[发明专利]一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法及系统

权利要求书

1.一种采用自适应滤波器的大圆机旋转周期预测方法，其特征在于，包括：

实时接收接近开关发送的串口信号，对接收到的最新两个有效串口信号的时间求差，获得大圆机实际旋转周期RC_i；其中，i表示大圆机旋转次数，在滤波器中表示迭代循环次数；

采用RLS周期预测算法进行滤波器参数学习，计算下一转的预测周期PC_i；

判断当前滤波器参数是否达到学习标准条件；

如果当前滤波器参数未达到学习标准条件，采用单步周期预测算法获得下一转的预测周期PC_i，并跳出本次滤波器迭代过程，等待第i+1次迭代的到来；

如果当前滤波器参数达到学习标准条件，采用所述RLS周期预测算法计算得到PC_i作为下一转的预测周期PC_i，并跳出本次滤波器迭代过程，等待第i+1次迭代的到来；

所述采用RLS周期预测算法进行滤波器参数学习，计算下一转的预测周期PC_i，具体如下：

a.计算周期误差e_i，如下：

e_i＝RC_i-PC_i-1 (1)

其中，e_i表示第i次迭代的周期误差，是RLS滤波器的误差反馈信号，由第i次迭代时两个参数RC_i和PC_i-1相减得到；RC_i表示为第i次迭代的实际周期，用于作为第i次迭代计算周期误差e_i的第一参数；PC_i-1为第i-1次迭代输出得到的预测周期，用于作为第i次迭代计算周期误差e_i的第二参数；

b.计算增益向量k_i(m)，如下：

其中，k_i(m)表示大小为m*1的第i次迭代的增益向量，通常来说k_i(m)值越大，RLS周期预测算法的修正能力越强；λ为常量，是一个经验系数，表示遗忘因子；m为常量，是一个经验系数，表示RLS自适应滤波器阶数，可根据收集得到的当前大圆机的实际旋转周期进行计算得到；P_i-1(m)表示大小为m*m的第i-1次迭代的逆矩阵；u_i-1(m)表示大小为m*1的第i-1次迭代的输入矩阵；

c.计算迭代的逆矩阵P_i(m)，如下

其中，P_i(m)表示大小为m*m的第i次迭代的逆矩阵；T表示矩阵转置；

d.计算权值向量w_i(m)，如下：

w_i(m)＝w_i-1(m)+k_i(m)e_i (4)

其中，w_i(m)表示表示大小为m*1的第i次迭代的权值向量；w_i-1(m)表示表示大小为m*1的第i-1次迭代的权值向量其向量值；

e.更新输入矩阵u_i(m)，如下：

u_i(m)＝[RC_i；u_i-1(1:m-1)] (5)

其中，u_i(m)表示大小为m*1的第i次迭代的输入矩阵，该矩阵是针对RC_i进行m阶采样构成，每次迭代都要更新u_i(m)，更新模式为进出队列模式，即每次迭代都要在队头输入一个新的RC_i，并将第i-1次迭代的1到m-1的u向量值向队尾推进，队尾u_i(m)的值被u_i(m-1)覆盖；

f.计算下一转的预测周期PC_i，如下：

PC_i＝w_i^T(m)u_i(m) (6)

其中，PC_i为第i次迭代输出得到的预测周期，即RLS滤波器的输出，作为第i+1次迭代求取周期误差e_i+1的第二参数，其值为第i次迭代的权值向量w_i(m)的转置向量与m阶输入向量u_i(m)的向量积得到；

所述单步周期预测算法中，将实际旋转周期RC_i设置为下一转的预测周期PC_i；

所述判断当前滤波器参数是否达到学习标准条件，包括：

如果连续t个周期内采用RLS周期预测算法计算得到的误差值|e_i|与单步周期预测误差值|e_i'|相减得到的差值为负值的比例θ大于等于预设值时，表示达到学习标准条件；其中，e_i'＝RC_i-RC_i-1。