[发明专利]基于直接逆控制算法的弱非线性网络控制方法

摘要

本发明公开了一种基于直接逆控制算法的弱非线性网络控制方法，包括以下步骤(1)计算网络信号的空间位置；(2)利用最小二乘插值估计算法，对网络信号误差进行补偿；利用插值估计结果替换当前的网络信号检测结果;通过运算获取控制网络信号的稳定性系数，得到弱非线性网络信号控制依据；(3)建立弱非线性控制逆模型；(4)建立弱非线性网络信号控制模型。本发明利用直接逆控制算法进行弱非线性控制系统的控制，可以提高控制网络信号的信噪比，同时提高了网络信号的稳定性，从而满足了网络信号控制的需求。

主权项

一种基于直接逆控制算法的弱非线性网络控制方法，其特征在于包括以下步骤：(1)通过弱非线性网络的处理器操纵对应的存储器划分设定所需的空间大小和空间位置的网络信号存储分区，并将网络信号存储分区存储在网络信号存储区域中；(2)首先，处理器调用其内部的运算器按照最小二乘插值估计法的方式来运行，对传递来的网络信号所产生的误差进行补偿，得到误差补偿后的网络误差补偿的网络信号；然后将处理器调用其内部的运算器运行最小二乘插值估计法得到网络信号的稳定性系数；最后将处理器调用其内部的运算器将存储在网络信号存储分区中的补偿前的网络信号更新为补偿后得到网络误差补偿的网络信号；(3)所述处理器根据所述的网络误差补偿的网络信号，结合线性拟合方法得到弱非线性网络信号的控制信号；处理器取出误差补偿后的网络信号并调用其内部的运算器按照离散变换的方法运行，得到离散变换数据信号；处理器调用其内部的运算器按照弱非线性控制逆模型的方法运行得到控制网络信号的逆状态的网络信号；处理器调用其内部的运算器按照弱非线性控制逆模型的方法运行得到在u时刻的初始网络信号；处理器调用其内部的运算器按照弱非线性控制逆模型的方法运行得到复合离散变换数据信号；处理器调用其内部的运算器按照弱非线性控制逆模型的方法运行得到弱非线性控制逆模型的期望输出的网络信号；处理器调用其内部的运算器运行得到期望输出的网络信号相对应的时刻的弱非线性控制逆模型的期望输出控制信号的值；处理器操纵对应的存储器划分电压参数信号和电压平衡状态参数信号的存储区域，处理器将其存储在电压参数信号和电压平衡状态参数信号的存储区域中；通过弱非线性网络的处理器操纵对应的存储器划分弱非线性网络信号传输与电压变化率之间的关联性信号的存储区域，处理器将其存储在弱非线性网络信号传输与电压变化率之间的关联性信号的存储区域中；(4)处理器调用其内部的运算器按照自适应直接逆控制法的方式来运行，对传递来的网络误差补偿的网络信号作为初始对象的网络信号；(5)处理器在存储器中开辟一个存储分区，在每个网络信号控制周期中，将弱非线性控制逆模型信号存储在该存储分区中，建立了弱非线性控制逆信号模型。