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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于K-Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机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：CN115857331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211399707.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于K-Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机控制方法是由刘景林;索妮;魏蕤涵设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电机控制技术领域，公开了一种基于K‑Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机控制方法，通过K‑Means聚类初始化模糊RBF神经网络参数；通过采样获得永磁电机矢量控制系统的实际输出值V，与给定值V★作差，计算出系统的偏差和偏差变化量；构建模糊RBF神经网络控制器，将系统的ek和eck作为模糊RBF神经网络控制器的输入，通过四层网络得到kp、ki、kd，输入到PID控制器中得到输出控制量iq，再继续进行电流环PID控制，这种电机控制方法，稳态和动态性能明显提升，具有较强的鲁棒性，能有效增强电机的抗干扰能力。

本发明授权一种基于K-Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-Means优化模糊RBF神经网络的永磁同步电机控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过K-Means聚类初始化模糊RBF神经网络参数，包括RBF函数的中心点、基宽和模糊化层的神经元个数，设定模糊RBF神经网络中输入层，模糊化层，模糊推理层和输出层各层权值的初始值、学习速率和动量因子； S2、通过采样获得永磁电机矢量控制系统的实际输出值，与给定值作差，计算出系统的偏差和偏差变化量； S3、构建模糊RBF神经网络控制器 将系统的和作为模糊RBF神经网络控制器的输入，依次通过输入层，模糊化层，模糊推理层和输出层四层网络得到kp、ki、kd，输入到PID控制器中得到输出控制量iq，将控制量iq加入被控对象产生下一采样时刻的实际输出值；其中，kp、ki、kd分别为比例调节系数、积分调节系数、微分调节系数； S4、采用梯度下降法更新模糊RBF神经网络的基宽及权值； S5、令，返回步骤S2-S3重新进行计算，直到kp、ki、kd不再迭代，其中，kp、ki、kd分别为比例调节系数、积分调节系数、微分调节系数； 所述通过K-Means聚类初始化模糊RBF神经网络的参数具体为： 同种聚类的样本i=1,2,3…n关于聚类中心的欧氏距离为： 1 式1中，为样本i=1,2,3…n，Q为样本个数，k为聚类数；w为样本为样本聚类中心c=1,2,3…k，为样本的k属性指标值，为指标属性k的聚类中心c=1,2,3…k；为样本关于聚类中心的欧氏距离，将作为RBF神经网络基宽的初始值； 样本通过计算，将样本分为K类，并计算各类组内样本平均值作为新的聚类中心，然后重新计算样本与聚类中心的距离，通过多次迭代聚类中心不再移动后分类完成，得到RBF函数的中心点： 2 式2中，m为迭代次数，为第m次迭代后属性指标k的聚类中心；为第m-1次迭代后的分类结果t=1,2,3…K；为第m-1次迭代后类别中的样本个数，将作为RBF神经网络基宽的中心点，模糊化层的神经元个数B=S，。

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