[发明专利]一种直流伺服电机控制乱序消除方法

权利要求书

1.一种直流伺服电机控制乱序消除方法，其特征在于，

在网络控制系统上加入时间戳生成器、逻辑比较器和预测控制器，实现对乱序数据包重新排序；具体包括以下步骤：

步骤S1，时间戳生成器设置在传感器端用来对传感器采集到的数据进行标记；

步骤S2，在控制器和执行器两端分别设置逻辑比较器；两个逻辑比较器分别对控制器和执行器接收到的数据的时间戳进行比较，将新到达的数据的时间戳与存储在寄存器中的数据的时间戳进行比较，判断是否发生乱序；若新到达的数据包的时间戳新于原来的数据包的时间戳，则没有发生乱序，否则发生乱序；如果判断结果没有发生乱序则更新寄存器中的数据，否则寄存器中的数据保持不变；当寄存器更新后，则控制器把控制信号发送给执行器，执行器将控制信号应用到直流伺服电机的控制；

步骤S3，预测控制器设置在控制器端，预测控制器的通过预测算法获取预测输出信号u并发送到控制器端，生成控制信号供执行器使用；预测输出信号u为状态方程描述的电机系统模型的输入，对系统进行滚动优化。

2.根据权利要求1所述的一种直流伺服电机控制乱序消除方法，其特征在于，

所述预测算法为基于极限学习机的预测算法，具体包括以下步骤：

(1)、采用单隐含层前馈神经网络结构，确定隐含层的神经元个数，随机设置并固定输入层与隐含层间的连接权值w与隐含层神经元阈值b；

输入层与隐含层、隐含层与输出层神经元间全连接，输入层有n个神经元,对应n个输入量；隐含层有为单层，共有l个神经元；输出层有m个神经元，对应m个输出量；输入层与隐含层之间的连接权值w为：

式(1)中，w_ij表示第i个输入层神经元与第j个隐含层神经元之间的连接权值,l表示隐含层的神经元个数；表示

隐含层与输出层之间的连接权值β为：

其中β_jk表示隐含层第j个神经元与输出层第k个神经元之间的连接权值；l表示隐含层的神经元个数；m表示输出层神经元个数；

隐含层神经元的阈值b为：

其中b_i表示第i个隐含层神经元的阈值；

(2)、确定隐含层神经元的激活函数g(x)，计算输出矩阵H；

(3)、计算输出层权值T′为矩阵T的转置；H是神经网络的隐含层输出矩阵；

(4)、对已知的控制信号进行分组处理，归一化作为神经网络的输入矩阵；

(5)、预测下一步的控制信号；

(6)、将预测结果作为系统模型的输入。

3.根据权利要求1所述的一种直流伺服电机控制乱序消除方法，其特征在于，

以状态方程描述的电机系统模型：

式中x(k)∈Rⁿ是状态变量，u(k)和y(k)分别为系统输入和输出,矩阵A、B和c^T是维数为n×n的常矩阵；从k时刻起系统的输入发生了M步变化，计算在预测输入u(k)、u(k+1)…u(k+i)…u(k+M-1)作用下未来P个时刻的系统状态，u(k+i)由ELM算法预测得到；

系统状态预测表示为：

X(k)＝F_x·x(k)+G_x·U(k) (15)

其中，

其中F_x和G_x分别是x(k)和u(k)的系数矩阵，由A和B组成；P表示对未来P个采样时刻做P次预测；

式(15)预测得到系统未来时刻的系统状态，通过输出和状态的关系式y(k)＝c^Tx(k)来预测出系统的输出，并将输出发送到控制器端，进行系统的滚动优化。