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龙图腾网获悉太行国家实验室;西北工业大学申请的专利燃机转速的智能模糊自整定PID优化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：CN120928684B 。

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：202511469300.9，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法是由陈映雪;王志超;樊嘉骏;缑林峰;刘雄飞设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃气轮机控制技术领域，公开了一种燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法，本发明采用基于改进云漂移优化算法的燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法，用于自适应整定模糊PID的控制参数，能够改善模糊PID性能，提高燃气轮机在复杂条件下的控制效果，提高燃气轮机控制的精度与鲁棒性。与现有经典的智能优化算法相比，本发明的方法收敛速度快，优化效果好，有效提高了燃气轮机动力涡轮转速控制的精度，减小了调节时间，降低了超调量。

本发明授权燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法在权利要求书中公布了：1.燃机转速的智能模糊自整定PID优化控制方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻燃机的动力涡轮转速期望值与动力涡轮转速实际值； 构建包括模糊控制器和PID控制器的模糊PID控制器，所述模糊控制器以燃机的动力涡轮转速期望值与动力涡轮转速实际值的误差，以及所述误差的变化率为输入，输出PID参数增量，所述PID参数增量包括比例系数增量、积分系数增量、微分系数增量； 根据上一时刻输入所述PID控制器的PID参数整定值、当前时刻的PID参数增量、当前时刻PID参数增量的权重，构建当前时刻的PID参数整定值函数，所述PID参数整定值包括比例系数整定值、积分系数整定值、微分系数整定值；所述PID参数增量的权重包括比例系数增量的权重、积分系数增量的权重、微分系数增量的权重； 采用改进云漂移优化算法对当前时刻PID参数增量的权重进行分析，获取当前时刻PID参数增量的最优权重，并通过当前时刻的PID参数整定值函数分析，获得当前时刻的PID参数整定值； 所述PID控制器以当前时刻的PID参数整定值为输入，以对燃机动力涡轮转速进行控制； 其中，采用改进云漂移优化算法对当前时刻PID参数增量的权重进行分析的方法包括： 步骤M1：确定由当前时刻PID参数增量的权重、、构成优化变量，并定义优化变量； 步骤M2：根据燃机动力涡轮转速的控制精度、超调量和调节时间，构建适应度函数；所述适应度函数构建为： ； 其中：为适应度值；、、均为加权系数；，为时间变量，为系统误差，为取绝对值；为燃机动力涡轮转速的超调量；为燃机动力涡轮转速的调节时间； 所述加权系数、、分别通过以下公式计算获得： ； ； ； 其中：为燃机在当前稳定状态的输出功率，为燃机的期望输出功率，、分别是燃机的预设最大输出功率、预设最小输出功率，为双曲正切函数； 步骤M3：以优化变量为云粒子，若干云粒子构成种群；初始化设置，获得改进云漂移优化算法的初始种群数量、最大迭代次数、优化维度、预设收敛适应度值、搜索空间的限制上界和限制下界，并根据初始种群数量生成包含初始云粒子的初始种群，根据搜索空间的限制上界和限制下界生成每个初始云粒子的搜索代理位置； 步骤M4：采用适应度函数计算当前种群中所有云粒子的适应度值，并按适应度值升序排列为云粒子序列，获得当前种群中适应度值最小的云粒子； 步骤M5：判断是否结束循环，若当前种群中适应度值最小的云粒子的适应度值小于或等于预设收敛适应度值，或当前迭代次数达到最大迭代次数，则结束优化，将当前种群中适应度值最小的云粒子作为全局最优解输出；反之，则确定预设分群阈值，将当前种群云粒子序列中序号小于或等于所述预设分群阈值的云粒子划分为优势子群，将剩余云粒子划分为劣势子群；根据预设负载扰动因子，计算所述优势子群和所述劣势子群中每个云粒子每一维度的权重值； 步骤M6：在当前种群中任选一个云粒子作为位置更新的目标云粒子，根据所述目标云粒子的适应度值、当前种群中的最小适应度值，确定所述目标云粒子的相对差异因子；为所述目标云粒子的每个维度生成一个随机数，并与所述目标云粒子的相对差异因子比较，对于所述随机数小于所述相对差异因子的维度，则进行开发阶段位置更新，根据局部开发因子和所述维度的权重值生成所述维度的新搜索代理位置；对于所述随机数大于或等于所述相对差异因子的维度，则进行探索阶段位置更新，根据全局探索因子生成所述维度的新搜索代理位置；遍历当前种群中每个云粒子并进行位置更新，获得位置更新后的云粒子； 步骤M7：将当前种群中位置更新后的云粒子进行随机再初始化，获得随机再初始化后的云粒子； 步骤M8：重复执行步骤M4至步骤M7，直至输出全局最优解，获得当前时刻所述PID参数增量的最优权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太行国家实验室;西北工业大学，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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