一种三维反向离散数据的获取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种三维反向离散数据的获取方法及系统。以解决针对某些控制对象，三维反向离散数据获取过程复杂、计算量大，无法快速得到的问题。方法包括：获取控制对象的三维正向离散数据，并导入MATLAB/2‑D lookup table模块；搭建stateflow流程图；输入x

【技术实现步骤摘要】
一种三维反向离散数据的获取方法及系统
本专利技术涉及一种三维反向离散数据的获取方法及系统。
技术介绍
在实际工程应用或科学实验中，存在一类控制对象，其输出主要与两个输入因素相关，用函数的形式可以记为：Z＝f(X，Y)，其中X、Y为控制对象的输入，属于自变量，Z为控制对象的输出，属于因变量，且控制对象存在以下特性：变量X一定时，因变量Z随自变量Y的单调变化而单调变化，将其输出特性绘制为曲线时，曲线之间无交叉。实际应用时，通常是已知变量X，需要控制变量Y去得到所需要的输出Z，相当于需要明确函数Y＝g(X，Z)。实际中，Z＝f(X，Y)的函数关系式难以明确表示，无法直接求得函数Y＝g(X，Z)。对控制对象进行测试时，输入多组数据(x′i，y′j)，(i＝1，2，...m；j＝1，2，...n)，可以分别得到相应的z′ij，这些数据中的x′i、z′ij无法完全覆盖所有应用场景，因此无法直接应用。若要进行实际应用，需要对测得的多组(x′i，y′j)对应的z′ij进行处理，估计其余未知的数据，近似得到任意x、z所对应的y。这类问题相当于已知三维正向离散数据，计算任意三维反向离散数据，目前这方面相关研究较少，解决方法主要有拟合和插值两种，若采用曲面拟合，即依据测试得到的多组(x′i，y′j)对应的z′ij建立曲面模型函数Y＝g(X，Z)，函数关系复杂且计算量大，不利于应用。传统插值法是根据当前已知点确定一个函数，函数严格满足所有已知点，再以此函数求得未知点的值。但是针对上述控制对象对应的函数形式的应用，还未见报道。
技术实现思路
针对一类控制对象，其输出与两个输入量相关，且满足以下特性：其中一个输入量不变时，输出随另一个输入量单调变化。对该类控制对象，通过实验可以直接得到多组三维正向离散数据，但在应用时需要其任意三维反向离散数据，而当前三维反向离散数据获取过程复杂、计算量大，无法快速得到。因此本专利技术的目的是：基于传统插值法提供一种在MATLAB/Simulink环境下简单快速易实现的计算三维反向离散数据的方法。以解决上述控制对象，三维反向离散数据获取过程复杂、计算量大，无法快速得到的问题。由于三个变量之间无明确的函数关系，因此通过三维正向离散数据计算其三维反向离散数据时，正向数据中不包含的点只能近似估算。因为正向数据存在以下特征：其中一个自变量一定时，因变量随另一个自变量单调变化，将三维正向离散数据绘制为二维曲线时，曲线之间无交叉，所以，采用线性插值法求未知节点对应的输出时，依然可以满足控制对象的特性。本专利技术的技术方案是：一种三维离散数据反向数据的获取方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：步骤1、获取控制对象的三维正向离散数据，并导入MATLAB/2-Dlookuptable模块；步骤2、搭建stateflow流程图；确定三维反向离散数据中变量Z的期望值zj和当前迭代值zP为stateflow流程图的输入，设置两者偏差小于阈值Δzmax时，状态量U置1，否则置0。Δzmax为可允许的变量Z的偏差，根据实际需要设置。步骤3、输入xi和yP；将xi和yP输入步骤1的MATLAB/2-Dlookuptable模块，得到当前线性插值结果zP。由于正向数据表中各个节点间隔相差不大，可以认为当前yP为xi和zP对应的Y值。其中，xi为三维反向离散数据中变量X的离散节点之一，xi初始值为xi(0)，yP为三维反向离散数据中待计算的变量Y的迭代值，yP初始值为yP(0)。xi(0)、yP(0)可根据实际需要设置。步骤4、利用stateflow流程图判断zj与zP；在stateflow流程图中判断|zj-zP|是否满足|zj-zP|＜Δzmax；其中，zj为三维反向离散数据中变量Z的期望值，zj初始值为zj(0)，zj(0)可根据实际需要设置。若满足，则U＝1，表明当前zP非常接近期望的zj值，可以认为当前yP为xi和zj对应的yij，单次求yij迭代完成，进入步骤6。若不满足，则U＝0，表明当前zP与期望的zj相差较大，进入步骤5，对yP迭代；步骤5、yP迭代；令yP(k+1)＝yP(k)+Δy；重复步骤3与步骤4；其中，k为迭代次数，k初始值为0；Δy为迭代步长，Δy可任意设置。步骤6、保存当前xi、zj、yP。步骤7、zj迭代；判断当前zj是否满足zj＜zmax；zmax一般为三维正向离散数据中z′ij的最大值，超过最大值时，相当于外插，插值结果可能与实际偏差较大。若满足，对zj进行迭代，令yP＝yP(0)，zj(l+1)＝zj(l)+Δz，xi保持不变，重复第3、4、5、6步，计算xi与不同zj所对应的yij值；其中，l为迭代次数，l初始值为0；Δz为迭代步长，Δz可任意设置。若不满足，进入步骤8。步骤8、xi迭代；令zj＝zj(0)，yP＝yP(0)，xi(m+1)＝xi(m)+Δx，其中，m为迭代次数，m初始值为0；Δx为迭代步长，根据需要设置。判断xi(m+1)是否满足xi(m+1)≤xmax；其中，xmax一般为三维正向离散数据中x′i的最大值。若满足，则进入步骤9。若不满足，进入步骤10。步骤9、重复步骤3、4、5、6、7、8；计算其他xi与不同zj所对应的yij值。步骤10、迭代结束，至此，已得到三维正向离散数据数值范围内，任意xi和zj所对应的yij，计算完成。进一步地，步骤1具体包括：步骤1.1、对控制对象进行实验测试，输入多组数据(x′i，y′j)，(i＝1，2，...m；j＝1，2，...n)，分别得到相应的z′ij，获取控制对象的三维正向离散数据；变量X、Y各相邻节点的间隔不能过大，否则采用线性插值时误差过大没有应用价值。步骤1.2、在MATLAB/2-Dlookuptable模块导入步骤1.1获取的三维正向离散数据，Breakpoints的行和列分别由变量X，Y各个离散节点{x′1；x′2；x′3；...x′m}、{y′1；y′2；y′3；...y′n}递增排列组成；Tabledata由每一组x′i和y′j对应的值z′ij依次组成。本专利技术还提供一种三维反向离散数据的获取系统，包括处理器及存储器，其特殊之处在于：所述存储器中存储计算机程序，计算机程序在处理器中运行时，执行三维反向离散数据的获取方法。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其特殊之处在于：储存有计算机程序，计算机程序被执行时实现三维反向离散数据的获取的方法。本专利技术的有益效果是：只需在Matlab/Simulink中按照本专利技术所述步骤搭建模型，导入三维正向离散数据，运行模型即可快速得到任意所需的三维反向离散数据。该方法省去了传统曲面拟合所需要的曲面建模、评价拟合效果、选择最优模型等步骤，该方法实现简单、计算速度极快且占用计算机空间小，而且可以通过调节迭代步长改变三维反向离散数据的节点间隔，得到任意离散节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维反向离散数据的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、获取控制对象的三维正向离散数据，并导入MATLAB/2-D lookup table模块；/n步骤2、搭建stateflow流程图；/n确定三维反向离散数据中变量Z的期望值z

【技术特征摘要】
1.一种三维反向离散数据的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取控制对象的三维正向离散数据，并导入MATLAB/2-Dlookuptable模块；
步骤2、搭建stateflow流程图；
确定三维反向离散数据中变量Z的期望值zj和当前迭代值zP为stateflow流程图的输入，设置zj和zP偏差小于阈值Δzmax时，状态量U置1，否则置0；
步骤3、输入xi和yP；
将xi和yP输入步骤1的MATLAB/2-Dlookuptable模块，得到当前线性插值结果zP；其中，xi为三维反向离散数据中变量X的离散节点之一，xi初始值为xi(0)，yP为三维反向离散数据中待计算的变量Y的迭代值，yP初始值为yP(0)；
步骤4、利用stateflow流程图判断zj与zP；
在stateflow流程图中判断|zj-zP|是否满足|zj-zP|＜Δzmax；其中，zj为三维反向离散数据中变量Z的期望值，zj初始值为zj(0)；Δzmax为可允许的变量Z的偏差；
若满足，则U＝1，认为当前yP为xi和zj对应的yij，单次求yij迭代完成，进入步骤6；
若不满足，则U＝0，表明当前zP与期望的zj相差较大，进入步骤5，对yP迭代；
步骤5、yP迭代；
令yP(k+1)＝yP(k)+Δy；重复步骤3与步骤4；其中，k为迭代次数，k初始值为0；Δy为迭代步长；
步骤6、保存当前xi、zj、yP；
步骤7、zj迭代；
判断当前zj是否满足zj＜zmax；zmax为三维正向离散数据中z′ij的最大值；
若满足，对zj进行迭代，令yP＝yP(0)，zj(l+1)＝zj(l)+Δz，xi保持不变，重复步骤3、4、5、6，计算xi与不同z...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈双双，严鉴铂，刘义，白蒲江，
申请(专利权)人：陕西法士特齿轮有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61