买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利迭代学习控制器的参数优化方法及其优化系统、电子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：CN116466584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310404218.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权迭代学习控制器的参数优化方法及其优化系统、电子设备是由朱志红;龚智浩;黄石峰;王渴健设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本迭代学习控制器的参数优化方法及其优化系统、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种迭代学习控制器的参数优化方法及其优化系统、电子设备，属于重复运行动态控制技术领域，所述参数优化方法用于优化所述迭代学习控制器中学习函数的学习参数，具体为将迭代学习控制器在频域上的收敛性条件转化为半正定规划问题，构建参数优化模型，以学习参数作为决策变量，引入有限角频率集的半正定对称矩阵约束，并通过在频域收敛性条件中增加一个由一阶微分环节和一阶惯性环节组合而成的加权函数，在加权函数约束的作用下，求解出来的学习参数会明显提高低频处的学习收敛速率。

本发明授权迭代学习控制器的参数优化方法及其优化系统、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种迭代学习控制器的参数优化方法，所述迭代学习控制器适用于重复运行的系统，其特征在于，所述参数优化方法用于优化所述迭代学习控制器中学习函数的学习参数以加快所述迭代学习控制器在预期低频段的学习收敛速率，所述学习函数的z域表达式Lz为其中，s为学习函数的阶数，li为z-i的学习参数； 所述参数优化方法包括； 在包含低通滤波器带宽的低频段内选取p个对应的归一化角频率构建有限角频率集Ωω，p≥10； 构建参数优化模型，其中：决策变量为[γf2,l-s,……,l0,……,ls]；目标为使上确界参数γf最小；约束条件包括上确界约束和半正定对称矩阵约束[Δ]*为[Δ]的共轭复数，Tz＝Qz1-zmLzGz，z＝eiω，Qz为所述低通滤波器的z域表达式，Gz为被控系统的z域脉冲传递函数，m为被控系统的相对阶，Hz为z域加权函数，z域加权函数Hz对应的s域加权函数Hs为期望幅值Ka、一阶惯性环节传递函数和一阶微分环节传递函数的乘积； 将期望幅值Ka、一阶惯性环节的频率f1和一阶微分环节的频率f2输入所述参数优化模型，其中，频率f1为所述预期低频段的上限，Ka＞1，f2＝Kaf1； 求解所述参数优化模型，输出决策变量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。