CN103124212A - 基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及现场总线技术领域，具体的说是一种基于贝叶斯估计原理的数控系统现场总线执行时间同步方法及装置。装置包括处理器，高精度计时时钟，和执行同步延时计时器。步骤包括进行通信延时采样值计算；利用贝叶斯原理计算主站与各从站间的通信延时。本发明具有实现简单，占用资源少的优点。

Description

基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法及装置

技术领域

本发明涉及现场总线技术领域，具体的说是一种基于贝叶斯估计原理的数控系统现场总线执行时间同步方法及装置。

背景技术

数控系统现场总线(也称：数控控制总线、数控总线)用于实现数控装置(CNC)、I/O单元、伺服驱动单元、主轴单元等部件之间的数据实时通信的串行、数字化、多点、双向通信网络(如图1示)。数控系统现场总线具有高速、高实时性、高同步性、高可靠性等设计要求及运行特点，是简化数控系统连接、提高控制精度和可靠性的关键技术之一。

数控系统现场总线的执行时间同步(也称：时间同步)是指总线所连接的各从站在接收到主站发出的命令后，在同一时刻同时执行。

数控装置与连接在数控系统现场总线的各个从站交换数据过程中，主站所发出的数据按照总线拓扑连接顺序，依次通过各从站实现数据及命令信息的交换，在传输过程中，数据帧在总线传输及经过每个从站转发时，均需消耗一定时间，因此总线连接的各从站接收到主站所发出同一数据存在时间差，而从站通过特定的延时执行单元，能够实现在接收到主站指令后的同步执行。采用数控系统现场总线的高档数控系统，主要面向数控机床、大型复合加工中心等应用环境，对执行控制的同步性精度具有较高需求，如多轴联动运动控制、攻丝操作等，均对总线所连接的伺服轴、主轴等部件之间的精确同步动作提出很高要求。因而，各个从站在接收到主站所发出的诸如同步执行等命令时，需要利用总线提供的时间同步机制实现执行时间同步处理，满足多轴联动的运动控制需求。数控系统现场总线的时间同步精度是决定机床加工精度的关键因素之一，是实现精确多轴联动的基础，也是当前国内外数控领域的热门研究课题之一。

目前的数控系统现场总线的执行同步处理，主要基于IEC61158分布式时钟等方法实现，该方法主要原理是在每个站点上均维持一个时钟，在总线通信过程中，不断维护这些时钟之间的同步计时精度，进而实现时间同步的技术。该方法适用范围广，但实现复杂，且占用网络资源较多，增加了短周期的周期性实时数据传输的实现难度，主要应用于复杂拓扑结构的工业现场总线环境。

此外，由于受到数控系统现场总线主站设备、从站设备上执行时间同步处理电路所使用的石英晶振振荡器工作精度、温度漂移、电压抖动等因素导致计算出的执行时间同步时刻点存在着一定的不确定性。当前主要的数控系统现场总线产品，其执行同步误差最小值为1u秒，如表1所示，能够满足一般的多轴联动加工时间同步要求，但是对于超精密或超高速加工中心等应用环境，执行时间的同步抖动误差依然是影响加工精度的重要因素之一。

表1目前主流数控系统现场总线执行同步抖动误差比较

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明要解决的技术问题是提供一种实现方法简单的针对数控系统现场总线应用环境的总线执行同步方法及装置，以实现数控系统现场总线在通信过程中的高精度执行时间同步。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步装置，包括

处理器，用于完成基于贝叶斯原理的通信延时估计计算，并完成执行同步延时时间计算；输入端接受来自总线的总线数据到达指示信号；输入端接受来自执行同步延时计时器发出的同步信号；输出控制信号分别至高精度计时时钟和执行同步延时计时器；并与高精度计时时钟和执行同步延时计时器进行数据传输；

高精度计时时钟，用于计算主站与各从站间的通信延时采样值；输入端接收来自处理器的控制信号；与处理器进行数据传输；

执行同步延时计时器，用于计时至0时刻输出同步信号；输入端接收来自处理器的控制信号；与处理器进行数据传输；

所述控制信号为启动，停止，锁存的控制信号。

所述高精度计时时钟，仅在该模块用于主站时，计算主站与从站之间的通信延时计算。

一种基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，包括以下步骤：

进行通信延时采样值计算；

利用贝叶斯原理计算主站与各从站间的通信延时。

所述通信延时采样值计算为主站记录数据向从站发送的起始时间txmit及收到返回数据的时间trcvd，通信延时tdelay＝(trcvd-txmit)/2。

所述利用贝叶斯原理计算主站与各从站间的通信延时包括以下步骤：节点初始化t₁为先验时刻、t₂为后验时刻；

通过

计算μ(t₁)；

计算

与t₁时刻的估计区间[a(t2)，b(t2)]；

完成当前的估计处理；

完成执行同步延时时间计算；

Ts填入执行延时同步计时器并启动该计时器；

返回。

所述通过

计算μ(t₁)通过以下公式计算：

${\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)=\frac{s_j\left(t_b\right)\·{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\μ}\left(t_b\right)\·\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}---\left(20\right)$

t_f为先验时间点，t_b为后验时间点，未发生时间点t_u；

所述计算

与t₁时刻的估计区间[a(t2)，b(t2)]通过以下公式计算：

$P({\mathrm{\μ}}_1-{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}}\≤\mathrm{\θ}\≤{\mathrm{\μ}}_1+{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}})=1-\mathrm{\α}---\left(19\right)$

P为具体可信区间， $\mathrm{\α}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_0^2}+\frac{1}{{\mathrm{\τ}}^2}.$

所述完成当前的

估计处理通过以下公式计算：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=\frac{{\mathrm{\τ}}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·\mathrm{\μ}+\frac{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·{\stackrel{\‾}{s}}_j---\left(17\right)$

所述完成执行同步延时时间计算公式为

本发明具有以下优点：

1.实现简单。本发明执行时间同步方法设计实现简单，该算法不需要存储大量的同步执行时间及同步执行时间信息，而只需要记录当前的一次同步执行时间及估计值数据作为先验分布参数就可以获得已经发生同步执行时间的全部历史特征。

2.占用资源少。同步执行时间误差修正数据的计算过程中，仅需要主站与从站之间交换时间同步处理装置中所测量及计算出的总线延时数据，除此以外，不需要主站与从站之间交换额外数据。

3.具有良好的抗干扰性。根据贝叶斯估计原理，先验与实时测量所得到的估计值很好的防止了传输延时测量固有误差的影响。

附图说明

图1为数控系统中主-从站通信示意图；

图2为数控系统现场总线线形拓扑结构图；

图3为数控系统现场总线环形拓扑结构图；

图4为本发明方法流程图；

图5为本发明一个实施例的装置结构框图；

图6为本发明时间同步抖动(未加入修正算法)；

图7为本发明时间同步抖动(加入修正算法)；

图8为本发明时间同步抖动对比图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明一种基于贝叶斯估计的执行同步修正方法及装置，用于线形拓扑结构或者环形拓扑结构的全双工异步串行通信的数控系统现场总线系统。包括以下步骤：

主站向各个从站发送数据帧，以计算主站与各从站间的通信延时实际测量数据；

通过贝叶斯估计方法得出主站与从站之间通信延时的估计值，该计算结果将进一步消除由石英晶振振荡器工作精度、温度漂移、电压抖动等因素导致的延时计算误差；

通过设置在各个从站的延时计时器实现各从站的执行时间同步；

本次时间同步计算的通信延时估计同时将作为下一次贝叶斯估计的先验信息，在下一次通信延时估计处理时使用，根据先验与实时测量所得到的估计值很好的防止了传输延时测量固有误差的影响。

所述计算主站与各从站间的通信延时估计以下步骤得到：

主站与每个从站之间进行的通信传输延时的测量过程，是一系列时间离散点上的测量数据采集操作。则可以假设对被监测目标的完整数据采集过程共包含了在时间序列T＝{t₁，t₂，…，t_k}上的k个时间点上的状态信息抽样采集。该节点对目标的采集过程中所取得的随机样本空间S可以表示为S_i＝{s_i(t₁)，s_i(t₂)，…，s_i(t_k)}。S_i为符合时间序列T的一组顺序样本，即主站与从站之间传输延时真实的测量值。

由于测量值具有不确定性的特点，为了更准确地反映该节点所要监测的真实情况，需要对S_i进行进一步的处理，即在时间序列T＝{t₁，t₂，…，t_k}上，存在着与之顺序匹配的估计值该组估计值的每个元素是根据t_j时刻的先验π_i(θ_j)与传输延时测量值s_i(t_j)计算出来的，其可信度要大于s_i(t_j)所代表的单点测量值。因为在t_j时刻的先验是由t₁到t_j时刻的测量值逐步计算而得到的，因此t_j时刻的估计值所反映的不仅仅是t_j时刻的单点测量，而是之前所有时刻传输延时信息测量值的融合(k，j，i为自然数)。

每个节点在执行同步时间采样的过程中是时间离散的数据，但是对于总体分布而言则可认为是连续的。即参数空间Θ为连续分布，先验密度函数π(θ)。由于总线中传输延时计算的精度与其测量电路芯片的固有属性相关，测量精度所产生的误差不可避免，设当前的传输延时测量值为s_i(t_j)，固有测量精度为ε，那么可以假定该节点上的传感采样数据的方差为δ＝ε。根据上述讨论可得知，原始传输延时测量采样值S服从正态分布N(θ，σ²)，用正态分布作为θ的先验分布，则有：

$\mathrm{\π}\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\·\mathrm{\τ}}\exp \{-\frac{{(\mathrm{\θ}-\mathrm{\μ})}^2}{2{\mathrm{\τ}}^2}\}---\left(1\right)$

则有节点j的原始传输延时似然函数为：

$p\left(s_j\right|\mathrm{\θ})=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Π}}}p\left(s_j\right|\mathrm{\θ})={\left(\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\·\mathrm{\δ}}\right)}^n\{-\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{\δ}}^2}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[s_j\left(t_i\right)-\mathrm{\θ}]}^2\}---\left(2\right)$

根据公式贝叶斯公式可得：

$h(s,\mathrm{\θ})=k_1\exp \{-\frac{1}{2}[\frac{n{\mathrm{\θ}}^2-2n\stackrel{\‾}{s}\mathrm{\θ}+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j{\left(t_i\right)}^2}{{\mathrm{\δ}}^2}+\frac{{\mathrm{\θ}}^2-2\mathrm{\μ\θ}+{\mathrm{\μ}}^2}{{\mathrm{\τ}}^2}\left]\right\}---\left(3\right)$

其中有：

$k_1={\left(2\mathrm{\π}\right)}^{-\frac{(n+1)}{2}}\·{\mathrm{\τ}}^{-1}\·{\mathrm{\σ}}^{-n}---\left(4\right)$

$\stackrel{\‾}{s}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{s_j\left(t_i\right)}{n}---\left(5\right)$

如果记：

${\mathrm{\δ}}_0^2=\frac{{\mathrm{\δ}}^2}{n}---\left(6\right)$

$\mathrm{\α}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_0^2}+\frac{1}{{\mathrm{\τ}}^2}---\left(7\right)$

$\mathrm{\β}=\frac{\stackrel{\‾}{s}}{{\mathrm{\δ}}_0^2}+\frac{\mathrm{\μ}}{{\mathrm{\τ}}^2}---\left(8\right)$

$\mathrm{\λ}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}^2}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_j\left(t_i\right)+\frac{{\mathrm{\μ}}^2}{{\mathrm{\τ}}^2}---\left(9\right)$

那么就存在

$h(s,\mathrm{\θ})=k_1\exp \{-\frac{1}{2}[{\mathrm{\α\θ}}^2-2\mathrm{\θ\β}+\mathrm{\λ}\left]\right\}---\left(10\right)$

则传输延时S的边缘分布为：

$m\left(s_j\right)={\∫}_{-\∞}^{+\∞}h(s_j,\mathrm{\θ})\mathrm{d\θ}=k_2{\left(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\α}}\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(11\right)$

其中：

$k_2=k_1\exp \{-\frac{1}{2}(\mathrm{\λ}-\frac{{\mathrm{\β}}^2}{\mathrm{\α}})\}---\left(12\right)$

并可以计算出：

$\mathrm{\π}\left(\mathrm{\θ}\right|s_j)=\frac{h(s_j,\mathrm{\θ})}{m\left(s_j\right)}=\frac{p\left(s_j\right|\mathrm{\θ})\mathrm{\π}\left(\mathrm{\θ}\right)}{{\∫}_{\mathrm{\Θ}}p\left(s_j\right|\mathrm{\θ})\mathrm{\π}\left(\mathrm{\θ}\right)\mathrm{d\θ}}---\left(13\right)$

进一步推导，可以得出：

$\mathrm{\π}\left(\mathrm{\θ}\right|s_j)={\left(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\α}}\right)}^{\frac{1}{2}}\exp \{-\frac{{(\mathrm{\θ}-\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{\α}})}^2}{\frac{2}{\mathrm{\α}}}\}---\left(14\right)$

从上一个公式可以看出θ的后验也符合正态分布，其均值与方差如下：

${\mathrm{\μ}}_1=\frac{\stackrel{\‾}{s}{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+\mathrm{\μ}{\mathrm{\τ}}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}---\left(15\right)$

$\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_1^2}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_0^2}=\frac{1}{{\mathrm{\τ}}^2}---\left(16\right)$

即θ的后验服从于

分布，由于s_j(t_i)来源于正态总体分布N(θ，σ²)，其中δ已知，并且正态分布是对称的，从而θ的贝叶斯估计为：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=\frac{{\mathrm{\τ}}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·\mathrm{\μ}+\frac{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·{\stackrel{\‾}{s}}_j---\left(17\right)$

上述公式所表现为θ的贝叶斯估计为先验均值与样本均值的加权平均。

$\left\{\begin{array}{c}\widehat{\mathrm{\θ}}=\frac{{\mathrm{\δ}}_0^2\mathrm{\μ}+{\mathrm{\τ}}^2{\stackrel{\‾}{s}}_j}{{\mathrm{\δ}}_0^2+{\mathrm{\τ}}^2}\\ {\mathrm{\δ}}_0^2=\frac{{\mathrm{\δ}}^2}{n}\end{array}\right.---\left(18\right)$

其中上述公式表示在时间点t_i之前的i-1个相对于s_j(t_i)的先验信息与s_j(t_i)的综合估计。

为了判断采样信息的可信性，还需要对其进行区间估计。在采用先验信息的条件方法进行的区间估计，当对一个样本指定一个置信水平后，通过后验求出具体可信区间P：

$P({\mathrm{\μ}}_1-{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}}\≤\mathrm{\θ}\≤{\mathrm{\μ}}_1+{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}})=1-\mathrm{\α}---\left(19\right)$

假定先验时间点t_f、后验时间点t_b、未发生时间点t_u。当计算某个离散时间点估计时，这三个点必然存在，并且是有序的，后验时间点t_b是正在发生的，即计算估计的时刻。在时间点t_b上已知的信息是先验θ、前一时刻t_b的采样s_j(t_f)与当前的采样值s_j(t_b)，通过这些可以计算出时间点t_b的点估计

与区间估计。得出的区间估计与点估计将作为未发生时间点t_u计算点估计与区间估计的已知参数。

由于时间的连续性与历史性，t_b时刻的后验将作为t_u时刻的先验，也就是先验实时在更新，先验更新的依据是已经发生过的事件，可得后验信息：

${\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)=\frac{s_j\left(t_b\right)\·{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\μ}\left(t_b\right)\·\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}---\left(20\right)$

$\frac{1}{{\mathrm{\τ}}_1{\left(t_b\right)}^2}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^2}=\frac{1}{\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^2}---\left(21\right)$

并可得出：

$P({\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)-{\mathrm{\δ}}_1\left(t_b\right)\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}}\≤\mathrm{\θ}\≤{\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)+{\mathrm{\δ}}_1\left(t_b\right)\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}})=1-\mathrm{\α}---\left(22\right)$

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\μ}\left(t_u\right)={\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)\\ {\mathrm{\δ}}_0\left(t_u\right)={\mathrm{\δ}}_1\left(t_b\right)\end{array}\right.---\left(23\right)$

设总线在tu时刻的同步执行时间点为Texecu，则从站i需要在延时

时刻之后执行即可达到同步执行。

该算法不需要存储大量的采样信息，只需要记录当前的先验分布参数就可以获得已经发生事件的全部历史特征。估计值可以较好地跟踪实际测量值，同时估计值还对前期时刻的先验进行继承，达到了对实时测量值起到稳定的作用。这样根据先验与实时测量所得到的估计值很好的防止了传输延时测量固有误差的影响。

本发明基于贝叶斯原理的数控系统现场总线同步方法针对的数控系统现场总线为线形拓扑连接的异步串行通信总线。线形拓扑结构如图2，环形拓扑结构如图3所示。

本发明方法包括以下步骤：

1.通信延时采样值计算：

主站顺序向各个从站发送数据帧，从站在接收到属于自己的数据帧后将其送返主站。主站记录数据向从站发送的起始时间txmit及收到返回数据的时间trcvd。则通信延时tdelay＝(trcvd-txmit)/2。

2.通信延时贝叶斯估计：

该算法数控系统现场总线各个节点上实现分布式贝叶斯估计方法需要经过包括：

先验传播阶段：在先验传播阶段内，主站将与每个从站进行一次传输延时测量，目的就是每个节点得到基站发出的设定期望值，并把其作为先验进行后续的估计计算。

估计阶段：该阶段为每个从站节点利用获得的先验u(t)进行估计。

具体算法如下：具体算法如下：

Start：

节点初始化t₁为先验时刻、t₂为后验时刻；

通过

计算μ(t₁)；(20)

计算

与t₁时刻的估计区间[a(t2)，b(t2)]；(19)

完成当前的

估计处理；(17)

完成执行同步延时时间计算，

Ts填入执行延时同步计时器并启动该计时器；

Return。

3.实现上述方法的装置包括以下部分：

本发明装置结构框图如图5所示，其Microblaze处理器执行程序流程图如图4所示。

本发明装置由Microblaze处理器、高精度计时时钟、执行同步延时计时器组成，其中Microblaze处理器与高精度计时时钟由数据总线及启/停控制信号连接；Microblaze处理器与执行同步延时计时器由数据总线及启/停控制信号连接；

Microblaze处理器用于完成基于贝叶斯原理的通信延时估计计算，得到

以及μ(t)；此外还完成执行同步延时时间

计算；所述执行同步延时计时器在启动后，执行倒计时处理，当计时至0时刻，将触发同步信号Sync；

从站通过执行同步延时计时器延时

时刻之后执行，实现时间同步。

4.性能测试：

本发明方法在总线平台上进行测试。从站部分的传输延时计时以及执行启动之前的延时处理部分均采用VHDL语言描述设计实现，其中处理器采用XilinxMicroblaze软处理器核方式，主频为25Mhz，并最终下载到Xilinx Spartan3-500eFPGA芯片中进行实际测试。

主站CNC工控机硬件平台配置为Intel Atom 1.60GHz CPU，512MB内存，操作系统为Linux Redhat9(内核2.4.20)。主站负责周期性发送同步数据帧及同步启动命令。

试验过程中，通过将各个从站的时间同步启动信号SYNC0同时接入至Tektronix MSO4054示波器，实现对各个从站的同步抖动的测量。

在具体试验过程中，将所有从站的同步信号均接入示波器。并以1号从站的同步启动信号作为示波器输入信号的触发信号。并测量其它各个从站启动信号到达示波器的时间。在未加入基于贝叶斯估计的同步抖动修正方法时2、3、4号从站与1号从站的时间同步抖动测试结果如图6所示。

其中由于试验过程中以1号从站的同步信号触发时刻做为示波器触发信号源，因而所有试验数据中，均以1号从站的同步启动时间为0时刻。

加入基于贝叶斯估计的同步抖动修正方法时2、3、4号从站与1号从站的时间同步抖动测试结果如图7所示。

图8中2号从站加入基于贝叶斯估计的同步抖动修正方法，3号从站未加入该算法。通过对比可知，通过采用本算法，数控系统现场总线在计算时间同步时，能够实现较平滑的抖动波动。并且能够将时间同步抖动减小至0.5us。

Claims (10)

1.一种基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步装置，其特征在于，包括

处理器，用于完成基于贝叶斯原理的通信延时估计计算，并完成执行同步延时时间计算；输入端接受来自总线的总线数据到达指示信号；输入端接受来自执行同步延时计时器发出的同步信号；输出控制信号分别至高精度计时时钟和执行同步延时计时器；并与高精度计时时钟和执行同步延时计时器进行数据传输；

高精度计时时钟，用于计算主站与各从站间的通信延时采样值；输入端接收来自处理器的控制信号；与处理器进行数据传输；

执行同步延时计时器，用于计时至0时刻输出同步信号；输入端接收来自处理器的控制信号；与处理器进行数据传输；

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步装置，其特征在于，所述控制信号为启动，停止，锁存的控制信号。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步装置，其特征在于，所述高精度计时时钟，仅在该模块用于主站时，计算主站与从站之间的通信延时计算。

4.一种基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，包括以下步骤：

进行通信延时采样值计算；

利用贝叶斯原理计算主站与各从站间的通信延时。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述通信延时采样值计算为主站记录数据向从站发送的起始时间txmit及收到返回数据的时间trcvd，通信延时tdelay＝(trcvd-txmit)/2。

6.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述利用贝叶斯原理计算主站与各从站间的通信延时包括以下步骤：

节点初始化t₁为先验时刻、t₂为后验时刻；

通过

计算μ(t₁)；

计算

与t₁时刻的估计区间[a(t2)，b(t2)]；

完成当前的

估计处理；

完成执行同步延时时间计算；

Ts填入执行延时同步计时器并启动该计时器；

返回。

7.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述通过

计算μ(t₁)通过以下公式计算：

${\mathrm{\μ}}_1\left(t_b\right)=\frac{s_j\left(t_b\right)\·{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\μ}\left(t_b\right)\·\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0{\left(t_b\right)}^{-2}+\mathrm{\τ}{\left(t_b\right)}^{-2}}---\left(20\right)$

t_f为先验时间点，t_b为后验时间点，未发生时间点t_u；

8.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述计算与t₁时刻的估计区间[a(t2)，b(t2)]通过以下公式计算：

$P({\mathrm{\μ}}_1-{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}}\≤\mathrm{\θ}\≤{\mathrm{\μ}}_1+{\mathrm{\δ}}_1\·{\mathrm{\μ}}_{1-\frac{\mathrm{\α}}{2}})=1-\mathrm{\α}---\left(19\right)$

P为具体可信区间， $\mathrm{\α}=\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_0^2}+\frac{1}{{\mathrm{\τ}}^2}.$

9.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述完成当前的

估计处理通过以下公式计算：

$\widehat{\mathrm{\θ}}=\frac{{\mathrm{\τ}}^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·\mathrm{\μ}+\frac{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}}{{\mathrm{\δ}}_0^{-2}+{\mathrm{\τ}}^{-2}}\·{\stackrel{\‾}{s}}_j---\left(17\right)$

10.根据权利要求4所述的基于贝叶斯原理的数控系统现场总线时间同步方法，其特征在于，所述完成执行同步延时时间计算公式为

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