基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，包括以下步驟：(1)計算網(wǎng)絡(luò)信號的空間位置；(2)利用最小二乘插值估計算法，對網(wǎng)絡(luò)信號誤差進(jìn)行補(bǔ)償；利用插值估計結(jié)果替換當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)信號檢測結(jié)果;通過運(yùn)算獲取控制網(wǎng)絡(luò)信號的穩(wěn)定性系數(shù)，得到弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號控制依據(jù)；(3)建立弱非線性控制逆模型；(4)建立弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號控制模型。本發(fā)明利用直接逆控制算法進(jìn)行弱非線性控制系統(tǒng)的控制，可以提高控制網(wǎng)絡(luò)信號的信噪比，同時提高了網(wǎng)絡(luò)信號的穩(wěn)定性，從而滿足了網(wǎng)絡(luò)信號控制的需求。
【專利說明】基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)信號控制領(lǐng)域，具體涉及一種基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著智能化控制系統(tǒng)的不斷發(fā)展和普及，控制系統(tǒng)已經(jīng)在不同的行業(yè)中發(fā)揮著不可替代的作用。利用智能化控制系統(tǒng)，能夠?qū)ρ芯繉ο筮M(jìn)行準(zhǔn)確的控制，從而提高產(chǎn)品的質(zhì)量。智能控制系統(tǒng)已經(jīng)成為控制領(lǐng)域需要研究的核心問題。
[0003]非線性控制系統(tǒng)是狀態(tài)變量和輸出變量相對于輸入變量的運(yùn)動特性不能用線性關(guān)系描述的控制系統(tǒng)。線性因果關(guān)系的基本屬性是滿足疊加原理。在非線性控制系統(tǒng)中必定存在非線性元件，但逆命題不一定成立。描述非線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，按變量是連續(xù)的或是離散的，分別為非線性微分方程組或非線性差分方程組。
[0004]利用多段反應(yīng)算法，可以建立網(wǎng)絡(luò)信號控制模型，從而完成智能網(wǎng)絡(luò)信號控制。其詳細(xì)內(nèi)容如下所述:
[0005]在控制過程中，網(wǎng)絡(luò)信號必須符合下面的要求:
[0006]電路中的電量呈均勻性分布。
[0007]網(wǎng)絡(luò)信號控制過程中的電壓可以隨時進(jìn)行通斷。
[0008]在網(wǎng)絡(luò)信號控制電路通電的情況下，電路中存在較強(qiáng)的慣性。
[0009]現(xiàn)階段，智能控制方法在網(wǎng)絡(luò)信號領(lǐng)域中擁有極其廣闊的發(fā)展空間。智能控制方法包括基于多段反應(yīng)算法的智能控制方法、基于分層遞階智能體的智能控制方法和基于PID控制算法的智能控制方法等。其中，最常用的是基于多段反應(yīng)算法的智能控制方法。利用以上傳統(tǒng)算法進(jìn)行智能控制，需要將線性系統(tǒng)模型作為一階近似。假設(shè)非線性過小，將造成近似性增大的缺陷，從而增大了控制誤差，使得控制結(jié)果失真。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]為了避免上述缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種提高網(wǎng)絡(luò)信號波動穩(wěn)定性的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法。
[0011]實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:一種基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，包括以下步驟:
[0012](I)通過弱非線性網(wǎng)絡(luò)的處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分設(shè)定所需的空間大小和空間位置的網(wǎng)絡(luò)信號存儲區(qū)域，并將其存儲在網(wǎng)絡(luò)信號存儲區(qū)域中；
[0013](2)首先，處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照最小二乘插值估計法的方式來運(yùn)行，對傳遞來的網(wǎng)絡(luò)信號所產(chǎn)生的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，得到誤差補(bǔ)償后的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號；然后將處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器運(yùn)行最小二乘插值估計法得到網(wǎng)絡(luò)信號的穩(wěn)定性系數(shù)；最后將處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器將存儲在網(wǎng)絡(luò)信號存儲分區(qū)中的補(bǔ)償前的網(wǎng)絡(luò)信號更新為補(bǔ)償后得到網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號；[0014](3)所述處理器根據(jù)所述的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號，結(jié)合線性擬合方法得到弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號的控制信號；處理器取出誤差補(bǔ)償后的網(wǎng)絡(luò)信號并調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照離散變換的方法運(yùn)行，得到離散變換數(shù)據(jù)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到控制網(wǎng)絡(luò)信號的逆狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到在u時刻的初始網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到復(fù)合離散變換數(shù)據(jù)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到弱非線性控制逆模型的期望輸出的網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器運(yùn)行得到期望輸出的網(wǎng)絡(luò)信號相對應(yīng)的時刻的弱非線性控制逆模型的期望輸出控制信號的值；
[0015]處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分電壓參數(shù)信號和電壓平衡狀態(tài)參數(shù)信號的存儲區(qū)域，處理器將其存儲在電壓參數(shù)信號和電壓平衡狀態(tài)參數(shù)信號的存儲區(qū)域中；通過弱非線性網(wǎng)絡(luò)的處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號傳輸與電壓變化率之間的關(guān)聯(lián)性信號的存儲區(qū)域，處理器將其存儲在弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號傳輸與電壓變化率之間的關(guān)聯(lián)性信號的存儲區(qū)域中；
[0016](4)處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照自適應(yīng)直接逆控制法的方式來運(yùn)行，對傳遞來的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號作為初始對象的網(wǎng)絡(luò)信號；
[0017](5)處理器在存儲器中開辟一個存儲分區(qū)，在每個網(wǎng)絡(luò)信號控制周期中，將弱非線性控制逆模型信號存儲在該存儲分區(qū)中，建立了弱非線性控制逆信號模型。
[0018]進(jìn)一步地，所述步驟(1)中，在網(wǎng)絡(luò)信號控制的過程中，處理器根據(jù)所需網(wǎng)絡(luò)信號的空間位置內(nèi)設(shè)置有m個矩陣單元接受信號并按順序組成陣列，根據(jù)公式(I)能夠?qū)С鼍W(wǎng)絡(luò)信號的空間位置Nm:
【權(quán)利要求】
1.一種基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于包括以下步驟: (1)通過弱非線性網(wǎng)絡(luò)的處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分設(shè)定所需的空間大小和空間位置的網(wǎng)絡(luò)信號存儲區(qū)域，并將其存儲在網(wǎng)絡(luò)信號存儲區(qū)域中； (2)首先，處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照最小二乘插值估計法的方式來運(yùn)行，對傳遞來的網(wǎng)絡(luò)信號所產(chǎn)生的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，得到誤差補(bǔ)償后的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號；然后將處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器運(yùn)行最小二乘插值估計法得到網(wǎng)絡(luò)信號的穩(wěn)定性系數(shù)；最后將處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器將存儲在網(wǎng)絡(luò)信號存儲分區(qū)中的補(bǔ)償前的網(wǎng)絡(luò)信號更新為補(bǔ)償后得到網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號； (3)所述處理器根據(jù)所述的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號，結(jié)合線性擬合方法得到弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號的控制信號；處理器取出誤差補(bǔ)償后的網(wǎng)絡(luò)信號并調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照離散變換的方法運(yùn)行，得到離散變換數(shù)據(jù)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到控制網(wǎng)絡(luò)信號的逆狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到在u時刻的初始網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到復(fù)合離散變換數(shù)據(jù)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照弱非線性控制逆模型的方法運(yùn)行得到弱非線性控制逆模型的期望輸出的網(wǎng)絡(luò)信號；處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器運(yùn)行得到期望輸出的網(wǎng)絡(luò)信號相對應(yīng)的時刻的弱非線性控制逆模型的期望輸出控制信號的值； 處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分電壓參數(shù)信號和電壓平衡狀態(tài)參數(shù)信號的存儲區(qū)域，處理器將其存儲在電壓參數(shù)信號和電壓平衡狀態(tài)參數(shù)信號的存儲區(qū)域中；通過弱非線性網(wǎng)絡(luò)的處理器操縱對應(yīng)的存儲器劃分弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號傳輸與電壓變化率之間的關(guān)聯(lián)性信號的存儲區(qū)域，處理器將其存儲在弱非線性網(wǎng)絡(luò)信號傳輸與電壓變化率之間的關(guān)聯(lián)性信號的存儲區(qū)域中； (4)處理器調(diào)用其內(nèi)部的運(yùn)算器按照自適應(yīng)直接逆控制法的方式來運(yùn)行，對傳遞來的網(wǎng)絡(luò)誤差補(bǔ)償?shù)木W(wǎng)絡(luò)信號作為初始對象的網(wǎng)絡(luò)信號；` (5)處理器在存儲器中開辟一個存儲分區(qū)，在每個網(wǎng)絡(luò)信號控制周期中，將弱非線性控制逆模型信號存儲在該存儲分區(qū)中，建立了弱非線性控制逆信號模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:所述步驟(1)中，在網(wǎng)絡(luò)信號控制的過程中，處理器根據(jù)所需網(wǎng)絡(luò)信號的空間位置內(nèi)設(shè)置有m個矩陣單元接受信號并按順序組成陣列，根據(jù)公式(I)能夠?qū)С鼍W(wǎng)絡(luò)信號的空間位置Nm:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:所述步驟(2)中， 能夠利用公式(4)和公式(5)導(dǎo)出控制網(wǎng)絡(luò)信號的穩(wěn)定性系數(shù)β和Ψ，
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:所述步驟(3)中， Stepl:設(shè)置誤差補(bǔ)償處理后的網(wǎng)絡(luò)信號的離散變換結(jié)果ζ (u+e)和z(u)，能夠用公式(11)和公式(12)進(jìn)行描述:
z (u+e) = gj (z (u+e-1)，...，ζ (u+e_r)，...，ν (u_r)) (11)
z(u) = gj (z (u-1), *.., z (u-q), *.., ν (u-e-r)) (12) 式中，v(u)是處理器u時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，z (u)是處理器u時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，e是處理器u時刻對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)信號延遲時間；q是處理器u時刻輸入數(shù)據(jù)的階次數(shù)目，r是處理器u時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)的階次數(shù)目，gj是處理器u時刻的離散變換函數(shù)，z (u+e)是處理器u時刻網(wǎng)絡(luò)信號的離散變換結(jié)果； Step2:根據(jù)弱非線性控制逆模型的相關(guān)原理，能夠得到控制網(wǎng)絡(luò)信號動態(tài)逆狀態(tài)； 利用公式(13)和公式(14)所述:
v(u) = hj (z (u+e), z (u+e-1),..., z (u+e-q)) (13)
ν (u_e) = hj ((z (u), z (u-1)，...，z (u-q), v (u_e_l)，...，v (u_e_r)) (14) 式中，V(U)是處理器u時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，V(U-e-r)是處理器u-e-r時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，v(u-e-l)是處理器u-e-1時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，z (U)是處理器u時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，z (u-Ι)是處理器u-Ι時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，z (u-q)是處理器u-q時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，z (u+e)是處理器u時刻網(wǎng)絡(luò)信號的離散變換結(jié)果，z (u+e-Ι)是處理器u+e-Ι時刻網(wǎng)絡(luò)信號的離散變換結(jié)果(u+e-q)是處理器u+e-q時刻網(wǎng)絡(luò)信號的離散變換結(jié)果；e是處理器u時刻對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)信號延遲時間，hj是處理器u時刻的離散變換函數(shù)； Step3:針對弱非線性控制逆模型，能夠得到在u時刻的初始網(wǎng)絡(luò)信號yj ；
Yj = (z (u)，z (u_l)，…，z (u_q)，ν (u_e_l)，…，ν (u_e_r)) (15) 則對應(yīng)的逆模型能夠用(yj，zj)描述； 式中，ν (u-e-1)是處理器u-e-1時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，v(u_e_r)是處理器u_e_r時刻需要輸入的數(shù)據(jù)，z (U)是處理器u時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，z (u-Ι)是處理器u-Ι時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，z (u-q)是處理器u-q時刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，e是處理器u時刻對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)信號延遲時間，r是處理器u時 刻對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)的階次數(shù)目，Iij是處理器u時刻的離散變換函數(shù)； Step4:對上述逆模型的輸出結(jié)果進(jìn)行復(fù)合離散變換處理z (a)，利用公式(16)能夠得到下述結(jié)果:
z (a) = a-0 Y (a) (16) 式中，a_e是復(fù)合離散變換系數(shù)，Y (a)是處理器輸出數(shù)據(jù)的階次數(shù)目； Step5:利用公式(17)能夠描述弱非線性控制逆模型的期望輸出結(jié)果V(U): v(u) = hj(zs(u+e), zs(u+e」)，…，zs(u+l)) (17) 式中，hj是處理器u時刻的離散變換函數(shù)，Zs (u+e)是第S個信號兀處理器u+e時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果，Zs(u+e-1)是第S個信號元處理器U+e-1時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果，zs(u+l)是第S個信號元處理器u+1時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果， Zs(U)是第S個信號元處理器u時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果； Step6:在期望輸出結(jié)果對應(yīng)的u時刻，期望輸出控制量v(u)， 能夠用公式(18)進(jìn)行描述:
V(U) = hj(zs(U)，Zs(U-1),…，zs(U-q)) (18) 式中，hj是處理器u時刻的離散變換函數(shù)，zs(u)是第S個信號元處理器u時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果，Zs(U-1)是第S個信號元，處理器u-Ι時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果，zs(u-q)是第S個信號元，處理器u-q時刻的網(wǎng)絡(luò)信號離散變換結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:所述步驟(3)中，根據(jù)公式(19)和公式(20)可以導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)信號控制系統(tǒng)中的電壓平衡狀態(tài)參數(shù)的wb和W。:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于直接逆控制算法的弱非線性網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于:所述步驟(4)中，建立網(wǎng)絡(luò)信號控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型如下所述:
【文檔編號】G05B13/00GK103838140SQ201410039984
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年1月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月27日
【發(fā)明者】張旭 申請人:張旭