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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利一种双积分球杆对象的在线辨识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：CN114935888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210382143.8，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种双积分球杆对象的在线辨识方法是由吴振龙;刘艳红;张宽;李朋真设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双积分球杆对象的在线辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种双积分球杆对象的在线辨识方法，闭环控制系统的待辨识的双积分球杆对象的辨识方法采用所述的基于阶跃响应和已知时滞的双积分加纯延迟描述的双积分球杆对象的在线辨识方法或所述的基于阶跃响应和已知时滞的含滤波器双积分加纯延迟描述的双积分球杆对象的闭环辨识方法。本发明的辨识方法能够基于闭环系统的位置设定值数据集和位置输出数据集、反馈控制器和前馈控制器参数以及待辨识系统的延迟时间常数，将双积分球杆对象辨识为双积分加纯延迟或含滤波器的双积分加纯延迟的连续双积分系统，能够有效避免系统进行开环辨识的操作，能够直接应用于双积分球杆对象的控制策略设计以及参数优化，并为双积分球杆对象的动态特性分析、控制器设计优化等先进控制方法的实施提供辨识模型基础，具有很强的工业应用价值和应用前景。

本发明授权一种双积分球杆对象的在线辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阶跃响应和已知时滞的双积分加纯延迟描述的双积分球杆对象的在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：1采用双积分加纯延迟的传递函数描述待辨识的双积分球杆对象，双积分球杆对象为：其中，Gs为双积分球杆对象的传递函数，s和τ分别是微分算子和双积分球杆对象已知的延迟常数，a1为被双积分球杆对象需要辨识的参数；2采集闭环系统在阶跃响应下的同一时间段内的位置设定值数据集R0和位置输出数据集Y0，数据长度为n，采样周期为ΔT；位置设定值数据集R0和位置输出数据集Y0的形式如下：R0＝[r01,…,r0i,…,r0n]，Y0＝[y01,…,y0i,…,y0n]；其中，i表示数据集中数据的位置，1≤i≤n；r01、r0i和r0n分别是位置设定值数据集的第一个数据、第i个数据和第n个数据；y01、y0i和y0n分别是位置输出数据集的第一个数据、第i个数据和第n个数据；3设闭环系统在采集开始时稳定状态的位置稳态值为rσ，将步骤2中的位置设定值数据集R0和位置输出数据集Y0中的数据均减去位置稳态值rσ得到：可用位置设定值数据集R中的相应数据：r1＝r01-rσ，ri＝r0i-rσ，rn＝r0n-rσ；可用位置设定值数据集R的形式：R＝[r1,…,ri,…,rn]；可用位置输出数据集Y中的相应数据：y1＝y01-rσ，yi＝y0i-rσ，yn＝y0n-rσ；可用位置输出数据集Y的形式：Y＝[y1,…,yi,…,yn]；其中，r1、ri和rn分别是可用位置设定值数据集R的第一个数据、第i个数据和第n个数据；y1、yi和yn分别是可用位置输出数据集Y的第一个数据、第i个数据和第n个数据；4设闭环系统的阶跃输入的幅值为l，不超过τΔT的最大正整数为m；对步骤3中的可用位置设定值数据集R中的所有数据进行代数运算得到，处理位置设定值数据集R11、R21和R31中的数据： 处理位置设定值数据集R11、R21和R31的形式：R11＝[r111,…,r11i,…,r11n]，R21＝[r211,…,r21i,…,r21n]，R31＝[r311,…,r31i,…,r31n]；其中，r11i、r21i和r31i分别是处理位置设定值数据集R11、R21和R31中的第i个数据；5对步骤3中得到的可用位置输出数据集Y中的所有数据进行代数运算变换，得到处理位置输出数据集Y11、Y21和Y31中的数据： 其中，j为数据在处理位置数据集中超不过i的位置，1≤j≤i；y11i、y21i和y31i分别是处理位置输出数据集Y11、Y21和Y31中的第i个数据；处理位置输出数据集Y11、Y21和Y31的形式分别如下：Y11＝[y111,…,y11i,…,y11n]，Y21＝[y211,…,y21i,…,y21n]，Y31＝[y311,…,y31i,…,y31n]；6设闭环系统中的反馈控制器为Cs，前馈控制器为Cfs，二者的数学表达式为： 其中，kp、ki和kd是双积分球杆对象反馈控制器为Cs的比例增益系数、积分增益系数和微分增益系数；kpf、kif和kdf为双积分球杆对象前馈控制器为Cfs的已知参数，分别为比例增益系数、积分增益系数和微分增益系数；对步骤4中的处理位置设定值数据集R11、R21和R31中数据以及步骤5中的处理位置输出数据集Y11、Y21和Y31中的数据进行数据变换得到最后数据集θ1中的数据，数学计算式如下：θ1i＝kd+kdfr11i+kp+kpfr21i+ki+kifr31i-kdy11i-kpy21i-kiy31i其中，θ1i是最后数据集θ1中的第i个数据；最后数据集θ1的形式：θ1＝[θ11,…,θ1i,…,θ1n]；7定义双积分球杆对象的待辨识系数a1组成的参数向量和最后大数据集其中是最后数据集θ1的转置；双积分球杆对象的待辨识系数a1组成的参数向量通过步骤3中可用位置输出数据集Y和最后大数据集θ计算得到：其中，θT和YT分别是参数向量的转置、最后大数据集θ的转置和可用位置输出数据集Y的转置，θTθ-1为θTθ的矩阵求逆。

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