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龙图腾网恭喜杭州司南智能技术有限公司申请的专利一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制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：CN115047758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210534645.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制方法是由吴胜;柴俊沙;周鹏;王元华设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业自动化领域，公开了一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制方法，首先根据实时采集到的阶跃响应数据进行建模，找出对象的基本特性，之后对基于Smith预估校正的预测函数控制进行新的误差校正补偿，最后将得到的最优控制律实施于被控的积分过程。本发明针对传统的误差校正方法无法有效解决预测函数控制下时滞积分过程遭遇持续干扰带来的影响，提出一种对应的新型误差校正补偿方法，最终基于此误差校正方法，预测函数控制能有效解决各类持续的不确定干扰，提升了控制系统的稳定性，也进一步促进了先进控制算法在工业中的应用。

本发明授权一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Smith预估校正的时滞积分过程预测函数控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集积分过程的阶跃响应数据，计算出对应的对象模型；根据实时采集到的阶跃响应数据进行建模，找出对象的基本特性；步骤1.1：对积分过程的输入端加入一个阶跃信号，开始记录积分过程的阶跃响应信号；步骤1.2：对获得的阶跃响应信号进行滤波处理，然后将滤波后的光滑曲线后面接近直线的部分拟合成一条直线，之后记录每个采样时刻光滑曲线上对应的阶跃响应数据值，采样间隔设置为Ts，记录的值为基于稳态部分增加的数值，分别为b1,b2,…,bd,bd+1,bd+2,…，其中b1,…,bd为时滞部分，即该区间的数据值基本尚未改变，bd+1,bd+2,…为采样数据值开始变化的部分，该区间数据采样值之间的差值可视作定值；步骤2：对基于Smith预估校正的预测函数控制进行新的误差校正补偿；建立积分过程对象的传递函数模型；步骤2.1：根据阶跃采样数据可知，积分过程对象的滞后时间为τ＝d*Ts；步骤2.2：积分过程对象的增益为K＝bd+2-bd+1Ts；最终，得到的积分过程传递函数模型为 其中，s为拉普拉斯算子；步骤3：得到的最优控制律实施于被控的积分过程；设计积分过程的基于Smith预估校正的预测函数控制方法；步骤3.1：对建立的传递函数模型在采样时间Ts1下进行离散，得到离散方程模型：所述步骤3.1得到离散方程模型如下：ymk＝ymk-1+K*Ts1*uk-1-τTs1其中，ymk,uk分别为积分过程对象在k时刻的模型输出与输入值；步骤3.2：对步骤3.1中的离散方程模型去掉纯滞后，可得去掉纯滞后的方程；对步骤3.1中的离散方程模型去掉纯滞后，可得下面的方程：ymavk＝ymavk-1+K*Ts1*uk-1其中，ymavk为k时刻去掉滞后的模型输出；基于Smith预估校正，积分过程对象的实际校正输出为ypavk＝ypk+ymavk-ymavk-τTs1其中，ypavk,ypk分别为积分过程经过Smith预估校正后的输出以及过程实际输出；步骤3.3：基于步骤3.2中的模型计算积分过程模型的预测值；基于步骤3.2中的模型计算积分过程模型的预测值，基函数取阶跃函数，可得积分过程模型的预测值为：ymavk+H＝ymavk+H*K*Ts1*uk其中，H为预测时域；基于Smith预估校正的情况下，模型误差ek计算如下：ek＝ypavk-ymavk对于引入的预测函数控制，采用如下的误差校正式子：errk＝ek-err_sumk-1err_sumk＝err_sumk-1+λ*errk其中，err_sumk的初始值为0，λ为误差校正系数，取值为0～1；考虑到积分过程的特性，最终经过误差补偿校正的模型预测输出为ymav_ck+H＝ymavk+H+err_sumk+H+τTs1*λ*errk其中，误差补偿校正的前部分为常规的补偿校正，后部分为针对于时滞积分特性的补偿校正，通过调节误差校正系数，对误差补偿的强弱进行调整；步骤3.4：选择积分过程对象的基于Smith预估校正的预测函数控制目标函数；选择积分过程对象的基于Smith预估校正的预测函数控制目标函数如下： 其中，yrk为积分过程对象k时刻的参考轨迹点，取如下计算式子：yrk+H＝ηHyk+1-ηHckη为参考轨迹的柔化系数，ck为积分过程对象k时刻的设定值，Q为跟踪误差的加权系数；对上述目标函数求导可得，基于Smith预估校正的预测函数控制律为： 步骤3.5：将步骤3.4中得到的基于Smith预估校正的预测函数最优控制律实施于积分过程对象；在下一个采样周期，按照步骤3.2～步骤3.4中的步骤求解最新的预测函数最优控制律作用于被控积分过程，后面依此循环。

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