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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统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：CN120029064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510171841.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统是由张立宪;李博;吴桐;蔡博;顾营迎;朱益民;杨嘉楠;丁一航设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统，本发明涉及变模态系统的控制技术领域。本发明为了解决现有的数据驱动变模态系统控制算法，均预设在离线阶段能够收集到各模态的充足数据，忽视了实际变模态系统在线运行时可能产生的未知新模态，且缺乏约束的考虑。技术要点：本发明能够实时捕获系统的动态变化，并据此相应地更新优化控制律，提出在线混合采样激励策略，构造可利用快速采样数据在线设计慢励磁控制器的半定规划问题，本发明通过引入混合采样激励策略，有效缩短新模态产生后的开环激励时间。本发明考虑了实际变模态系统在线运行时可能产生的未知新模态和对应的约束，本发明控制方法能够有效保证优化控制的持续可解性和闭环系统的渐近稳定性，通过在线激励未知切换模态以实时更新优化控制律，实现了更具有广泛适用性的变模态滚动优化控制方法。

本发明授权一种在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于在线数据驱动的变模态系统滚动优化控制方法，其特征在于，所述控制方法用于对卫星平台进行姿态控制，所述方法包括以下步骤： 步骤一：引入变模态控制系统，定义系统状态量和输入量并建立系统硬约束，设计代价函数，离线采集初始模态下的输入-状态数据； 将系统描述为由多个子模态和变模态信号组成的变模态系统，基于实际场景定义状态量和输入量；然后，根据系统特性和控制需求，设定状态量和控制输入的硬约束；基于控制目标，构建合理的代价函数；最后，通过实验手段，离线收集初始模态下足够长的输入-状态数据； 步骤二：利用所收集当前模态下的数据，在线设计数据驱动的滚动优化控制算法； 首先基于当前子系统的输入-状态轨迹，构建数据驱动的预测模型；然后，通过半定规划优化问题求解终端代价与终端约束，形成滚动时域优化框架； 步骤三：执行滚动优化控制策略，并通过变模态系统切换监测器实时监测系统状态； 选择合适求解器进行优化问题求解，获得控制输入并作用于被控对象；此外，基于行为系统理论设计模态切换监测器，实时监测预测状态量与实际状态量，当系统模态发生切换时触发在线激励机制； 步骤四：在线设计并执行混合采样的激励策略，激励结束后返回至步骤二，再进行下一阶段的滚动优化控制。

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