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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种数据驱动的非线性系统状态估计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：CN119596689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411730798.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种数据驱动的非线性系统状态估计方法是由李升波;何炜贤;曹文涵;贺泽宇;刘士琪;张天一设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的非线性系统状态估计方法在说明书摘要公布了：本公开涉及最优估计技术领域，包括一种数据驱动的非线性系统状态估计方法。通过获取系统状态在时刻t的历史信息和待训练的策略函数模型确定时刻t+1的历史信息；基于待训练的值函数模型，确定时刻t的历史信息对应的第一估计评价值、以及时刻t+1的历史信息对应的第二估计评价值；基于第一估计评价值、第二估计评价值、时刻t的当前估计值、以及时刻t的实际状态值，对待训练的值函数模型进行迭代训练；基于时刻t对应的训练后的值函数模型的稳态估计评价值，对待训练的策略函数模型进行迭代训练，得到时刻t对应的训练后的策略函数模型；基于训练后的策略函数模型确定系统状态的状态估计值；可以降低状态估计难度，提高状态估计准确性。

本发明授权一种数据驱动的非线性系统状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的非线性系统状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述非线性系统待估计的系统状态在时刻t的历史信息，所述历史信息包括所述时刻t之前N个历史时刻的状态估计值和每个历史时刻的下一时刻的历史观测值；所述t为从0开始取值的整数，所述N为预设正整数； 基于待训练的策略函数模型使用所述时刻t+1的历史信息确定时刻t的动作，得到时刻t的当前估计值； 基于所述时刻t的当前估计值和时刻t+1的系统观测值，确定时刻t+1的历史信息； 基于待训练的值函数模型，确定所述时刻t的历史信息对应的第一估计评价值、以及所述时刻t+1的历史信息对应的第二估计评价值； 基于所述第一估计评价值、所述第二估计评价值、所述时刻t的当前估计值、以及所述时刻t的实际状态值，对所述待训练的值函数模型采用强化学习算法进行迭代训练，得到时刻t对应的训练后的值函数模型； 基于所述时刻t对应的训练后的值函数模型的稳态估计评价值，对所述待训练的策略函数模型采用强化学习算法进行迭代训练，得到时刻t对应的训练后的策略函数模型； 在所述策略函数模型训练完成后，基于训练后的策略函数模型使用所述非线性系统的系统观测值，确定所述系统状态的状态估计值。

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