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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动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：CN116594287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310504581.1，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动控制方法是由李云龙;罗浩;关宇翀;胡天翔;邓慧超;刘清漪;王晓军;邱志平设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动控制方法。本发明提出了一种介电弹性体的粘弹性动力学模型，基于仿真得到的数值解建立神经网络模型，再对数据驱动的神经网络模型分别建立自由振动和受迫振动的主动控制系统，实现抑制振动和追踪期望输出的效果。本发明所提出的智能主动控制方法将来可用于以介电弹性体等智能软材料作为驱动器或传感器的主动控制系统的设计中。

本发明授权一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的粘弹性介电弹性体非线性动力学智能主动控制方法，用于以介电弹性体作为驱动器或传感器的主动控制系统的设计中，其特征在于，在物理模型的基础上，根据介电弹性体振动特性，引入基于带外源输入的非线性自回归神经网络，包括如下步骤： 第一步：基于麦克斯韦流变模型推导粘弹性本构，包括： 采用麦克斯韦流变模型来表示介电弹性体粘弹性，由两个非线性弹簧和一个阻尼器组成两个非线性弹簧由超弹性模型建模，两个材料参数分别为剪切模量和拉伸极限；阻尼器的特征是粘度，弹性体的变形由X和Y方向的拉伸来描述：和是流变模型中弹簧的拉伸；弹簧的拉伸为和，阻尼器在X和Y方向的拉伸为和； 引入应变能密度函数求得名义应力张量： 1 其中，为X方向正应力，为Y方向正应力； 采用流变模型得到考虑介电弹性体粘弹性的自由能函数为： 2 其中，为弹性体中的真实电位移，为弹性介电体在X方向上形变产生的弹性势能，为弹性介电体在Y方向上形变产生的弹性势能，为弹性介电体在形变时的电势能； 第二步：基于虚功原理得到平面矩形介电弹性体膜控制方程； 第三步：基于Gent超弹性本构推导非线性动力学微分方程，包括： 以介电弹性体膜为研究对象，介电弹性体膜的初始尺寸在X、Y和Z方向上分别为长度、宽度和厚度；介电弹性体膜分别在X和Y方向上受到外力和的预拉伸；当通过弹性体顶面和底面上的两个柔性电极在弹性体厚度上施加电压时，介电弹性体膜在X-Y平面上扩大其面积，并在Z方向上减小厚度；将变形膜的尺寸表示为长度、宽度和厚度； 薄膜在X、Y和Z方向的伸长率是均匀的，分别表示为，和；假设弹性体是不可压缩的，因此有；为了应用虚功原理，引入了虚位移，和虚电位移，两者在空间上是光滑的，与时间无关，X，Y分别为虚位移矢量在X，Y方向上的分量；外力P所做的虚功是： 3 其中，和是面内方向的规定外力，并且这里忽略体力； 外部电压做的虚功是： 4 其中，是施加的电压，是两个电极上电荷的虚拟增量； 设D表示弹性体中的真实电位移，与总变化相关，如下所示: 5 对于均匀的双轴加载，材料变形产生的内部虚功表示如下： 6 其中，S是名义应力张量，F是变形梯度，为初始状态体积，即 由材料中的电场产生的内部虚功写为： 7 其中，为其自身介电常数； 虚拟惯性功或虚拟动能是： 8 其中，为弹性介电弹性体密度； 在均衡状态下，有： 9 对于均匀的双轴变形，有： 10 将作为独立变量，经过化简，得到均匀双轴变形下介电弹性体膜的控制方程： 11 12 第四步：根据非线性力学模型仿真得到的数据，用机器学习算法进行学习，构建出神经网络模型； 第五步：基于非线性主动控制方法对神经网络模型实现抑制非线性振动效果与介电弹性体振动响应跟踪期望输出效果，包括； 在得到NARX模型之后，采用PID控制算法对介电弹性体非线性动力学神经网络模型进行控制，在闭环系统中，对于PID控制器： 给定值与实际输出的偏差表示为： 24 其中，为给定值，为系统的实际输出值； 控制规律为 此时传递函数为： 式中，为比例系数，为积分时间常数，为微分时间常数，分别为输出量和输入量的拉普拉斯变换；根据控制目标来进行调试的； 对于介电弹性体参数振动系统的主动控制结构，主动激励为加载电压，通过PID控制器调整加载输入到神经网络模型中，神经网络模型产生实时反馈信号通过PID控制实现闭环控制，面对抑制振动和追踪期望输出的不同需求，调整参数来达到控制效果。

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