[发明专利]一种直流伺服电机控制乱序消除方法

说明书

本发明公开了一种直流伺服电机控制中乱序消除方法，在传统网络控制系统的基础上加入时间戳生成器、逻辑比较器和预测控制器，时间戳生成器为数据包加上时间戳，并在控制器和执行器两端利用逻辑比较器来选择最新的控制信号用于对直流伺服电机的控制，同时本文提出了预测控制器的概念，在系统出现乱序时利用预测算法进一步提升系统的实时控制性能，避免系统资源浪费。

技术领域

本发明涉及直流伺服电机的网络控制，提出一种解决由于网络传输所带来的乱序问题的方法，并具体阐述了相关的数据包重排方法。

背景技术

网络控制系统(NCS)是指通过网络将被控对象、传感器、控制器以及执行器连接起来的反馈控制系统，便于远程操作和控制。但网络的引入也给电机的控制带来了一系列问题，其中数据包的乱序很大程度上影响了电机的运行性能。

对于直流伺服电机的网络控制，李若琼等人在2014年对系统中存在的时延的情形进行了分析；许培等人在2013年研究了丢包对系统控制性能的影响。但是以上研究都没有考虑数据包乱序的影响，很难满足工程的实际需求。

发明内容

为了弥补现有研究的不足，本发明提出一种改进的数据包重排方法来解决电机控制中的乱序问题，以改善电机的控制性能。

本发明技术方案如下：

一种直流伺服电机控制乱序消除方法，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，以方便后续进行乱序判断；

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，保证整个系统的连续性；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。

预测算法为基于极限学习机(ELM)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；n表示输入层神经元个数；

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)，计算隐含层输出矩阵H；