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工业控制中接口处理器时序匹配优化设计

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资料介绍

在工业控制中,对接口处理器时序匹配的设计,可以更好的提升工业控制的整体性能.对接口处理器的时序进行匹配,需要建立各个接口信号的特征空间,设计向量机分类器,完成对接口处理器的时序匹配.传统方法先建立时序的序列值之间的线性关系,进行多分辨率的数据挖据,但忽略了设计向量机分类器,导致时序匹配精度偏低.提出基于混沌的工业控制中接口处理器时序匹配方法.该方法在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊集合和隶属度函数,确定不同接口时序特征结构,建立接口时序信号特征因素多重潜周期多元自回归模型,融合于混沌理论重构了嵌入式各个接口发射信号的相空间,设计向量机分类器,利用该分类器完成对工业控制中接口处理器时序匹配.仿真证明,所提方法分析精度高,可以为保障工业控制设计质量提供有力的依据.

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2017年9月

计算机仿真

第34卷第9期

文章编号：1006—9348(2017)09—0300—04

工业控制中接口处理器时序匹配优化设计

朱敦忠

(桂林理工大学南宁分校，广西南宁530001)

摘要：在工业控制中，对接El处理器时序匹配的设计。可以更好的提升工业控制的整体性能。对接口处理器的时序进行匹

配．需要建立各个接口信号的特征空间，设计向量机分类器，完成对接口处理器的时序匹配。传统方法先建立时序的序列值

之间的线性关系。进行多分辨率的数据挖据．但忽略了设计向量机分类器，导致时序匹配精度偏低。提出基于混淹的工业控

制中接口处理器时序匹配方法。该方法在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊集合和隶属度函数，确定不同接口

时序特征结构，建立接口时序信号特征因素多重潜周期多元自回归模型，融合于混沌理论重构了嵌入式各个接口发射信号

的相空间，设计向量机分类器。利用该分类器完成对工业控翘中接口处理器时序匹配。仿真证明，所提方法分析精度赢，可

以为保障工业控制设计质量提供有力的依据。

关键词：工业控制；接口处理器；时序匹配

中图分类号：TP39l

文献标识码：B

of Interface Processor

Timing

Optimal Design

Control

in Industrial

Matching

zHU

Dun——zhong

(Guilin

Guangxi 530001，China)

University

proposes

Technology

Nanning，Nanning

for

method

of interface

in industrial contr01．

article

ABSTRACT：This

timing sequence matching

processor

of different interface via

building

heuristic

The method confirmed feature structure

set，

timing

rule，fuzzy

sequence

multivariate auto—re—

and

function in

hidden

timing sequence．Then

fuzzy

it built

subordinating degree

model with

part

processing

of characteristic factor of

signals．The

timing sequence

method also recon—

gression

multiple

period

signal

transmit

of each

with chaos

and

classifier

designed

structed the

embedded

theory

space

port integrated

method has

high analysis precision

phase

the

and

for

powerful gist

of vector machine．Simulation shows that

can

provide

of industrial contr01．

ensuring design quality

KEYWORDS：Industrial

control；Interface processor；Timing sequence matching

维数与Lyapunov系数建立工业控制各个接口信号的特征空

间，设计向量机分类器，利用该分类器完成对工业控制中接

口处理器时序匹配，是解决上述问题的根本途径，引起了很

多专家和学者的重视，同时也出现了很多好的成果[7j。

文献『8]提出了一种基于多重潜周期多元自回归的工业

控制中接口处理器时序匹配方法。该方法先对接口时序信

号生成过程中的信号特征进行建模，得到接口时序特征监测

数据，以此为依据完成对工业控制中接口处理器时序匹配。

这个方法的分析过程效率较高，迭代次数也较少，但存在鲁

引言

在国内，随着科技技术水平的飞速提升，嵌入系统已经

被广泛的渗透到科学研究领域、工程设计领域、军事技术领

域等方方面面中，促使工业控制开发面临着日益严峻的质

量、成本以及项目周期等方面的压力[1训。在实际情况中，

通常需要将处理器作为一个系统的核心，当内部存储空间不

够时。需要进行硬件资源的扩大，这样可以提高工业控制的

性能指标14“j。但由于处理器的种类数不胜数，并且其内部

的组成更是千差万别，它们之间常常出现接口时序不匹配的

问题。很大程度上影响了工业控制的设计质量。在这种情况

下。解决其时序匹配问题工业控制接口电路是十分重要的。

而工业控制中接口处理器时序优化分析方法可以提取嵌入

棒性差的问题。文献[9]重点提出了一种基于聚类分析的工

业控制中接口处理器时序匹配方法。该方法先建立不同时

刻接口时序的序列值之间的线性关系，对接口时序序列进行

多分辨率的数据挖据，在此基础上完成对工业控制中接口处

理器时序匹配。该方法鲁棒性较强，但是采用当前方法进行

时序匹配时．无法提取系统外围接口的时序特征空间，存在

收稿日期：2017一01—06修回日期：2017—02—13

—300一

万方数据

接口时序不匹配的问题。文献[10]研究了一种基于最dx__-

乘支持向量机的工业控制中接口处理器时序匹配方法。该

方法先根据历史训练数据建立工业控制各个接口时序的拟

合函数，给出接口时序的对偶空间最优化解问题．得到工业

控制中全部接口时序信号的最优匹配函数。完成对工业控制

中接口处理器时序匹配。该方法分析精度较高，但是存在分

析过程较为繁琐的问题。

糊值的变化范围。

假设，z 和c 代表时序路径上组合逻辑的门延时稃线

延时，则利用式(5)得到工业控制中各个接口时序匹配的模

糊指数

(5)

。E=字千民。-如

，l幽

式中，联。代表输入低脉冲的最小重合宽度。

假设，∞”代表门延时测试波形，则利用式(6)完成对工

业控制中接口处理器时序匹配

针对上述问题，提出一种基于混沌的工业控制中接口处

理器时序匹配方法。仿真证明，所提方法分析精度高，可以

为保障工业控制设计质量提供有力的依据。

(6)

8(南)?= 筹④k干‰

综上所述可以说明，工业控制中接口处理器时序匹配原

2工业控制中接口处理器时序匹配原理

在对工业控制中接口处理器时序匹配过程中，先给出工

业控制中所有接口时序的模糊随机时间序列，组建各接口时

序信号的模糊自回归模型，得到工业控制中接口处理器时序

观测变量，提取各个接口时序信号的特征，得到工业控制中

各个接口时序匹配的模糊指数。完成对工业控制中接I：1处理

器时序匹配。具体的步骤如下详述

理．利用该原理完成对接口处理器时序优化分析。

基于混沌的工业控制中接口处理器时序匹配

接口特征因素模型的组建

3．1

在对工业控制中接口处理器时序匹配过程中。融合予模

假设．a8、A8、a7和A7代表不同接口时序信号的波形．P8

和铲分别代表当前时钟周期最早和最晚的上升波形的到达

糊理论依据论域和模糊语言子集对历史的接口时序数据进

行模糊化，选择合适预测窗口对各个接口时序信号进行预

测，给出当前各个接口时序信号的变化趋势，确定不同接口

时序信号特征因素结构，建立接口时序信号特征因素多重潜

周期多元自回归模型。具体的步骤如下详述：

时间，移8和k8代表当前时钟周期最早和最晚的下降波形的到

达时间，各个信号的共同周期由0代表，则先给出工业控制

中所有接口时序的模糊随机时间序列。利用式(1)表述

假设，F代表自然数，p。代表集合A的隶属度函数，矿

代表论域，Y(t)代表各个接口时序信号的时间序列，如果序

列中的元素满足于F(t)E A的条件，则称F(t)是时闻序列

y(￡)上的模糊时间序列，利用式(7)融合于模糊理论依据论

域和模糊语言子集对历史的接口时序数据进行模糊化

× 警千‰ (I)

假设，乙和乇。代表D翘固有的输出时问和保持时

间，则利用式(2)组建各接口时序信号的模糊自回归模型

式中，毛删代表对时序约束的时钟周期。

(7)

％

二

2玎

丁

高

订币

等

r五

鹣

× 地L‘，

Ⅵ

A幺：!警o∞(。+。)× u(，+。)(2)

‘b诏

式中，地(t)代表F(f)的语言模糊值。

式中，∞(。+c)代表下一个时钟周期最早的上升时闯，U(，+c)代

表下一个时钟周期最早的下降时间。

假设，“ 代表将论域扩分割成的相等间隔的子集，将

模糊时序y(t)定义为模糊时变序列，彬”代表预测窗口，利用

式(8)对各个接口时序信号进行预测，给出当前各个接口时

序信号的变化趋势：

假设，孟‘代表接口处理器时序信号需要满足的约束条件，

f<i，z)代表稳定低电平的区问，五。代表时钟的最小周期，

{置，置，忌}代表按时间顺序排列的一组模糊数，则利用式

(3)得到工业控制中接口处理器时序观测变量

(8)

R”(川)=字@ 丰豇

假设，y；代表r时刻的时序信号特征因素向量，，，。代表

第i个特征因素在t时刻的量值．N代表整体信号的采样时

6。(垂)：堕冬型型× 三*y × 田(趴3)

口× 正啦

间，将t时刻的接口时序特征因素向量E分解为周期项C。和

随机项R。，则利用式(9)确定不同接口时序信号特征结构

式中，7‘。’代表模糊近似量，叼(j)代表模糊因变量。

假设，X ：代表模糊时序中以t为参考时刻向后推移i期

豹模糊自变量，利用式(4)提取各个接口时序信号的特征

k=警× 器× 铧

一30l—

(9)

甄刚=盟掣“(小A幺(4)

式中，G代表第j个特征因素的周期顼，九代表第i个特征困

式中，o× f)代表模糊操作矩阵，c(t一1)代表，t一1对刻的模

万方数据

素的随机项。

假设，∥(t)代表多重潜周期模型的多重潜周期函数，g

(14)

蝴=筹急∥’

代表潜周期角频率数量，∞，代表第，个角频率，口。代表多重潜

周期模型的第i个特征因素的第j个角频率对应的幅值，则利

用式(10)建立接口时序信号特征因素多重潜周期多元自回

归模型

仿真证明

为了证明提出的基于混沌的工业控制中接口处理器时

序匹配方法有效性，需要进行一次实验。利用ISE搭建工业

控制中接口处理器时序匹配的仿真平台。实验数据来源于

Xilinx公司开发的SDF文件的时序匹配记录。

(10)

日：鱼堕堕型登

Ⅱi

Y。r枷

4．1不同方法分析有效性对比

综上所述可以说明，在对工业控制中接口处理器时序匹

配过程中．通过建立启发式规则、模糊变量模糊集合和隶属

度函数，对历史接口时序信号进行模糊化，确定不同接口时

序特征结构，建立接口时序信号特征因素多重潜周期多元自

回归模型，为实现对工业控制中接口处理器时序优化分析奠

定了基础。

分别利用所提基于混沌方法和文献[9]所提基于聚类分

析方法进行工业控制中接口处理器时序匹配实验。对比2

种不同方法，进行工业控制中各个接口时序信号匹配的均方

根误差、拟合优度对比。结果见图1和图2。

3．2

基于混沌理论重构的接口处理器时序匹配

在对工业控制中接口处理器时序匹配过程中，以3．1节

获取的接口时序信号特征因素多重港恩期多元自回归模型

H(”’为依据，融合于混沌理论给出工业控制中接口时序发射

信号，通过提取嵌入维数与Lyapunov系数建立工业控制各个

接口信号的特征空间，设计向量机分类器，利用该分类器，完

成对工业控制中接口处理器时序匹配。具体的步骤如下详

述：

鋈避8如鞯

接口数量，个

假设，m。代表嵌入维数，茗‘，’代表工业控制接口时序发

射信号序列，zit代表采样时间最大间隔，则以3．1节获取的

图1 不同方法时序信号拟合优度对比

日(”’为依据，利用式(11)融合于混沌理论计算出z(p’代表工

业控制接口时序发射信号序列

)

～目，

∥)-A羔t朵H

述

j||Ij

咄

掣

极

式中，石詹。代表发射信号的延迟时问。

轷

舸

茸

假设，峨i。代表嵌入维数的寻优范围，R：代表重构相空

间存在的相点数量，则利用式(12)通过提取嵌入维数与

Lyapunov系数建立工业控制各个接口信号的特征空间

(12)

接口数量／个

m)=坠鼍等

图2不同方法信号匹配均方根误差对比

式中，d(m。)代表关联积分，D一和D。分别代表两个相点

问的最大距离和最小距离。

假设，d(m)代表关联维数估计值，A”代表距离分离的指

从图1和图2中可以分析得出，利用所提方法进行工业

数增长率，l”(￡)代表相点X(t：)和X(t：)”的距离，砂(扎，z)

控制中接口处理器时序匹配的有效性要高于文献[9]方法进

行工业控制中接口处理器时序匹配的有效性，这主要是因为

代表核函数。则利用式(13)设计向量机分类器

在利用所提方法进行工业控制中接口处理器时序匹配时。在

模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量模糊集合

和隶属度函数，对历史接口时序信号进行模糊化，确定不同

接口时序特征结构，建立接口时序信号特征因素多重潜周期

多元自回归模型，从而保障了所提方法进行工业控制中接口

处理器时序匹配的有效性。

5忡=等警。揣(酬眺n

(13)

式中，X。(z，)代表初始相点，髫：代表分类指数增长率。

假设，z：代表支持向量机般代表输入向量，则利用式

(14)完成对工业控制中接口处理器时序匹配

．．．——302．．．——

万方数据

4．2不同方法分析正确率对比

完成对工业控制中接口处理器时序匹配，极大的提升了所提

方法进行工业控制中接口处理器时序匹配的整体优越性。

分别利用所提基于混沌方法和文献[9]所提基于聚类分

析方法进行工业控制中接121处理器时序匹配实验。

对比2种不同方法求取实验接13信号的速率以及关联

度，对比结果见图3和图4。

仿真证明，所提方法分析精度高，可以为保障工业控制

运行质量提供有力的依据。

5结束语

针对采用当前方法进行时序匹配时，无法提取系统外围

接口的时序特征空间，存在接口时序不匹配的问题。提出基

于混沌的接口处理器时序匹配方法。仿真证明，所提方法分

析精度高，可以为保障工业控制设计质量提供有力的依据。

摹

型

盛

牛K

甚

糍

心

也

参考文献：

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李宏升．基于活性因子激励的仓储系统温湿度监测方法[J]．

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接口数量／个

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瞅

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[10]李敏．改进数据可靠度算法在嵌入式系统中的应用[J]．计

算机仿真，2016，33(6)：282—285．

从图3和图4中可以分析说明，利用所提方法进行工业

控制中接口处理器时序匹配的整体优越性要优于文献[9]方

法进行工业控制中接口处理器时序匹配的整体优越性，这主

要是因为在利用所提方法进行工业控制中接口处理器时序

匹配时，融合于混沌理论重构了嵌入式各个接口发射信号的

相空间。通过提取嵌入维数与Lyapunov系数建立工业控制各

个接口信号的特征空间，设计向量机分类器，利用该分类器

[作者简介]

朱敦忠(1984一)，男(汉族)，广西贺州人，讲师，研

究方向：嵌入式、EDA技术。

鳓

----——303----——

万方数据

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