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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于LD-GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统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：CN116577983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310424981.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于LD-GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统辨识方法是由冯颖;利崇彬设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LD-GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LD‑GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统辨识方法，用于表征变载荷应用场景条件下的MSMA驱动器平台特点，步骤如下：首先用LD‑GPI模型表征变载荷下的应用场景，表征强饱和与非对称两个特征，同时用二阶线性系统表征动力学特征，完整表征MSMA驱动器平台的输入输出特性；其次，将求解未知参数问题转化为系统辨识问题，通过迭代的计算方式对所建立的高精度模型进行系统辨识；最后，通过改进LM方法的计算迭代，有效地进行高精度模型的系统辨识。本发明极大改善了高精度模型的系统辨识效果。

本发明授权基于LD-GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LD-GPI模型的高精度MSMA驱动器平台系统辨识方法，其特征在于，所述系统辨识方法包括以下步骤： S1、搭建MSMA驱动器平台，通过激光位移测量装置，测量变频电流信号激励下MSMA驱动器在水平方向上的位移； S2、建立MSMA驱动器平台的内部动态模型，表述式如下： 其中，L是Lt的简称，Lt表示MSMA驱动器平台的预压力，I是It的简称，It表示MSMA驱动器平台的驱动电流，Γ[L,I]t是MSMA驱动器内部迟滞特征，xt是MSMA驱动器在水平方向上的位移，和分别为xt的一阶求导和二阶求导，是MSMA驱动器内部机电特性的第一参数和第二参数，采用LD-GPI模型来描述MSMA驱动器内部迟滞特征，其中，LD-GPI模型为Load-DependentGeneralizedPrandtl-Ishlinskii迟滞模型的简称， 同时， 其中，H[I]t是驱动电流校正函数，Λi[L,I]t是广义play算子，pi是第i个广义play算子的权重函数，且满足pi≥0，q是广义play算子的数量，k0,k1,k2,k3分别是当驱动电流变化量为非负数时驱动电流校正函数的第一参数、第二参数、第三参数和第四参数，w0,w1,w2,w3分别是当驱动电流变化量为负数时驱动电流校正函数的第一参数、第二参数、第三参数和第四参数，第i个广义play算子的权重函数定义式为ρ,τ,ri分别是第i个广义play算子的权重函数的第一参数、第二参数和第三参数，ΔI表示MSMA驱动器平台的驱动电流的单位变化量； S3、采用改进的LM算法对MSMA驱动器平台的内部动态模型进行系统辨识，过程如下： S31、定义系统辨识过程中涉及到的数学表达式： 同时， 其中，X＝{x1,x2,...,xn}是待辨识的参数向量，n是待辨识参数的个数，m是MSMA驱动器实际位移值的数据个数，fX是误差向量，和分别表示n阶和m阶实数域，FX是目标函数，fjX是第j个LD-GPI模型值与第j个MSMA驱动器实际位移值的误差，JfX是fX的雅可比矩阵，表示实数域内的m×n矩阵； S32、初始化常数ε1≥0,ε2≥0,kmax≥0，以及参数k＝0,X＝X0,β＝2，并定义： 其中，ε1是最小全局更新步距，ε2是最小下降试探步距，kmax是最大迭代次数，k是迭代次数，X0是待辨识参数向量的初始值，μ是阻尼参数，η是阻尼参数的初始校正值，是矩阵第l行第l列上的元素，β是实现阻尼参数更新的第一参数，A是计算下降试探步的第一矩阵，G是计算下降试探步的第二矩阵； S33、迭代计算下降试探步hlm： hlm＝-A+μI-1G7 其中，I是单位矩阵；||hlm||表示hlm向量全部元素的平方和再开平方，若||hlm||≤ε2，则终止迭代； S34、计算实际下降量Acthlm和预测下降量Prehlm，计算公式如下： 其中，L·是目标函数F·的领域近似函数，即 计算实际下降量和预测下降量的比值θ： S35、若θ＞0，则更新待辨识参数向量X、计算下降试探步的第一矩阵A、计算下降试探步的第二矩阵G和阻尼参数μ： μ＝μ·max0.4,3.4·θ3-5.1·θ2+0.1·θ+211 若θ≤0，则更新阻尼参数和实现阻尼参数更新的第一参数： S36、令迭代次数k加1，||G||∞表示G矩阵内所有元素绝对值中的最大值，若||G||∞≤ε1或k＞kmax，则结束系统辨识，否则返回步骤S33。

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