[发明专利]一种高效的使用自适应闭环控制方法

摘要

本发明属于闭环控制技术领域，公开了一种高效的使用自适应闭环控制方法，由于输出信号的反馈量与输入量作比较产生偏差信号，利用偏差信号实现对输出量的控制或者调节，所以系统的输出量能够自动地跟踪输入量，减小跟踪误差，提高控制精度，抑制扰动信号的影响。除此之外，负反馈构成的闭环控制系统还有其他的优点引入反馈通路后，使得系统对前向通路中元器件参数的变化不灵敏，从而使系统对于前向通路中元器件的精度要求不高；反馈作用还可以使得整个系统对于某些非线性影响不灵敏。

主权项

一种高效的使用自适应闭环控制方法，其特征在于，所述高效的使用自适应闭环控制方法包括以下步骤：步骤一，给出与期望输出对应的输入量；所述输入量信号的定时同步的实现方法包括：(1)，根据公式将训练序列与自身的循环移位结果按符号位进行共轭相关运算，得到相关函数M(m)，其中c(k)是对本地序列按符号位映射出的复数结果，c((k+m))N在k＝1,2,...N时表示对c(k)进行循环移位的结果；搜索出相关函数主峰值与副峰值比值最大情况下对应的频域序列，然后确定该频域序列对应的训练序列；(2)，由接收信号数据R(x)，根据公式r(x)＝sign(Re(R(x)))+j*sign(Im(R(x)))得到对接收信号实虚部按符号位映射出的结果r(x)，再由本地训练序列数据C(k)，利用公式c(k)＝sign(Re(C(k)))+j*sign(Im(C(k)))得到对训练序列数据实虚部按符号位映射出的结果c(k)，根据得到的r(x)和c(k)利用公式生成定时偏移估计函数，式中N＝2*(NFFT+CP)代表相关窗和本地序列的长度，x代表滑动相关窗的起始位置；(3)，由(2)得到的定时偏移估计函数F(x)，根据公式得到动态门限，其中G(m)表示m时刻动态门限的值，表示从m时刻开始计数的M个定时偏移估计函数值的平均值，mul表示一个常数；步骤二，求输入量与反馈量的偏差；求输入量与反馈量的偏差，采用集成运算放大器实现；所述运算放大器计算信号的零中心归一化瞬时幅度的广义分数阶傅里叶变换的最大值即特征量r1：r1＝max|GFRFT[acn(i),p]|2/Ns式中，Ns个采样点，为瞬时幅度a(i)的平均值；p为分数阶傅里叶变换的阶数；计算信号的零中心归一化瞬时幅度的GFRFT的最大值即特征量r1，按如下步骤进行：计算信号x(t)的分数阶傅立叶变换，其表达式为：Xθ(u)=Fθ[x(t)]=∫-∞+∞Kθ(t,u)x(t)dt]]>式中，Kθ(t,u)为分数阶傅立叶变换的核函数，其表达式为:Kθ(t,u)=1-jcot(θ)2πexp[jt2+u22cot(θ)-jutsin(θ)]θ≠kπδ(t-u)θ=2kπδ(t+u)θ=(2k+1)π]]>其中，k取整数，Fθ表示θ角度分数阶傅里叶变换算子，θ＝pπ/2为旋转角度，p为旋转因子，δ(·)为冲击函数；为了将Alpha稳定分布噪声的幅值合理映射到有限区间，同时使信号的相位保持不变，计算信号的广义分数阶傅里叶变换，其表达式为：GFθ(u)=GFθ[x(t)]=∫-∞+∞Kθ(t,u)f(x(t))dt]]>其中，为一非线性变换，H(·)为希尔伯特变换；假定第i时刻接收信号的幅度为a(i)，把Ns个采样点组成一个帧，则基于GFRFT的零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值为：γmax＝max|GFRFT[acn(i),p]|2/Ns；式中，为瞬时幅度a(i)的平均值；p为分数阶傅里叶变换的阶数；用均值来对瞬时幅度进行归一化的目的是为了消除信道增益的影响；步骤三，放大信号；包括电压放大及功率放大；步骤四，驱动被控对象，直接驱动被控对象，使输出量发生变化；常用的有电动机、调节阀、液压马达；步骤五，检测被控量并转换为所需要的电信号，用于速度检测的测速发电机、光电编码盘；用于位置与角度检测的旋转变压器、自整机；用于电流检测的互感器及用于温度检测的热电偶；步骤六，反馈校正，反馈信号是再生或退化；再生反馈时存在的极性或相位关系的行为，以援助或增加的主要控制信号来补偿；如果反馈的幅度足够大或出现振荡发散；当在再生反馈控制系统，在红外补偿，有过多的反馈效应，必须限制，否则将导致不稳定的情况；所述反馈信号节点标记过程，包括以下步骤：步骤一，增加源节点s连接所有的PI，PI为电路的原始输入，初始化集合L＝{PI}，所有的PI节点标记值赋为0；步骤二，从L中选取一个节点t，首先求节点t的花费cost，cost(t)＝weight(t)/node_num_fanout(t)，其中weight(t)为节点t的权重，默认为1，node_num_fanout(t)为节点t的扇出节点个数；步骤三，将节点t及其所有前驱节点构造为网络Nt，计算网络Nt中所有满足LUT对输入个数K约束要求的划分中，X中所有节点的cost的总和，选出其中最小的记为min‑cost划分；步骤四，设p为Nt中节点的最大标记，将Nt中所有标记等于p的节点都合并到t中得到新的节点t’，将该网络记为Nt’；步骤五，将网络Nt’中，除了s和t’外的所有节点，分裂成两个节点，分裂边的权值设为1，原有边的权值设为∞，将该网络记为Nt”，根据最大流最小割定理，判断Nt”网络中的最大流是否小于等于K，如果是，则节点t的标记为p，否则为p+1；步骤六，如果满足节点t标记的划分有两个或两个以上，则按照步骤二的方法计算最小cost的划分，记为min‑height min‑cost划分，如果只有一个这样的划分，则直接记为min‑heightmin‑cost划分；步骤七，更新集合L，L＝(L‑{t})∪{node_fanout(t)}，node_fanout(t)为节点t的扇出节点集合，判断L是否为空，如果不为空，则跳至步骤二，否则，节点标记过程结束。