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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本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：CN116414031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310123080.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本控制方法是由刘坤志;魏子杰;孙希明设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本控制方法。本发明方法，包括S1.建立航空发动机分布式周期事件触发系统模型；S2.基于Lyapunov‑Krasovskii泛函方法，求解成本函数上界并给出依赖于未知模型参数的控制器增益设计方法；S3.对系统离线持续激励并采集数据，基于数据联合设计控制器增益与触发矩阵。本发明省去了系统辨识环节，一定程度上节约了计算资源；同时该方法适用于一般的数据采集存在有界噪声时的情况，而无需假设噪声服从概率分布，具有一定的普适性。

本发明授权一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据的航空发动机分布式周期事件触发保成本控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立航空发动机分布式周期事件触发系统模型； S2.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法，求解成本函数上界并给出依赖于未知模型参数的控制器增益设计方法； S3.对系统离线持续激励并采集数据，基于数据联合设计控制器增益与触发矩阵； 所述步骤S1包括： S1.1建立航空发动机分布式系统模型： 考虑航空发动机分布式系统的小偏离状态空间模型描述如下： 1 其中，为系统的状态变量，为系统控制输入，和分别代表维和维向量，为低压转子转速，为高压转子转速，为主燃油流量，为尾喷管面积，、B为适维矩阵； 为了便于系统分析与控制设计，假设上述系统中传感器为时间驱动，采样周期为，控制器与执行器为事件驱动；存在时变有界的网络诱导时延；假设数据单包传输，无时序错乱； S1.2建立考虑时延的周期事件触发控制下闭环系统模型： 为了减少对网络资源的消耗，采用周期事件触发机制来控制系统1； 周期事件触发机制包括两个步骤，第一步是传感器周期性采样，以固定的采样周期对系统1的状态进行采样，采样时刻表示为，为非负整数，第二步是检验传感器采集的系统状态是否满足触发条件，如果满足触发条件，则将采样状态传输给控制器，该采样时刻即为触发时刻，此时，两个相邻的触发时刻和之间的采样时刻表示为,为正整数；如果未满足触发条件，控制输入则通过零阶保持器保持最近一次成功传输的状态值，直至下一个触发时刻，综上，设计周期事件触发机制如下： 2 其中是触发参数，是正定矩阵，即与控制器增益联合设计的触发矩阵，当时，该周期事件触发机制即为周期触发机制，考虑到时变的网络诱导时延的影响，假设系统状态在时刻被传感器采集，则将在时刻传输至控制器，其中； 结合上述分析，引入状态反馈控制器： 3 其中为状态反馈增益； 根据分析，系统1在周期事件触发机制下的闭环表达为： 4 其中； 所述步骤S2包括： S2.1建立成本函数： 对于航空发动机分布式系统，为了平衡网络服务质量与控制性能的矛盾，引入成本函数作为周期事件触发机制与控制器协同设计的目标函数，以保证系统在周期事件触发控制下维持较好的响应性能； 成本函数表示为： 5 其中，和为对称正定矩阵，控制器增益与触发矩阵联合设计目标为：在保证成本函数12小于一个上界的前提下，保持闭环系统9渐进稳定，并计算出成本函数上界； S2.2构造Lyapunov-Krasovskii泛函，获得周期事件触发控制下闭环系统稳定性判据，并计算出成本上界： 针对闭环系统4，构造如下形式的Lyapunov-Krasovskii泛函： 6 其中，、和为对称正定矩阵，与均为积分变量； 通过对6求导并令其小于0，利用Park引理、描述法，得基于如下线性矩阵不等式的稳定性判据： 7 8 其中为适维矩阵，矩阵表示如下： 其中，为可逆矩阵，矩阵算子表示为： 其中为维单位向量，为a行b列的零向量， 矩阵表示为： 表示矩阵与其转置之和，即， 通过计算，成本函数上界表示为： 9 S2.3基于S2.2，给出依赖于未知模型参数的控制器增益与触发矩阵联合设计方法： 为了通过矩阵不等式求解控制器增益，将可逆矩阵的逆矩阵表示为，通过对S2.2中矩阵作变换，得： 其中，， 由矩阵不等式，，计算出，，，进而得到控制器增益与触发矩阵； 所述步骤S3包括：S3.1离线数据采集及二次型数据驱动系统表达： 考虑到S2中的联合设计方法是基于模型参数和已知的前提下，因此需利用数据对矩阵不等式进行非参数化表达，首先在离线情况下对系统1进行持续激励，采集输入和状态数据，考虑到外部扰动、传感器测量噪声因素对数据采集的影响，系统1表示为： 10 其中表示未知的扰动及噪声，，为满秩的适维矩阵，通常情况下设置，假设数据采集时刻序列为，即采集了次数据，定义以下数据矩阵： 显然以下等式成立： 11 该方法仅需假设噪声是有界的，而不需要噪声的统计信息，这更加符合实际，将满足有界条件的噪声数据矩阵的集合定义为，表达为： 12 其中是负定矩阵，，为适定矩阵，表示维实矩阵，当选定，，时，式23中的不等式简化为： 13 其中，表示噪声的2-范数上界，当噪声满足有界条件12中的不等式时，依赖于测量数据的系统参数的集合表示为 14 其中，， 接下来，将根据上述基于数据的模型参数表达对S2.2中的控制器设计结果进行处理； S3.2基于S3.1和S2.3，通过利用全块S-procedure数学工具，基于数据联合设计控制器增益与触发矩阵： 由S2.3可知，通过解线性矩阵不等式，，计算出使成本函数小于其上界时系统渐进稳定的控制器增益与触发矩阵，重写矩阵如下： 15 其中，，， 中矩阵表示为： 由式12中的矩阵不等式，联合式15，通过S-procedure，得： 16 综上所述，当离线数据采集的噪声上界满足式12中的不等式时，通过求解线性矩阵不等式7和16，计算出控制器增益与触发矩阵。

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