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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法、系统、设备和介质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：CN119882445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510059603.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法、系统、设备和介质是由高宪花;包永强;韩哲哲;唐晓雨;曾文浩设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法、系统、设备和介质，属于热工过程自动控制技术领域，方法包括：实时估计风热机组的集总扰动的观测值；利用扰动预测器预测集总扰动在预测时域的未来动态；将集总扰动的观测值和未来动态融合到风热机组状态空间模型中进行稳态目标序列的求解，并构建基于稳态目标序列和风热机组状态的无限预测时域约束优化问题；构造带扰动预估补偿的最大受控容许集；将无限预测时域约束优化问题转化为等效二次规划型约束优化问题进行求解，获取风热机组抗干扰控制律。本发明兼顾变量约束与扰动抑制的双重控制目标，同时能够有效利用集总扰动未来一段时间内的前馈信号，提高风热机组的抗干扰性能。

本发明授权一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种风热机组约束最优模型预测抗干扰控制方法，其特征在于，包括： 利用建立的扩张状态观测器实时估计风热机组的集总扰动的观测值 根据集总扰动的观测值利用建立的扰动预测器预测集总扰动在预测时域的未来动态具体地，扰动预测器预测集总扰动在下一时刻k+1的预测值为： 其中，Ka为核函数；为测试样本，np为训练样本中输入变量的维度；k为当前时刻；N为样本量，b和αi分别为扰动预测器的两个最小二乘参数；din,i为过去已观测的集总扰动序列； 基于k+1时刻集总扰动的预测值不断更新直至获取在预测时域内集总扰动的未来动态 其中，na为预测长度； 将集总扰动的观测值和未来动态融合到风热机组状态空间模型中进行稳态目标序列xss|k+i,uss|k+i的求解，并构建基于稳态目标序列和风热机组状态的无限预测时域约束优化问题，所述约束优化问题具体为： 其中，xk+i+1为k+i+1时刻的状态变量，uk+i为k+i时刻的控制变量，Q和R分别为和的权重矩阵；Δu和分别为控制变量桨距角增量的下限和上限，u和分别为控制变量桨距角的下限和上限，uk+i为k+i时刻的控制变量，Δuk+i为k+i时刻的控制变量的增量；xss|k+i和uss|k+i分别为在考虑扰动时状态变量和控制变量在k+i时刻的稳态目标值； 结合稳态目标序列和双模态控制策略，构造带扰动预估补偿的最大受控容许集；最大受控容许集为关于控制自由度的形式，具体为： 其中，Ns、Ms和Vs分别为和对应的权重；为时刻k的控制自由度序列； 基于最大受控容许集和稳态目标序列，将无限预测时域约束优化问题转化为等效二次规划型约束优化问题进行求解，获取风热机组抗干扰控制律；具体为： 联立风热机组状态模型和带扰动预估补偿的最大受控容许集，将无限预测时域约束优化问题转化为等效二次规划型约束优化问题： 其中，Scs、Sxs、Sss和Sus分别为xk、和对应的权重，xk为k时刻的状态变量， 利用二次规划求解器对所述等效二次规划型约束优化问题进行求解，获取最优控制自由度序列 将最优控制自由度序列的第一个元素ck联立双模态控制律，获取当前时刻k的抗干扰控制律uk； uk＝-Kxk-xss|k+uss|k-1+ck 其中，xk为当前时刻k的状态变量，K为反馈增益，xss|k为当前时刻k的状态变量的稳态目标值，uss|k-1为k-1时刻的控制变量的稳态目标值。

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