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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司;卡内基梅隆大学申请的专利系统动力学全局稳定建模的动力学模型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：CN112327612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202010771556.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权系统动力学全局稳定建模的动力学模型是由G·马内克;J·Z·科特勒;J·维诺格拉德斯卡设计研发完成，并于2020-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本系统动力学全局稳定建模的动力学模型在说明书摘要公布了：系统动力学全局稳定建模的动力学模型。提供了一种用于训练动力学模型以学习物理系统的动力学的系统和计算机实现的方法。特别地，可以学习动力学模型，以能够基于物理系统和或其环境的当前状态来推断物理系统和或其环境的未来状态。学习动力学模型固有地是全局稳定的。也就是说，代替于学习动力学模型并且试图单独地验证其稳定性，可学习的动力学模型包括可学习的李雅普诺夫函数，其与物理系统的标称动力学一起被联合地学习。因此，学习动力学模型高度适合于现实生活应用，在现实生活应用中，由于学习动力学模型固有地是全局稳定的，因此物理系统可以假定在训练期间未被看见的状态。

本发明授权系统动力学全局稳定建模的动力学模型在权利要求书中公布了：1.一种机器学习系统100，用于训练动力学模型以通过基于物理系统和或其环境的当前状态学习推断物理系统和或其环境的未来状态来学习物理系统的动力学，所述机器学习系统包括： -输入接口180，其用于访问： -表示物理系统和或其环境的状态的时间序列的训练数据192； -对机器可学习的动力学模型进行限定的模型数据194，所述机器可学习的动力学模型包括机器可学习的李雅普诺夫函数； -处理器子系统160，其被配置为基于时间序列状态对来学习动力学模型，以便基于当前状态来学习推断物理系统和或其环境的未来状态，其中所述学习被约束以通过联合地学习动力学模型和李雅普诺夫函数来提供物理系统的动力学的全局稳定建模，使得经学习的李雅普诺夫函数的值沿着由学习动力学模型推断的所有状态轨迹递减； 其中，处理器子系统160被配置为通过学习作为动力学模型的物理系统的标称动力学到满足如由李雅普诺夫函数限定的李雅普诺夫条件的函数上的投影，来联合地学习动力学模型和李雅普诺夫函数，基于状态的时间序列来学习所述物理系统的标称动力学；并且 其中所述投影是到半空间上的正交投影。

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罗伯特·博世有限公司;卡内基梅隆大学，其通讯地址为：德国斯图加特；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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