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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿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：CN115857327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211336364.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方法是由卢建刚;陈晨设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方法。该方法建立不可测扰动作用下被控对象的动态线性化数据模型；构建并求解代价函数，优化更新伪雅克比输入矩阵和伪雅克比扰动矩阵；设计针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方案；构建并求解能量函数，优化更新紧格式自适应输入矩阵和紧格式自适应扰动矩阵；采用本发明的控制方案对不可测扰动作用下被控对象进行控制。本发明的控制方法能够明显削弱不可测扰动对被控对象系统输出实际值的影响，实现对期望值轨迹的有效跟踪，显著提升扰动补偿控制性能。

本发明授权针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方法，所述控制方法运行在硬件平台上对不可测扰动作用下的被控对象进行控制，所述被控对象为包含多个控制输入、多个系统输出的多输入多输出系统，所述控制方法的特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在k采样时刻，建立不可测扰动作用下被控对象的动态线性化数据模型，所述被控对象的动态线性化数据模型包含伪雅可比输入矩阵和伪雅可比扰动矩阵 步骤2：构建代价函数并利用函数极值法求解所述代价函数，优化更新步骤1中所述伪雅可比输入矩阵和所述伪雅可比扰动矩阵 步骤3：基于步骤2优化所述伪雅可比输入矩阵和所述伪雅可比扰动矩阵后的被控对象的动态线性化数据模型，设计针对不可测扰动的紧格式无模型自适应扰动补偿控制方案为： 其中，k为采样时刻，k为正整数；uk为k采样时刻所述被控对象的控制输入向量，uk＝[u1k,…,umk]T；ek为k采样时刻所述被控对象的系统误差向量，ek＝y*k-yk，ek＝[e1k,…,enk]T，Δek＝ek-ek-1；y*k为k采样时刻所述被控对象的系统输出期望值向量，yk为k采样时刻所述被控对象的系统输出实际值向量，yk＝[y1k,…,ynk]T；为k采样时刻紧格式自适应输入矩阵；为k采样时刻紧格式自适应扰动矩阵；1q×1＝[1；1；…；1]q×1，q为所述被控对象受到的不可测扰动总个数，q为正整数；m为所述被控对象的控制输入总个数，m为大于1的整数；n为所述被控对象的系统输出总个数，n为大于1的整数； 步骤4：构建能量函数并利用动量梯度下降法求解所述能量函数，优化更新步骤3中所述紧格式自适应输入矩阵和所述紧格式自适应扰动矩阵 步骤5：采用步骤4优化所述紧格式自适应输入矩阵和所述紧格式自适应扰动矩阵后的控制方案对不可测扰动作用下被控对象进行控制，削弱不可测扰动对被控对象系统输出实际值的影响，实现对系统输出期望值的有效跟踪。

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