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申请/专利权人：南京比逊弥特智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种单模组随动控制方法和系统，包括以下步骤：多模态数据采集与预处理、非线性系统建模与状态估计、预测控制策略设计以及自适应优化与控制执行。该方法通过自适应算法处理多源传感器数据，利用递归最小二乘法和贝叶斯模型选择构建精确非线性模型，采用延迟坐标嵌入和自适应容错卡尔曼滤波实现鲁棒状态估计。预测控制策略利用动态时域调整和概率约束生成技术提高控制性能和鲁棒性。通过并行计算和蒙特卡洛仿真实现实时优化和鲁棒性分析。提高了单模组随动控制的精度、稳定性和适应性，适用于高速、高精度的工业自动化应用。
主权项：1.单模组随动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取高速工业相机捕获的原始图像序列、振动传感器采集的原始振动信号和编码器记录的料斗位置数据，并分别进行预处理，得到同步的多模态数据集；从多模态数据集中提取特征集，根据特征集和预定义的基础参数集，应用自适应参数调整算法初始化可调参数，得到初始化的可调参数集；步骤S2、基于特征集和可调参数集，识别系统动态特性，得到非线性系统模型参数，根据非线性系统模型参数构建并优化非线性系统模型，基于非线性系统模型重构系统状态空间，得到重构的状态向量，结合系统模型预测和多源测量数据，估计系统状态，得到估计的系统状态和协方差矩阵；步骤S3、基于估计系统状态、优化后的非线性系统模型和预定义的控制目标，构建模型预测控制优化问题；应用动态时域调整算法优化预测和控制时域，使用概率约束生成算法生成鲁棒控制约束集；综合考虑控制性能、鲁棒性和约束满足度，构建多目标优化问题，得到完整的优化问题模型；步骤S4、根据完整优化问题模型和系统当前可用的计算资源信息，采用自适应求解器选择算法并使用并行计算框架求解优化问题，得到最优控制序列，并下发至每一模组；进行蒙特卡洛仿真，评估控制策略的鲁棒性；执行控制动作，控制料斗运动，监测系统响应，得到实际系统响应、执行效率和实际执行的料斗控制参数。
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权利要求：
百度查询： 南京比逊弥特智能科技有限公司 单模组随动控制方法和系统
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