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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估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：CN115718479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211467258.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估方法是由赵均;王子杨;徐祖华;宋春跃设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估方法，属于控制系统评估领域。包括：采集分程控制系统输出值、分程控制系统的控制器输出值、分程控制系统的候选分程点值，根据分程控制系统的控制器输出值与候选分程点值的比较结果，将采样时间段内获得的分程控制系统的输出值分为两个数据集；采用预测误差算法，建立两个时间序列自回归模型并从离散域转为连续域，以候选分程点为界，计算两个连续域自回归模型的模型度量指标值，该指标反映了分程控制系统性能，从而判断候选分程点选取是否合理，确定最优候选分程点。本发明解决了复杂控制系统中分程控制系统性能评估问题，通过确定最优分程点能使分程控制系统保持良好的控制水平。

本发明授权一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型度量指标的分程控制系统性能评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集分程控制系统输出值、分程控制系统的控制器输出值、分程控制系统的候选分程点值，根据分程控制系统的控制器输出值与候选分程点值的比较结果，将采样时间段内获得的分程控制系统的输出值分为第一数据集和第二数据集； S2：采用预测误差算法，根据划分出的第一数据集中和第二数据集分别建立两个时间序列自回归模型； 所述的步骤S2包括： 2.1对第一数据集和第二数据集进行预处理，分别得到第一数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集，以及第二数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集； 所述的步骤2.1中对数据集划分历史样本训练集和对应的预测标签集的方法为： 将系统k时刻的输出值表示为yk，则系统k时刻及其之前n个历史时刻的输出值、以及系统k时刻之后的N个未来时刻的输出值构成一组数据样本，表示为： Xk＝{yk-n,yk-n+1,...,yk-1,yk,yk+1,...,yk+N} 其中，Xk表示系统k时刻对应的样本数据组，n表示k时刻之前的历史时长，N表示k时刻之后的未来时长； 以系统k时刻的输出值为分界点，将k时刻及其历史时刻的输出值集合作为k时刻历史样本训练集，记为Xkl；将k时刻的未来时刻的输出值集合作为k时刻预测标签集，记为Xkr； 对第一数据集和第二数据集中所有时刻对应的数据样本组Xk，k＝1,2,…,T，进行同样的处理，分别得到第一数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集，以及第二数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集；其中，T表示总采样时长，T＞N+n+1； 2.2利用第一数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集，以及第二数据集的历史样本训练集和对应的预测标签集，分别建立一个时间序列自回归模型； 所述的步骤2.2中时间序列自回归模型采用预测误差算法建立，模型表示为： yk+a1yk-1+…+anyk-n＝ek 优化目标为： 其中，yk表示系统k时刻的输出值，yk-n表示系统k时刻之前的第n个时刻的输出值，即系统第k-n时刻的输出值，n表示k时刻之前的历史时长；yk+i表示系统k时刻之后的第i个时刻的输出值，即系统第k+i时刻的输出值，N表示k时刻之后的未来时长；an表示时间序列自回归模型的第n个参数，ek表示系统k时刻的白噪声值，θ表示模型参数矩阵，VNθ表示预测误差函数；表示根据系统第k+i-1时刻的输出值得到的第k+i时刻的预测输出结果，表示系统第k+i时刻对应的历史时刻的输出值集合负值的转置，上角标T表示转置，VNθ表示预测误差函数； S3：将两个时间序列自回归模型从离散域转为连续域，分别得到候选分程点之上的连续域自回归模型和候选分程点之下的连续域自回归模型； S4：以候选分程点为界，计算两个连续域自回归模型的模型度量指标值，所述的模型度量指标反映分程控制系统性能，从而判断候选分程点选取是否合理，确定最优候选分程点； 所述的两个连续域自回归模型的模型度量指标值计算公式为： 其中，G1s、G2s分别表示候选分程点之上的连续域自回归模型和候选分程点之下的连续域自回归模型，δ·表示模型度量指标值，取值范围为[0,1]，越接近于0表示分程控制系统性能越好；j表示虚数单位，ω表示频率，R表示实数域，sup.表示最小上界。

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