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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗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：CN119395999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411524498.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗控制方法是由关哲;温鑫;丁伟利;华长春设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗控制方法，属于数据驱动预测控制技术领域，包括以下步骤：S1、采集挖掘机系统离线输入输出数据；S2、根据S1中的数据使用最小二乘法辨识出挖掘机系统的模型参数，每一组模型参数按照行依次排列，构建数据集；S3、在线更新模型参数；S4、根据S3中的参数通过MPC控制器控制挖掘机铲斗作业。本发明通过数据驱动和模型预测控制结合，有效解决了系统模型改变影响模型预测控制的控制效果问题，扩展了模型预测控制应用范围；同时本发明改进了数据驱动算法，在数据驱动算法中引入了凸优化理论，对计算的距离以及权重进行优化，由于计算了最优距离，因此可以获得精度更高的模型参数。

本发明授权一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动模型预测控制的挖掘机铲斗控制方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、采集挖掘机系统模型离线输入输出数据； 所述步骤S1中挖掘机铲斗与土壤交互作用构成系统模型，且输入数据为挖掘机铲斗液压缸压力，输出数据为铲斗斗尖位移距离； S2、根据S1中的数据使用最小二乘法辨识出挖掘机系统的模型参数，每一组模型参数按照行依次排列，构建数据集； 所述步骤S2具体包括以下步骤， S2.1、挖掘机与土壤交互作用可以近似为弹簧-质量-阻尼系统： 其中，mt为质量，kspt为弹簧常数，ct为阻尼系数且随挖掘环境条件变化而发生改变，ut为挖掘机铲斗液压缸压力，yt为铲斗斗尖位移距离； S2.2、将S2.1的1转换为差分方程形式： 其中，Ts为采样时间； 令： S2.3、把2式写为： yk＝-a1kyk-1-a2kyk-2+b0uk-16 令： S2.4、使用7式模型形式，采用最小二乘法以离线方式获取系统模型参数向量，结构如下： 其中，-1表示yk的系数，j为模型参数在数据集中的位置； S2.5、定义建模误差阈值为err；每个模型的误差阈值由three-sigma规则定义； S2.6、对S2.4、S2.5中的数据进行组合生成数据集，结构如下： S3、在线更新模型参数； 所述步骤S3包括以下步骤， S3.1、计算当前挖掘机系统模型输出与步骤S2中数据集模型输出距离； 所述步骤S3.1包括以下步骤， S3.1.1、在k时刻，将历史输入输出yk、yk-1、yk-2、uk-1组成查询向量 S3.1.2、查询向量与数据集中第j个系统模型距离定义如下： S3.1.3、计算查询向量的系统模型真实输出与数据库中第j个系统模型输出y的距离： 可以得到 S3.2、计算当前挖掘机系统模型输出与步骤S2中数据集模型最优输出距离和权重值； 所述步骤S3.2包括以下步骤， S3.2.1、设置距离阈值dth，对S3.1.3中计算的所有距离进行初步筛选； S3.2.2、对S3.2.1中小于距离阈值dth的距离值进行保留，并将符合阈值要求的距离个数记为kn； S3.2.3、根据真实挖掘机系统模型的输出和数据集模型输出的差值，并取其绝对值，得出当前模型的误差e S3.2.4、对S3.2.2中k个满足要求的距离值进行优化，并计算对应的权重； 所述步骤S3.2.4包括以下步骤， S3.2.4.1、选取k个距离和对应权重乘积的和作为优化目标函数J，目标函数J如下： S3.2.4.2、对权重进行约束，要求k个距离对应的权重和为1，同时保证每个权重值都要大于等于0，权重约束如下： S3.2.4.3、对误差进行约束，根据最优距离对应的权重计算数据集模型误差阈值，约束如下： S3.2.4.4、如果数据集模型误差e大于建模误差阈值，则说明当前数据集模型和挖掘机系统模型偏差较大，需要对数据集模型参数进行更新；否则保留上一时刻使用的数据集模型参数； S3.2.4.5、参数更新如下： S3.2.4.6、更新后的模型参数如下： S4、根据S3中的参数通过MPC控制器控制挖掘机铲斗作业。

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