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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統及控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115113518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110289134.X，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統及控制方法是由李德偉;余雅茹;席裕庚設計研發完成，并于2021-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統及控制方法在說明書摘要公布了：一種工業過程控制技術領域的基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統及其控制方法，包括傳感器、存儲器、預測控制器模塊，其中傳感器與被控對象相連用以檢測實際輸出信號，且傳感器的輸出端與預測模型的預測輸出相比較，將誤差傳輸至預測控制模塊，存儲器與預測控制模塊連接，將存儲的歷史數據送至預測控制模塊求解優化問題，預測控制模塊與存儲器連接更新歷史數據，與被控對象相連接輸出控制策略，所述的傳感器經模擬量輸入通道與工控機相連。本發明的方法在有效簡化系統建模，降低成本，提高實時性的同時，引入數據驅動保證了控制器的控制性能，具有很強的實用性和應用價值。

本發明授權基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統及控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數據驅動的通用動態矩陣控制系統，其特征在于，包括傳感器、存儲器和預測控制器模塊，所述的傳感器與被控對象相連，該傳感器的另一輸入端與預測模型的輸出端相連，該傳感器輸出端與所述的預測控制模塊的輸入端相連，該預測控制模塊與所述的存儲器相連，該預測控制模塊的輸出端分別與所述的被控對象、預測控制模塊的輸入端相連，所述的傳感器經模擬量輸入通道與工控機相連；該方法包括下列步驟：1建立簡化的預測模型：測定動態類似的系統簡化模型的單位階躍響應的采樣值fi＝fiT，其中T為采樣周期，假設當tN＝NT后階躍響應將趨于平穩，則利用模型向量f＝[f1f2…fN]T描述簡化模型的動態信息，設定預測時域為P，控制時域為M，歷史數據長度為ND，F為動態類似的簡化模型的階躍響應系數fi組成的動態矩陣，在所述的工控機中建立預測模型如下： 其中，YPMk為未來P個時刻的輸出預測值，YP0k為儲存的初始預測值，YP0k-i為儲存的初始預測值的歷史值，為實際輸出反饋校正過后的歷史預測輸出序列，其中向量Y的前一個下標表示所預測的未來輸出的個數，后一個下標則為控制量變化的次數，δu,Mk＝[δukδuk+1…δuk+M]為控制向量的余增量項，GP為與YP0k-i和可調歷史數據參數a相關的向量函數；2所述的工控機根據采樣周期，在k時刻發布采樣命令，所述的傳感器對被控對象的輸出變量yk進行檢測，檢測的信號通過模擬量輸入通道經AD轉換后，輸送到所述的工控機中；3所述的工控機基于步驟2檢測得到的系統輸出，求解優化問題：選擇優化問題的目標函數如下： 其中，輸入輸出滿足相應的物理約束且wPk＝[wk+1wk+2…wk+P]，Q＝diagq1,...qP,R＝diagr1,...rM.將第1步的YPMk代入目標函數中，求解該優化問題，得到k時刻控制量的余增量項為δuk，按下式計算得控制增量為： 其中，a為可調歷史數據參數，Δuk-i為存儲器儲存的歷史控制增量，按公式uk＝uk-1+Δuk計算k時刻的實際控制量uk并將其儲存在所述的存儲器中，將k時刻的實際控制量uk作用于被控對象，更新存儲的歷史數據：到下一時刻，以k+1取代k求出uk+1作用于被控對象，同時將其儲存在所述的存儲器中；4利用系統實時信息進行反饋校正：在k時刻，在所述的被控對象的輸入端加上一個幅值為Δuk的輸入后，在其作用下未來N個時刻的輸出預測值為： 其中，GN為與歷史數據YN0k-i和以及參數a相關的向量函數，所述的傳感器檢測被控對象k+1時刻的實際輸出yk+1輸入所述的預測控制器模塊，所述的預測控制器模塊將k+1時刻的實際輸出yk+1與k時刻預測的k+1時刻的輸出進行比較得到輸出誤差： 利用ek+1并按下式修正對未來輸出的預測：其中h＝[h1h2…hN]T為校正向量，將儲存在所述的存儲器中更新存儲的歷史數據；通過移位得到k+1時刻的初始預測值為：其中 為移位矩陣，同樣，將YN0k+1儲存于存儲器中更新存儲的歷史數據，從而基于步驟1-3繼續進行k+1時刻的優化計算得到uk+1作用于被控對象；5將優化計算的結果輸入被控對象，選擇參數a以調節系統的控制性能：參數a∈[0,1]，當a＝0時，控制結果與DMC相同，當a＞0且逐漸增大時，系統的控制性能逐漸提升，但當a取的太大則會產生抖動，因此，應該合理調節參數a的值，即在[0,1]范圍內逐步增大a的值，當獲得較好的控制效果時即可選當前值，若產生抖動則取之前控制效果較好的a值的最大值。

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