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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法和设备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：CN119248030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411328268.8，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法和设备是由宁超;赵珺豪;汪涵设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法和设备，其中，方法包括如下步骤：步骤S1，构建PEM电解槽温度的动态模型，以PEM电解槽水流速率为控制对象，基于全驱系统理论，构建用于消除所述动态模型与温度相关的非线性部分的反馈控制律；步骤S2，构建状态约束和终端约束并在线求解优化问题，得到当前时刻的PEM电解槽水流速率的控制律，通过控制PEM电解槽水流速率实现PEM电解槽温度控制，其中，利用预先通过机器学习估计得到的噪声概率分布和噪声支撑集，得到用于模型预测控制的所述状态约束和终端约束。与现有技术相比，本发明在实时性、稳定性、准确性等方面具有优势。

本发明授权基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于学习和全驱系统的PEM电解槽温度预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，构建PEM电解槽温度的动态模型，以PEM电解槽水流速率为控制对象，基于全驱系统理论，构建用于消除所述动态模型与温度相关的非线性部分的反馈控制律； 步骤S2，构建状态约束和终端约束并在线求解优化问题，得到当前时刻的PEM电解槽水流速率的控制律，通过控制PEM电解槽水流速率实现PEM电解槽温度控制，其中，利用预先通过机器学习估计得到的噪声概率分布和噪声支撑集，得到用于模型预测控制的所述状态约束和终端约束，当反馈控制律为时，所述的状态约束为： 其中，表示时刻的状态约束，、分别为标称系统、误差系统，，为单位矩阵，为步骤S2中线性的动态模型的LQR的解，即反馈控制系数，为温度系统在从时刻被观测到开始在i+1时刻的状态，为的第行，表示机会约束容忍超出原本约束的概率，表示事件发生的概率，表示误差在第i步时估计的概率分布，表示机会约束的集合，表示闵可夫斯基差，表示闵可夫斯基和，表示估计的噪声支撑集，表示离散后的温度，通过求解下式的最大鲁棒正不变集，得到所述的终端约束： 其中，为控制时域的步长，所述的优化问题为： 其中，为历史噪声数据点的数量，为模型预测控制方法中第i步的控制输入，为步骤S2中线性的动态模型的输入系数矩阵，为的解，、均为半正定矩阵，表示终端状态约束，表示时刻的状态约束。

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