进行神经网络训练构建磁浮列车响应预测模型,以实现列车未来时刻响应的在线精准预测；3计算前馈控制量；4计算反馈控制量；5悬浮控制器将前馈与反馈控制量叠加之后输出控制信号。本发明可有效地抑制磁浮列车电磁铁在气动荷载下的波动，实现精准预测控制，使得磁浮列车更加稳定地悬浮运行。

本发明授权高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种可用于高速磁浮列车悬浮系统的神经网络预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据磁浮列车上部署的悬浮传感器，获取磁浮列车运行过程中的动态响应；利用列车上的悬浮控制器读取斩波器中电磁铁的线圈电流；同时记录这些数据作为构建预测模型的样本集； 2利用记录的样本进行神经网络训练，构建磁浮列车响应预测模型，以实现列车未来时刻响应的在线精准预测；具体包括以下步骤： 2.1构建神经网络正向传递框架，具体是设定使用改进后的循环神经网络-长短时记忆神经网络来构建神经网络向前传递预测框架； 2.2构建神经网络误差反向传递框架； 2.3设定神经网络框架基本信息；具体步骤如下： 2.3.1选取t时刻及其之前一段时间的电磁铁悬浮间隙和线圈电流为神经网络的输入值，t+1时刻的悬浮间隙为期望输出值，； 2.3.2设置神经网络参数;且神经网络参数包括神经网络中隐藏层层数、隐藏层细胞数、输出层误差损失函数、反向传递学习率η及训练停止误差LOSSend； 2.4利用步骤1中获取的数据样本对上述步骤2.1和步骤2.2构建的神经网络进行训练，得到磁浮列车动力响应预测模型； 3由悬浮控制器读取电磁铁悬浮间隙和线圈电流信号，利用预测模型在线预测列车未来时刻响应，据此计算前馈控制量； 4由悬浮控制器读取电磁铁悬浮间隙和加速度信号，据此计算反馈控制量； 5悬浮控制器将前馈与反馈控制量叠加之后输出控制信号。

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