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龙图腾网恭喜四川中科成光科技有限公司申请的专利一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速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：CN115422828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210946626.6，技术领域涉及：G05D13/62；该发明授权一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制系统及方法是由文川设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制系统，还公开了一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制方法。包括自检调试模块、模型训练模块其中自检调试模块用于通过固定减速梯度a，改变减速速率b，测试对应过冲量σ；根据得出的数据建立数据库；模型训练模块通过ANN神经网络模型训练验证得出减速预测模型，通过上位机设定过冲量σ，跟踪转台上设置的转速传感器反馈转速，将得到的减速梯度a与过冲量σ带入减速预测模型得出减速速率b；根据得出的减速梯度a、过冲量σ与减速速率b进行减速控制。通过这种方式能够做到提高对跟踪转台过冲量的控制，提高跟踪转台的精度。

本发明授权一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ANN神经网络的跟踪转台减速控制系统，其特征在于：包括自检调试模块与模型训练模块；自检调试模块用于通过减速方程y＝a1+e-bx来得出过冲量σ； 过冲量σ为：其中，固定减速梯度a的值，改变减速速率b的值，得出对应过冲量σ的值；根据得出的减速梯度a的值、减速速率b的值以及过冲量σ的值建立数据库； 数据库建立方式为： 第一步：通过DSP主控芯片，搭建减速方程，并手动设定减速梯度a的值以及减速速率b的值，记录不同减速梯度a和不同减速速率b的过冲量σ； 第二步：通过DDR储存数据；包括减速梯度a、减速速率b、速度过冲量σ； 第三步：将DDR储存数据导出为txt格式，并导入到MATLAB生成神经网络数据库； 模型训练模块通过ANN神经网络模型，设定ANN神经网络模型的输入层、输出层的学习数据，利用得出的数据库对ANN神经网络模型进行训练和验证； 将验证合格的ANN神经网络模型对减速控制进行预判得出减速预测模型； 对于神经网络，网络结构和训练样本确定后，网络误差E由网络的权值W决定；网络误差E定义为： 式中：di为网络理想输出；yi为网络实际输出； 运用网络误差极小化问题可表述为： minEWW＝[w1,w2,…,wl,]T w1∈[ai,bi]i＝1,2,…,l 式中：l为优化向量W的元素个数；网络误差E为W对应的目标函数值；采用GA+BP混合神经网络算法；即先用GA初始优化权值W，再利用BP算法进行迭代优化权值W； GA+BP混合神经网络算法如下： 设T时刻减速梯度a、减速速率b的速度过冲量为x0T，网络的拟合值为 为原始数据的平均值，即eT为观测值与拟合值之差，也称之为T时刻的残差，即 为原始数据的平均值，即残差均方差为则后验差比值C定义为C＝S2S1，则小误差概率定义为C值小则说明均方差S1大、残差均方差S2小；S1大则测试过冲量数据离散度大，原始数据规律性差，S2小则表明预测误差离散度小。

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