发明创造名称：一种基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法
外观设计名称：
决定号：198306
决定日：2019-12-20
委内编号：1F273811
优先权日：
申请（专利）号：201510272090.4
申请日：2015-05-25
复审请求人：中国科学院自动化研究所
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：刘慧敏
合议组组长：孙洁君
参审员：林邦镛
国际分类号：G05B13/04
外观设计分类号：
法律依据：专利法第2条第2款
决定要点：如果本申请权利要求解决的并非是技术问题，且未利用技术手段，其获得的结果也不是遵循自然规律的技术效果，则其所要保护的方案不属于专利法第2条第2款规定的专利保护的客体。
全文：
本复审请求涉及申请号为201510272090.4，名称为“一种基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法”的发明专利申请（下称本申请）。本申请的申请人为中国科学院自动化研究所。本申请的申请日为2015年05月25日，公开日为2015年08月12日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年11月02日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1-6不符合专利法第25条第1款第（二）项的规定。
驳回决定所依据的文本为申请日提交的说明书摘要、说明书第1-179段、摘要附图、说明书附图1-2，及2018年08月13日提交的权利要求1-6。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种在智能控制领域的基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法，所述方法通过迭代更新性能指标函数和控制律，并通过迭代性能指标函数近似最优性能指标函数，通过迭代控制律近似最优控制律，得到最优性能指标函数和最优控制律，所述方法包括以下步骤：
步骤1、选择随机初始状态x0；选择任意半正定函数Ψ(xk)≥0，其中是n维的系统状态向量，表示系统时间k时刻的状态量，k表示在时间k时刻，k＝0,1,2,...；选择收敛精度ζ；给定参数序列{qi}，其中0＜qi＜1；给定两个常数0＜ξ＜1分别表示可变误差的衰减率；令迭代参数i＝0；
步骤2、令初始性能指标函数并求得参数γ0，使其满足V0(F(xk,uk))≤γ0U(xk,uk)，其中F(xk,uk)是系统状态方程，V0(xk)为初始性能指标函数，U(xk,uk)是系统的效用函数，Ψ(xk)为半正定函数，是m维的系统控制向量，表示在时间k时刻的系统输入信号；
步骤3、计算得到初始控制律 以及初始迭代性能指标函数其中，ρ0(xk)为迭代控制近似误差，π0(xk)为迭代性能指标函数近似误差；
步骤4、定义单步迭代的目标迭代性能指标函数为 定义全局迭代目标函数为 计算获得参数σ1使其满足 给定任意0＜q0≤1，如果σ1满足 其中γ0可由步骤2得到，则估计参数γ1使其满足V1(F(xk,uk))≤γ1U(xk,uk)，并令i＝i 1，继续执行下一步；否则，令 和π0(xk)＝ξπ0(xk)，返回步骤3继续执行；
步骤5、对于任意i＝1,2,…，计算得到迭代控制律 和迭代性能指标函数 其中ρi(xk)为迭代控制近似误差，πi(xk)迭代性能指标函数近似误差；
步骤6、定义全局迭代目标函数为 根据目标迭代性能指标函数 计算获得参数σi使其满足
给定任意0＜qi≤1，如果σi满足则估计γi 1使其满足Vi 1(F(xk,uk))≤γi 1U(xk,uk)，并继续执行下一步，其中γi 1表示在第i 1次迭代时的参数γi的值；否则，令和πi(xk)＝ξπi(xk)，返回步骤5继续执行；
步骤7、如果ζ是收敛精度，即可获得最优性能指标函数和最优控制律；否则令i＝i 1继续返回步骤5执行。
2. 如权利要求1所述的在智能控制领域的非线性系统自适应最优控制方法，其特征在于，在步骤5中采用两个神经网络，即执行网络与评判网络分别逼近迭代控制律与迭代性能指标函数。
3. 如权利要求2所述的在智能控制领域的非线性系统自适应最优控制方法，其特征在于，所述评判网络与执行网络均采用BP神经网络进行构建。
4. 如权利要求1所述的在智能控制领域的非线性系统自适应最优控制方法，其特征在于，在步骤6中获得参数γi的步骤为：
步骤I-1、令μ(xk)为任意给定的容许控制；
步骤I-2、对于i＝1,2,…，根据μ(xk)构造新的性能指标函数Pi(xk)，满足Pi 1(xk)＝U(xk,μ(xk)) Pi(xk 1)，其中P0(xk)＝V0(xk)＝Ψ(xk)；
步骤I-3、给出使其满足
步骤I-4、令
5. 如权利要求1所述的在智能控制领域的非线性系统自适应最优控制方法，其特征在于，在步骤6中获得参数γi的步骤为：
步骤II-1、对于迭代性能指标函数通过下式获得：其中，πi(xk)为评判网络近似误差；
步骤II-2、令|πi(xk)|为πi(xk)的上界，定义新的迭代性能指标函数为
步骤II-3、令
步骤II-4、由得出
步骤II-5、令
6. 如权利要求1所述的在智能控制领域的非线性系统自适应最优控制方法，其特征在于，在步骤6中获得参数γi的步骤为：
步骤III-1、记录σ0,σ1,…,σi-1和γ0,γ1,…,γi-1；
步骤III-2、通过获得迭代性能指标函数通过获得目标迭代性能指标函数Γi(xk)；
步骤III-3、对于根据如下不等式获得σi；如果则σi＝1；根据如下不等式 获得
步骤III-4、令
通过下式解出γi：
步骤III-5、令γi＝γi。 ”
驳回决定主要认为：权利要求1-6记载了在智能控制领域中通过引入合适的误差，采用策略迭代算法，获得最优控制函数，仅是采用了数学算法理论，进行的公式推导过程。其计算的函数未涉及具体的应用技术领域，没有和技术领域紧密结合，也没有记载相应的技术特征，所解决的技术问题只是为了使性能指标函数收敛到一个邻域内。同时说明书中也未记载与具体的技术领域相关的技术方案，利用的技术手段和解决的技术问题。在权利要求请求保护的技术方案中，系统运动的初始状态x与和目标状态没有与具体的应用系统的某个控制变量存在紧密联系，对于所提到的以系统的状态为控制变量，系统状态具体是指什么系统，什么变量，均未体现与实际所应用的系统所存在的关系。同时，对于提到的所解决的技术问题是使控制系统更稳定，本申请中没有记载控制系统的被控对象，本领域技术人员不能获得具体到某个应用系统的被控目标对象通过采用上述计算过程而达到稳定，而且说明书中也没有记载控制系统达到稳定的实施例或者对技术效果的验证。因此，权利要求1没有记载所应用的控制系统，也没有对控制状态参量进行与控制系统有关的限定，仅是将数理规律进行了系统初始状态到目标状态的推理过程。同时，在说明书中也未记载具体的应用实施例，表明在对某个具体系统应用后，达到了良好的控制技术效果。因此，权利要求1-6仅仅涉及一种算法或数学计算规则，属于智力活动的规则和方法，不属于专利保护的客体，不符合专利法第25条第1款第（二）项的规定。
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2019年02月15日向国家知识产权局提出了复审请求，未对申请文件进行修改。
复审请求人认为：权利要求1的技术方案是用于智能控制领域的，其可以解决智能控制领域中如何对特定参数进行优化来实现最优控制的技术问题，并取得了由此得到的最优控制方案所带来的有益效果，且其中的具体求取过程也不是通过人力计算，而是通过系统自动执行来实现，也即是说其也采取了技术手段。即权利要求1的技术方案不再是一种理论，而是可以与实践中各种具体应用相结合，可以解决具体应用问题的技术问题。
经形式审查合格，国家知识产权局于2019年02月26日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中坚持原驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年08月21日向复审请求人发出复审通知书，指出：独立权利要求1请求保护一种在智能控制领域的基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法，其要解决的问题是如何实现非线性系统的自适应最优控制，并非技术问题；其采用的手段是通过引入合适的误差，采用策略迭代算法，获得最优控制函数，并采用了分别逼近迭代控制律与迭代性能指标函数的执行网络与评价网络的神经网络，仅仅属于数学算法理论，并非技术手段，其达到效果是通过同时调节评价网络和策略网络的近似误差，使最终的性能函数能够收敛到最优评价函数的一个邻域内，也不属于技术效果，从属权利要求2-6的附加特征也没有记载任何解决技术问题的技术手段，因此权利要求1-6请求保护的控制方法不属于专利法第2条第2款规定的请求保护的客体。
复审请求人于2019年10月08日提交了意见陈述书，和权利要求1-5的全文修改替换页。具体修改包括：在复审通知书针对权利要求书的基础上，将原权利要求2的附加技术特征和说明书的特征“从而对所述非线性系统进行良好控制”增加到权利要求1中修改为新的权利要求1，删除了原权利要求2，并对其他权利要求的编号和引用关系作出了实质性修改。修改后的权利要求1内容如下：
“1. 一种在智能控制领域的基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法，所述方法通过迭代更新性能指标函数和控制律，并通过迭代性能指标函数近似最优性能指标函数，通过迭代控制律近似最优控制律，得到最优性能指标函数和最优控制律，所述方法包括以下步骤：
步骤1、选择随机初始状态x0；选择任意半正定函数Ψ(xk)≥0，其中是n维的系统状态向量，表示系统时间k时刻的状态量，k表示在时间k时刻，k＝0,1,2,...；选择收敛精度ζ；给定参数序列{qi}，其中0＜qi＜1；给定两个常数0＜ξ＜1分别表示可变误差的衰减率；令迭代参数i＝0；
步骤2、令初始性能指标函数并求得参数γ0，使其满足V0(F(xk,uk))≤γ0U(xk,uk)，其中F(xk,uk)是系统状态方程，V0(xk)为初始性能指标函数，U(xk,uk)是系统的效用函数，Ψ(xk)为半正定函数，是m维的系统控制向量，表示在时间k时刻的系统输入信号；
步骤3、计算得到初始控制律 以及初始迭代性能指标函数其中，ρ0(xk)为迭代控制近似误差，π0(xk)为迭代性能指标函数近似误差；
步骤4、定义单步迭代的目标迭代性能指标函数为 定义全局迭代目标函数为 计算获得参数σ1使其满足 给定任意0＜q0≤1，如果σ1满足 其中γ0可由步骤2得到，则估计参数γ1使其满足V1(F(xk,uk))≤γ1U(xk,uk)，并令i＝i 1，继续执行下一步；否则，令 和π0(xk)＝ξπ0(xk)，返回步骤3继续执行；
步骤5、对于任意i＝1,2,…，计算得到迭代控制律 和迭代性能指标函数 其中ρi(xk)为迭代控制近似误差，πi(xk)迭代性能指标函数近似误差，采用两个神经网络，即执行网络与评判网络分别逼近迭代控制律与迭代性能指标函数；
步骤6、定义全局迭代目标函数为 根据目标迭代性能指标函数 计算获得参数σi使其满足
给定任意0＜qi≤1，如果σi满足则估计γi 1使其满足Vi 1(F(xk,uk))≤γi 1U(xk,uk)，并继续执行下一步，其中γi 1表示在第i 1次迭代时的参数γi的值；否则，令和πi(xk)＝ξπi(xk)，返回步骤5继续执行；
步骤7、如果ζ是收敛精度，即可获得最优性能指标函数和最优控制律，从而对所述非线性系统进行良好控制；否则令i＝i 1继续返回步骤5执行。”
复审请求人认为：修改后的权利要求1请求保护一种在智能控制领域的基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法，相对于现有技术，本发明解决了系统控制的优化问题，显然属于技术问题，为了解决该技术问题，本申请采用神经网络来逼近迭代控制律与迭代性能指标函数，并通过引入可变误差使得迭代过程能够收敛，最终得到最优性能指标函数和最优控制律，上述神经网络的逼近方式以及迭代过程一方面符合数理规律，另一方面符合系统运行的自然规律，因此采用了技术手段，也取得了显著的技术效果。另外本申请由于可以应用于多个具体领域的系统控制中，虽然没有列举具体应用领域的实施例，但该相应具体领域的技术人员根据本申请的方案已经容易确定或选择具体的初始状态、控制变量，从而采用上述方案取得相应的技术效果。因此修改后的权利要求1-5属于专利法第2条第2款规定的专利保护客体。
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
在复审程序中，复审请求人于2019年10月08日提交了权利要求1-5的全文修改替换页，经审查，所述修改符合专利法第33条的规定。因此本决定以申请日2015年05月25日提交的说明书摘要、说明书第1-179段、摘要附图、说明书附图1-2，及2019年10月08日提交的权利要求1-5为基础作出。
权利要求1-5不符合专利法第2条第2款的规定
专利法第2条第2款规定：发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。
如果本申请权利要求解决的并非是技术问题，且未利用技术手段，其获得的结果也不是遵循自然规律的技术效果，则其所要保护的方案不属于专利法第2条第2款规定的专利保护的客体。
独立权利要求1请求保护一种在智能控制领域的基于可变误差的非线性系统自适应最优控制方法，其要解决的问题如何实现非线性系统的自适应最优控制，并非技术问题；其采用的手段是通过引入合适的误差，采用策略迭代算法，获得最优控制函数，并采用了分别逼近迭代控制律与迭代性能指标函数的执行网络与评价网络的神经网络，仅仅属于数学算法理论，并非技术手段，其达到效果是通过同时调节评价网络和策略网络的近似误差，使最终的性能函数能够收敛到最优评价函数的一个邻域内，也不属于技术效果，因此该权利要求请求保护的控制方法不属于专利法第2条第2款规定的请求保护的客体。
同理，从属权利要求2-5的附加特征也没有记载任何解决技术问题的技术手段，因此其也同样不属于专利法第2条第2款规定的请求保护的客体。
对于复审请求人的意见，合议组认为：修改后权利要求请求保护的方案中，系统运动的初始状态x与和目标状态没有与具体的应用系统的某个控制变量存在紧密联系，对于所提到的以系统的状态为控制变量，系统状态具体是指什么系统，什么变量，均未体现与实际所应用的系统所存在的关系。同时，本申请中也没有记载控制系统的被控对象，本领域技术人员不能获得具体到某个应用系统的被控目标对象，因此，权利要求1没有记载所应用的控制系统，也没有对控制状态参量进行与控制系统有关的限定，仅是利用数理规律进行了系统初始状态到目标状态的推理过程，并未将其应用到具体的技术领域。
并且,请求人在复审意见陈述书中也同样认可本申请并未应用到具体的应用领域；同时，根据本申请申请文件的记载，也并未有具体的应用实施例来表明在对某个具体系统应用后，达到了良好的技术效果。
综上，目前该方案不涉及任何具体的应用领域，其处理的对象都是抽象的通用数据，相应的处理过程也是一系列抽象的数学方法步骤，最后得到的结果也是抽象的数学结论。因此，复审请求人的上述意见不予接受，权利要求1-5不属于专利法第2条第2款规定的技术方案，不属于专利保护的客体。
基于上述事实和理由，合议组做出如下决定。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年11月02日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服,根据专利法第41条第2款的规定,请求人自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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