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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利用于模型未知的非线性系统最优控制方法及设备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：CN116382093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310559968.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权用于模型未知的非线性系统最优控制方法及设备是由张斌;马聪辉设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于模型未知的非线性系统最优控制方法及设备在说明书摘要公布了：本文提供了用于模型未知的非线性系统最优控制方法及设备，针对模型未知的非线性系统，建立系统的最优成本函数，并确定求解所述最优成本函数的偏微分方程；根据所述非线性系统的经验数据集，将所述偏微分方程进行展开处理，以获得高阶常微分方程；将所述高阶常微分方程引入函数近似，得到所述非线性系统的数据驱动模型；根据设定的约束，对所述数据驱动模型进行迭代处理，以确定所述非线性系统的最优控制。本文有效解决了由于计算量大带来的“维数灾难”问题，并且算法收敛速度快，提高了对非线性系统控制的效率。

本发明授权用于模型未知的非线性系统最优控制方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于模型未知的非线性系统最优控制方法，所述的系统是连续操作的动力系统，其特征在于，所述方法包括： 针对模型未知的非线性系统，建立系统的最优成本函数，并确定求解所述最优成本函数的偏微分方程； 根据所述非线性系统的经验数据集，将所述偏微分方程进行展开处理，以获得高阶常微分方程； 将所述高阶常微分方程引入函数近似，得到所述非线性系统的数据驱动模型； 根据设定的约束，对所述数据驱动模型进行迭代处理，以确定所述非线性系统的最优控制； 其中，将所述高阶常微分方程引入函数近似，得到所述非线性系统的数据驱动模型，包括： 确定由于逼近所述最优成本函数的基函数； 根据所述基函数，确定最优控制的估计函数； 将所述估计函数带入到所述高阶常微分方程，得到高阶微分动态近似； 其中，所述将所述估计函数带入到所述高阶常微分方程，得到高阶微分动态近似，之后还包括： 根据所述高阶微分动态近似，确定权重近似满足的代数矩阵方程； 当满足持续激励条件，对所述代数矩阵方程进行优化处理，得到计算所述权重近似的目标代数矩阵方程； 其中，根据设定的约束，对所述数据驱动模型进行迭代处理，以确定所述非线性系统的最优控制，包括： 定义近似估计的哈密顿量和控制输入； 根据近似估计的哈密顿量和控制输入的定义，对高阶微分动态近似进行微分动态迭代处理，以确定所述非线性系统的最优控制。

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