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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法与系统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：CN117032096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310909386.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法与系统是由黄科科;应新宇;龙文波;孙备;阳春华;桂卫华设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法与系统，在第一阶段，即“学习人”阶段，根据操作人员的经验知识凝练规则，通过模糊规则控制学习模仿操作人员的控制行为，但控制周期从非周期性低频转变为周期性高频；在经历第一阶段知识驱动的控制后，将生成足量的高频高质量输入输出数据，可以充分反映操纵变量的改变对被控变量的影响，从而在第二阶段中，即“超越人”阶段，基于该数据集辨识系统模型以拟合当前运行状态，并采用模型预测控制算法计算决策控制量，同时自适应更新预测模型以适应变化的运行工况。本发明结合知识驱动控制和数据驱动控制方法的优点，实现具有初期可靠性和后期自适应能力的稳定控制。

本发明授权一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种知识和数据融合的工业过程预测控制方法，其特征在于，包括： 步骤1，确定工业过程的主控制量、副控制量以及各控制量对应的输出量，以各控制量和对应的输出量分别作为模糊规则的输出变量和输入变量，构建对应的模糊规则表；其中，各模糊规则表中的输入变量阈值设定和控制量输出值，均根据其历史数据统计其分布得到； 根据历史的控制量和输出量数据搭建数据驱动的模型预测控制算法； 步骤2，当工业过程控制系统投用时，采用知识驱动的模糊规则控制算法对工业过程进行控制，即：获取各控制量的历史输出量数据，并基于模糊规则表得到对应的控制量，将得到的各控制量作用于工业过程； 步骤3，当识别到工业过程在过去预设时长段均处于智能控制状态，则采用数据驱动的模型预测控制算法对工业过程进行控制； 其中，工业过程的控制状态包括人工控制和智能控制两种，且采用知识驱动的模糊规则控制算法对工业过程进行控制，和采用数据驱动的模型预测控制算法对工业过程进行控制，两者均属于所述智能控制状态； 步骤4，当识别到工业过程在过去一个控制周期内均处于人工控制状态，则跳转采用知识驱动的模糊规则控制算法对工业过程进行控制，转至步骤3。

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