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龙图腾网获悉浙江大学;中国国家铁路集团有限公司申请的专利基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测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：CN120185464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510668733.0，技术领域涉及：H02P21/14；该发明授权基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测控制方法是由方攸同;胡源;马吉恩;刘成昊;张凯;邱麟设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测控制方法，涉及永磁同步电机控制领域。该方法获取超局部模型和扩展状态观测器；确定带宽和输入增益为优化变量，获取用于贝叶斯优化的训练集和测试集；通过核函数计算训练集和测试集的联合概率分布，并确定优化变量的预测均值和预测方差；基于期望值采集函数筛选优化变量组合，基于优化变量组合更新带宽和输入增益；基于更新后的扩展状态观测器和超局部模型，利用无差拍控制原理，计算下一控制周期的参考电压；通过空间矢量调制将参考电压分解为基本电压矢量，依据最小开关次数执行基本电压矢量的切换顺序驱动永磁电机。该方法不受电机参数变化影响，能够提高对电流预测控制稳态性能。

本发明授权基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化的永磁电机连续集无模型预测控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取超局部模型和预先建立的扩展状态观测器；其中，所述超局部模型是基于永磁同步电机在两相旋转坐标系中的数学模型确定的； 确定所述扩展状态观测器的带宽和所述超局部模型的输入增益为优化变量，获取用于贝叶斯优化的训练集和测试集，所述训练集是通过滑动窗口对历史带宽和历史输入增益进行采样得到的； 通过核函数计算所述训练集和所述测试集的联合概率分布，并确定所述优化变量的预测均值和预测方差； 基于期望值采集函数筛选优化变量组合，并基于筛选出的优化变量组合更新所述扩展状态观测器的带宽和所述超局部模型的输入增益； 基于更新后的所述扩展状态观测器和所述超局部模型，并利用无差拍控制原理，计算作用于下一控制周期的参考电压； 通过空间矢量调制将所述参考电压分解为基本电压矢量，并依据最小开关次数控制逆变器执行所述基本电压矢量的切换顺序，以驱动所述永磁电机。

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浙江大学;中国国家铁路集团有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。