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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种端边云协同的PID控制器的参数整定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：CN116466675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310264519.X，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法是由柴天佑;贾瑶;宋延杰;郑锐;周正设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法，所述系统包括部署在现场端的现场控制系统和边缘通讯设备、部署在边缘端的与现场控制系统一致的边缘控制系统和边缘服务器以及部署在云端的云服务器；云端通过运行基于PID控制过程的云数字孪生模型，实现基于大数据的数字孪生模型的参数校正，边缘端通过运行基于PID控制过程的边数字孪生模型和参数整定算法并进行参数评价，实现PID控制参数的自动整定，解决了原有依赖于工程师经验手动调参导致耗时耗力以及由于动态特性变化导致控制性能下降的问题，能够实现控制系统运行过程中PID控制参数的自动整定，并且提高控制性能，保证系统长期维持较好的控制效果。

本发明授权一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种端边云协同的PID控制器的参数整定系统，其特征在于，包括部署在现场端的现场控制系统和边缘通讯设备、部署在边缘端的与所述现场控制系统一致的边缘控制系统和边缘服务器以及部署在云端的云服务器；所述现场控制系统包括受PID控制器控制的被控对象； 所述边缘通讯设备用于对所述现场控制系统进行数据采集，并将采集到的数据发送至所述云服务器； 所述云服务器用于根据接收到的数据对基于PID控制过程的云数字孪生模型进行参数校正，将获得的校正后的模型参数发送至所述边缘服务器； 所述边缘服务器用于利用基于PID控制过程的边数字孪生模型和参数整定算法获取PID控制参数并发送至所述边缘控制系统进行评价，当PID控制参数不满足预设评价指标时，重新获取PID控制参数并重新进行评价，直至PID控制参数满足预设评价指标时为止，当PID控制参数满足预设评价指标时，将满足预设评价指标的PID控制参数发送至所述边缘通讯设备； 所述边缘服务器还用于在接收到校正后的模型参数时，根据校正后的模型参数对所述边数字孪生模型进行更新，并在下一次获取PID控制参数时使用更新后的边数字孪生模型； 所述边缘通讯设备还用于将接收到的PID控制参数下发至所述现场控制系统中的PID控制器，以对所述现场控制系统中的被控对象进行控制； 所述参数整定算法的网络架构包括Actor网络和Critic网络，所述参数整定算法的步骤包括： Step1、初始化Actor网络的网络参数θA、Critic网络的网络参数wC以及经验回放池R，并引入高斯噪声的方差σ2； Step2、初始化目标网络参数，令θA′＝θA，w′C＝wC； Step3、获取模型状态Sk，并输入Actor网络中获取动作ak； Step4、将ak送入所述边缘控制系统，使得所述边缘控制系统根据ak控制所述边数字孪生模型运行； Step5、获取状态Sk+1及奖励函数rk； Step6、将状态转换矩阵[Sk,ak,rk,Sk+1]存入经验回放池R； Step7、进行噪声方差衰减，令σ2＝σ2*ξ； Step8、若经验回放池R已存满，则继续执行Step9，否则返回Step3； Step9、根据公式LossC＝Tk-Qk2对Critic网络的网络参数wC进行更新； Step10、根据公式LossA＝Qk对Actor网络的网络参数θA进行更新； Step11、根据公式对两个目标网络参数进行更新； Step12、若ek≤eζ且持续t2时间，则继续执行Step13，否则返回Step3； Step13、向所述边缘通讯设备下发整定后的PID控制参数； 其中，ξ为噪声衰减系数，LossC为Critic网络的误差，LossA为Actor网络的误差，Tk为时序差分目标，Qk为关于状态Sk和动作ak的动作价值函数，ρ为软更新学习率，eξ为算法收敛阈值，t2为第二预设时间段，奖励函数rk定义为rk＝e2k+β1|ek-δ|+β2|uk-ε|，β1和β2为拉格朗日算子，且β1+β2＝1，ek为k时刻的所述边缘控制系统中的被控对象的跟踪误差，ek＝yspk-yk，yspk为k时刻的所述边缘控制系统中的被控对象的设定值，yk为k时刻的所述边缘控制系统中的被控对象的反馈值，δ为ek限幅值，且δ＞eξ，uk为k时刻的所述边缘控制系统中的PID控制器的输出值，ε为uk限幅值。

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