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龙图腾网获悉深圳市微纳运控技术有限公司申请的专利一种伺服电机智能控制系统及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：CN120896490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511178869.X，技术领域涉及：H02P21/14；该发明授权一种伺服电机智能控制系统及方法是由童文邹;庞乐明;阳安设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种伺服电机智能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及伺服电机控制技术领域，具体公开了一种伺服电机智能控制系统及方法，方法包括：采集伺服电机的位置、速度、电流和加速度数据构建状态向量；基于理论参数构建基准扰动观测器，输出观测状态、扰动值和观测残差；利用观测残差和状态向量构建多尺度时序特征张量，通过CNN‑Transformer网络预测未来扰动；将神经网络预测结果与基准观测器输出进行自适应融合；通过约束滤波器和幅值限制器对扰动补偿进行安全约束；将约束后的补偿信号注入控制系统，并通过在线增量学习持续优化网络性能。本申请融合了传统观测器和深度学习技术，实现了对复杂非线性扰动的精准预测和有效抑制，显著提高了伺服电机的控制稳定性。

本发明授权一种伺服电机智能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种伺服电机智能控制方法，其特征在于，包括： 采集伺服电机运行状态数据，包括位置、速度、电流以及加速度数据，构建伺服电机状态向量； 基于伺服电机的理论参数，构建伺服电机状态观测方程作为基准扰动观测器，将伺服电机状态向量输入基准扰动观测器，基准扰动观测器输出伺服电机的观测状态与扰动值，并根据观测状态与伺服电机状态向量计算观测残差数据； 根据观测残差数据以及伺服电机状态向量构建多尺度时序特征张量，并构建CNN-Transformer网络，将多尺度时序特征张量输入CNN-Transformer网络，预测伺服电机的未来扰动； 将CNN-Transformer网络预测的扰动结果与基准扰动观测器输出的扰动结果进行自适应融合，自适应融合的权重根据预测置信度和基准扰动观测器的历史数据动态调整，以融合结果作为伺服电机的未来时段的扰动补偿； 基于李雅普诺夫稳定性理论的约束滤波器和幅值限制器对扰动补偿进行安全约束； 将安全约束后的扰动补偿输入伺服电机控制系统，抑制伺服电机未来时段的扰动，通过在线增量学习机制持续优化CNN-Transformer网络，持续进行扰动抑制。

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