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本發(fā)明公開(kāi)了一種帶漂移干擾的模型預(yù)測(cè)控制器的建模質(zhì)量監(jiān)控方法,包括如下步驟：建立閉環(huán)控制系統(tǒng)的干擾模型；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)的實(shí)際情況以及給定的控制目標(biāo)，設(shè)計(jì)過(guò)程的動(dòng)態(tài)模型 MPC 控制器；采用干擾模型及 MPC 控制器控制閉環(huán)控制系統(tǒng)，并采集閉環(huán)控制系統(tǒng)運(yùn)行所得的過(guò)程數(shù)據(jù)；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，對(duì)過(guò)程輸出及過(guò)程輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行正交投影，獲得過(guò)程估計(jì)干擾更新；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)既定參考信號(hào)和過(guò)程實(shí)際輸出，獲取閉環(huán)控制系統(tǒng)的實(shí)際

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 當(dāng)前，很多創(chuàng)新型的應(yīng)用無(wú)法購(gòu)買到可用的系統(tǒng)，如果在項(xiàng)目周期很緊急的情況下希望快速交付一個(gè)可以使用的原型系統(tǒng)，往往會(huì)遇到如下問(wèn)題：不同客戶系統(tǒng)之間存在巨大差異，大量需求要定制開(kāi)發(fā)；市面上沒(méi)有現(xiàn)成的應(yīng)用程序可以直接購(gòu)買；解決方案過(guò)于復(fù)雜和/或過(guò)于昂貴；難以低成本控制未來(lái)數(shù)字化的發(fā)展。 此外，很多軟件公司人力成本達(dá)到65%，且無(wú)法滿足企業(yè)業(yè)務(wù)快速變化的需求，交付周期無(wú)法保證，后續(xù)系統(tǒng)維護(hù)成本很高，已經(jīng)影響到企業(yè)的發(fā)展。因此，很多企業(yè)都希望能有業(yè)務(wù)人員或參與配合少量開(kāi)發(fā)即可快速構(gòu)建原型系統(tǒng)的工具，滿足企業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。 2. 解決方案 本成果”大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件建模系統(tǒng)-DWF“（清華數(shù)為DWF）支持應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員快速實(shí)現(xiàn)中小規(guī)模協(xié)作型應(yīng)用，是一款基于模型驅(qū)動(dòng)的代碼開(kāi)發(fā)工具，可以構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型、表單模型、功能模型、組織模型、權(quán)限模型、模型包管理功能，通過(guò)前、后端的腳本可以提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)的擴(kuò)展功能。DWF還提供對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成能力，方便企業(yè)快速進(jìn)行模型遷移和部署。 DWF具有如下特點(diǎn)： 一站式：DWF自身追求盡可能簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，可在普通PC上部署啟動(dòng)，也可以在云計(jì)算或者容器環(huán)境下部署，又可以并入容器管理器中成為微服務(wù)。 可配置：采用模型驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)理念，通過(guò)組織建模、數(shù)據(jù)建模、表單建模、功能操作和權(quán)限控制直接建模產(chǎn)生系統(tǒng)本。 低碼量：基于模型開(kāi)展有針對(duì)性的擴(kuò)展編碼工作，減少編碼總量，降低開(kāi)發(fā)難度。配合敏捷定制功能，大幅度減少了代碼量和系統(tǒng)缺陷產(chǎn)生的可能。 組件化：允許在線將全部或者部分模型從系統(tǒng)中導(dǎo)出獨(dú)立的模型包，組合到其他DWF系統(tǒng)中，從而方便即時(shí)交付系統(tǒng)，即改即用，快速響應(yīng)變更需求。

為了提高安全關(guān)鍵實(shí)時(shí)嵌入式軟件系統(tǒng)的質(zhì)量，降低開(kāi)發(fā)成本與周期，并使得軟件系統(tǒng)具有可重用、可移植和互操作等特性，基于目前國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)描述語(yǔ)言AADL（ Architecture Analysis and Design Language）和同步語(yǔ)言Signal，研發(fā)了輔助配套軟件工具集，可進(jìn)行系統(tǒng)的可靠性、可調(diào)度性、安全性分析，以及自動(dòng)代碼生成，從全生命周期的角度保證系統(tǒng)的可信性質(zhì)。 本項(xiàng)目主要特點(diǎn)如下。 1．可以插件的形式集成在AADL開(kāi)發(fā)平臺(tái)OSATE上，支持高可靠性實(shí)時(shí)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)建模； 2．可以提供集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，將AADL模型轉(zhuǎn)換為TASM模型和UPPAL模型，然后采用相關(guān)的模型分析和檢測(cè)工具進(jìn)行驗(yàn)證分析，包括可靠性、可調(diào)度性、時(shí)間屬性等分析； 3．可以支持基本的AADL到C，Signal到OpenMP的自動(dòng)代碼生成技術(shù)。 目前該成果已指導(dǎo)多個(gè)關(guān)鍵實(shí)時(shí)系統(tǒng)的建模和驗(yàn)證應(yīng)用，獲得國(guó)家專利1項(xiàng)。

由于大尺寸焊接結(jié)構(gòu)尺寸較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所以其有限元建模過(guò)程難度較大，利用計(jì)算機(jī)編程技術(shù)對(duì)整個(gè)建模過(guò)程進(jìn)行參數(shù)化設(shè)計(jì)，將復(fù)雜的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為典型的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)，使得整個(gè)有限元仿真過(guò)程更加簡(jiǎn)單、效率更高。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 由于大尺寸焊接結(jié)構(gòu)尺寸較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所以其有限元建模過(guò)程難度較大，利用計(jì)算機(jī)編程技術(shù)對(duì)整個(gè)建模過(guò)程進(jìn)行參數(shù)化設(shè)計(jì)，將復(fù)雜的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為典型的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)，使得整個(gè)有限元仿真過(guò)程更加簡(jiǎn)單、效率更高；同時(shí)有限元分析對(duì)網(wǎng)格模型的要求高，需要在保證計(jì)算精度的前提下保證計(jì)算效率，使用網(wǎng)格過(guò)渡技術(shù)，保證熱源影響大的區(qū)域使用精細(xì)的網(wǎng)格，熱源影響小的區(qū)域使用較粗的網(wǎng)格，從而達(dá)到相同網(wǎng)格條件下更精確地計(jì)算結(jié)果與更高的計(jì)算效率。例如《大型復(fù)材工裝焊接工藝研究》項(xiàng)目，針對(duì)大型復(fù)合材料結(jié)構(gòu)件Invar合金模具手工電弧焊焊接工藝進(jìn)行研究，采用高效建模的手段對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行模擬分析，降低時(shí)間與材料等方面的成本。采用實(shí)驗(yàn)與仿真并行，理論分析、實(shí)驗(yàn)研究、仿真分析相結(jié)合的技術(shù)路線開(kāi)展 Invar 合金試板件手工焊接工藝參數(shù)探索。 三、創(chuàng)新點(diǎn)及主要技術(shù)指標(biāo) 創(chuàng)新點(diǎn)：參數(shù)化建模，縮短建模周期；采用非均勻過(guò)渡性網(wǎng)格以控制計(jì)算量，在保證計(jì)算精度的前 提下壓縮計(jì)算量，采用多 CPU 并行計(jì)算以提高計(jì)算效率。 技術(shù)指標(biāo)：建模效率提高 30%，計(jì)算效率提高 30%。 四、知識(shí)產(chǎn)權(quán)及獲獎(jiǎng) 論文10余篇，其中典型示例如下： Modeling and simulation of the columnar-to-equiaxed transition during laser melting  deposition of Invar alloy Stochastic Modeling Columnar Dendritic Grain Growth in the Weld Pool of Al-Cu alloy 專利： 基于精準(zhǔn)能量分配的激光-電弧復(fù)合加工的能量分配系數(shù)模型的構(gòu)建方法 一種焊接過(guò)程氣孔形成與演變的二維計(jì)算機(jī)模擬方法

以肉類加工、流通、貯藏等下游生產(chǎn)鏈為切入點(diǎn)，以工廠加工生產(chǎn)、超市賣場(chǎng)銷售、冷鏈運(yùn)輸流通、廚房貯藏烹飪等為主要場(chǎng)景設(shè)計(jì)，對(duì)氣單胞菌、單增李斯特菌、腸炎沙門氏菌等的交叉污染建模理論進(jìn)行了完善，定量觀測(cè)并模擬了食源性致病菌在不同傳遞介質(zhì)和操作方式影響下的交叉污染情況，并與消費(fèi)者攝入 后的定量暴露評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理預(yù)警、限量標(biāo)準(zhǔn)制定、軟件參數(shù)設(shè)置等相結(jié)合，特別是提出了采用矩陣的形式對(duì)氣單胞菌在不同場(chǎng)景下和不同介質(zhì)之間的轉(zhuǎn)移過(guò)程進(jìn)行量化的直觀方法（，模擬了廚房環(huán)境下消費(fèi)者食用不同材質(zhì)案板處理過(guò)的污染

針對(duì)腦卒中與關(guān)節(jié)損傷高發(fā)趨勢(shì)，本產(chǎn)品基于康復(fù)醫(yī)學(xué)理論研發(fā)多關(guān)節(jié)智能康復(fù)產(chǎn)品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關(guān)鍵關(guān)節(jié)，通過(guò)對(duì)關(guān)節(jié)的反復(fù)訓(xùn)練，增強(qiáng)關(guān)節(jié)本體感覺(jué)，打開(kāi)活動(dòng)度，推動(dòng)神經(jīng)系統(tǒng)重組代償，助力關(guān)節(jié)功能恢復(fù)。 本產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)突破，運(yùn)用高精度傳感器，精準(zhǔn)捕捉關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)微小變化，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)與實(shí)時(shí)康復(fù)數(shù)據(jù)反饋；結(jié)合自適應(yīng)算法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)重力補(bǔ)償，精準(zhǔn)調(diào)控角度/速度/力矩三維參數(shù)，通過(guò)循跡坐標(biāo)點(diǎn)樣線擬合生理運(yùn)動(dòng)軌跡；創(chuàng)新集成多訓(xùn)練模式切換系統(tǒng)，滿足全康復(fù)周期需求；產(chǎn)品兼具硬/軟件雙重安全防護(hù)，提高產(chǎn)品安全性。 腕關(guān)節(jié)康復(fù)器 前臂康復(fù)器 肘關(guān)節(jié)康復(fù)器 膝關(guān)節(jié)康復(fù)器 踝關(guān)節(jié)康復(fù)器

主要研究APT 網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實(shí)現(xiàn)攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺(tái)內(nèi)核數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術(shù)的高效數(shù)據(jù)解析、基于 語(yǔ)義恢復(fù)技術(shù)的關(guān)鍵字段填充；研究多源異構(gòu)內(nèi)核數(shù)據(jù)的重 構(gòu)方法；研究保持全局依賴的數(shù)據(jù)壓縮方法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高 效、普適的數(shù)據(jù)壓縮；研究面向APT網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的智能 檢測(cè)框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)攻擊的全鏈條高效檢測(cè)；研究APT網(wǎng)絡(luò)攻 擊的演化模式，實(shí)現(xiàn)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：本發(fā)明提供了一種高速列車輪對(duì)的建模方法，涉及高速列車的數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)領(lǐng)域。模型的信息集成和管理對(duì)縮短響應(yīng)市場(chǎng)時(shí)間、提高設(shè)計(jì)效率是企業(yè)希望解決的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)所述各元參數(shù)的分析和提取，構(gòu)建高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型；利用矢量陣列對(duì)高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行描述，包括以下四個(gè)步驟：各元參數(shù)初始化、各元參數(shù)數(shù)組序列化、關(guān)系元參數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)系矩陣、環(huán)狀多邊形矢量陣列描述：結(jié)合高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型的矢量化和陣列化描述，采用環(huán)狀多邊形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造高速列車輪對(duì)的矢量陣列；層級(jí)對(duì)象之間通過(guò)關(guān)系元參數(shù)將各個(gè)環(huán)狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對(duì)的矢量陣列描述。主要用于高速列車設(shè)計(jì)的建模。市場(chǎng)前景分析：高速列車技術(shù)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

面對(duì)疫情，北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院先進(jìn)數(shù)控和智能制造團(tuán)隊(duì)劉強(qiáng)教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開(kāi)始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強(qiáng)、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開(kāi)展本次疫情建模仿真和預(yù)測(cè)分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動(dòng)控制理論的SARS傳染預(yù)測(cè)模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動(dòng)的特點(diǎn)，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動(dòng)態(tài)感染過(guò)程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)對(duì)北京、上海、重慶、溫州、長(zhǎng)沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個(gè)城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級(jí)部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)報(bào)告2份，直接向中國(guó)疾控中心提供預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)及報(bào)告2份，向上級(jí)提出北京延期恢復(fù)正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時(shí)有效的技術(shù)數(shù)據(jù)支持。