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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种重型燃气轮机预测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：CN120742690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511202985.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种重型燃气轮机预测控制方法是由赵珺;张晗;李晓;刘洋;王伟设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重型燃气轮机预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种重型燃气轮机预测控制方法，属于智能控制领域，涉及重型燃气轮机的变工况控制、不确定因素估计以及抗扰控制。本发明利用重型燃气轮机运行的测量数据，首先对测量数据进行预处理，结合重型燃气轮机非线性状态空间方程设计扩展卡尔曼滤波的状态观测器，对重型燃气轮机状态进行估计，并基于该观测器设计一种重型燃气轮机的事件触发预测控制器，实现重型燃气轮机温度与功率控制。本发明解决了重型燃气轮机运行中状态不可测以及环境不稳定扰动问题，取得良好经济效益，在不同的工业领域中亦有广泛的应用价值。

本发明授权一种重型燃气轮机预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种重型燃气轮机预测控制方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、获取并预处理重型燃气轮机实时运行数据； 所述的步骤一具体为：对采用重型燃气轮机传感器测量得到的重型燃气轮机实时运行数据进行滤波处理；所述的重型燃气轮机实时运行数据包括发电功率、排气温度、空气流量以及燃料流量； 步骤二、构建重型燃气轮机的观测器； 所述的步骤二具体为： 利用扩展卡尔曼滤波器作为观测器，对重型燃气轮机温度状态、压力状态进行观测，具体步骤如下： ①重型燃气轮机非线性离散系统的状态空间方程为： 1其中，分别表示重型燃气轮机非线性离散系统的时刻的状态函数、时刻的控制输入函数和时刻的输出函数，分别表示时刻的状态变量和控制变量，表示时刻的输出值，表示时刻的过程噪声，表示时刻的观测噪声，和均为高斯白噪声，均值为0，互不相关； ②参数初始化： 2其中，分别表示观测器的初始状态与重型燃气轮机非线性离散系统的初始状态，表示初始的噪声协方差矩阵；表示均值； ③根据前一刻的状态预测当前时刻状态值，预测过程表示如下： 3其中，表示在第时刻基于第时刻的信息对重型燃气轮机非线性离散系统状态的预测值，分别表示重型燃气轮机非线性离散系统的状态函数和控制输入函数在时刻的非线性变换，表示采样时间； 采用协方差矩阵对状态变量的预测误差进行建模分析，对噪声协方差矩阵进行迭代，过程表示为： 4其中，表示过程噪声协方差矩阵，直接叠加至当前时刻的噪声协方差矩阵，强化下一时刻的不确定性；状态转移矩阵及其转置与上一时刻的噪声协方差矩阵相乘进行特征传递；其中状态转移矩阵具体表示为以下形式： 5④基于重型燃气轮机的状态的预测值以及实际输出值和预测值的差值进行预测状态校正，校正过程表示为： 6其中，扩展卡尔曼滤波器的增益表示为： 7其中，表示观测噪声协方差矩阵；观测矩阵具体表示为： 8得到一次迭代的最优预测后，同时更新噪声协方差矩阵进行下一次迭代；更新过程表示为： 9步骤三、非线性预测控制器设计； 所述的步骤三具体为： 目标函数定义如下： 10其中，M为非线性预测控制器的控制时域，P为非线性预测控制器的预测时域，Q为输出误差权重系数，R为控制变量变化权系数，表示第i步预测的重型燃气轮机的输出值，为重型燃气轮机的输出设定值，表示第i步预测的控制变量的输入变化量，为满足重型燃气轮机实际生产需要，还需要满足以下边界约束： 11其中，分别表示重型非燃气轮机的控制输入与输出的最小值和最大值；时刻，非线性预测控制器基于当前时刻重型燃气轮机实际状态量以及观测器预测的观测值计算控制量，并依据时刻观测器输出与非线性预测控制器的输出偏差，对非线性预测控制器输出进行补偿，以减小非线性预测控制器预测失配误差失配对控制效果造成的负面影响； 步骤四、触发控制条件计算； 所述的步骤四具体为： 重型燃气轮机的控制触发条件定义如下： 12其中，表述当前时间步，表示下一时刻触发步，均表示误差阈值，和分别表示非线性预测控制器的预测失配误差值与跟踪误差值两部分，分别定义如下： 1314其中，表示EKF当前观测器的输出值，表示非线性预测控制器的输出值，表示当前时刻参考目标值；式中动态触发阈值函数定义为： 15其中，为基准阈值，为EKF预测噪声协方差矩阵的值，为自适应增益系数； 步骤五、根据重型燃气轮机实际输出值以及步骤二计算的观测值，结合步骤四计算触发控制条件，在达到触发条件时，利用步骤三计算触发控制下重型燃气轮机的燃料流量与空气导入量，并对重型燃气轮机进行实时控制。

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