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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及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：CN115113518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202110289134.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及控制方法是由李德伟;余雅茹;席裕庚设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及控制方法在说明书摘要公布了：一种工业过程控制技术领域的基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及其控制方法，包括传感器、存储器、预测控制器模块，其中传感器与被控对象相连用以检测实际输出信号，且传感器的输出端与预测模型的预测输出相比较，将误差传输至预测控制模块，存储器与预测控制模块连接，将存储的历史数据送至预测控制模块求解优化问题，预测控制模块与存储器连接更新历史数据，与被控对象相连接输出控制策略，所述的传感器经模拟量输入通道与工控机相连。本发明的方法在有效简化系统建模，降低成本，提高实时性的同时，引入数据驱动保证了控制器的控制性能，具有很强的实用性和应用价值。

本发明授权基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的通用动态矩阵控制系统，其特征在于，包括传感器、存储器和预测控制器模块，所述的传感器与被控对象相连，该传感器的另一输入端与预测模型的输出端相连，该传感器输出端与所述的预测控制模块的输入端相连，该预测控制模块与所述的存储器相连，该预测控制模块的输出端分别与所述的被控对象、预测控制模块的输入端相连，所述的传感器经模拟量输入通道与工控机相连；该方法包括下列步骤：1建立简化的预测模型：测定动态类似的系统简化模型的单位阶跃响应的采样值fi＝fiT，其中T为采样周期，假设当tN＝NT后阶跃响应将趋于平稳，则利用模型向量f＝[f1f2…fN]T描述简化模型的动态信息，设定预测时域为P，控制时域为M，历史数据长度为ND，F为动态类似的简化模型的阶跃响应系数fi组成的动态矩阵，在所述的工控机中建立预测模型如下： 其中，YPMk为未来P个时刻的输出预测值，YP0k为储存的初始预测值，YP0k-i为储存的初始预测值的历史值，为实际输出反馈校正过后的历史预测输出序列，其中向量Y的前一个下标表示所预测的未来输出的个数，后一个下标则为控制量变化的次数，δu,Mk＝[δukδuk+1…δuk+M]为控制向量的余增量项，GP为与YP0k-i和可调历史数据参数a相关的向量函数；2所述的工控机根据采样周期，在k时刻发布采样命令，所述的传感器对被控对象的输出变量yk进行检测，检测的信号通过模拟量输入通道经AD转换后，输送到所述的工控机中；3所述的工控机基于步骤2检测得到的系统输出，求解优化问题：选择优化问题的目标函数如下： 其中，输入输出满足相应的物理约束且wPk＝[wk+1wk+2…wk+P]，Q＝diagq1,...qP,R＝diagr1,...rM.将第1步的YPMk代入目标函数中，求解该优化问题，得到k时刻控制量的余增量项为δuk，按下式计算得控制增量为： 其中，a为可调历史数据参数，Δuk-i为存储器储存的历史控制增量，按公式uk＝uk-1+Δuk计算k时刻的实际控制量uk并将其储存在所述的存储器中，将k时刻的实际控制量uk作用于被控对象，更新存储的历史数据：到下一时刻，以k+1取代k求出uk+1作用于被控对象，同时将其储存在所述的存储器中；4利用系统实时信息进行反馈校正：在k时刻，在所述的被控对象的输入端加上一个幅值为Δuk的输入后，在其作用下未来N个时刻的输出预测值为： 其中，GN为与历史数据YN0k-i和以及参数a相关的向量函数，所述的传感器检测被控对象k+1时刻的实际输出yk+1输入所述的预测控制器模块，所述的预测控制器模块将k+1时刻的实际输出yk+1与k时刻预测的k+1时刻的输出进行比较得到输出误差： 利用ek+1并按下式修正对未来输出的预测：其中h＝[h1h2…hN]T为校正向量，将储存在所述的存储器中更新存储的历史数据；通过移位得到k+1时刻的初始预测值为：其中 为移位矩阵，同样，将YN0k+1储存于存储器中更新存储的历史数据，从而基于步骤1-3继续进行k+1时刻的优化计算得到uk+1作用于被控对象；5将优化计算的结果输入被控对象，选择参数a以调节系统的控制性能：参数a∈[0,1]，当a＝0时，控制结果与DMC相同，当a＞0且逐渐增大时，系统的控制性能逐渐提升，但当a取的太大则会产生抖动，因此，应该合理调节参数a的值，即在[0,1]范围内逐步增大a的值，当获得较好的控制效果时即可选当前值，若产生抖动则取之前控制效果较好的a值的最大值。

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