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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪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：CN121290727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511844696.0，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪控制方法是由魏俊誉;刘建昌;谭树彬;王洪海设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪控制方法，涉及注塑成型系统的自动控制技术领域，包括：建立注塑成型系统的离散时间状态空间方程，该方程至少包括状态向量和输出向量；将输出向量与参考轨迹中对应的设定点相减得到跟踪误差，并根据状态向量和跟踪误差构建增广系统；基于增广系统构建无限域代价函数；利用状态参数化方法基于增广系统得到非最小状态向量，并基于该向量定义输出反馈Q函数；采集注塑成型系统的输入和输出数据设计无差拍控制器，并以该控制器作为初始稳定控制策略执行输出反馈离策略Q学习算法，通过迭代求解使输出反馈Q函数收敛，以得到使无限域代价函数最小化的最优输出反馈控制策略，提升控制精度。

本发明授权基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于输出反馈的注塑成型系统最优设定点跟踪控制方法，其特征在于，包括： 建立注塑成型系统的离散时间状态空间方程，所述离散时间状态空间方程包括状态向量、输入向量和输出向量；所述离散时间状态空间方程的计算公式为： 其中，下标表示时间，是自然数集合，、、分别是注塑成型系统的状态向量、输入向量、输出向量，为注塑成型系统的初始状态，表示维的实数空间，、、是具有相应维数的系数矩阵，具体地，、、分别表示注塑成型系统的系统矩阵、输入矩阵和输出矩阵；、、分别表示所述向量或矩阵的维数； 将所述输出向量与参考轨迹中对应的设定点相减得到跟踪误差，并根据所述状态向量和所述跟踪误差构建增广系统； 基于所述增广系统，构建无折扣因子的无限域代价函数； 利用状态参数化方法，将所述增广系统的增广状态向量等价表示为由历史的输入数据和输出数据构成的非最小状态向量； 基于所述非最小状态向量，定义输出反馈Q函数； 采集注塑成型系统的输入数据和输出数据设计无差拍控制器，并以所述无差拍控制器作为初始稳定控制策略执行输出反馈离策略Q学习算法，通过迭代求解使输出反馈Q函数收敛，以得到使无限域代价函数最小化的最优输出反馈控制策略； 根据所述状态向量和所述跟踪误差构建增广系统，包括： 计算相邻时刻的所述状态向量差值； 基于所述状态向量差值和所述跟踪误差定义增广状态向量； 基于所述增广状态向量得到增广系统； 所述增广状态向量为： ； 其中，表示所述状态向量差值，且，表示时刻的状态向量，表示时刻的状态向量；表示所述跟踪误差，且，表示在时刻的设定点，、分别是所述状态向量和所述输出向量的维数； 所述增广系统为： ； 其中，，，表示所述输入向量的增量，表示维数为的单位矩阵； 其中，所述增广系统的输入为所述输入向量的增量，所述增广系统的状态为由状态向量差值和跟踪误差构成的增广状态向量，当所述增广状态向量调节至零时，能够使所述注塑成型系统达到稳态和最优设定点跟踪； 所述无限域代价函数的计算公式为： 其中，，，为提前设定的权重矩阵； 利用所述状态参数化方法，将所述增广系统的增广状态向量等价表示为由历史的输入数据和输出数据构成的非最小状态向量，包括： 基于所述状态参数化方法，得到所述增广状态向量的状态参数化，所述增广状态向量的状态参数化包含所述非最小状态向量； 所述增广状态向量的状态参数化为： ； 其中，表示所述非最小状态向量，表示非最小状态沿时间方向的增量，表示所述注塑成型系统的可观测指标，是依赖于模型参数的行满秩的变换矩阵，； 基于所述非最小状态向量，定义输出反馈Q函数，包括： 根据所述增广系统的最优状态反馈控制策略确定值函数；所述值函数为： 其中，是反馈增益的值函数参数； 根据贝尔曼最优性原理，所述值函数的递归形式为： 根据所述值函数构建状态反馈Q函数；所述状态反馈Q函数为： 其中，向量是状态反馈Q函数的辅助向量，矩阵为状态反馈Q函数的参数矩阵且，、、、分别表示状态反馈Q函数参数矩阵的分块矩阵； 基于所述增广状态向量的状态参数化和所述状态反馈Q函数构造输出反馈Q函数； 基于所述增广状态向量的状态参数化和所述状态反馈Q函数构造输出反馈Q函数，包括： 将所述增广状态向量的状态参数化代入所述状态反馈Q函数中，得到： ； 其中，是用于构造所述输出反馈Q函数的辅助向量，，表示维数为的单位矩阵； 基于所述辅助向量，得到所述输出反馈Q函数为： ； 其中，，表示所述输出反馈Q函数的参数矩阵，、、分别表示所述输出反馈Q函数参数矩阵的分块矩阵，是所述增广系统代数里卡提方程的解； 所述方法还包括： 得到所述输出反馈Q函数后，通过最小化所述输出反馈Q函数得到最优输出反馈控制策略； 以所述无差拍控制器作为初始稳定控制策略执行输出反馈离策略Q学习算法，通过迭代求解使输出反馈Q函数收敛，以得到使无限域代价函数最小化的最优输出反馈控制策略，包括： 对所述注塑成型系统的输入数据和输出数据进行处理，得到非奇异方阵Z和矩阵W；其中，所述非奇异方阵Z为： 所述矩阵W为： 根据递归形式的值函数与所述状态反馈Q函数的等价性，得到递归形式的状态反馈Q函数： 递归形式的状态反馈Q函数的简略形式为： 将控制策略带入递归形式的状态反馈Q函数的简略形式，得到矩阵方程： 其中，，； 在所述矩阵方程的左边乘，右边乘，得到包含输出反馈Q函数的参数矩阵的待求解方程：；其中，，，表示所述输出反馈Q函数的增益； 若所述待求解方程需要迭代次，则待求解方程为：；并在第一次迭代求解所述待求解方程时，令，以及选择令所述注塑成型系统从初始状态渐近稳定的初始稳定控制策略； 迭代求解所述待求解方程，以不断将旧策略更新为新的控制策略，； 当成立时，为预设的常数，结束执行程序并输出所述注塑成型系统的最优输出反馈控制策略；所述最优输出反馈控制策略为：。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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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