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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115061368B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210380917.3，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法及系統是由任志剛;黎耀東;吳宗澤;謝勝利設計研發完成，并于2022-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法及系統，方法包括：構建強非線性間歇過程系統動態模型和離線數據集；利用所述離線數據集訓練現有的深度Koopman網絡模型，得到離散狀態方程的系數矩陣及可觀測函數；將離散狀態方程和可觀測函數聯立得到強非線性間歇過程系統的線性預測控制模型，計算最優解并將其作為預測控制模型的控制量，構建離線預測控制數據集；訓練深度神經網絡，替換已構建模型的預測控制器；利用深度神經網絡輸出預測控制輸入量，實現對間歇過程系統的實時狀態預測控制。本發明實現了系統控制的智能化同時提高了控制方法的自適應能力；在保留控制精度與性能的同時實現對間歇工業過程系統的實時控制。

本發明授權一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種復雜非線性間歇工業過程系統學習控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：構建強非線性間歇過程系統動態模型，將若干個輸入信號輸入所述模型，獲取在不同輸入信號下強非線性間歇過程系統開環運行的過程數據，利用過程數據和輸入信號數據構建離線數據集； S2：利用所述離線數據集訓練現有的深度Koopman網絡模型，得到離散狀態方程的系數矩陣及可觀測函數，實現強非線性間歇過程系統的線性化； S3：將離散狀態方程和可觀測函數聯立得到強非線性間歇過程系統的線性預測控制模型，設定優化目標，計算優化目標最優解，將最優解作為強非線性間歇過程系統數學模型的預測控制模型的控制量，利用過程數據和控制信號構建離線預測控制數據集； S4：利用離線預測控制數據集訓練深度神經網絡，將訓練好的深度神經網絡替換步驟S3中的強非線性間歇過程系統的線性預測控制模型的預測控制器； S5：利用訓練好的深度神經網絡輸出預測控制輸入量，實現對間歇過程系統的實時狀態預測控制。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。