[发明专利]控制系统中点定位方法之网格二叉树法在审

专利信息
申请号: 201510970110.5 申请日: 2015-12-21
公开(公告)号: CN105654187A 公开(公告)日: 2016-06-08
发明(设计)人: 张聚;刘敏超;胡标标;林广阔 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 33201 代理人: 王兵;黄美娟
地址: 310014 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 控制系统 中点 定位 方法 网格 二叉
【权利要求书】:

1.控制系统中点定位问题的网格二叉树法,具体包括以下步骤:

步骤1.网格二叉树法离线预处理;

1.1,在控制系统中引入多参数二次规划,将系统状态空间划分为 一个个凸的分区,并计算得到每个分区对应的控制率,保存在FG数组 中;

1.2,由确定同义分区的式子计算得到同义分区并分组,每一组同 义分区仅保留一个特征值数据,这样就消除了特征值数组FG中的冗余 数据;

空间中分区的划分是依据特征值——同一分区中的所有点具有相 同的特征值;我们将特征值相等的分区称为同义分区;显式模型预测 控制中分区特征值(在这里即显式模型预测控制的控制率)被称为FG 矩阵;例如某个显式模型预测控制输出维度为1的二维状态空间分区P 的FG矩阵为:

FG1=[f11f12g1](1)

相邻另一个分区Q的FG矩阵为:

FG2=[f21f22g2](2)

若满足:

(f11-f21)2+(f12-f22)2+(g1-g2)2≤δ(3)

其中(3)式即为确定同义分区的式子,fij和gi(i,j=1,2)是组成特征 值矩阵的元素,我们需要的控制输出是由特征值和状态向量计算得到; 定义δ为一个极小正数,则认为P和Q是同义的,它们互为同义分区;

1.3,根据划分参数计算哈希函数,将得到的数据记录于一个数组 中,我们把数组命名为Fhash;哈希函数如下式:

f(X)=floor((X-a)×Nb-a)---(4)]]>

这里的N代表划分参数,a和b是某个维度上的边界坐标,我们需要记 录在数组中的数据为-a和在线计算阶段时就可以通过状态点坐 标X快速确定所处哈希表网格区域;

1.4,根据划分参数构造哈希表网格区域多胞形,按照顺序选取 第一个网格区域与分区求交,统计在这个网格区域中的特征值数 量;

1.5,判断该网格区域是否存在冲突;网格区域中特征值数量大 于1即为存在冲突;若存在冲突,跳转至1.7,开始在网格区域中建 立二叉树,若不存在冲突,进入下一步;

1.6,判断该网格区域是否完全处在对象空间外;若网格区域不 与任意一个分区相交,则直接在Hash数组中相应位置记录为0;若 网格区域中只存在一种特征值,则直接在Hash数组中相应位置记录 特征值编号;完成这步后跳转至1.19;

1.7,首先在Hash数组中填入二叉树根节点地址,并标记为负值; 接着移除网格区域中线性相关的超平面和对象空间的外部边界,不选 择它们作为待选超平面;在这里对象空间中的一个个分区都是由超平 面划分而成,二叉树法的原理就是在一个个节点处判断点与超平面的 位置关系,确定状态点处于超平面的哪一侧,排除近一半的分区后进 入下一个节点继续判断,最后得到状态点所处分区;因此用对象空间 的外部边界作为节点判断依据是多余的,它的一侧还是整个对象空间, 起不到排除作用;

1.8,将分区按特征值(这里的特征值即为控制率)分组,特征值 相同的分区为一组,将相同的特征值合为一个数据;

1.9,计算每一组分区中的极点坐标,并消除每一组极点坐标中的 重复坐标,进入根节点;

1.10,从当前节点待选超平面中抽取第一个超平面;

1.11,统计超平面两侧的特征值数量;这个统计的方法是建立二叉 树重要的一步,它无需判断所有的分区极点即可统计超平面两侧的特 征值数量,大大缩短预处理时间;主要步骤如下:

a,载入按特征值相等的特性分组的分区极点数据;

b,载入待判断超平面,抽取第一组第一个极点坐标,将超平面两 侧分别定义为Hp-和Hp+,两侧的特征值数量分别为m和n个,先令m和 n均为0.

c,将Lf和Rf作为极点是否处于Hp-和Hp+的标记,值为0代表假, 值为1代表真;先令Lf和Rf均为0;

d,判断极点与超平面的位置关系;对于超平面Hp={x|hx=k}, 如果点x满足hx≤k,则认为点x位于Hp-,否则位于Hp+;其中h和 k为超平面表达式参数,x为待判断状态点坐标;

e,若极点位于Hp-,令Lf=1,跳转至g,否则进行下一步;

f,判断极点是否位于Hp+,若为真,令Rf=1;否则跳转至h;

g,判断Rf=1与Lf=1是否同时成立,若为假,进行下一步,若为真, 跳转至i;

h,判断是否是本组最后一个极点,若为假,抽取本组下一个极点 坐标,并跳转至d;若为真,如果Lf=1,m的值加1,如果Rf=1,n的值 加1;

i,判断这一组是否为最后一组极点数据,若为假,抽取下一组第 一个极点坐标,并跳转至c,否则超平面两侧特征值数量统计完成;

1.12,判断这是否是最后一个待选超平面,若为假,抽取下一个待 选超平面,跳转至1.11统计超平面两侧特征值数量,若为真,进入下 一步;

1.13,根据指标确定参考超平面;希望建立的二叉树深度地且节点 少,不可能尝试所有的组合建立所有可能的二叉树,再选取最好的一 棵;只需考虑节点两侧(即超平面两侧)特征值数量大致相同,则认 为该超平面比较适合作为参考超平面;描述指标如下:

J=(m+n)2+(m-n)2

m、n分别为位于Hp-和Hp+的特征值数量,J越小,则认为该超平面越 适合称为参考超平面;两侧特征值数量之和描述对该二叉树节点数的 预期,两侧特征值之差描述对二叉树左右子树平衡性预期;

1.14,判断左子树是否建立完成;若为真,跳转至1.16,否则进入 下一步;

1.15,将位于参考超平面Hp-侧的极点传递给左子节点,将待选超 平面去除参考超平面后传递给左子节点,进入左子节点后跳转至1.10;

1.16,判断右子树是否建立完成;若为真,跳转至1.18,若为假, 进入下一步;

1.17,将位于参考超平面Hp+侧的极点传递给右子节点,将待选超 平面去除参考超平面后传递给右子节点,进入右子节点后跳转至1.10;

1.18,返回父节点,并判断二叉树是否建立完成,若为假,跳转至 1.12,若为真,保存数据,至此网格区域中二叉树建立完成;

1.19,判断当前操作网格区域是否为最后一个网格区域;若不是, 则选取下一个网格区域,并将其与分区求交,统计其中特征值数量, 并跳转至1.5;若是最后一个网格区域,说明预处理步骤已经完成,结 束操作;

步骤2.网格二叉树法在线计算;

2.1,读取目标点坐标,根据哈希函数快速定位到所在网格区域, 并读取Hash数组中对应记录;

2.2,判断记录值是否为负;若记录值为负,跳转至2.4,执行二 叉树搜索;若记录值不为负,进行下一步;

2.3,判断记录值是否为正;若不为正,说明记录值为0,该网格 区域完全处于对象空间外,状态点也不处于对象空间内,直接退出 在线查找阶段;若记录值为正说明网格区域中只存在一种特征值, 记录值即为特征值编号,可以直接取得特征值,在线查找阶段结束;

2.4,记录值取反即为根节点地址,进入根节点;

2.5,判断目标点与节点处参考超平面关系;若目标点位于Hp- 侧,进入左子节点,若目标点位于Hp+侧,进入右子节点;

2.6,判断该节点是否为最后一个二叉树节点,若为假,跳转至 2.5,若为真,进入下一步;

2.7,判断目标点与最后一个参考超平面的位置关系,若位于Hp-, 选取左侧子叶,若位于Hp+,选取右侧子叶;根据叶子节点上对应 特征值编号,从特征值矩阵FG中提取特征值,点定位在线计算阶段 完成。

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