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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种针对未知系统的数据驱动自触发控制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：CN115390443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210547677.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法是由王钢;刘文婕;孙健;陈杰设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法，待镇定系统在线运行前先离线收集足够的输入输出轨迹，在线运行时，每个采样时刻，传感器侧将包含系统输出的数据包经过网络发送给控制器侧，控制器侧根据收到的输出数据包通过求解一个基于数据的优化问题生成一系列输入，这些输入依次发送至待镇定系统作为系统的控制输入直到下一个输出采样时刻再重新计算新的输入序列；同时控制器侧根据优化问题的最优解计算出下一次的传输时刻并通过网络发送至传感器侧，本发明能在系统矩阵未知的情况下，无需通过预先系统辨识，直接利用数据进行系统自触发机制的设计，大大减少系统辨识消耗的资源和时间，实现系统仅在很少的自触发次数下就能保证稳定。

本发明授权一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法在权利要求书中公布了：1.一种针对未知系统的数据驱动自触发控制方法，应用于待镇定系统，所述待镇定系统通过数据驱动控制器，自触发模块，传感器侧和控制器侧实现闭环控制，其特征在于，所述方法为：待镇定系统在线运行前先离线收集足够的输入输出轨迹，在线运行时，每个采样时刻，传感器侧将包含系统输出的数据包经过网络发送给控制器侧，控制器侧根据收到的输出数据包通过求解一个基于数据的优化问题生成一系列输入，这些输入依次发送至待镇定系统作为系统的控制输入直到下一个输出采样时刻再重新计算新的输入序列；同时控制器侧根据优化问题的最优解计算出下一次的传输时刻并通过网络发送至传感器侧；步骤一、针对可观可镇定线性时不变系统，设定xt,yt,ut分别为t时刻系统的状态值，输出值以及控制输入值，维度分别为nx,ny,nu，系统的稳定点为xe,ue,ye，系统输出在传输过程中受到有界网络噪声nt，在每个自触发传输时刻tl，系统的传感器侧向控制器侧发送最近的η个输出另一方面，系统的控制输入按照周期传输方式对系统进行控制；设定系统的维度为已知量nx，系统的可观测指数为η，并且设定L≥nx+η；常数λg0，常数λh0；实正定对称矩阵Q，R；网络噪声边界步骤二、在任意初值下，选择N个控制输入记录系统使用的输入数据和产生的输出数据步骤三、将上述N个输入数据组成的轨迹按照Hankel矩阵形式进行排列HL+ηus，使得矩阵的行秩为L+ηnu；同理，构造输出数据的Hankel矩阵HL+ηys以及构造输入-增广状态的组合Hankel矩阵其中 对于i∈[η,N-1]，上标表示矩阵的转置，表示集合中第i-η到i-1个的输入向量，表示集合第中i-η到i-1个的输出向量；步骤四、利用定义的上述构造的输出和输入数据的Hankel矩阵，求解系统的可观测参数ρi，其中i＝1,2,…,L-1； 其中‖·‖∞代表变量的无穷范数，参数是权值向量，是预测输出，y[0,η-1]表示从0时刻到η-1时刻的输出值，Hi+ηus表示行秩为i+ηnu的关于的Hankel矩阵，Hi+ηys表示行秩为i+ηny的关于的Hankel矩阵；步骤五、定义系统在t时刻的增广状态为同样定义系统的扩展状态稳定点ξe，当下标小于零的时候，即t∈[0,η的时候表示的是系统初始设定的输入和输出值；选定常数r0，求解实正定矩阵Pr以及矩阵Kr，使得增广状态在施加了状态反馈法则ut＝ue+Krξt-ξe后的时间中始终在集合Ξr中，并且收敛，其中nξ＝ηnu+ny，表示维度为nξ×1的实向量集合；然后选定常数0∈≤r，按照同样的法则构造集合Ξ∈，实正定矩阵P，并且常数∈和常数r之间需要满足关系其中，表示矩阵Pr的最大特征值，λP表示矩阵P的最小特征值；步骤六、定义自触发时刻为其中N0＝{0,1,2,…}是包含了0的自然数集合，并且定义相邻的两个自触发时刻的时间间隔为τl：tl+1-tl，其中l∈N0；如果此时系统处于自触发时刻，系统的输出数据包将传送至控制器侧；控制器侧在接收到输出数据包后求解下面的优化问题： 其中是待求解的物理量； gtl表示权值向量， 是矩阵的R权值范数； 是矩阵的Q权值范数；表示损失函数；tl表示第l个自触发时刻；表示要预测的当前时刻tl之前的η个输入和之后的L-1个输入；表示要预测的当前时刻tl之前的η个输出和之后的L-1个输出；umin和umax是预先给定的输入的最大值和最小值；u[-η,-1]，y[-η,-1]为系统已经给定的η个初始的输入和输出的值； 表示当前时刻t\之前的η个系统实际的输入组成的列向量； 表示从时刻tl-η到时刻tl-1，系统受到网络中噪声nt侵扰的控制器侧，实际接收到的当前时刻tl之前的η个输出值，其中变量 表示当前时刻tl要预测的i个系统输入,i∈[-η,L-1]； 表示当前时刻tl要预测的i个系统输出i∈[-η,L-1]； 表示要预测的当前时刻tl之前的η个系统的输入数据； 表示要预测的当前时刻tl之前的η个系统的输出数据；hitl表示时刻tl要预测的i个htl的值； 表示时刻tl构造出来的当前时刻tl到之后的L个系统的增广状态； 表示时刻tl构造出来的第i个ξtl的值；步骤七、将上述求解得到的输入序列中的传送至系统侧，从而对系统进行控制；利用步骤六中优化问题的解，求解下面的问题 其中 这里的参数σ∈0,1是人为给定的阈值参数，‖·‖表示变量·的二范数，表示矩阵Pr的最大特征值，表示矩阵Q的最大特征值，λR表示矩阵R的最小特征值，表示矩阵Huξ的左伪逆矩阵，h*tl表示在tl时刻通过求解步骤六中优化问题得到变量htl的最优的解，表示时刻tl要预测的第i个h*tl中的值，表示在te时刻通过求解步骤六中优化问题得到变量的最优的解，表示时刻te要预测的第i个中的值；利用计算得到这一传输时刻和下一传输时刻之间的间隔τl，计算得到下一个自触发时刻tl+1:＝tl+τl，将这一时刻通过网络传送至传感器侧。

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