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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识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：CN118838277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410846082.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法是由杨宪强;高会军设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法在说明书摘要公布了：一种基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法，属于工业系统建模及模型参数辨识领域。本发明针对现有工业系统进行参数辨识没考虑时滞对系统动态的影响，并以噪声遵循高斯分布作为辨识基础，造成参数辨识结果精度低的问题。包括：建立非线性时滞工业系统的线性变参数模型，并改写为线性回归形式；同时建立不同尺度高斯分布的加权组合形式的噪声概率分布模型；再建立关于系统输出量的概率分布模型；同时基于观测数据集和缺失数据集，在期望最大化算法框架下估计模型参数，得到的最终模型参数使系统输出量的对数似然函数取极值；直到得到的模型参数满足收敛条件，确定最终模型参数。本发明用于工业系统模型参数的辨识。

本发明授权基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法，其特征在于， 建立非线性时滞工业系统的线性变参数模型；引入无噪声输出变量，将线性变参数模型转换为变换后线性变参数模型；再基于构造的回归向量，将变换后线性变参数模型改写为线性回归形式； 同时建立具有偏斜分布特性的噪声概率分布模型，引入隐变量，将噪声概率分布模型表达为不同尺度高斯分布的加权组合形式； 基于线性回归形式的变换后线性变参数模型和不同尺度高斯分布的加权组合形式的噪声概率分布模型建立关于系统输出量的概率分布模型；同时基于观测数据集和缺失数据集，在期望最大化算法框架下估计模型参数，得到的最终模型参数使系统输出量的对数似然函数取极值；计算最终模型参数的迭代计算方法为： 由观测数据集和缺失数据集构建完整数据集，计算完整数据集的对数似然函数，再基于期望最大化算法框架计算在观测数据集和当前模型参数估计条件下关于缺失数据集的数学期望，并确定缺失数据集数学期望中的后验分布项； 极大化缺失数据集的数学期望，得到模型参数的更新公式，计算得到模型参数的更新值；直到得到的模型参数满足收敛条件，确定最终模型参数。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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