开放式机器人控制器的电机控制方法

专利名称：开放式机器人控制器的电机控制方法
技术领域：
本发明属于计算机应用技术领域，特别涉及开放式结构机器人控制器的电机控制方法。
开放式机器人控制器实现的核心问题是电机的控制问题。因为所有的信号采集和信号处理的最终目标都归结到对于电机的控制上。所以电机的控制是开放式控制器实现的核心。为了正确实现开放式机器人控制器中电机的控制，需要在一定的现场总线标准的基础之上，正确地实现电机控制过程。为了正确完成开放式机器人控制器的电机控制，需要对控制过程进行建模和模型分析，以保证这种实时控制过程的正确性。
开放式控制器电机控制的已有方法是采用系统结构框图和程序流程图的实现方法。这种方法首先将电机控制过程中的各个环节用图形化的形式描述出来。而后，用所描述的电机控制流程来实现对于电机的控制。这种描述方法具有清晰直观，易于理解，控制流程与系统实现相互对应等优点。
然而在实际应用中，已有的方法也存在如下几个方面的不足。首先，采用这种方法尽管可以清晰的描述电机控制系统的组成和连接关系，但不能描述电机控制系统中各个组成部分的行为，更不能用它来分析整个电机控制系统的状态变化。其次，这种方法并不能支持电机控制软件开发实现的全过程。最后，电机控制软件的程序组成框图缺乏与现代组态控制软件中对象组件(面向对象思想实现的控制类)的对应关系，缺乏对于开放性特征的有力支持。
本发明提出的一种开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，主要包括以下步骤1)根据应用的需求，建立开放式机器人控制器的电机控制的面向对象时间分层Petri网(TOPN)模型；2)根据所说的TOPN模型中各个对象的时间约束条件，采用整数线性规划的方法计算出该模型的整体时间约束条件，并将各个对象的时间约束条件转化成相对于整个TOPN模型被执行时的相对时间约束条件；3)构建TOPN模型的状态变化图，以检查分析TOPN模型中是否存在设计上的逻辑错误，如死锁、饿死等情况；4)在保持各种类型的时间约束条件的情况下，利用Petri网的推导规则，将TOPN模型中所有的对象推导变换成时间Petri网的形式；5)应用时间Petri网的推理方法和定理来判断模型中对象行为的一致性，如果模型中对象行为是一致的，那么TOPN模型在时序逻辑的设计上是正确，则使用该模型可以实现对于电机的正确控制；如果是不一致的，那么TOPN模型的各类的时间约束条件是需要根据应用的环境，加以相应地修正。
本发明建立的面向对象时间分层Petri网(TOPN)模型由对象标识位置(OIP)、内部对象网络(ION)、时间约束条件和数据字典(DD)4个部分组成。与已有的分层面向对象Petri网(HOONet)相比，其不同之处是TOPN中增设了时间约束条件这一部分。该时间约束条件包括TOPN模型的整体时间约束条件SI和内部对象网络ION中的各个对象的时间约束条件。SI是由内部对象网络ION中的所有对象的时间约束条件计算得到的。其中各种对象对应于电机控制过程的各种功能模块。
本发明的技术效果本发明中所建立的基于面向对象分层时间Petri网(TOPN)的电机控制方法，与已有的流程框图结构的电机控制方法相比具有如下的特点。首先，它可以在清晰描述控制流程组成结构的基础上，描述控制流程中的各个组成部分的行为，从而实现对电机控制过程的状态分析。其次，这种方法支持电机控制的全过程。最后，由于TOPN支持面向对象的概念，所以TOPN电机控制方法中的各个模块也对应于现代组态控制软件中的各个控制组件(控制对象类)，所以用它实现的电机控制方法可以很好地与软件的具体实现相互对应。
表1中对TOPN方法与传统的流程框图方法在实现电机的控制上进行了对比。
表1两种不同方法的对比


从表1的分析比较结果中可以看出，与已有的流程框图的控制方法相比，本发明在对开放式控制器电机控制软件进行建模与分析方面具有一定的优势。
本发明中开放式机器人控制器电机控制方法是基于已有的分层面向对象Petri网(HOONet)而提出的。与传统的形式化方法相比，这种方法在理论上也具有一定的优势。它支持所有面向对象的概念；TOPN中时间知识的表示与推理，支持对于电机控制过程中时间相关行为的描述和分析；而Petri网推导规则的应用，则可以将TOPN形式的系统模型在保持时间属性的情况下变换成时间Petri网(TPN)形式，从而利用TPN推理方法和定理进行深入地分析；而基于整数线性规划的最差执行时间(WCET)分析方法，可以在控制过程的建模阶段根据模型组成结构的变化及时更新系统模型的时间约束条件。这种对于开放式机器人控制器电机控制过程的建模和分析，可以有力地支持整个开放式系统的功能和性能分析，从而有效地减少系统的开发成本。
图2为本发明方法的TOPN模型图。
图3为本发明方法的状态变化图。
图4为本发明方法中推导后的TOPN模型图。
4)在保持各种类型的时间约束条件的情况下，利用Petri网的推导规则，将TOPN模型中所有的对象推导变换成时间Petri网的形式；5)应用时间Petri网的推理方法和定理来判断模型中对象行为的一致性，如果模型中对象行为是一致的，那么TOPN模型在时序逻辑的设计上是正确，则使用该模型可以实现对于电机的正确控制；如果是不一致的，那么TOPN模型的各类的时间约束条件是需要根据应用的环境，加以相应地修正。
下面详细说明本方法中的各个步骤的实施例。
步骤1)中建立的TOPN模型如图2所示，主要包括四个部分对象标识位置(SerDrv)，内部对象网络(ION)，由整体时间约束条件(SI)和对象时间约束条件组成的时间约束条件和数据字典(DD)。其中，对象标识位置SerDrv用以表示整个电机控制过程的起始和结束位置，内部对象网络(ION)用于描述电机控制具体过程。整体时间约束条件，用以表示整个电机控制TOPN模型的时间约束条件。对象时间约束条件用于描述控制过程中各自对象的时间约束条件。数据字典则用以描述内部对象网络中对象的相关变量的定义。
在TOPN模型中，对象标识位置SerDrv指明了电机控制过程中每一个循环周期的起始和结束位置。
内部对象网ION由6个变迁和4个位置所组成的10个对象，其中包括4个通讯变迁t2、t3、t4、t6，1个抽象变迁t5，1个普通变迁t1，1个抽象位置P4和3个普通位置P1、P2、P3。抽象位置P4代表了电机驱动硬件卡上的双端口存储器(DPR)，它本身是一个TOPN对象，它包括对于物理存储器的读写操作。通讯变迁t2、t6和通讯变迁t3、t4分别代表了对电机驱动卡上双端口存储器的读操作和写操作。抽象变迁t5代表了电机控制参数的处理过程，在每一个控制循环周期中，它将产生新的控制参数。在TOPN模型中，普通位置P1、P2、P3代表了变迁t2、t5、t6的执行条件；而抽象位置P4代表了变迁t4和t3的执行条件。附带在各个变迁和抽象位置上的时间区间代表了各自的时间约束条件[α，β]。其中，β、α是时间区间的上、下限。
而整体时间约束条件SI是利用整数线性规划的方法，由各个对象的时间约束条件而计算得到的。具体的计算过程将在上述步骤2)中完成。
数据字典如表2所示。它包括如下三个方面的定义内容TOPN模型中的变量、变量类型和函数。数据字典中的具体定义内容是用改进的着色Petri网标记语言来描述的。在数据字典的具体定义中包括变量类型(C)，两个布尔变量(CW)和(CP)，一个时间变量(Time)，三个函数为双端口存储器写函数(WriteDPR)(代表变迁t2或t6)，双端口存储器读函数(ReadDPR)(代表变迁t3或t4)和位置标记函数(Mark)。首先数据字典中的变量定义如下，布尔变量(CW)指明了数据是否已经被写入到DPR中。布尔变量(CP)指明数据是否已经被处理过。时间变量(Time)记录了当前的相对时间。在变量前的标记(+)代表了该变量是全局变量。其次，变量类型定义如下，变量类型(C)被定义成一种复杂类型，它代表了对变迁执行条件的一种抽象描述。最后，函数的定义如下。函数(WriteDPR和ReadDPR)定义(行为描述)对应于图2中通讯变迁(t2，t6和t3，t4)的后续条件。在数据写入DPR之后，布尔变量(CW)将被刷新，并且设置为“T”(真)。并且后续位置将被赋予相应的标记。另一方面，在数据从DPR中读出之后，它将被设置成“F”(假)。在数据处理之后的DPR读取函数中，布尔变量(CP)将被设置成“F”(假)。相反在数据处理之前的DPR读取函数中，它将被设置为“T”(真)。Mark是一个标记分布函数，它通过设定一个变迁执行后，各个位置上的标记，来表示新的变迁执行条件。
表2数据字典DD的定义

步骤2)中计算TOPN模型的整体时间约束条件SI的具体方法为采用整数线性规划的方法来获得电机控制TOPN模型的执行时间约束条件，线性规划的目标函数定义如公式(1)所示Z=Σj=1,tj∈pathi|pathi,X|fjTItj---(1)]]>在公式(1)中，Z是TOPN模型中某一条执行路径的执行时间；tj是路径pathi上的一个变迁；fj是变迁tj在路径pathi上的执行次数(频率)；而TItj是变迁tj的执行时间。
由于需要计算TOPN模型整体时间约束条件，所以在计算中使用了两次线性规划来分别计算整体时间约束条件SI的上限(EFT)和下限(LFT)。计算区间上限(EFT)和下限(LFT)的规划目标分别如公式(2)和(3)所示。
EFT＝min(Z)………………………………(2)
LFT＝max(Z)………………………………..(3)在上述规划目标中，各个变迁的执行次数是约束变量，而变迁的执行时间是常量。在公式(2)求解上限时，目标函数Z中各个变迁的执行时间将代入各自时间约束区间的下限值。以期望获得整个电机控制TOPN模型的最短执行时间。而在公式(3)求解下限时，目标函数Z中各个变迁的执行时间将代入各自时间约束区间的上限值。以期望获得电机控制TOPN模型最长的执行时间。
与一般计算机程序的最差情况下执行时间(WCET)的分析方法相同，上述整数线性规划中的约束条件将来自两个方面结构约束(来自TOPN模型的内部对象网络结构)和逻辑约束(来自TOPN模型的数据字典)。
本实施例通过分析图2中TOPN模型的连接关系和结构特点，可以得到它的结构约束如下单入口 f1＝1单出口 f7＝1连接关系f1＝f2分支关系f3＝f7+f4合并关系f2+f6＝f3通过分析开放式控制器电机驱动软件TOPN模型的数据字典和状态变化图，可知模型中变迁t4，t5和t6在每一次运行实例中将执行一次。所以图2中模型的逻辑约束如下f4＝f5＝f6＝1另外，由于每个变迁的执行次数要求非负，所以公式(2)和(3)所有约束变量都应满足如下约束条件fi≥0 i＝1，…，7如果在图2的电机控制TOPN模型中，每个变迁和抽象位置的时间约束条件是
，那么通过上述方法可以得到整体时间约束区间为
。获得了TOPN模型的整体性能，可知所设计的软件系统满足控制环境下对于系统500个执行时间单位的要求。
同时相对于图2整个模型的最初执行时间，可以转化所有变迁和抽象位置的相对时间约束条件。其转化结果如下[α1，β1]＝
，[α2，β2]＝
，[α4，β4]＝[100，150]，[α5，β5]＝[150，200]，[α6，β6]＝[200，250]，[α3，β3]＝[350，400]，[αp，βp]＝[50，100]∪[300，350]，SI＝
。
在上述步骤2)中完成了计算整体时间约束条件SI。由于系统的开放性，在开放式控制器电机控制模块中，不同的对象行为可以根据应用的变化进行更新的。例如抽象变迁t5(对应于电机的控制数据处理模块)是可以根据不同的应用需要进行更新的，以采用不同的电机控制算法。相应地，TOPN模型中的抽象变迁t5的时间约束条件也是在变化的。所以如何从图2中TOPN模型的各个对象的时间约束条件，来获得整体时间约束条件，即电机控制的一个循环周期的长度，对于获得模型整体的时间约束条件具有重要的意义。
步骤3)构建电机控制TOPN模型的状态变化图在建立TOPN模型的基础上，为了对系统模型的可达性进行分析，需要根据Petri网的使能和触发规则，构建TOPN模型的状态变化图。与图2相对应的开放式机器人控制器电机控制TOPN模型状态变化图的实施例如图3所示。图3描述了模型从初始状态到最终所有功能执行完毕时，所有的状态变化序列。
状态变化图的根节点是初始状态1，此时对象标识位置被标记。它的初始标记分布为M1，时间约束条件为
。初始状态下的执行路径为{OIP}。如果在初始状态1中TOPN模型的对象标识位置满足执行条件，所以变迁t1准备执行。变迁时间约束条件，此时变迁t1被执行，得到新的状态2。初始状态1和状态2之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t1，并标出执行变迁t1时所消耗的时间范围θ。在变迁t1执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M2。
在状态2中，新的标记分布为M2，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1}。由于状态2满足变迁t2的执行条件，所以变迁t2将被执行，并得到新的状态3。状态2和状态3之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t2，并标出执行变迁t2时所消耗的时间范围θ。在变迁t2执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M3。
在状态3中，新的标记分布为M3，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2}。由于状态3满足抽象位置P4的执行条件，所以抽象位置P4将被执行，并得到新的状态4。状态3和状态4之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的抽象位置P4，并标出执行抽象位置P4时所消耗的时间范围θ。在抽象位置P4执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M4。
在状态4中，新的标记分布为M4，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4}。由于状态4满足变迁t4的执行条件，所以变迁t4将被执行，并得到新的状态5。状态4和状态5之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t4，并标出执行变迁t4时所消耗的时间范围θ。在变迁t4执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M5。
在状态5中，新的标记分布为M5，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4，t4}。由于状态5满足变迁t5的执行条件，所以变迁t5将被执行，并得到新的状态6。状态5和状态6之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t5，并标出执行变迁t5时所消耗的时间范围θ。在变迁t5执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M6。
在状态6中，新的标记分布为M6，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4，t4，t5}。由于状态6满足变迁t6的执行条件，所以变迁t6将被执行，并得到新的状态7。状态6和状态7之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t6，并标出执行变迁t6时所消耗的时间范围θ。在变迁t6执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M7。
在状态7中，新的标记分布为M7，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4，t4，t5，t6}。由于状态7满足抽象位置P4的执行条件，所以抽象位置P4将被执行，并得到新的状态8。状态7和状态8之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的抽象位置P4，并标出执行抽象位置P4时所消耗的时间范围θ。在抽象位置P4执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M8。
在状态8中，新的标记分布为M8，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4，t4，t5，t6，P4}。由于状态8满足变迁t3的执行条件，所以变迁t3将被执行，并得到新的状态9。状态7和状态8之间通过有向弧相互连接，而且有向弧上标记了所执行的变迁t6，并标出执行变迁t6时所消耗的时间范围θ。在变迁t6执行之后，所有对象的相对时间约束条件将被转换，可以得到新的标记分布M8。
在状态9中，新的标记分布为M9，变迁的时间约束条件为
，执行路径更新为{OIP，t1，t2，P4，t4，t5，t6，P4，t3}。由于在状态9中，控制过程已经执行完毕，并回到初始状态。所以整个变化流程图中，状态9与初始状态1之间具有一条虚线弧表示整个电机控制过程执行完毕并回到了初始状态。
从图3的电机控制的状态变化图中，可以看出系统不存在死锁和饿死等设计上的逻辑错误，所以从控制过程设计的角度来讲，它不存在逻辑上的错误。
步骤4)将TOPN模型中所有的对象推导变换成时间Petri网的形式为了充分利用已有的时间Petri网(TPN)的时间推理方法和判定定理。本发明中首先利用已有的TPN和对象Petri网(OPN)的推导规则，在时间属性保持的情况下，对电机控制TOPN模型中所有的抽象变迁，通讯变迁和抽象位置进行变换，将电机控制TOPN模型变换成TPN的形式。当然用户也可以根据应用的需要变换相应的抽象变迁、通讯变迁和抽象位置。
开放式机器人控制器的电机控制TOPN模型推导后的结构实施例如图4所示。推导后的TOPN模型中包括7个变迁(t1，t2，t3，t4，t5，t6，tp)和5个位置(p1，p2，p3，p41，p42，p5)。与原有的TOPN模型相比，这7个变迁都是普通变迁，而5个位置都是普通位置，而且各个变迁所附带的时间区间代表了相应变迁的相对时间约束条件。所以它是一种TPN形式的Petri网结构。在具体的根据已有的Petri网的推导规则，可以将原来TOPN模型中的通讯变迁t2，t3，t4，t6和抽象变迁t5转化成一般变迁t2，t3，t4，t5，t6。而对于抽象位置，同样可以依据上述推导规则将它简化成一个普通变迁tp。上述变迁的时间约束条件就是原来TOPN模型中的时间约束条件。
在获得TPN形式的模型表示后，本发明中利用TPN的判定定理来判断TOPN模型的一致性。如果模型是一致的，那么TOPN模型在时序逻辑的设计上是正确，则TOPN模型可以应用于电机控制；如果是不一致的，那么TOPN模型的时间约束条件是需要根据应用的环境，加以相应地修正。在本实施例中利用TPN中的一致性判定定理，可以很容易得到如下结论开放式机器人控制器电机控制过程是一致的。从而不存在时序逻辑上不一致的情况，TOPN模型可以应用于开放式机器人控制器中的电机控制。
从上述对本发明方法的详细描述中可以看出，本发明中建立了开放式机器人控制器电机控制TOPN模型。同时利用整数线性规划的方法，对开放性特征的电机控制过程的整体时间约束条件进行计算，并获得整体的时间约束条件。在此模型的基础上，分析和构建了整个电机控制TOPN模型的状态变化图，通过状态变化图3可以看出系统不存在死锁、饿死等逻辑错误。同时，利用已有的TPN和OPN的推导和扩展规则将TOPN模型变换成TPN形式，这种TPN形式可以利用已有的TPN一致性判定定理来判断电机控制时序逻辑的一致性。经过分析，TOPN模型的时序逻辑是一致的。
权利要求
1.一种开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，主要包括以下步骤1)根据应用的需求，建立开放式机器人控制器的电机控制的面向对象时间分层佩里特网(TOPN)模型；2)根据所说的模型中各个对象的时间约束条件，采用整数线性规划的方法计算出该模型的整体时间约束条件，并将各个对象的时间约束条件转化成相对于整个模型被执行时的相对时间约束条件；3)构建TOPN模型的状态变化图，以分析的状态变化，并检查TOPN模型中是否存在设计上的逻辑错误；4)在保持各种类型的时间约束条件的情况下，利用佩里特网的推导规则，将TOPN模型中所有的对象推导变换成时间佩里特网的形式；5)应用时间佩里特网的推理方法和定理来判断模型中对象行为的一致性，如果模型中对象行为是一致的，那么TOPN模型在时序逻辑的设计上是正确，则使用该模型可以实现对于电机的正确控制；如果是不一致的，则TOPN模型的各类的时间约束条件根据应用的环境，加以相应地修正。
2.如权利要求1所述的开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，所说的面向对象时间分层佩里特网模型由对象标识位置、内部对象网络、时间约束条件和数据字典4个部分组成；该时间约束条件包括该模型的整体时间约束条件和内部对象网络中的各个对象的时间约束条件；该整体时间约束条件由内部对象网络中的所有对象的时间约束条件计算得到的，所说的各种对象对应于电机控制过程的各种功能模块。其中，对象标识位置用以表示整个电机控制过程的起始和结束位置；内部对象网络用于描述电机控制具体过程；整体时间约束条件，用以表示整个电机控制TOPN模型的时间约束条件；对象时间约束条件用于描述控制过程中各自对象的时间约束条件；数据字典则用以描述内部对象网络中对象的相关变量的定义。
3.如权利要求2所述的开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，所说的面向对象时间分层佩里特网模型的内部对象网由6个变迁和4个位置共10个对象所组成的，其中包括4个通讯变迁t2、t3、t4、t6，1个抽象变迁t5，1个普通变迁t1，1个抽象位置P4和3个普通位置P1、P2、P3；该抽象位置P4代表电机驱动硬件卡上的双端口存储器，包括对于物理存储器的读写操作；通讯变迁t2、t6和通讯变迁t3、t4分别代表对电机驱动卡上双端口存储器的读操作和写操作；抽象变迁t5代表电机控制参数的处理过程，在每一个控制循环周期中，它将产生新的控制参数；所说的普通位置P1、P2、P3代表变迁t2、t5、t6的执行条件；而抽象位置P4代表变迁t4和t3的执行条件；所说的各个变迁和抽象位置的时间约束条件为时间区间[α，β]，其中，β、α是时间区间的上、下限。
4.如权利要求3所述的开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，所说的面向对象时间分层佩里特网模型的数据字典包括变量类型(C)，两个布尔变量(CW和CP)，一个时间变量(Time)，三个函数双端口存储器写函数(WriteDPR)，双端口存储器读函数(ReadDPR)和位置标记函数(Mark)的定义内容；该布尔变量(CW)指出数据是否已经被写入到双端口存储器(DPR)中，该布尔变量(CP)指出数据是否已经被处理过；该时间变量(Time)记录当前的相对时间；该变量类型(C)代表对变迁执行条件的一种抽象描述；所说的函数(WriteDPR)和(ReadDPR)对应于所说的通讯变迁t2，t6和t3，t4的后续条件；在数据写入之后，布尔变量(CW)将被刷新，并且设置为真；并且后续位置将被赋予相应的标记；另一方面，在数据读出之后，它将被设置成假；在数据处理之后的DPR读函数(ReadDPR)中，布尔变量(CP)将被设置成假；相反在数据处理之前的DPR读函数(ReadDPR)中，它将被设置为真；所说的Mark函数，通过设定一个变迁执行后各个位置上的标记来表示新的变迁执行条件。
5.如权利要求1所述的开放式机器人控制器的电机控制方法，其特征在于，所说的步骤2)中计算TOPN模型的整体时间约束条件SI的具体方法为设线性规划的目标函数定义Z=Σj=1,tj∈pathi|pathi,X|fjTItj]]>在上述公式中，Z是TOPN模型中某一条执行路径的执行时间；tj是路径pathi上的一个变迁；fj是变迁tj在路径pathi上的执行次数；TItj是变迁tj的执行时间；采用了两次线性规划来分别计算整体时间约束条件SI的上限(EFT)和下限(LFT)的规划目标分别为EFT＝min(Z)；LFT＝max(Z)；在上述规划目标中，各个变迁的执行次数是约束变量，变迁的执行时间是常量；所述整数线性规划中的约束条件包括来自TOPN模型的内部对象网络结构的约束条件和来自TOPN模型的数据字典的逻辑约束条件。
全文摘要
本发明属于计算机应用技术领域，涉及开放式结构机器人控制器的电机控制方法。包括建立开放式机器人控制器的电机控制的(TOPN)模型；根据各个对象的时间约束条件，模型的整体时间约束条件，并将各个对象的时间约束条件转化成相对于整个模型被执行时的相对时间约束条件；构建TOPN模型的状态变化图，利用佩里特网的推导规则，将TOPN模型中所有的对象推导变换成时间佩里特网的形式；应用时间佩里特网的推理方法和定理来判断模型中对象行为的一致性，如果模型中对象行为是一致的，则使用该模型可以实现对于电机的正确控制。本发明可以提前发现电机控制中功能和性能上的不足，从而减小开放式机器人控制器系统的开发成本。
文档编号B25J13/00GK1432453SQ03104670
公开日2003年7月30日 申请日期2003年2月21日 优先权日2003年2月21日
发明者徐华, 贾培发, 杨泽红, 赵雁南, 王家廞, 曹亦明 申请人:清华大学