买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西门子股份公司申请的专利非线性模型的建模方法、装置及存储介质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：CN114424128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：201980100555.4，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权非线性模型的建模方法、装置及存储介质是由王德慧;江宁;张拓;田中伟设计研发完成，并于2019-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本非线性模型的建模方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：一种非线性模型的建模方法、装置及存储介质。其中，方法包括：针对每种设备的每个目标非线性基理过程，确定其完整的设计点数据；采用相似性准则支持的相似数与基于设计点数据的相似数的比值，建立所述非线性基理过程的描述公式，得到所述非线性基理过程的通用模型；所述通用模型中包括随实际工况参数变更而非线性变化的可变参数；构建所述实际工况参数与所述可变参数之间的机器学习算法，并建立所述机器学习算法与所述通用模型之间的关联关系；每种设备的所有目标非线性通用过程的通用模型及其所关联的机器学习算法构成该种设备的通用模型。本方法能够针对一些包括非线性的基理过程的模型实现非线性模型的建模。

本发明授权非线性模型的建模方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非线性模型的建模方法，其特征在于，包括：针对每种设备的每个目标非线性基理过程，确定其完整的设计点数据（101）；采用相似性准则支持的相似数与基于设计点数据的相似数的比值，建立所述非线性基理过程的描述公式，得到所述非线性基理过程的通用模型；所述通用模型中包括随实际工况参数变更而非线性变化的可变参数（102），所述可变参数包括进口可转导叶角度的系数以及相似转速比值的系数；构建所述实际工况参数与所述可变参数之间的机器学习算法，并建立所述机器学习算法与所述通用模型之间的关联关系（103）；每种设备的所有目标非线性通用过程的通用模型及其所关联的机器学习算法构成该种设备的通用模型（104）；进一步包括：针对该种设备的一个具体设备的每个目标非线性基理过程，获取所述具体设备的所述目标非线性基理过程对应的实际工况参数和可变参数的历史数据，利用所述历史数据对所述机器学习算法进行训练，得到所述目标非线性基理过程的可变参数训练模型（201）；将所述目标非线性基理过程的可变参数训练模型代入所述目标非线性基理过程的通用模型中，得到所述具体设备的所述目标非线性基理过程的训练后模型（202）；所述具体设备的所有目标非线性基理过程的训练后模型构成所述具体设备的训练后模型（203）。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西门子股份公司，其通讯地址为：德国慕尼黑；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。