本發(fā)明涉及自動控制技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和計算機技術(shù)的交叉領(lǐng)域，尤其涉及帶寬資源有限的多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

在分布式控制系統(tǒng)中，傳感器與控制器、控制器與執(zhí)行器之間，通過實時通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)，稱為網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(Networked control systems，NCS)，NCS的典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

NCS與傳統(tǒng)的點對點結(jié)構(gòu)的控制系統(tǒng)相比，具有成本低、易于信息共享、易于擴展與維護、靈活性大等優(yōu)點，近年來已被廣泛應(yīng)用于過程自動化、制造業(yè)自動化、航空航天、無線通信、機器人、智能交通等多個領(lǐng)域。

在NCS中，由于網(wǎng)絡(luò)時延、數(shù)據(jù)丟包以及網(wǎng)絡(luò)擁塞等現(xiàn)象的存在，使得NCS面臨諸多新的挑戰(zhàn)。尤其是隨機網(wǎng)絡(luò)時延的存在，可降低NCS的控制質(zhì)量，甚至使系統(tǒng)失去穩(wěn)定性，嚴(yán)重時可能導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)故障。

目前，國內(nèi)外關(guān)于NCS的研究，主要是針對單輸入單輸出(Single-input and single-output，SISO)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，分別在網(wǎng)絡(luò)時延已知、未知或隨機，網(wǎng)絡(luò)時延小于一個采樣周期或大于一個采樣周期，單包傳輸或多包傳輸，有無數(shù)據(jù)包丟失等情況下，對其進行數(shù)學(xué)建?；蚍€(wěn)定性分析與控制。但針對實際工業(yè)過程中，普遍存在的至少包含兩個輸入與兩個輸出(Two-input and two-output，TITO)的控制系統(tǒng)，所構(gòu)成的多輸入多輸出(Multiple-input and multiple-output，MIMO)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究則相對較少，尤其是針對輸入與輸出信號之間，存在耦合作用需要通過解耦處理的多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)(Networked decoupling control systems，NDCS)時延補償?shù)难芯砍晒麆t相對更少。

MIMO-NDCS的典型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

與SISO-NCS相比，MIMO-NDCS具有以下特點：

(1)輸入與輸出信號之間彼此影響并存在耦合作用

在存在耦合作用的MIMO-NCS中，一個輸入信號的變化將會使多個輸出信號發(fā)生變化，而各個輸出信號也不只受到一個輸入信號的影響。即使輸入與輸出信號之間經(jīng)過精心選擇配對，各控制回路之間也難免存在著相互影響，因而要使輸出信號獨立跟蹤各自的輸入信號是有困難的。MIMO-NDCS中的解耦器，用于解除或降低多輸入多輸出信號之間的耦合作用。

(2)內(nèi)部結(jié)構(gòu)比SISO-NCS要復(fù)雜得多

(3)被控對象可能存在不確定性因素

在MIMO-NDCS中，涉及的參數(shù)較多，各控制回路間的聯(lián)系較多，參數(shù)變動對整體控制效果的影響會變得很復(fù)雜。

(4)控制部件失效

在MIMO-NDCS中，至少包含有兩個或兩個以上的閉環(huán)控制回路，至少包含有兩個或兩個以上的傳感器和執(zhí)行器。每一個元件的失效都可能影響整個控制系統(tǒng)的性能，嚴(yán)重時會使控制系統(tǒng)不穩(wěn)定，甚至造成重大事故。

由于MIMO-NDCS的上述特殊性，使得大部分基于SISO-NCS進行設(shè)計與控制的方法，已無法滿足MIMO-NDCS的控制性能與控制質(zhì)量的要求，使其不能或不能直接應(yīng)用于MIMO-NDCS的設(shè)計與分析中，給MIMO-NDCS的控制與設(shè)計帶來了一定的困難。

對于MIMO-NDCS，網(wǎng)絡(luò)時延補償與控制的難點主要在于：

(1)由于網(wǎng)絡(luò)時延與網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、通信協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)負載、網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)包大小等因素有關(guān)，對大于數(shù)個乃至數(shù)十個采樣周期的隨機網(wǎng)絡(luò)時延，要建立MIMO-NDCS中各個控制回路的隨機網(wǎng)絡(luò)時延準(zhǔn)確的預(yù)測、估計或辨識的數(shù)學(xué)模型，目前幾乎是不可能的。

(2)發(fā)生在MIMO-NDCS中前一個節(jié)點向后一個節(jié)點傳輸網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)過程中的網(wǎng)絡(luò)時延，在前一個節(jié)點中無論采用何種預(yù)測或估計方法，都不可能事先提前知道其后產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)時延準(zhǔn)確值。時延導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降甚至造成系統(tǒng)不穩(wěn)定，同時也給控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計帶來困難。

(3)要滿足MIMO-NDCS中，不同分布地點的所有節(jié)點時鐘信號完全同步是不現(xiàn)實的。

(4)由于MIMO-NCS中，輸入與輸出之間彼此影響，并存在耦合作用，其MIMO-NDCS的內(nèi)部結(jié)構(gòu)要比MIMO-NCS和SISO-NCS復(fù)雜，可能存在的不確定性因素較多，對其實施時延補償與控制要比MIMO-NCS和SISO-NCS困難得多。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明涉及MIMO-NDCS中的一種兩輸入兩輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)(TITO-NDCS)隨機時延的補償與控制，其TITO-NDCS的典型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

針對圖3中的閉環(huán)控制回路1：

1)從輸入信號x₁(s)到輸出信號y₁(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

式中：C₁(s)是控制單元，G₁₁(s)是被控對象；τ₁表示將控制解耦器CD節(jié)點輸出信號u_1p(s)，經(jīng)前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸?shù)綀?zhí)行器A1節(jié)點所經(jīng)歷的隨機網(wǎng)絡(luò)時延；τ₂表示將輸出信號y₁(s)從傳感器S1節(jié)點，經(jīng)反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸?shù)娇刂平怦钇鰿D節(jié)點所經(jīng)歷的隨機網(wǎng)絡(luò)時延。

2)來自閉環(huán)控制回路2中C₂(s)控制單元的輸出信號u₂(s)，通過交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₁₂(s)作用于閉環(huán)控制回路1，從輸入信號u₂(s)到輸出信號y₁(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

3)來自閉環(huán)控制回路2中執(zhí)行器A2節(jié)點的輸出信號u_2p(s)，通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)影響閉環(huán)控制回路1的輸出信號y₁(s)，從輸入信號u_2p(s)到輸出信號y₁(s)之間閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

上述閉環(huán)傳遞函數(shù)等式(1)至(3)的分母中，包含了隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的指數(shù)項 和時延的存在將惡化控制系統(tǒng)的性能質(zhì)量，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失去穩(wěn)定性。

針對圖3中的閉環(huán)控制回路2：

1)從輸入信號x₂(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

式中：C₂(s)是控制單元，G₂₂(s)是被控對象；τ₃表示將控制解耦器CD節(jié)點輸出信號u_2p(s)，經(jīng)前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸?shù)綀?zhí)行器A2節(jié)點所經(jīng)歷的隨機網(wǎng)絡(luò)時延；τ₄表示將輸出信號y₂(s)從傳感器S2節(jié)點，經(jīng)反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸?shù)娇刂平怦钇鰿D節(jié)點所經(jīng)歷的隨機網(wǎng)絡(luò)時延。

2)來自閉環(huán)控制回路1中C₁(s)控制單元的輸出信號u₁(s)，通過交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)作用于閉環(huán)控制回路2，從輸入信號u₁(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

3)來自閉環(huán)控制回路1執(zhí)行器A1節(jié)點的輸出信號u_1p(s)，通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)影響閉環(huán)控制回路2的輸出信號y₂(s)，從輸入信號u_1p(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

上述閉環(huán)傳遞函數(shù)等式(4)至(6)的分母中，均包含了隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的指數(shù) 項和時延的存在將惡化控制系統(tǒng)的性能質(zhì)量，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失去穩(wěn)定性。

發(fā)明目的：

針對圖3的TITO-NDCS，其閉環(huán)控制回路1的閉環(huán)傳遞函數(shù)等式(1)至(3)的分母中，均包含了隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的指數(shù)項和以及閉環(huán)控制回路2的閉環(huán)傳遞函數(shù)等式(4)至(6)的分母中，均包含了隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的指數(shù)項和時延的存在會降低各自閉環(huán)控制回路的控制性能質(zhì)量并影響各自閉環(huán)控制回路的穩(wěn)定性，同時也將降低整個系統(tǒng)的控制性能質(zhì)量并影響整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性，嚴(yán)重時將導(dǎo)致整個系統(tǒng)失去穩(wěn)定性。

為此，針對圖3中的閉環(huán)控制回路1：本發(fā)明提出一種基于SPC(Smith Predictor Control，SPC)的時延補償方法；針對閉環(huán)控制回路2：本發(fā)明提出一種基于IMC(Internal Model Control，IMC)的時延補償方法：構(gòu)成兩閉環(huán)控制回路網(wǎng)絡(luò)時延的補償與混雜控制，用于免除對各閉環(huán)控制回路中，節(jié)點之間隨機網(wǎng)絡(luò)時延的測量、估計或辨識，進而降低網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂，以及τ₃和τ₄對各自閉環(huán)控制回路以及對整個控制系統(tǒng)控制性能質(zhì)量與系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響；當(dāng)預(yù)估模型等于其真實模型時，可實現(xiàn)各自閉環(huán)控制回路的特征方程中不包含網(wǎng)絡(luò)時延的指數(shù)項，進而可降低網(wǎng)絡(luò)時延對整個系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，改善系統(tǒng)的動態(tài)性能質(zhì)量，實現(xiàn)對TITO-NDCS隨機網(wǎng)絡(luò)時延的分段、實時、在線和動態(tài)的預(yù)估補償與混雜控制。

采用方法：

針對圖3中的閉環(huán)控制回路1：

第一步：為了實現(xiàn)滿足預(yù)估補償條件時，閉環(huán)控制回路1的閉環(huán)特征方程中不再包含網(wǎng)絡(luò)時延的指數(shù)項，以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的補償與控制，采用以控制解耦信號u_1p(s)和u_2p(s)作為輸入信號，被控對象預(yù)估模型G_11m(s)和G_12m(s)作為被控過程，控制與過程數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸時延預(yù)估模型以及圍繞控制器C₁(s)，構(gòu)造一個正反饋預(yù)估控制回路和一個負反饋預(yù)估控制回路，如圖4所示；

第二步：針對實際TITO-NDCS中，難以獲取網(wǎng)絡(luò)時延準(zhǔn)確值的問題，在圖4中要實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)時延的補償與控制，除了要滿足被控對象預(yù)估模型等于其真實模型的條件外，還必須滿足隨機網(wǎng)絡(luò)時延預(yù)估模型 以及要等于其真實模型以及的條件。為此，從傳感器S1節(jié)點到控制解耦器CD節(jié)點之間，以及從控制解耦器CD節(jié)點到執(zhí)行器A1節(jié)點之間，采用真實的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過程以及代替其間網(wǎng)絡(luò)時延的預(yù)估補償模型以及因而無論被控對象的預(yù)估模型是否等于其真實模型，都可以從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)不包含其間網(wǎng)絡(luò)時延的預(yù)估補償模型，從而免除對閉環(huán)控制回路1中，節(jié)點之間隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的測量、估計或辨識；當(dāng)預(yù)估模型等于其真實模型時，可實現(xiàn)對其隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的補償與SPC；實施本發(fā)明方法的網(wǎng)絡(luò)時延補償與SPC結(jié)構(gòu)如圖5所示；

針對圖3中的閉環(huán)控制回路2：

第一步：在控制解耦器CD節(jié)點中，首先構(gòu)建一個內(nèi)模控制器C_2IMC(s)用于取代控制器C₂(s)；為了實現(xiàn)滿足預(yù)估補償條件時，閉環(huán)控制回路2的閉環(huán)特征方程中不再包含網(wǎng)絡(luò)時延的指數(shù)項，以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的補償與控制，采用以控制解耦信號u_1p(s)和u_2p(s)以及u_p21(s)作為輸入信號，被控對象預(yù)估模型G_22m(s)和G_21m(s)作為被控過程，控制與過程數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)時延傳輸預(yù)估模型以及圍繞內(nèi)模控制器C_2IMC(s)，構(gòu)造一個正反饋預(yù)估控制回路和一個負反饋預(yù)估控制回路，如圖4所示；

第二步：針對實際TITO-NDCS中，難以獲取網(wǎng)絡(luò)時延準(zhǔn)確值的問題，在圖4中要實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)時延的補償與控制，除了要滿足被控對象預(yù)估模型等于其真實模型的條件外，還必須滿足隨機網(wǎng)絡(luò)時延預(yù)估模型 以及要等于其真實模型以及的條件。為此，從傳感器S2節(jié)點到控制解耦器CD節(jié)點之間，以及從控制解耦器CD節(jié)點到執(zhí)行器A2節(jié)點之間，采用真實的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過程以及代替 其間網(wǎng)絡(luò)時延的預(yù)估補償模型以及因而無論被控對象的預(yù)估模型是否等于其真實模型，都可以從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)不包含其間網(wǎng)絡(luò)時延的預(yù)估補償模型，從而免除對閉環(huán)控制回路2中，節(jié)點之間隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的測量、估計或辨識；當(dāng)預(yù)估模型等于其真實模型時，可實現(xiàn)對其隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的補償與IMC；實施本發(fā)明方法的網(wǎng)絡(luò)時延補償與IMC結(jié)構(gòu)如圖5所示。

對于圖5中的閉環(huán)控制回路1：

1)從輸入信號x₁(s)到輸出信號y₁(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

式中：G_11m(s)是被控對象G₁₁(s)的預(yù)估模型。

2)來自閉環(huán)控制回路2中內(nèi)?？刂破鰿_2IMC(s)的輸出IMC信號u₂(s)，通過交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₁₂(s)作用于閉環(huán)控制回路1，從輸入IMC信號u₂(s)到輸出信號y₁(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

3)來自閉環(huán)控制回路2中控制解耦器CD節(jié)點的輸出信號u_2p(s)，在控制解耦器CD中通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)作用于閉環(huán)控制回路1；來自閉環(huán)控制回路2執(zhí)行器A2節(jié)點的控制信號u_2p(s)，同時通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)和其預(yù)估模型G_12m(s)作用于閉環(huán)控制回路1；從輸入信號u_2p(s)到輸出信號y₁(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

采用本發(fā)明方法，當(dāng)被控對象預(yù)估模型等于其真實的模型，即當(dāng)G_11m(s)＝G₁₁(s)時，閉環(huán)控制回路1的閉環(huán)特征方程將由變成1+C₁(s)G₁₁(s)＝0，其閉環(huán)特征方程中不再包含影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的指數(shù)項和從而可降低網(wǎng)絡(luò)時延對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，改善系統(tǒng)的動態(tài)控制性能質(zhì)量，實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延的動態(tài)補償與SPC。

對于圖5中的閉環(huán)控制回路2：

1)從輸入信號x₂(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

式中：G_22m(s)是被控對象G₂₂(s)的預(yù)估模型；C_2IMC(s)是內(nèi)?？刂破?。

2)來自閉環(huán)控制回路1中控制器C₁(s)的輸出信號u₁(s)，通過交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)作用于閉環(huán)控制回路2，從輸入信號u₁(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

3)來自交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)單元的輸出信號u_p21(s)，作用于控制解耦器CD節(jié)點控制回路2 中被控對象的預(yù)估模型G_22m(s)，從輸入信號u_p21(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

4)來自閉環(huán)控制回路1中控制解耦器CD節(jié)點的輸出信號u_1p(s)，在控制解耦器CD中通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)作用于閉環(huán)控制回路2；來自閉環(huán)控制回路1執(zhí)行器A1節(jié)點的控制信號u_1p(s)，同時通過被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)和其預(yù)估模型G_21m(s)作用于閉環(huán)控制回路2；從輸入信號u_1p(s)到輸出信號y₂(s)之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

采用本發(fā)明方法，當(dāng)被控對象預(yù)估模型等于其真實的模型，即當(dāng)G_22m(s)＝G₂₂(s)時，閉環(huán)控制回路2的閉環(huán)傳遞函數(shù)分母將由變成1。

此時，閉環(huán)控制回路2相當(dāng)于一個開環(huán)控制系統(tǒng)，閉環(huán)傳遞函數(shù)的分母中已經(jīng)不再包含影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的指數(shù)項和系統(tǒng)的穩(wěn)定性僅與被控對象和控制器本身的穩(wěn)定性有關(guān)；從而可降低網(wǎng)絡(luò)時延對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，改善系統(tǒng)的動態(tài)控制性能質(zhì)量，實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延的動態(tài)補償與IMC。

在閉環(huán)控制回路1中，控制器C₁(s)的選擇：

控制器C₁(s)可根據(jù)被控對象G₁₁(s)的數(shù)學(xué)模型，以及模型參數(shù)的變化，既可選擇常規(guī)控制策略，亦可選擇智能控制或復(fù)雜控制策略；閉環(huán)控制回路1采用SPC方法，從TITO-NDCS結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)與具體控制器C₁(s)的控制策略的選擇無關(guān)。

在閉環(huán)控制回路2中，內(nèi)?？刂破鰿_2IMC(s)的設(shè)計與選擇：

設(shè)計內(nèi)模控制器一般采用零極點相消法，即兩步設(shè)計法：第一步是設(shè)計一個取之為被控對象模型的逆模型作為前饋控制器C₂₂(s)；第二步是在前饋控制器中添加一定階次的前饋濾波器f₂(s)，構(gòu)成一個完整的內(nèi)?？刂破鰿_2IMC(s)。

(1)前饋控制器C₂₂(s)

先忽略被控對象與被控對象模型不完全匹配時的誤差、系統(tǒng)的干擾及其它各種約束條件等因素，選擇閉環(huán)控制回路2中，被控對象預(yù)估模型等于其真實模型，即：G_22m(s)＝G₂₂(s)。

此時，被控對象預(yù)估模型可以根據(jù)被控對象的零極點分布狀況劃分為：G_22m(s)＝G_22m+(s)G_22m-(s)，其中：G_22m+(s)為被控對象預(yù)估模型G_22m(s)中包含純滯后環(huán)節(jié)和s右半平面零極點的不可逆部分；G_22m-(s)為被控對象預(yù)估模型中的最小相位可逆部分。

通常情況下，閉環(huán)控制回路2的前饋控制器C₂₂(s)可選取為：

(2)前饋濾波器f₂(s)

由于被控對象中的純滯后環(huán)節(jié)和位于s右半平面的零極點會影響前饋控制器的物理實現(xiàn)性，因而在前饋控制器的設(shè)計過程中只取了被控對象最小相位的可逆部分G_22m-(s)，忽略G_22m+(s)；由于被控對象與被控對象預(yù)估模型之間可能不完全匹配而存在誤差，系統(tǒng)中還可能存在干擾信號，這些因素都有可能使系統(tǒng)失去穩(wěn)定。為此，在前饋控制器中添加一定階次的前饋濾波器，用于降低以上因素對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，提高系統(tǒng)的魯棒性。

通常把閉環(huán)控制回路2的前饋濾波器f₂(s)，選取為比較簡單的n₂階濾波器其中：λ₂為前饋濾波器時間常數(shù)；n₂為前饋濾波器的階次，n₂＝n_2a-n_2b；n_2a為被控對象G₂₂(s)分母的階次；n_2b為 被控對象G₂₂(s)分子的階次，通常n₂＞0。

(3)內(nèi)?？刂破鰿_2IMC(s)

閉環(huán)控制回路2的內(nèi)?？刂破鰿_2IMC(s)可選取為:

從等式(14)中可以看出：一個自由度的內(nèi)模控制器C_2IMC(s)中，只有一個可調(diào)節(jié)參數(shù)λ₂；由于λ₂參數(shù)的變化與系統(tǒng)的跟蹤性能和抗干擾能力都有著直接的關(guān)系，因此在整定濾波器的可調(diào)節(jié)參數(shù)λ₂時，一般需要在系統(tǒng)的跟蹤性與抗干擾能力兩者之間進行折衷。

本發(fā)明的適用范圍：

適用于被控對象預(yù)估模型等于其真實模型的一種兩輸入兩輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)(TITO-NDCS)隨機網(wǎng)絡(luò)時延的補償和混雜SPC與IMC；其研究思路與方法，同樣適用于被控對象預(yù)估模型等于其真實模型的兩個以上輸入和輸出所構(gòu)成的多輸入多輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)(MIMO-NDCS)隨機網(wǎng)絡(luò)時延的補償和混雜SPC與IMC。

本發(fā)明的特征在于該方法包括以下步驟：

對于閉環(huán)控制回路1：

(1).當(dāng)傳感器S1節(jié)點被周期為h₁的采樣信號觸發(fā)時，將采用方式A進行工作；

(2).當(dāng)控制解耦器CD節(jié)點被反饋信號y_1b(s)觸發(fā)時，將采用方式B進行工作；

(3).當(dāng)執(zhí)行器A1節(jié)點被控制解耦信號u_1p(s)觸發(fā)時，將采用方式C進行工作；

對于閉環(huán)控制回路2：

(4).當(dāng)傳感器S2節(jié)點被周期為h₂的采樣信號觸發(fā)時，將采用方式D進行工作；

(5).當(dāng)控制解耦器CD節(jié)點被反饋信號y_2b(s)觸發(fā)時，將采用方式E進行工作；

(6).當(dāng)執(zhí)行器A2節(jié)點被控制解耦信號u_2p(s)觸發(fā)時，將采用方式F進行工作；

方式A的步驟包括：

A1:傳感器S1節(jié)點工作于時間驅(qū)動方式，其觸發(fā)信號為周期h₁的采樣信號；

A2:傳感器S1節(jié)點被觸發(fā)后，對被控對象G₁₁(s)的輸出信號y₁₁(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)的輸出信號y₁₂(s)，以及執(zhí)行器A1節(jié)點的輸出信號y_11mb(s)和y_12mb(s)進行采樣，并計算出閉環(huán)控制回路1的系統(tǒng)輸出信號y₁(s)和反饋信號y_1b(s)，且y₁(s)＝y(tǒng)₁₁(s)+y₁₂(s)和y_1b(s)＝y(tǒng)₁(s)-y_11mb(s)-y_12mb(s)；

A3:傳感器S1節(jié)點將反饋信號y_1b(s)，通過閉環(huán)控制回路1的反饋網(wǎng)絡(luò)通路向控制解耦器CD節(jié)點傳輸，反饋信號y_1b(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₂后，才能到達控制解耦器CD節(jié)點；

方式B的步驟包括：

B1:控制解耦器CD節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被反饋信號y_1b(s)所觸發(fā)；

B2:在控制解耦器CD節(jié)點中，將閉環(huán)控制回路1的系統(tǒng)給定信號x₁(s)，減去反饋信號y_1b(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)的輸出值y_12ma(s)以及被控對象預(yù)估模型G_11m(s)的輸出值y_11ma(s)，得到系統(tǒng)偏差信號e₁(s)，即e₁(s)＝x₁(s)-y_1b(s)-y_12ma(s)-y_11ma(s)；

B3:對e₁(s)實施控制算法C₁(s)，得到控制信號u₁(s)；

B4:將來自于閉環(huán)控制回路2中內(nèi)?？刂扑惴–_2IMC(s)的輸出IMC信號u₂(s)作用于解耦交叉通道傳遞函數(shù)P₁₂(s)得到其解耦信號u_p12(s)；將控制信號u₁(s)與u_p12(s)相減得到閉環(huán)控制回路1的控制解耦信號u_1p(s)，即u_1p(s)＝u₁(s)-u_p12(s)；將u_1p(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_11m(s)得到其輸出值y_11ma(s)；

B5:將來自于閉環(huán)控制回路2輸出的控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)得到其輸出值y_12ma(s)；

B6:將控制解耦信號u_1p(s)通過閉環(huán)控制回路1的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元向執(zhí)行器A1節(jié)點傳輸，u_1p(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₁后，才能到達執(zhí)行器A1節(jié)點；

方式C的步驟包括：

C1:執(zhí)行器A1節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被控制解耦信號u_1p(s)所觸發(fā)；

C2:將控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_11m(s)得到其輸出值y_11mb(s)；將來自于閉環(huán)控制回路2的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元的控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)得到其輸出值y_12mb(s)；

C3:將控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象G₁₁(s)得到其輸出值y₁₁(s)；將控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)得到其輸出值y₂₁(s)；從而實現(xiàn)對被控對象G₁₁(s)和G₂₁(s)的解耦與SPC，同時實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的補償與控制；

方式D的步驟包括：

D1:傳感器S2節(jié)點工作于時間驅(qū)動方式，其觸發(fā)信號為周期h₂的采樣信號；

D2:傳感器S2節(jié)點被觸發(fā)后，對被控對象G₂₂(s)的輸出信號y₂₂(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)的輸出信號y₂₁(s)，以及執(zhí)行器A2節(jié)點的輸出信號y_22mb(s)和y_21mb(s)進行采樣，并計算出閉環(huán)控制回路2的系統(tǒng)輸出信號y₂(s)和反饋信號y_2b(s)，且y₂(s)＝y(tǒng)₂₂(s)+y₂₁(s)和y_2b(s)＝y(tǒng)₂(s)-y_22mb(s)-y_21mb(s)；

D3:傳感器S2節(jié)點將反饋信號y_2b(s)，通過閉環(huán)控制回路2的反饋網(wǎng)絡(luò)通路向控制解耦器CD節(jié)點傳輸，反饋信號y_2b(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₄后，才能到達控制解耦器CD節(jié)點；

方式E的步驟包括：

E1:控制解耦器CD節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被反饋信號y_2b(s)所觸發(fā)；

E2:在控制解耦器CD節(jié)點中，將閉環(huán)控制回路2的系統(tǒng)給定信號x₂(s)，減去反饋信號y_2b(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)的輸出值y_21ma(s)再加上被控對象預(yù)估模型G_22m(s)的輸出值y_22ma(s)，得到系統(tǒng)偏差信號e₂(s)，即e₂(s)＝x₂(s)-y_2b(s)-y_21ma(s)+y_22ma(s)；

E3:對e₂(s)實施內(nèi)?？刂扑惴–_2IMC(s)，得到IMC信號u₂(s)；

E4:將來自于閉環(huán)控制回路1中控制算法C₁(s)的輸出控制信號u₁(s)作用于解耦交叉通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)得到其解耦信號u_p21(s)；將IMC信號u₂(s)與u_p21(s)相減得到閉環(huán)控制回路2的控制解耦信號u_2p(s)，即u_2p(s)＝u₂(s)-u_p21(s)；

E5:將解耦信號u_p21(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_22m(s)得到其輸出值y_22ma(s)；將來自于閉環(huán)控制回路1輸出的控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)得到其輸出值y_21ma(s)；

E6:將控制解耦信號u_2p(s)通過閉環(huán)控制回路2的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元向執(zhí)行器A2節(jié)點傳輸，u_2p(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₃后，才能到達執(zhí)行器A2節(jié)點；

方式F的步驟包括：

F1:執(zhí)行器A2節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被控制解耦信號u_2p(s)所觸發(fā)；

F2:將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_22m(s)得到其輸出值y_22mb(s)；將來自于閉環(huán)控制回路1的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元的控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)得到其輸出值y_21mb(s)；

F3:將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象G₂₂(s)得到其輸出值y₂₂(s)；將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)得到其輸出值y₁₂(s)；從而實現(xiàn)對被控對象G₂₂(s)和G₁₂(s)的解耦與IMC，同時實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的補償與控制。

本發(fā)明具有如下特點：

1、由于從結(jié)構(gòu)上免除對TITO-NDCS中，隨機網(wǎng)絡(luò)時延的測量、觀測、估計或辨識，同時還可免除節(jié)點時鐘信號同步的要求，可避免時延估計模型不準(zhǔn)確造成的估計誤差，避免對時延辨識所需耗費節(jié)點存貯資源的浪費，同時還可避免由于時延造成的“空采樣”或“多采樣”帶來的補償誤差。

2、由于從TITO-NDCS結(jié)構(gòu)上，實現(xiàn)與具體的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的選擇無關(guān)，因而既適用于采用有線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的TITO-NDCS，亦適用于采用無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的TITO-NDCS；既適用于確定性網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，亦適用于非確定性的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議；既適用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的TITO-NDCS，同時亦適用于異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的TITO-NDCS。

3、TITO-NDCS中，采用SPC的控制回路1，由于從TITO-NDCS結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)與具體控制器C₁(s)控制策略的選擇無關(guān)，因而既可用于采用常規(guī)控制的TITO-NDCS，亦可用于采用智能控制或采用復(fù)雜控制策略的TITO-NDCS。

4、TITO-NDCS中，采用IMC的控制回路2，其內(nèi)模控制器C_2IMC(s)的可調(diào)參數(shù)只有一個λ₂參數(shù)，其參數(shù)的調(diào)節(jié)與選擇簡單，且物理意義明確；采用IMC不僅可以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、跟蹤性能與抗干擾性能，而且還可實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延的補償與IMC。

5、由于本發(fā)明采用的是“軟件”改變TITO-NDCS結(jié)構(gòu)的補償與控制方法，因而在其實現(xiàn)過程中無需再增加任何硬件設(shè)備，利用現(xiàn)有TITO-NDCS智能節(jié)點自帶的軟件資源，足以實現(xiàn)其補償與控制功能，可節(jié)省硬件投資便于推廣和應(yīng)用。

附圖說明

圖1：NCS的典型結(jié)構(gòu)

圖1中，系統(tǒng)由傳感器S節(jié)點，控制器C節(jié)點，執(zhí)行器A節(jié)點，被控對象，前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸單元以及反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸單元所組成。

圖1中：x(s)表示系統(tǒng)輸入信號；y(s)表示系統(tǒng)輸出信號；C(s)表示控制器；u(s)表示控制信號；τ_ca表示將控制信號u(s)從控制器C節(jié)點向執(zhí)行器A節(jié)點傳輸所經(jīng)歷的前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延；τ_sc表示將傳感器S節(jié)點的檢測信號y(s)向控制器C節(jié)點傳輸所經(jīng)歷的反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延；G(s)表示被控對象傳遞函數(shù)。

圖2：MIMO-NDCS的典型結(jié)構(gòu)

圖2中，系統(tǒng)由r個傳感器S節(jié)點，控制解耦器CD節(jié)點，m個執(zhí)行器A節(jié)點，被控對象G，m個前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延單元，以及r個反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延單元所組成；

圖2中：y_j(s)表示系統(tǒng)的第j個輸出信號；u_i(s)表示系統(tǒng)的第i個控制信號；表示將控制解耦信號u_i(s)從控制解耦器CD節(jié)點向第i個執(zhí)行器A節(jié)點傳輸所經(jīng)歷的前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延；表示將系統(tǒng)的第j個傳感器S節(jié)點的檢測信號y_j(s)向控制解耦器CD節(jié)點傳輸所經(jīng)歷的反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延；G表示被控對象傳遞函數(shù)。

圖3：TITO-NDCS的典型結(jié)構(gòu)

圖3中，系統(tǒng)由閉環(huán)控制回路1和2所構(gòu)成，系統(tǒng)包含傳感器S1和S2節(jié)點，控制解耦器CD節(jié)點， 執(zhí)行器A1和A2節(jié)點，被控對象傳遞函數(shù)G₁₁(s)和G₂₂(s)以及被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)和G₁₂(s)，交叉解耦通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)和P₁₂(s)，前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸單元和以及反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸單元 和所組成。

圖3中：x₁(s)和x₂(s)表示系統(tǒng)輸入信號；y₁(s)和y₂(s)表示系統(tǒng)輸出信號；C₁(s)和C₂(s)表示控制回路1和2的控制器；u₁(s)和u₂(s)表示控制信號；u_1p(s)和u_2p(s)表示控制解耦信號；τ₁和τ₃表示將u_1p(s)和u_2p(s)從控制解耦器CD節(jié)點向執(zhí)行器A1和A2節(jié)點傳輸經(jīng)歷的前向網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延；τ₂和τ₄表示將傳感器S1和S2節(jié)點的檢測信號y₁(s)和y₂(s)向控制解耦器CD節(jié)點傳輸經(jīng)歷的反饋網(wǎng)絡(luò)通路傳輸時延。

圖4：一種包含預(yù)估模型的TITO-NDCS隨機時延補償與控制結(jié)構(gòu)

圖4中，以及是網(wǎng)絡(luò)傳輸時延以及的預(yù)估模型；以及是網(wǎng)絡(luò)傳輸時延以及的預(yù)估模型；G_11m(s)和G_22m(s)是被控對象傳遞函數(shù)G₁₁(s)和G₂₂(s)的預(yù)估模型；G_12m(s)和G_21m(s)是被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)和G₂₁(s)的預(yù)估模型；C_2IMC(s)是控制回路2的內(nèi)模控制器。

圖5：一種兩輸入輸出網(wǎng)絡(luò)解耦控制系統(tǒng)隨機時延混雜控制方法

圖5可實現(xiàn)對閉環(huán)控制回路1和2中隨機網(wǎng)絡(luò)時延的補償與SPC和IMC。

具體實施方式

下面將通過參照附圖5來詳細描述本發(fā)明的示例性實施例，使本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員更清楚本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點。

具體實施步驟如下所述：

對于閉環(huán)控制回路1：

第一步：傳感器S1節(jié)點工作于時間驅(qū)動方式，其觸發(fā)信號為周期h₁的采樣信號；當(dāng)傳感器S1節(jié)點被觸發(fā)后，對被控對象G₁₁(s)的輸出信號y₁₁(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)的輸出信號y₁₂(s)，以及執(zhí)行器A1節(jié)點的輸出信號y_11mb(s)和y_12mb(s)進行采樣，并計算出閉環(huán)控制回路1的系統(tǒng)輸出信號y₁(s)和反饋信號y_1b(s)，且y₁(s)＝y(tǒng)₁₁(s)+y₁₂(s)和y_1b(s)＝y(tǒng)₁(s)-y_11mb(s)-y_12mb(s)；

第二步：傳感器S1節(jié)點將反饋信號y_1b(s)，通過閉環(huán)控制回路1的反饋網(wǎng)絡(luò)通路向控制解耦器CD節(jié)點傳輸，反饋信號y_1b(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₂后，才能到達控制解耦器CD節(jié)點；

第三步：控制解耦器CD節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被反饋信號y_1b(s)所觸發(fā)后，將系統(tǒng)給定信號x₁(s)，減去反饋信號y_1b(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)的輸出值y_12ma(s)以及被控對象預(yù)估模型G_11m(s)的輸出值y_11ma(s)，得到系統(tǒng)偏差信號e₁(s)，即e₁(s)＝x₁(s)-y_1b(s)-y_12ma(s)-y_11ma(s)；

第四步：對e₁(s)實施控制算法C₁(s)，得到控制信號u₁(s)；將來自于閉環(huán)控制回路2中內(nèi)?？刂扑惴–_2IMC(s)的輸出IMC信號u₂(s)作用于解耦交叉通道傳遞函數(shù)P₁₂(s)得到其解耦信號u_p12(s)；將控制信號u₁(s)與u_p12(s)相減得到閉環(huán)控制回路1的控制解耦信號u_1p(s)，即u_1p(s)＝u₁(s)-u_p12(s)；將解耦信號u_1p(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_11m(s)得到其輸出值y_11ma(s)；

第五步：將來自于閉環(huán)控制回路2輸出的控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)得到其輸出值y_12ma(s)；

第六步：將控制解耦信號u_1p(s)通過閉環(huán)控制回路1的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元向執(zhí)行器A1節(jié)點傳輸，u_1p(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₁后，才能到達執(zhí)行器A1節(jié)點；

第七步：執(zhí)行器A1節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被控制解耦信號u_1p(s)觸發(fā)后，將控制解耦信號u_1p(s) 作用于被控對象預(yù)估模型G_11m(s)得到其輸出值y_11mb(s)；將來自于閉環(huán)控制回路2的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元的控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_12m(s)得到其輸出值y_12mb(s)；

第八步：將控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象G₁₁(s)得到其輸出值y₁₁(s)；將控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)得到其輸出值y₂₁(s)；從而實現(xiàn)對被控對象G₁₁(s)和G₂₁(s)的解耦與SPC，同時實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₁和τ₂的補償與控制；

第九步：返回第一步；

對于閉環(huán)控制回路2：

第一步：傳感器S2節(jié)點工作于時間驅(qū)動方式，其觸發(fā)信號為周期h₂的采樣信號；當(dāng)傳感器S2節(jié)點被觸發(fā)后，對被控對象G₂₂(s)的輸出信號y₂₂(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₂₁(s)的輸出信號y₂₁(s)，以及執(zhí)行器A2節(jié)點的輸出信號y_22mb(s)和y_21mb(s)進行采樣，并計算出閉環(huán)控制回路2的系統(tǒng)輸出信號y₂(s)和反饋信號y_2b(s)，且y₂(s)＝y(tǒng)₂₂(s)+y₂₁(s)和y_2b(s)＝y(tǒng)₂(s)-y_22mb(s)-y_21mb(s)；

第二步：傳感器S2節(jié)點將反饋信號y_2b(s)，通過閉環(huán)控制回路2的反饋網(wǎng)絡(luò)通路向控制解耦器CD節(jié)點傳輸，反饋信號y_2b(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₄后，才能到達控制解耦器CD節(jié)點；

第三步：控制解耦器CD節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被反饋信號y_2b(s)觸發(fā)后，將系統(tǒng)給定信號x₂(s)，減去反饋信號y_2b(s)和被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)的輸出值y_21ma(s)再加上被控對象預(yù)估模型G_22m(s)的輸出值y_22ma(s)，得到系統(tǒng)偏差信號e₂(s)，即e₂(s)＝x₂(s)-y_2b(s)-y_21ma(s)+y_22ma(s)；

第四步：對e₂(s)實施內(nèi)模控制算法C_2IMC(s)，得到IMC信號u₂(s)；將來自于閉環(huán)控制回路1中控制算法C₁(s)的輸出控制信號u₁(s)作用于解耦交叉通道傳遞函數(shù)P₂₁(s)得到其解耦信號u_p21(s)；將IMC信號u₂(s)與u_p21(s)相減得到閉環(huán)控制回路2的控制解耦信號u_2p(s)，即u_2p(s)＝u₂(s)-u_p21(s)；

第五步：將解耦信號u_p21(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_22m(s)得到其輸出值y_22ma(s)；將來自于閉環(huán)控制回路1輸出的控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)得到其輸出值y_21ma(s)；

第六步：將控制解耦信號u_2p(s)通過閉環(huán)控制回路2的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元向執(zhí)行器A2節(jié)點傳輸，u_2p(s)將經(jīng)歷網(wǎng)絡(luò)傳輸時延τ₃后，才能到達執(zhí)行器A2節(jié)點；

第七步：執(zhí)行器A2節(jié)點工作于事件驅(qū)動方式，被控制解耦信號u_2p(s)觸發(fā)后，將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象預(yù)估模型G_22m(s)得到其輸出值y_22mb(s)；將來自于閉環(huán)控制回路1的前向網(wǎng)絡(luò)通路單元的控制解耦信號u_1p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)預(yù)估模型G_21m(s)得到其輸出值y_21mb(s)；

第八步：將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象G₂₂(s)得到其輸出值y₂₂(s)；將控制解耦信號u_2p(s)作用于被控對象交叉通道傳遞函數(shù)G₁₂(s)得到其輸出值y₁₂(s)；從而實現(xiàn)對被控對象G₂₂(s)和G₁₂(s)的解耦與IMC，同時實現(xiàn)對隨機網(wǎng)絡(luò)時延τ₃和τ₄的補償與控制；

第九步：返回第一步；

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而己，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

本說明書中未作詳細描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。