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龍圖騰網獲悉南京工程學院申請的專利基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115009044B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210621243.1，技術領域涉及：B60L15/20；該發明授權基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法是由朱志瑩;叢冰玉;安聰;楊品海;戴必翔設計研發完成，并于2022-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法在說明書摘要公布了：本發明是一種基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法，包括：步驟1：構建飛輪轉子動力學模型，經過線性放大得到復合飛輪轉子系統；步驟2：構造動態神經網絡逆系統；步驟3：將組合后的偽線性系統復合飛輪轉子系統進行線性化并解耦，而后進行系統閉環控制；步驟4：將擾動估計值引入動態神經網絡逆系統的模型中，形成拓展結構，步驟5：將拓展結構替代動態神經網絡逆系統，最終組成完整的基于神經網絡逆拓展結構的磁懸浮飛輪轉子自抗擾控制系統。本發明增強了飛輪轉子在車載擾動下的魯棒性，簡化了模型，提高了控制系統的抗干擾性能，使轉子系統控制更簡單，更具有魯棒性和抗擾動性。

本發明授權基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法在權利要求書中公布了：1.基于神經網絡逆拓展結構的車用軸向分相磁懸浮飛輪轉子系統的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括如下步驟： 步驟1：考慮車輛本身行駛狀態和所行駛的道路狀況兩方面干擾，形成車載飛輪電池轉子動力學分析結果，構建飛輪轉子動力學模型，經過雙極性功率放大器線性放大，得到復合飛輪轉子系統； 步驟2：采用靜態神經網絡和10個積分器S-1構造動態神經網絡逆系統； 步驟3：步驟2構建的動態神經網絡逆系統置于復合飛輪轉子系統之前，組合成偽線性系統對步驟1得到的復合飛輪轉子系統進行線性化并解耦，將解耦后的偽線性系統利用自抗擾控制器進行系統閉環控制； 步驟4：將自抗擾控制器中的擴張狀態觀測器產生的擾動估計值引入步驟2中的動態神經網絡逆系統的模型中，形成神經網絡逆系統的拓展結構增加對復合飛輪轉子系統干擾變化的適應能力和抗干擾能力； 步驟5：將步驟4的神經網絡逆系統拓展結構替代步驟4中的動態神經網絡逆系統，通過增加神經網絡的輸入節點數，利用被控飛輪轉子系統的干擾估計信號，最終組成完整的基于神經網絡逆拓展結構的磁懸浮飛輪轉子自抗擾控制系統，其中， 所述步驟4具體包括如下步驟： 步驟4-1：自抗擾控制器中產生的實際擾動估計值z3將其作為車載情況下神經網絡逆系統的一個新的狀態變量，當車輛啟動和加速時，設定加速度保持不變，與傳遞到磁懸浮飛輪電池的加速度一致，這時初始狀態飛輪轉子靜止，飛輪轉子轉軸質心會在前進方向的軸上出現滯后現象，設置加速度值突然加大的擾動時，轉子的相對偏移量會發生變化，引起電磁力的變化，這時自抗擾控制器將不同的工況下飛輪轉子的位移和角度運行狀態估計出來； 步驟4-2：建立基于自抗擾控制器的偽線性系統閉環仿真模型，偽線性系統代替飛輪轉子系統，得到一個二階閉環自抗擾控制系統； 步驟4-3：將未建模動態對系統的影響利用不同類型的擾動信號模仿車輛的不同運行工況，將各種不同的擾動信號引入步驟4-2形成的偽線性系統閉環仿真模型中，調整自抗擾控制器中的參數，調參結束后的閉環仿真能夠得到較好的控制效果； 步驟4-4：仿真后將擾動估計值z3的值引出并存入“ToWorkspace”模塊，在對信號進行歸一化處理，最終可以構成訓練神經網絡的輸入樣本集和期望輸出樣本集 步驟4-5：將擾動估計值參與神經網絡逆系統的構造，利用神經網絡擬合函數時，根據輸入值與輸出值之間的對應關系擬合出神經網絡逆系統拓展結構。

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