一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法。其步骤为：通过数据采集模块获取转子系统的状态参数；将所述状态参数输入RBF神经网络，利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线优化；基于优化后的PID参数，通过压电陶瓷控制器驱动压电陶瓷促动器，调节挤压油膜阻尼器的阻尼力，实现对转子系统振动的主动控制。本发明融合RBF神经网络非线性逼近与PID控制稳定性，解决传统被动控制的迟滞、锁死问题，实现转子系统振动的主动抑制，大大提升了控制精度与可靠性。

《一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025108583904，当前法律状态为已下证，由湖南科技大学提出申请，发明人为宾光富;王茂;李超;潘阳;李坚;王维民;冯坤;何立东;吴宇，申请日期为2025-06-25，公开（公告）日期为2025-08-29，国际专利分类号（IPC）为 G05B 11/42 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于RBF神经网络PID优化的挤压油膜阻尼器主动控制方法。其步骤为：通过数据采集模块获取转子系统的状态参数；将所述状态参数输入RBF神经网络，利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线优化；基于优化后的PID参数，通过压电陶瓷控制器驱动压电陶瓷促动器，调节挤压油膜阻尼器的阻尼力，实现对转子系统振动的主动控制。本发明融合RBF神经网络非线性逼近与PID控制稳定性，解决传统被动控制的迟滞、锁死问题，实现转子系统振动的主动抑制，大大提升了控制精度与可靠性。

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