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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测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：CN116679556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310494805.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测控制方法是由苏志刚;詹卓轩;赵刚;王培红;郝勇生设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测控制方法，包括：建立湿法脱硫对象预测模型，其利用基于高斯过程理论构建的残差模型对湿法脱硫系统的离散时间模型中标注不确定性的未建模动态和过程噪声进行预测而构建；基于预测模型在预测时域内的时延阶段、以及度过时延后的阶段，分别进行湿法脱硫过程不确定性的传播，获取对应的不确定性传播公式；设置出口二氧化硫浓度和循环泵频率的约束集合，基于约束集合构建脱硫控制过程概率约束；以预测模型、不确定性传播公式及概率约束构建预测控制器，实现预测控制。本发明实现了考虑不确定性补偿的预测控制，具有较好的不确定性预测和评估能力。

本发明授权考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑不确定性补偿的湿法脱硫系统预测控制方法，其特征在于，包括： 建立湿法脱硫系统的离散时间模型： ， 式中，、、分别代表时刻的湿法脱硫系统出口二氧化硫浓度、脱硫塔循环泵频率以及过程噪声；是湿法脱硫系统的标称模型，是未建模动态特性，用于表征不确定性，是将转化为与相同维度结果的变换矩阵，和均为可微分函数，过程噪声服从高斯分布且在空间上是不相关的； 利用残差模型对所述未建模动态和所述过程噪声进行预测，从而构建湿法脱硫对象预测模型： ， 式中，残差模型为基于高斯过程理论构建的高斯过程回归模型，代表在时刻的预测值； 基于所述湿法脱硫对象预测模型对预测时域内的不确定性传播进行改进：设置大于脱硫过程时延的预测时域，在预测时域内的时延阶段、以及度过时延后的阶段，分别进行湿法脱硫过程不确定性的传播，获取对应的不确定性传播公式； 根据脱硫控制要求，设置出口二氧化硫浓度和循环泵频率的约束集合，基于所述约束集合，构建脱硫控制过程概率约束； 以所述预测模型、不确定性传播公式及概率约束构建预测控制器，基于所述预测控制器进行控制； 所述残差模型的构建方法，包括： 定义作为残差模型的输入数据： 结合所述标称模型，获得残差，是真实的出口二氧化硫浓度值，是标称模型输出的出口二氧化硫浓度值，是的伪逆； 基于高斯过程理论，利用核函数计算训练输入数据与测试输入数据之间经核函数计算后的向量、训练数据间经核函数计算后的矩阵、测试数据与自身经核函数计算后的常量，构建高斯过程回归模型，并将该回归模型作为残差模型，其中，分别为训练数据集的先验方差、单位矩阵、训练输出的数据向量。

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