一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法
阅读说明：本技术 一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法 (Control signal optimization method for multiple redundant uncertain measurement parameters ) 是由 魏勇 江学文 李楠 叶君辉 周晓亮 赵虹 于 2021-08-09 设计创作，主要内容包括：本发明一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法,解决现有技术中系统定位检测存在偏移,需要出现较大偏差才进行人工切换,精确的定位系统不能及时投入运行,导致运行效果差,甚至产生运行风险的问题。其步骤包括构建参数向量,根据参数向量构建矩阵B,根据矩阵B构建时间序列,判断当前周期时间序列是否存在异常,对异常参数进行剔除,对矩阵每行进行平方和后选取出最优值,获取对应参数作为系统当前主控信号。本发明通过历史统计分析方法自动识别当前主备控制信号中的异常值并进行剔除；当主用控制信号出现异常或较大偏差时,能够自动选取更优控制信号进行自动切换,提高了全自动运行的控制效果。(The invention discloses a control signal optimization method for multiple redundant uncertain measurement parameters, which solves the problems that in the prior art, the system positioning detection has deviation, the manual switching is carried out only when a large deviation occurs, and an accurate positioning system cannot be put into operation in time, so that the operation effect is poor, and even the operation risk is generated. The method comprises the steps of constructing a parameter vector, constructing a matrix B according to the parameter vector, constructing a time sequence according to the matrix B, judging whether the time sequence of the current period is abnormal or not, eliminating abnormal parameters, performing square sum post-selection on each row of the matrix to obtain an optimal value, and acquiring corresponding parameters as current main control signals of the system. The invention automatically identifies abnormal values in the current main/standby control signals and eliminates the abnormal values by a historical statistical analysis method; when the main control signal is abnormal or has larger deviation, a more optimal control signal can be automatically selected for automatic switching, and the control effect of full-automatic operation is improved.)
技术领域
本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其是涉及一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法。
背景技术
斗轮机是散料场散料码头的关键作业设备，国内全自动化作业普及率较低，目前处于全自动试点或推广的初步阶段。实现斗轮机全自动的起点和关键技术在于作业点的精确定位，为了提高定位可靠性，大部分厂家采用了双冗余或多冗余技术，分别在大车定位、悬臂回转角度、悬臂俯仰角度检测上采用3套或多套的检测设备。在露天场地，通常采用北斗精确定位技术+高精度编码器技术冗余方式，而在封闭场地则采用多套高精度编码器技术冗余方式。对于冗余配置的定位检测，全自动控制系统一般采用固定优先指定一套系统作为主用，另外一套或多套作为备用，备用系统同时实时校验主用系统的可用性，当二者出现较大偏差时，系统自动停止作业，并由人工分析切换到新可用定位系统或保留原定位系统。
现有方法存在一些缺陷，由于采用冗余配置的定位检测，固定优先指定主备用定位系统，当主用定位系统本身由于累积误差产生偏移时不会主动切换到备用系统，而需等到主备用定位系统之间出现较大偏差时才会人工切换，这样全自动控制系统在具有一定偏差的定位系统运行较长时间，真正更精确的定位系统不能及时投入运行，结果导致斗轮机的全自动控制运行效果较差，甚至产生运行安全风险。比如斗轮机回转角度编码器检测，在轨道同一侧长时间运行，将逐渐产生累积误差，最大时有2-3°偏差，对于悬臂半径R＝50m的斗轮机而言，这意味着煤场作业有最大2.62m的位置偏差，堆取煤效果大幅降低，甚至可能碰撞到大车轨道地基或外侧挡煤墙，导致生产安全事故。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中系统定位检测存在偏移，需要出现较大偏差才进行人工切换，精确的定位系统不能及时投入运行，导致运行效果差，甚至产生运行风险的问题，提供了一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.实时检测系统冗余设备数据，在相同时刻检测获得n个多冗余不确定参数，构建多冗余不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n}；
S2.根据不确定测量参数向量构建n×n矩阵
其中bij＝bi–bj，bii＝0，i＝1，2，…n，j＝1， 2，…n；
S3.根据系统运行和参数检测的周期特性，构建过去时间内bij的时间序列bij(k)，i≠j，k＝1，2，…m，其中k为周期数，m为满足 bij(k)正态分布的序列总数；
S4.计算bij(k)的均值和均方根差δij，其中i≠j，k＝1，2…m；这里对bij(k)，k＝1，2，…m历史数据计算平均值和均方根差。
S5.循环i，i＝1，2，…n，判断当前周期{bij(0)，j＝1，2，…n， i≠j}是否都满足若是则对应的参数ai记为异常数据，进入步骤S6，若否则继续循环，循环完毕进入步骤S7；本步骤中根据历史数据计算平均值和均方根差对时间序列bij(k)是否存在异常进行判断，通过该判断可以使正常运行的参数被误判的概率降低，降低为0.27％。本方案中循环i，如果当前bij(0)，j＝1，2，… n都是异常数据，则当前bij(0)，j＝1，2，…n对应的参数记为异常参数，通过循环i，找出所有异常参数，进入步骤S6。若当前bij(0)没有异常数据，循环完毕后进入步骤S7。
S6.从不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n}中剔除异常参数ai，获得新的不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n1}，利用新的不确定测量参数向量构建n1×n1矩阵B1；本步骤用于剔除异常参数。
S7.计算最终获得的矩阵中每行数据的平方和，从平方和中选取出最小值，找到该平方和最小值对应的参数，选择该参数作为系统当前主控制信号。在经过异常判断后，无异常参数则获得的矩阵为矩阵 B，有异常数据则删除异常数据后得到矩阵B1。
本发明通过历史统计分析方法自动识别当前主备控制信号中的异常值并进行剔除，当主用控制信号出现异常或较大偏差时，能够自动选取更优控制信号进行自动切换，提高了全自动运行的控制效果。
作为一种优选方案，步骤S3中根据系统运行和参数检测的周期特性，设置时间序列周期T，构建bij(k)，i≠j，k＝1，2，…m为过去第k个周期内多次测量值的平均值，bij(0)为当前周期内多次测量值的平均值。系统处于未运行状态(指检测系统冗余设备可能处于运行状态，但被检测设备未运行)时，期间检测系统冗余设备测量值为无效值，所处时间段为无效周期，其他时间段为有效周期；从当前周期往前延伸至检测系统冗余设备人为重新标定为止的有效周期当中，选取最近的m个周期作为序列。其中m≥100,或m<100时取实际有效周期数。
作为一种优选方案，步骤S7具体过程包括：
S701.当最终获得的矩阵为矩阵B，计算矩阵B每行数据的平方和，
S702.获得Dmin(0)＝min{Di(0)，i＝1，2，…n}，找到Dmin(0)对应的参数ai，选择该参数作为系统当前主控制信号。
作为一种优选方案，步骤S7具体过程包括：
S711.当最终获得的矩阵为矩阵B1，计算矩阵B1每行数据的平方和，
S712.获得Dmin(0)＝min{Di(0)，i＝1，2，…n1}，找到Dmin(0)对应的参数ai，选择该参数作为系统当前主控制信号。
作为一种优选方案，步骤S7前还包括以下步骤：
S71.根据最终获得的矩阵，判断n或n1是否大于2，若是进入步骤S7，若否进入下一步；在经过异常判断后，无异常数据则获得的矩阵为矩阵B，则对n进行判断；若有异常数据则删除异常数据后得到矩阵B1，则对n1进行判断。
S72.判断n或n1是否等于2，若是则矩阵中任一个数据对应的参数ai作为系统当前主控制信号，若否则进入下一步；当n1等于2时，只有两个参数，则选择任意一个参数作为新时间段的主控信号，另外一个作为备用控制信号。
S73.判断n或n1是否等于1，若是则矩阵中数据对应的参数ai都不能作为系统当前主控制信号，系统停止运行。当n1等于1时，则只有一个参数是正常工作的，但不能确定具体参数，系统需停止运行，人工标定参数和确认正常工作参数。
作为一种优选方案，在步骤S1前还包括预处理步骤，过程如下：
实时检测系统冗余设备数据，当检测到系统出现故障时，通过检测系统设备故障信号将故障设备参数剔除，进入步骤S1。当设备出现故障时，先将出现故障的设备参数进行剔除，然后再进入后续的步骤。
因此，本发明的优点是：
1.通过历史统计分析方法自动识别当前主备控制信号中的异常值并进行剔除；
2.当主用控制信号出现异常或较大偏差时，能够自动选取更优控制信号进行自动切换，提高了全自动运行的控制效果。
具体实施方式
下面通过实施例，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例一种多冗余不确定测量参数的控制信号优选方法，包括以下步骤：
预处理，过程如下：
实时检测系统冗余设备数据，当检测到系统出现故障时，通过检测系统设备故障信号将故障设备参数剔除；进入步骤S1。
S1.实时检测系统冗余设备数据，在相同时刻检测获得n个多冗余不确定参数，构建多冗余不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n}；
S2.根据不确定测量参数向量构建n×n矩阵
其中bij＝bi-bj，bii＝0，i＝1，2，…n，j＝1， 2，…n；即bij为ai与所有aj之差值。
S3.根据系统运行和参数检测的周期特性，设置时间序列周期T，构建过去时间内bij的时间序列bij(k)，i≠j，k＝1，2，…m，其中k 为周期数，m为满足bij(k)正态分布的序列总数；bij(k)，为过去第k个周期内多次测量值的平均值，bij(0)为当前周期内多次测量值的平均值。
S4.计算bij(k)的均值和均方根差δij，其中i≠j，k＝1，2…m；
S5.循环i，i＝1，2，…n，判断当前周期{bij(0)，j＝1，2，…n， i≠j}是否都满足若是则对应的参数ai记为异常数据，进入步骤S6，若否则继续循环，循环完毕进入步骤S7；
S6.从不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n}中剔除异常参数ai，获得新的不确定测量参数向量{ai，i＝1，2，…n1}，利用新的不确定测量参数向量构建n1×n1矩阵B1。
在之前步骤S5中没有检测到异常参数，这里直接进入步骤S7 后对矩阵B进行操作，若检测到异常参数则进入步骤S7后对异常数据剔除后构建的矩阵B1进行操作，在步骤S7前还包括以下步骤：
S71.根据最终获得的矩阵为矩阵B或矩阵B1，判断n或n1是否大于2，若是进入步骤S7，若否进入下一步；
S72.判断n或n1是否等于2，若是则矩阵中任一个数据对应的参数ai作为系统当前主控制信号，若否则进入下一步；
S73.判断n或n1是否等于1，若是则矩阵中数据对应的参数ai都不能作为系统当前主控制信号，系统停止运行。当n1等于1时，只有一个参数是正常工作的，但不能确定具体参数，系统需停止运行，人工标定参数和确认正常工作参数。
S7.计算最终获得的矩阵中每行数据的平方和，从平方和中选取出最小值，找到该平方和最小值对应的参数，选择该参数作为系统当前主控制信号。
当步骤S5中没有检测到异常参数，则进入S7对矩阵B进行操作，具体过程包括：
S701.当最终获得的矩阵为矩阵B，计算矩阵B每行数据的平方和，
S702.获得Dmin(0)＝min{Di(0)，i＝1，2，…n}，找到Dmin(0)对应的参数ai，选择该参数作为系统当前主控制信号。
当步骤S5中检测到异常数据，则对异常数据进行剔除，形成矩阵B1，进入步骤S7对矩阵B1进行操作，具体过程包括：
S711.当最终获得的矩阵为矩阵B1，计算矩阵B1每行数据的平方和，
S712.获得Dmin(0)＝min{Di(0)，i＝1，2，…n1}，找到Dmin(0)对应的参数ai，选择该参数作为系统当前主控制信号。
本实施例以一个具体实例对方法进行说明。斗轮机在全自动控制改造时，设置北斗/GPS精确定位系统、编码器等相互独立的冗余定位装置，实时检测设备的大车位置、悬臂俯仰角度、悬臂回转角度定位。
以大车位置为例，设置二组采用不同实施方式且互相独立的大车编码器和一组北斗/GPS精确定位系统，北斗/GPS精确定位系统数据通过斗轮机大车、悬臂的几何关系将北斗/GPS精确定位系统数据换算为大车位置、悬臂俯仰角度、悬臂回转角度。由于斗轮机大车在一段轨道区间内长时间来回移动作业时，大车编码器容易发生累积误差，且累积误差随时间的延长而变大，但北斗/GPS精确定位系统也受天体、天气环境因素的影响也存在随机误差。以下采用本方法说明如何选择最优的定位信号作为主控制参数。
设大车位置的测量参数分别为a1，a2，a3，分别对应大车编码器 1、大车编码器2、北斗/GPS精确定位系统的测量值。
实时检测系统，在相同时刻获取上述3个多冗余不确定参数，构建多冗余不确定测量参数向量{a1，a2，a3}。
根据不确定测量参数向量{a1，a2，a3}构建3×3矩阵
其中bij＝ai–aj，bii＝0；
根据系统运行和参数检测的周期特性，构建时间序列周期T，构建过去时间内bij的时间序列bij(k)，i≠j，k＝1，2，…100；其中bij (0)为t＝[-5m，0]时间段内的平均值，bij(k)为t＝[-5m-kh，-kh]时间段内的平均值，其中m为分钟，h为小时，周期为1h。斗轮机停止运行的时间段不在时间序列中。
统计时间序列bij(k)，i≠j，k＝1，2，…100历史数据的均值和均方根差δij；
判断bij(0)，i≠j是否为异常值，其判断过程为是否满足若是则当前周期bij(0)记为异常数据，否则为正常，以矩阵B进行平方和计算。
对于i，i＝1、2、3，如果所有bij(0)，j＝1，2，…n，i≠j均被判定为异常值，则对应的参数ai为异常，将参数ai从不确定测量参数向量中进行剔除；
利用剔除异常参数ai后的参数向量{ai，i＝1，…n1}，构建新的 n1×n1矩阵B1；以矩阵B1进行平方和计算。
对n或n1是否大于2进行行判断，本实例中参数为3个，当没有异常参数，则矩阵B，n＝3，是大于2的，计算矩阵B各行的平方和。而若有异常参数，则矩阵B1的n1是小于或等于2的。
矩阵B各行的平方和计算如下，
D1(0)＝b12(0)2+b13(0)2；
D2(0)＝b21(0)2+b23(0)2；
D3(0)＝b31(0)2+b32(0)2；
获得Dmin(0)＝min{D1(0)，D2(0)，D3(0)}，获取Dmin(0)对应的参数ai，系统选择该参数作为系统当前主控制信号。
如果有异常参数，剔除异常参数后构建新的矩阵B1，
若n1等于2，则矩阵中B1任一个数据对应的参数ai作为系统新时间段的主控制信号，另外一个作为备用控制信号。
若n1等于1，则只有一个参数是正常工作，但不能确定具体参数，矩阵B1中数据对应的参数ai都不能作为系统当前主控制信号，系统停止运行，人工标定参数和确认正常工作参数。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。