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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于SCN深度Koopman模型的明渠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：CN119536084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411717151.9，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于SCN深度Koopman模型的明渠预测控制方法是由岑丽辉;翁楠;陈中;谢永芳;陈晓方;殷泽阳设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SCN深度Koopman模型的明渠预测控制方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种基于SCN深度Koopman模型的明渠预测控制方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，采集明渠系统对应的状态数据和控制序列；步骤2，基于状态数据和控制序列训练基于随机配置网络的编码器和解码器；步骤3，根据训练好的编码器和解码器建立状态更新方程；步骤4，根据训练好的编码器和解码器以及状态更新方程构建优化问题并求解，得到优化控制器对明渠系统进行预测控制。通过本公开的方案，提高了对明渠系统水位控制的效率、精准度和鲁棒性。

本发明授权基于SCN深度Koopman模型的明渠预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SCN深度Koopman模型的明渠预测控制方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集明渠系统对应的状态数据和控制序列； 步骤2，基于状态数据和控制序列训练基于随机配置网络的编码器和解码器； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1，构建基于随机配置网络的编码器和解码器，其中，所述编码器用于将原始状态空间映射到特征状态空间，所述解码器用于将特征空间重构回原始空间； 步骤2.2，根据预设的训练方式，利用状态数据和控制序列分别训练编码器和解码器； 所述预设的训练方式为步骤2.2.1，根据不等式误差计算编码器最后一个隐藏层内节点对应的网络参数，其中，所述网络参数包括权重参数和偏置； 步骤2.2.2，根据权重参数和偏置计算编码器的最优输出权重； 步骤2.2.3，根据编码器的最优输出权重、状态数据和控制序列计算编码器的当前输出并据此计算第一误差； 步骤2.2.4，判断第一误差是否小于第一阈值，若是，则结束编码器训练，若否，则增加最后一个隐藏层内节点数并重新执行步骤2.2.1至步骤2.2.3，直至第一误差小于第一阈值； 步骤2.2.5，根据权重参数和偏置计算解码器的最优输出权重步骤2.2.6，将状态数据和编码器的输出作为解码器的输入，根据解码器的最优输出权重计算解码器的当前输出并具体计算第二误差； 步骤2.2.7，判断第二误差是否小于第二阈值，若是，则结束解码器训练，若否，则增加最后一个隐藏层内节点数并重新执行步骤2.2.5至步骤2.2.6，直至第二误差小于第二阈值； 步骤3，根据训练好的编码器和解码器建立状态更新方程； 步骤4，根据训练好的编码器和解码器以及状态更新方程构建优化问题并求解，得到优化控制器对明渠系统进行预测控制。

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