CN107463096B - 一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统 - Google Patents

一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统 Download PDF

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CN107463096B CN201710669246.1A CN201710669246A CN107463096B CN 107463096 B CN107463096 B CN 107463096B CN 201710669246 A CN201710669246 A CN 201710669246A CN 107463096 B CN107463096 B CN 107463096B
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Abstract

本发明公开一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，包括云服务端、用户端、监控端、实际被控系统；所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、模型辨识库、优化算法库和服务器管理模块；所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；所述监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；所述实际被控系统搭建有执行模块、检测模块、通信模块、被控对象。实现用户通过计算机网络进行云控制实验，同时教师可以实现对使用者的实验过程进行实时监控。更为重要的是将控制算法、辨识算法以及优化算法置于“云”中，利用云计算的优势可以快速进行各种复杂算法的运算，降低对硬件设备要求，减少成本。

Description

一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统
技术领域
本发明属于控制实验技术领域，具体涉及一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统。
背景技术
在控制理论的实验教学中，仿真与实验占据重要的地位。目前实验系统主要以分布式控制系统DCS作为控制器，或者以各类单片机作为控制器，其中前者控制器软硬件资源丰富、功能齐全，后者可用资源较少，需要自行开发设计。但是两者为控制器的实验系统均无法摆脱场所和时间的限制，学生需在规定时间内到指定场所进行实验；受到设备资源限制，导致无法满足大规模同时实验；受系统本身资源限制，先进复杂的控制算法很难编译运行。针对这些问题，本发明提出了一种云控制的思想，将控制算法置于云端，利用云的分布式高速计算能力，形成控制、辨识、优化的一体化设计与实现，较好解决了传统控制实验系统的问题。这种控制系统目前尚未见到报道。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统。
本发明采用的技术方案是：
一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，包括云服务端、用户端、监控端、实际被控系统；
所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、模型辨识库、优化算法库和服务器管理模块；
所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；
所述监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；
所述实际被控系统搭建有执行模块、检测模块、通信模块、被控对象。
所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、模型辨识库、优化算法库和服务器管理模块；
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象的各种控制算法。
所述数据库，用于存储用户的基本信息、实验设备传输的被控量、经算法计算得到控制量，用户的基本信息包括用户的购买的实验时间、消费时间和密保问题；
所述模型辨识库，用于辨识实际被控对象的数学模型；根据数据库中的控制量，以及经实际被控系统传至用户端，然后由用户端上传至数据库的被控对象输出量，采用分布式算法UMDA优化算法进行参数辨识，建立被控对象模型；
所述优化算法库，利用模型辨识库得到的被控对象模型，结合控制算法库中的控制算法，采用UMDA算法得到用户设计的控制器优化参数，将其传输至控制算法库中更新对应的算法参数；
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象控制算法，在用户端退出操作时，取消其对应线程，使对应的设备处于空闲状态；管理用户的添加和删除，管理用户的数据信息的存储和删除；管理用户的连接被控对象的控制算法的添加和删除，管理用户的连接对象的模型辨识以及控制器参数的优化。
所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；
所述参数设定模块，用于获取当前实际被控系统的串口号、选择实验类型、设定输入量；
所述用户端通讯模块，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至被控对象驱动模块，并采集到被控量实时传输至云服务端的数据库；
所述控制算法上传模块，用于将用户编写的控制算法代码文件上传至云服务端控制算法库，根据实际被控系统传输的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将该控制量传输至云服务端数据库中，用户端获取到控制量后对被控对象进行实时控制；
所述数据显示模块，用于根据被控对象的输出量和用户端设定的参考输入量，以及控制算法库计算得到的控制量，进行动态数据和曲线的显示。
所述监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；
所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户上传云服务端的算法，为用户分配权限；实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示；
所述监控端通讯模块，用于应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，控制量信息。
所述实际被控系统搭建有执行模块、检测模块、通信模块、被控对象；
所述执行模块，用于执行从云服务端传回的控制量，去控制被控对象；
所述检测模块，用于检测被控对象的输出量，通过通信模块传输至用户计算机，进而传输到云服务端数据库中；
所述通信模块，用于连接用户计算机与被控对象，采用232串口通信技术传输被控对象输出量、接收被控量。
实验系统的控制方法采用如下步骤：
步骤1：登录用户端，通过云服务端的数据库中存储的用户的基本信息判断该用户是否存在，若存在弹出成功登录的提示，否则请先注册账号再行登录；登录成功后用户端自动去判断当前是否有实际被控对象连入系统，若成功连入则获取当前设备的串口号、通信速率信息，否则提示请先连入实际被控对象，然后强制下机；
步骤2：将当前用户信息以及连接设备的信息经用户端送至云端数据库保存；
步骤3：通过用户端的控制算法上传模块上传根据用户编写的控制算法生成的代码文件；
步骤4：接口板中检测模块将采集到的被控对象输出量经通信模块送至用户端，用户端送至云端数据库中；
步骤5：根据用户端送至云端数据库的输出量，在云端采用用户编写的控制算法进行计算，得到被控对象控制量；
步骤6：通过云服务端保存经过控制算法计算得到的被控对象的控制量；将控制量传回用户端，同时将从用户传来的输出量与经控制算法计算得到的被控对象的控制量传递到监控端；
步骤7：用户端接收到云服务端将控制量后，通过接口板232串口通信模块将控制量送至执行模块，执行模块驱动电机运转；然后用户端数据显示模块根据传回的控制量以及采集得到的输出量绘制相应的实时曲线；
步骤8：通过观察实时曲线，判定当前控制效果，如果实时曲线波动较大，首先点击用户端主界面“复位”按钮停止实验，点击“模型优化”调用云服务端的模型辨识库进行被控对象模型辨识，如果控制效果良好即曲线波动较小，转到步骤11；
步骤9：基于步骤8辨识得到的被控对象模型，以及用户上传的控制算法，调用优化算法库的UMDA优化算法，进行控制器参数优化；
步骤10：将优化得到控制器参数嵌入到用户编写的控制算法中，通过观察用户端绘制的实时曲线观察实验效果；
步骤11：判断停止标志，如果是则实验结束，否则返回步骤4。
在步骤8中调用云服务端的模型辨识库进行被控对象模型辨识采取如下步骤：
以直流电机一阶惯性模型为例，利用UMDA算法对模型参数K和T进行辨识，其中直流电机一阶惯性模型的表达式为：
Figure BDA0001372622500000031
步骤8.1：构建一阶惯性直流电机辨识模型如上式(2)；
步骤8.1.1：在控制量为u的前提下测定N组电机的开环的转速输出，记为y0i(i＝1…N)；
步骤8.1.2：随机给定一组直流电机模型参数Km，Tm，带入模型中，在控制量为u的前提下计算出模型的N个输出yi(i＝1…N)；
步骤8.1.3：计算电机实测输出与理论输出的偏差平方和，如下式所示，构建模型辨识优化的目标函数；
Figure BDA0001372622500000041
步骤8.1.4：设定模型参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示；
Figure BDA0001372622500000042
步骤8.2:利用UMDA算法对步骤8.1中的优化问题进行求解；
步骤8.2.1：初始化算法参数：种群大小Popsize；截断选择Selectrate，最大迭代次数MaxIteration；
步骤8.2.2：初始化种群：在模型参数范围内随机初始化种群，所得初始种群为；
(Ki,Ti)(i＝1,...,Popsize)
步骤8.2.3：计算适应值函数，将种群个体带入模型中计算出与实测数据同等多的模型输出值，并计算输出值与实测值的偏差平方和；
步骤8.2.4：选择优秀个体：将步骤8.2.3中的适应值进行排序，基于截断选择率选出适应值较低的N个个体；
步骤8.2.5：更新概率模型：种群个体中的各个变量的概率均满足一维高斯分布：
Figure BDA0001372622500000043
再利用步骤8.2.4中优秀个体各变量的均值μi t+1及方差(σi t+1)2更新一维高斯分布中的
Figure BDA0001372622500000044
和
Figure BDA0001372622500000045
步骤8.2.6：采样产生新种群：为新种群中个体的每一个变量随机分配概率，并代入相应的概率积分函数中反求新个体，并将其与前代个体构成新种群；其中概率积分函数为：
Figure BDA0001372622500000046
步骤8.2.7：终止条件：当迭代次数达到最大迭代次数时满足算法终止条件，停止算法，输出最优个体，即为模型辨识得到的参数；否则，转至步骤8.2.3继续进行迭代。
8、根据权利要求书1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
步骤9中调用优化算法库的UMDA优化算法进行控制器参数优化，具体步骤如下；
步骤9.1：构建PID参数优化的目标函数；
步骤9.1.1：设定PID算法的控制时间为K×Ts，其中K为控制次数，Ts为采样周期，且控制时间应大于系统的过渡过程时间，并随机产生一组PID参数(Kpm,Kim,Kdm)，基于电机模型，计算出在该参数控制下K次输出y(k)(k＝1…K)；
步骤9.1.2：计算步骤9.1.1中K次输出y(k)与设定值y0的平方和，并以该值作为优化的目标函数，如下式所示；
Figure BDA0001372622500000051
步骤9.1.3：设定PID参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示；
Figure BDA0001372622500000052
步骤9.2：利用UMDA对步骤9.1中的优化问题进行求解；
步骤9.2.1：在n个变量的阈值范围内随机产生n×m维初始种群Pop(0)，其中m为种群大小；
步骤9.2.2：将初始种群带入适应值函数(目标函数)中计算适应值并按照适应值由低到高排序；
步骤9.2.3：计算截断选择的精英种群个体数ms，并取原种群适应值较高的ms个体组成精英种群Popmaster(0)；
步骤9.2.4：计算精英种群的均值和标准差μi和σi(i＝1…n)；
步骤9.2.5：由μi和σi(i＝1…n)构建n个一维高斯分布，并随机产生(m-ms)维概率矩阵，带入n个一维高斯分布函数中进行采样，获得n×(m-ms)维下一代部分种群Poppart(t+1)；
步骤9.2.6：再将本代精英种群Popmaster(t)和采样出的下一代种群Poppart(t+1)进行组合得到下一代种群Pop(t+1)；
步骤9.2.7：检查是否到达迭代终止条件，若到达则输出当代最优个体和最优适应值，其中最优个体即为优化后的PID参数，转到步骤10；若未达到则将Pop(t+1)返回步骤9.2.1进行迭代运算。
本发明优点：
本发明提出一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，该系统充分利用了云计算、云数据库、远程通讯等新技术的优势，可以实现用户通过计算机网络远程进行控制实验；同时教师可以实现对使用者的实验过程和各种实验数据的实时监控，达到实验过程实时监督指导的目的。更为重要的是将控制算法、辨识算法以及优化算法置于“云”中，利用云计算的优势可以快速进行各种复杂算法的运算，降低对硬件设备要求，减少成本；云控制器的重要优势为：不用为每个用户单独配置一个控制器，云服务器端会自动为每个用户开辟一个新线程；可以在线进行控制算法的优化，待优化完成后，自动进行控制参数的无扰切换。本系统提供了一种基于网络的在线实验教学模式，不仅为其它各个学科的网络实验教学提供了一种范例，也为智能工业的云控制提供了一种思路；基于云计算和宽带网络的极高性能，具备了满足大规模用户同时在线实验的能力；提供多种控制算法库进行实验，便于用户更充分的理解实验案例同时提高相应的编程能力；用户端控制算法上传功能，可以进一步满足用户对于各类算法的研究。
附图说明
图1为本发明一种实施方式的具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统结构框图；
图2为本发明一种实施方式的云服务端算法运行流程图；
图3为本发明一种实施方式的用户端界面示意图；
图4为本发明一种实施方式的接口板结构框图；
图5为本发明一种实施方式的具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统用户流程图；
图6为本发明一种实施方式的模型辨识流程图；
图7为本发明一种实施方式的参数优化流程图；
图8为本发明一种实施方式的直流电机开环曲线显示实验图；
图9为本发明一种实施方式的直流电机闭环曲线显示实验图。
具体实施方式
下面结合附图1-9对本发明一种实施例做进一步说明。
一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，如图1所示，包括云服务端、用户端、监控端、实际被控系统。
所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、服务器管理模块、模型辨识库、优化算法库。
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象数学模型的标准控制算法；
所述数据库，用于存储用户的基本信息、用户端上传的被控对象的输出量、用户基于被控对象编写的控制算法进行计算的被控对象控制量。
本实施方式中，用户的基本信息包括：用户名、密码、用户的使用时间、购买时间、密保问题以及连入的被控对象信息。
本实施方式中，为了保证对所有用户的账号，使用情况以及计时收费情况的管理，需要在云服务端的数据库中为每个用户设计表单，表单的字段及解释如表1所示。
所述模型辨识库，用于辨识实际被控对象的数学模型；根据云端数据库中的控制量和被控对象输出量，采用UMDA优化算法进行参数辨识，建立被控对象模型。
所述优化算法库，用于利用模型辨识库得到的对象模型，采用UMDA算法得到控制器的优化参数，将其传输至控制算法单元中。
表1 用户表单
Figure BDA0001372622500000071
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象控制算法，在用户端退出操作时，取消其对应线程，使对应的设备处于空闲状态；管理用户的添加和删除，管理用户的数据信息的存储和删除；管理用户的链接被控对象的标准控制算法的添加和删除，管理用户的连接对象的模型辨识以及控制器参数的优化；
所述服务器管理模块，包括控制算法调度单元、控制算法单元、信息管理单元。
所述控制算法调度单元，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象控制算法，在用户端退出操作时，取消其对应线程。
所述控制算法单元，用于管理用户连接的被控对象数学的标准控制算法的执行。
所述信息管理单元，管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除。
本实施方式中，实现过程采用MVC编程模型，即通过在云服务端编写“算法控制器”来实现控制算法与被控对象的相互调用，以及各个变量的存储与中转。控制算法运行过程如图2所示，其中yk指用户端在一个采样周期上传的输出量，u指控制算法输出的控制量。
所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；
所述参数设定模块，用于获取当前实际被控系统的串口号、选择实验类型、设定输入量；
所述用户端通讯模块，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至被控对象驱动模块，并采集到被控量实时传输至云服务端的数据库；
本实施方式中，用户端在连接云服务端的网络选择方面有两种方式：局域网和广域网；并且可以相互切换。局域网仅适合小范围内用户使用，即每个用户端必须与云服务端处在同一个局域网内，可以应用在校园网等较大局域网范畴；广域网主要通过申请的域名与云服务端的IP地址进行绑定，并利用内网透传技术，即便云服务端IP地址变化，通过该域名仍可访问到云服务端。
本实施方式中，在用户注册方面用户在输入其用户名、密码后可以选择是否使用密码找回功能。如果选择密码找回功能则需设定密保邮箱与密保问题。在注册成功后系统会提示扫描二维码下载缴费的APP进行缴费；
在用户登录方面，在用户缴费成功，用户输入正确用户名和密码后，云服务端会返回登陆成功信息，用户端跳转至主界面，如图3所示，主界面包含各类实验选择，选中表示当前要进行的实验。点击“退出”按钮，关闭主界面返回至登陆界面。该导航器还具有计时功能，计时单位为1分钟，并且将当前使用时间以及用户购买时间在导航器中显示。导航器每1分钟将已使用时间上传至云服务端，直至已使用时间超过购买时间，将强制下机同时字段7～12置0，并返回至登陆界面。
所述控制算法上传模块，用于将根据用户编写的控制算法代码文件上传至云服务端控制算法库，根据实际被控系统传输的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端数据库中，用户端获取到控制量后对被控对象进行实时控制；
所述数据显示模块，用于根据被控对象的输入和输出量，并根据用户端设定的参考输入量，进行动态数据和曲线显示。
所述管理监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户使用状态，为用户分配权限；实时监控用户使用的被控对象数学模型，实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示。
所述监控端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，并传输至用户端。
如图4所示，实际被控系统包括通信模块、执行模块、采集模块；通信模块采用232串口通信方式与用户端PC机相连，用于传递输出量和接收控制量；执行模块用于执行接收到的控制量，驱动实际被控对象。采集模块用于采集实际被控对象的输出量，然后通过通信模块传递到用户端。
本实施方式中，以被控对象为电机模型，控制算法为PID算法为例加以具体说明。
采用具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统进行控制的方法，如图5所示，包括以下步骤：
步骤1：登录用户端，通过云服务端的数据库中存储的用户的基本信息判断该用户是否存在，若存在弹出成功登录的提示，否则请先注册账号再行登录；登录成功后用户端自动去判断当前是否有实际被控对象连入系统，若成功连入则获取当前设备的串口号、通信速率等信息，否则提示请先连入实际被控对象，然后强制下机。
步骤2：将当前用户信息以及连接设备的信息经用户端送至云端数据库保存；
步骤3：通过用户端的控制算法上传模块上传根据用户编写的控制算法生成的代码文件。
本实施方式中，允许用户使用JAVA编程语言在本地将控制算法编写后按照规定生成代码文件，放在用户端的特定路径下，即可实现上传云服务端；
本实施方式中，用户编写的控制算法：离散位置式PID算法的数学模型如式(1)所示：
Figure BDA0001372622500000091
其中，u(k)为k时刻的控制量，error(k)为k时刻的偏差，即设定值与实际值的差，ts为采样周期，kp为PID算法的比例系数，ki为PID算法的积分系数，kd为PID算法的微分系数。
实现过程为：首先通过构建URL以HTTP中POST方式将用户编写的算法上传至云服务端，经过监控端代码检测无误后，通过tomcat发布运行。然后将转速设定值，kp、ki、kd、ts等算法参数传入云服务端嵌入到编写的控制算法中，其次云服务端中的控制算法在接收到从用户端传来的输出量后设定控制量为0，上次输出为0，设定转速为用户端传输的设定值，采样周期为0.001s，最后启动算法运行。本实例中设置离散位置式PID算法的kp为0.5，ki为3.7，kd为0，进行实验。
步骤4：接口板中检测模块将采集到被控对象输出量经通信模块送至用户端，用户端送至云端数据库中。
步骤5：根据用户送至云端数据库的输出量，在云端采用用户编写的控制算法进行计算，得到被控对象控制量。
步骤6：通过云服务端保存经过控制算法计算得到的被控对象的控制量；将控制量传回用户端，同时将从用户传来的输出量与经控制算法计算得到的被控对象的控制量传递到监控端。
步骤7：用户端接收到云服务端将控制量后，通过接口板232串口通信模块将控制量送至执行模块，执行模块驱动电机运转；然后用户端数据显示模块根据传回的输出量绘制相应的实时曲线。
步骤8：通过观察实时曲线，判定当前控制效果，如果实时曲线波动较大，首先点击用户端主界面“复位”按钮停止实验，点击“模型优化”调用云服务端的模型辨识库进行被控对象模型辨识，执行步骤8.1-8.2；模型辨识流程图如图6所示。如果控制效果良好即曲线波动较小，转到步骤11。
以直流电机一阶惯性模型为例，利用UMDA算法对模型参数K和T进行辨识，其中直流电机一阶惯性模型的表达式为：
Figure BDA0001372622500000101
步骤8.1：构建一阶惯性直流电机辨识模型如上式(2)。
步骤8.1.1：在控制量为u的前提下测定N组电机的开环的转速输出，记为y0i(i＝1…N)；
步骤8.1.2：随机给定一组直流电机模型参数Km，Tm，带入模型中，在控制量为u的前提下计算出模型的N个输出yi(i＝1…N)；
步骤8.1.3：计算电机实测输出与理论输出的偏差平方和，如下式所示，构建模型辨识优化的目标函数；
Figure BDA0001372622500000102
步骤8.1.4：设定模型参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示
Figure BDA0001372622500000103
步骤8.2:利用UMDA算法对步骤8.1中的优化问题进行求解
步骤8.2.1：初始化算法参数：种群大小Popsize；截断选择Selectrate，最大迭代次数MaxIteration
步骤8.2.2：初始化种群：在模型参数范围内随机初始化种群，所得初始种群为
(Ki,Ti)(i＝1,...,Popsize)
步骤8.2.3：计算适应值函数，将种群个体带入模型中计算出与实测数据同等多的模型输出值，并计算输出值与实测值的偏差平方和
步骤8.2.4：选择优秀个体：将步骤8.2.3中的适应值进行排序，基于截断选择率选出适应值较低的N个个体；
步骤8.2.5：更新概率模型：种群个体中的各个变量的概率均满足一维高斯分布：
Figure BDA0001372622500000104
其中，
Figure BDA0001372622500000105
表示第t代的输入变量，
Figure BDA0001372622500000106
表示第t代的均值,
Figure BDA0001372622500000107
表示第t的标准差；再利用步骤8.2.4中优秀个体各变量的均值μi t+1及方差(σi t+1)2更新一维高斯分布中的
Figure BDA0001372622500000108
和
Figure BDA0001372622500000109
步骤8.2.6：采样产生新种群：为新种群中个体的每一个变量随机分配概率，并代入相应的概率积分函数中反求新个体，并将其与前代个体构成新种群；
其中概率积分函数为：
Figure BDA00013726225000001010
步骤8.2.7：终止条件：当迭代次数达到最大迭代次数时满足算法终止条件，停止算法，输出最优个体，即为模型辨识得到的参数。否则，转至步骤8.2.3继续进行迭代。
步骤9：基于步骤8辨识得到的被控对象模型，以及用户上传的控制算法，点击“参数优化”按钮，调用优化算法库的UMDA优化算法，进行控制器参数优化，具体见步骤9.1-9.2，优化算法流程图如图7所示。
步骤9.1：构建PID参数优化的目标函数：
步骤9.1.1：设定PID算法的控制时间为K×Ts，其中K为控制次数，Ts为采样周期，且控制时间应大于系统的过渡过程时间，并随机产生一组PID参数(Kpm,Kim,Kdm)，基于电机模型，计算出在该参数控制下K次输出y(k)(k＝1…K)
步骤9.1.2：计算步骤9.1.1中K次输出与设定值y0的平方和，并以该值作为优化的目标函数，如下式所示
Figure BDA0001372622500000111
步骤9.1.3：设定PID参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示
Figure BDA0001372622500000112
步骤9.2：利用UMDA对步骤9.1中的优化问题进行求解
步骤9.2.1：在n个变量的阈值范围内随机产生n×m维初始种群Pop(0)，其中m为种群大小。
步骤9.2.2：将初始种群带入适应值函数(目标函数)中计算适应值并按照适应值由低到高排序。
步骤9.2.3：计算截断选择的精英种群个体数ms，并取原种群适应值较高的ms个体组成精英种群Popmaster(0)
步骤9.2.4：计算精英种群的均值和标准差μi和σi(i＝1…n)
步骤9.2.5：由μi和σi(i＝1…n)构建n个一维高斯分布，并随机产生(m-ms)维概率矩阵，带入n个一维高斯分布函数中进行采样，获得n×(m-ms)维下一代部分种群Poppart(t+1)
步骤9.2.6：再将本代精英种群Popmaster(t)和采样出的下一代种群Poppart(t+1)进行组合得到下一代种群Pop(t+1)
步骤9.2.7：检查是否到达迭代终止条件，若到达则输出当代最优个体和最优适应值，其中最优个体即为优化后的PID参数，转到步骤10；若未达到则将Pop(t+1)返回步骤9.2.1进行迭代运算。
步骤10：将优化得到控制器参数嵌入到用户编写的控制算法中，通过观察用户端绘制的实时曲线观察实验效果。
步骤11：判断停止标志，如果是则实验结束，否则返回步骤4。
本实施方式中，电机模型开环曲线显示实验图如图8所示，电机模型闭环曲线显示实验图如图9所示。

Claims (7)

1.一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：包括云服务端、用户端、监控端、实际被控系统；
所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、模型辨识库、优化算法库和服务器管理模块；
所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；
所述监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；
所述实际被控系统搭建有执行模块、检测模块、通信模块、被控对象；
实验系统的控制方法采用如下步骤：
步骤1：登录用户端，通过云服务端的数据库中存储的用户的基本信息判断该用户是否存在，若存在弹出成功登录的提示，否则请先注册账号再行登录；登录成功后用户端自动去判断当前是否有实际被控对象连入系统，若成功连入则获取当前设备的串口号、通信速率信息，否则提示请先连入实际被控对象，然后强制下机；
步骤2：将当前用户信息以及连接设备的信息经用户端送至云端数据库保存；
步骤3：通过用户端的控制算法上传模块上传根据用户编写的控制算法生成的代码文件；
步骤4：接口板中检测模块将采集到的被控对象输出量经通信模块送至用户端，用户端送至云端数据库中；
步骤5：根据用户端送至云端数据库的输出量，在云端采用用户编写的控制算法进行计算，得到被控对象控制量；
步骤6：通过云服务端保存经过控制算法计算得到的被控对象的控制量；将控制量传回用户端，同时将从用户传来的输出量与经控制算法计算得到的被控对象的控制量传递到监控端；
步骤7：用户端接收到云服务端将控制量后，通过接口板232串口通信模块将控制量送至执行模块，执行模块驱动电机运转；然后用户端数据显示模块根据传回的控制量以及采集得到的输出量绘制相应的实时曲线；
步骤8：通过观察实时曲线，判定当前控制效果，如果实时曲线波动较大，首先点击用户端主界面“复位”按钮停止实验，点击“模型优化”调用云服务端的模型辨识库进行被控对象模型辨识，如果控制效果良好即曲线波动较小，转到步骤11；
步骤9：基于步骤8辨识得到的被控对象模型，以及用户上传的控制算法，调用优化算法库的UMDA优化算法，进行控制器参数优化；
步骤10：将优化得到控制器参数嵌入到用户编写的控制算法中，通过观察用户端绘制的实时曲线观察实验效果；
步骤11：判断停止标志，如果是则实验结束，否则返回步骤4。
2.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
所述云服务端搭建有控制算法库、数据库、模型辨识库、优化算法库和服务器管理模块；
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象的各种控制算法；
所述数据库，用于存储用户的基本信息、实验设备传输的被控量、经算法计算得到控制量，用户的基本信息包括用户的购买的实验时间、消费时间和密保问题；
所述模型辨识库，用于辨识实际被控对象的数学模型；根据数据库中的控制量，以及经实际被控系统传至用户端，然后由用户端上传至数据库的被控对象输出量，采用分布式算法UMDA优化算法进行参数辨识，建立被控对象模型；
所述优化算法库，利用模型辨识库得到的被控对象模型，结合控制算法库中的控制算法，采用UMDA算法得到用户设计的控制器优化参数，将其传输至控制算法库中更新对应的算法参数；
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象控制算法，在用户端退出操作时，取消其对应线程，使对应的设备处于空闲状态；管理用户的添加和删除，管理用户的数据信息的存储和删除；管理用户的连接被控对象的控制算法的添加和删除，管理用户的连接对象的模型辨识以及控制器参数的优化。
3.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
所述用户端搭建有参数设定模块、用户端通讯模块、控制算法上传模块、数据显示模块；
所述参数设定模块，用于获取当前实际被控系统的串口号、选择实验类型、设定输入量；
所述用户端通讯模块，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至被控对象驱动模块，并采集到被控量实时传输至云服务端的数据库；
所述控制算法上传模块，用于将用户编写的控制算法代码文件上传至云服务端控制算法库，根据实际被控系统传输的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将该控制量传输至云服务端数据库中，用户端获取到控制量后对被控对象进行实时控制；
所述数据显示模块，用于根据被控对象的输出量和用户端设定的参考输入量，以及控制算法库计算得到的控制量，进行动态数据和曲线的显示。
4.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
所述监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；
所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户上传云服务端的算法，为用户分配权限；实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示；
所述监控端通讯模块，用于应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，控制量信息。
5.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
所述实际被控系统搭建有执行模块、检测模块、通信模块、被控对象；
所述执行模块，用于执行从云服务端传回的控制量，去控制被控对象；
所述检测模块，用于检测被控对象的输出量，通过通信模块传输至用户计算机，进而传输到云服务端数据库中；
所述通信模块，用于连接用户计算机与被控对象，采用232串口通信技术传输被控对象输出量、接收被控量。
6.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
在步骤8中调用云服务端的模型辨识库进行被控对象模型辨识采取如下步骤：
以直流电机一阶惯性模型为例，利用UMDA算法对模型参数K和T进行辨识，其中直流电机一阶惯性模型的表达式为：
Figure FDA0002471171790000041
步骤8.1：构建一阶惯性直流电机辨识模型如上式(2)；
步骤8.1.1：在控制量为u的前提下测定N组电机的开环的转速输出，记为y0i(i＝1···N)；
步骤8.1.2：随机给定一组直流电机模型参数Km，Tm，带入模型中，在控制量为u的前提下计算出模型的N个输出yi(i＝1···N)；
步骤8.1.3：计算电机实测输出与理论输出的偏差平方和，如下式所示，构建模型辨识优化的目标函数；
Figure FDA0002471171790000042
步骤8.1.4：设定模型参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示；
Figure FDA0002471171790000043
步骤8.2:利用UMDA算法对步骤8.1中的优化问题进行求解；
步骤8.2.1：初始化算法参数：种群大小Popsize；截断选择Selectrate，最大迭代次数MaxIteration；
步骤8.2.2：初始化种群：在模型参数范围内随机初始化种群，所得初始种群为；
(Ki,Ti)(i＝1,...,Popsize)
步骤8.2.3：计算适应值函数，将种群个体带入模型中计算出与实测数据同等多的模型输出值，并计算输出值与实测值的偏差平方和；
步骤8.2.4：选择优秀个体：将步骤8.2.3中的适应值进行排序，基于截断选择率选出适应值较低的N个个体；
步骤8.2.5：更新概率模型：种群个体中的各个变量的概率均满足一维高斯分布：
Figure FDA0002471171790000044
再利用步骤8.2.4中优秀个体各变量的均值μi t+1及方差(σi t+1)2更新一维高斯分布中的
Figure FDA0002471171790000051
和
Figure FDA0002471171790000052
步骤8.2.6：采样产生新种群：为新种群中个体的每一个变量随机分配概率，并代入相应的概率积分函数中反求新个体，并将其与前代个体构成新种群；其中概率积分函数为：
Figure FDA0002471171790000053
步骤8.2.7：终止条件：当迭代次数达到最大迭代次数时满足算法终止条件，停止算法，输出最优个体，即为模型辨识得到的参数；否则，转至步骤8.2.3继续进行迭代。
7.根据权利要求1所述的一种具有云控制器编程功能的计算机控制实验系统，其特征在于：
步骤9中调用优化算法库的UMDA优化算法进行控制器参数优化，具体步骤如下；
步骤9.1：构建PID参数优化的目标函数；
步骤9.1.1：设定PID算法的控制时间为K×Ts，其中K为控制次数，Ts为采样周期，且控制时间应大于系统的过渡过程时间，并随机产生一组PID参数(Kpm,Kim,Kdm)，基于电机模型，计算出在该参数控制下K次输出y(k)(k＝1···K)；
步骤9.1.2：计算步骤9.1.1中K次输出y(k)与设定值y0的平方和，并以该值作为优化的目标函数，如下式所示；
Figure FDA0002471171790000054
步骤9.1.3：设定PID参数的阈值作为优化模型的约束条件，如下式所示；
Figure FDA0002471171790000055
步骤9.2：利用UMDA对步骤9.1中的优化问题进行求解；
步骤9.2.1：在n个变量的阈值范围内随机产生n×m维初始种群Pop(0)，其中m为种群大小；
步骤9.2.2：将初始种群带入适应值函数中计算适应值并按照适应值由低到高排序；
步骤9.2.3：计算截断选择的精英种群个体数ms，并取原种群适应值较高的ms个体组成精英种群Popmaster(0)；
步骤9.2.4：计算精英种群的均值和标准差μi和σi(i＝1···n)；
步骤9.2.5：由μi和σi(i＝1···n)构建n个一维高斯分布，并随机产生(m-ms)维概率矩阵，带入n个一维高斯分布函数中进行采样，获得n×(m-ms)维下一代部分种群Poppart(t+1)；
步骤9.2.6：再将本代精英种群Popmaster(t)和采样出的下一代种群Poppart(t+1)进行组合得到下一代种群Pop(t+1)；
步骤9.2.7：检查是否到达迭代终止条件，若到达则输出当代最优个体和最优适应值，其中最优个体即为优化后的PID参数，转到步骤10；若未达到则将Pop(t+1)返回步骤9.2.1进行迭代运算。
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