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龙图腾网获悉山东大学;北京半导体专用设备研究所(中国电子科技集团公司第四十五研究所)申请的专利一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法及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：CN121704576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610209018.5，技术领域涉及：G05D19/02；该发明授权一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法及系统是由刘帅;王三霞;陈国兴;步石;王俊杰设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于主动隔振技术领域，具体公开一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法及系统。包括：对振动隔离系统进行多自由度动力学建模，将负载的位姿作为系统输出，将执行机构的控制量作为系统输入，并将由结构非线性及扰动引起的未知动态统一表示为非线性项；基于所述动力学模型构建自适应神经网络状态观测器，对不可直接测量的状态进行估计；采集振动隔离系统的历史运行数据，对数据进行预处理后构造输入时序与输出时序，训练长短期记忆神经网络预测模型，以生成表征未来位置信息的预测信号；根据状态估计结果和预测信号设计自适应控制律，获得反馈控制量，并将其与基于预测信号得到的前馈控制量进行叠加，形成用于驱动执行机构的控制指令。

本发明授权一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预测与自适应控制的主动隔振方法，其特征在于，包括以下步骤： 对振动隔离系统进行多自由度动力学建模，将负载的位姿量作为系统输出，将执行机构的控制量作为系统输入，将未知动态统一表示为非线性项，对系统中不可直接测量的状态进行定义； 基于多自由度动力学模型设计自适应神经网络状态观测器，使用神经网络对非线性项进行逼近，得到对系统不可测状态的估计结果； 构造长短期记忆神经网络预测模型，采集振动隔离系统的历史运行数据，对历史运行数据进行预处理，得到输入时序与输出时序； 基于输入时序与输出时序训练长短期记忆神经网络预测模型，使预测模型能够输出用于表征负载未来位置信息的预测信号； 根据状态观测器给出的状态估计结果以及预测信号，采用自适应控制策略构造反馈控制律，对非线性项及参数不确定性进行补偿，得到反馈控制量； 将反馈控制量与基于预测信号得到的前馈控制量进行叠加，生成用于驱动振动隔离系统执行机构的控制指令，对负载实施主动振动隔离控制； 采用反步法框架方法，从输出跟踪误差开始，为设计虚拟控制律，定义第二个误差，为设计虚拟控制律； 如此递归，直至最后一步设计出实际控制律； 在每一步，未知的非线性组合项被RBF神经网络逼近，逼近误差有上界； 控制律和为神经网络权重和设计的自适应律设计为： 其中，，，，，均为正常数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;北京半导体专用设备研究所(中国电子科技集团公司第四十五研究所)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号山东大学千佛山校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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