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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；所述步骤S3具体为：步骤S31、获取估计的系统状态、优化后的非线性系统模型和预定义的控制目标；根据非线性系统模型，构建系统状态预测方程；定义控制目标相关的代价函数，包括状态偏差项、控制输入项和平滑项；设置系统物理限制和性能要求相关的约束条件；将代价函数和约束条件组合，构建模型预测控制优化问题，得到模型预测优化控制框架；步骤S32、获取估计系统状态、优化后的非线性系统模型和当前执行效率数据；应用动态时域调整算法，根据系统模型计算系统特征时间常数；并结合当前执行效率评估计算资源负载情况；根据特征时间常数和计算资源负载，动态调整预测时域长度，确保预测覆盖关键系统动态；调整控制时域长度，平衡控制性能和计算复杂度；通过迭代优化过程，得到优化的预测时域和控制时域；步骤S33、获取估计系统状态、协方差矩阵和预定义的安全裕度参数；使用概率约束生成算法，根据状态估计的均值和协方差，构建状态分布模型；并基于安全裕度参数确定约束违反的允许概率；利用机会约束理论将确定性约束转化为概率约束；对于非线性约束，应用线性化或采样方法进行概率化处理；通过数值积分或蒙特卡洛方法，评估概率约束的可行性，最终得到鲁棒控制约束集；步骤S34、获取模型预测优化控制框架、优化的预测时域和控制时域、以及鲁棒控制约束集；构建多目标优化问题，将原始代价函数分解为多个子目标，包括控制性能、能量效率和约束满足度；然后引入权重系数，形成加权和多目标函数；将鲁棒控制约束集整合到优化问题中，使其满足在状态不确定性下的约束条件；根据优化的预测和控制时域，调整优化问题的维度；将多目标函数、约束条件和优化变量范围组合，得到完整优化问题模型；所述步骤S4具体为：步骤S41、获取完整优化问题模型和系统当前可用的计算资源信息；应用自适应求解器选择算法，分析优化问题的特性，包括问题规模、约束类型和目标函数性质；评估当前可用的计算资源，包括处理器性能、内存容量和并行计算能力；根据问题特性和资源状况，从预定义的求解器库中选择最适合的优化算法；对选定的求解器进行参数配置，包括收敛阈值、最大迭代次数和数值精度，得到配置后的求解器；步骤S42、获取完整优化问题模型和配置后的求解器；使用并行计算框架，将优化问题分解为多个子问题；在多个处理核心上同时求解这些子问题；在求解过程中，动态分配计算资源，平衡各子问题的计算负载；通过迭代计算和信息交换，逐步收敛到全局最优解；得到最优控制序列，最优控制序列包含未来多个时间步长的料斗速度vt和位移dt控制参数；步骤S43、获取最优控制序列、优化后的非线性系统模型和预定义的不确定性描述；进行蒙特卡洛仿真，根据不确定性描述生成大量随机扰动样本；对每个样本，应用最优控制序列到系统模型，模拟系统响应并收集所有模拟结果，计算统计指标，包括平均性能、最坏情况性能和性能方差；基于统计指标计算控制策略的鲁棒性指标；通过分析不同不确定因素对系统性能的影响程度，得到敏感性分析结果；步骤S44、获取最优控制序列中的当前时刻控制参数u*t={vt,dt}和系统的当前控制周期参数Tc；执行控制动作，将速度vt和位移dt指令发送到料斗驱动系统；在控制周期Tc内，持续监测料斗的实际运动状态和系统响应；采集实时传感器数据，包括料斗的实际位置、速度和加速度信息；处理采集到的数据，计算控制执行的精度和响应时间，得到执行效率Et；比较实际执行的料斗运动参数与控制指令，得到实际执行的料斗控制参数u_actualt={v_actualt,d_actualt}；整合所有监测和计算结果，得到完整的实际系统响应Yt。

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