基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法与流程
本公开涉及发动机扭矩控制领域，尤其涉及一种基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法。
背景技术：
发动机-测功机组成的台架系统可用于测试发动机的动力性、经济性和排放性能，是发动机研发阶段非常重要的实验设备。在最常用的发动机控制扭矩、测功机控制转速模式中，测功机用于模拟发动机的负载，通过调节加载力矩使发动机转速快速稳定在目标转速值；发动机通过控制油门踏板实现输出扭矩跟随目标扭矩值，构成一个双输入双输出的耦合系统。日益严格的排放法规及etc、whtc、rde等瞬态循环测试的提出，给瞬态循环下发动机扭矩和测功机转速的控制算法设计提出了更高的要求。
目前发动机-测功机台架系统中，发动机扭矩控制存在如下两个主要问题：
1)瞬态循环下，发动机的扭矩跟踪效果不理想，存在超调和滞后。
2)更换发动机参数或配置后，重新调节pid控制参数时间较长，算法自适应能力较差。
为了改善瞬态控制效果，保证算法在被测发动机型号、配置或参数更换修改后，能快速控制好新的发动机进行实验，减少pid参数调节的时间，目前技术人员在控制算法的自学习能力与自适应能力的改进上还有更多的研发空间。
技术实现要素：
(一)要解决的技术问题
本公开提供了一种基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。
(二)技术方案
根据本公开的一个方面，提供了一种基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法，用于对由发动机和测功机构成的台架系统进行扭矩控制，其中台架系统中发动机与测功机通过连接轴连接，并通过连接轴上设置的传感器输出实际扭矩和实际转速至扭矩控制系统中，台架系统中还包括：台架控制上位机，其发送目标扭矩和目标转速至扭矩控制系统中；扭距控制系统包括：参数自学习工况设计单元，用于设计工况点和实验点；模型参数自学习单元，基于递推最小二乘法对动态前馈控制单元中的参数进行拟合和辨识；动态前馈控制单元，其采集发动机台架上位机输出的目标扭矩和目标转速，根据接收到的目标扭矩得到目标节气开度，进一步换算成目标油门开度，作为前馈控制量输入至发动机控制器；以及adrc反馈控制单元，其分别接收来自台架控制上位机发送的目标扭矩、扭矩传感器输出的实际扭矩和目标油门开度，基于发动机实际扭矩和目标扭矩的偏差，通过总扰动进行实时观测和补偿，得到油门开度反馈控制量，对油门开度前馈控制量进行补偿。
在本公开的一些实施例中，包括：节气门动态前馈控制量计算模块，其采集目标扭矩计算出目标节气门开度；以及节气门-油门非线性转换关系模块，其采集目标节气门开度，将目标节气门开度进一步换算成目标油门开度，作为前馈控制量输入至发动机控制器。
在本公开的一些实施例中，其节气门动态前馈控制量计算模块，包括：泵气损失扭矩计算模块和摩擦扭矩计算模块分别输出扭矩损失值，所述泵气损失扭矩和摩擦损失扭矩与目标扭矩求和后，输出目标指示扭矩；充气效率计算模块，输入基本参数，计算后输出目标进气压力；目标进气量计算模块，输入目标进气压力，计算后输出目标进气量；以及目标节气门开度计算模块，输入目标进气量，计算后输出目标节气门开度。
在本公开的一些实施例中，其adrc反馈控制单元还包括：发动机扭矩主动扰动观测器模块；其采集目标油门开度和发动机实际扭矩，对发动机扭矩和扰动进行实时估计并输出；以及油门开度反馈控制模块，其采集目标扭矩和扭矩估计值，输出油门开度反馈控制模块的油门开度反馈控制量，其将发动机扭矩主动扰动观测器模块输出的扰动估计值进行补偿后，输出油门开度反馈控制量。
一种基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制方法，其包括：步骤a：基于动态前馈控制单元的模型结构及所需辨识的参数，设计合理的参数自学习工况点及试验流程；步骤b：对动态前馈控制单元中的参数进行在线辨识；步骤c：利用动态前馈控制单元，采集发动机台架上位机输出的目标扭矩和目标转速，根据接收到的目标扭矩得到目标节气开度，进一步换算成油门开度前馈控制量，作为前馈控制量输入至发动机控制器；以及步骤d：利用adrc反馈控制单元，接收adrc反馈控制模块计算出的油门开度前馈控制量和实际扭矩，采用主动抗扰控制adrc方法计算得到油门开度反馈控制量，结合油门开度前馈控制量，输出目标油门开度，并采集目标油门开度下输出的实际扭矩和实际转速。
在本公开的一些实施例中，步骤a包括：子步骤a1：台架系统准备及设备调试单元；子步骤a2：执行摩擦扭矩计算模块和泵气损失扭矩计算模块的模型参数学习工况；子步骤a3：执行发动机状态判断；子步骤a4：发动机状态满足预设条件，执行油门空行程学习工况；发动机状态不满足预设条件，返回重新判断；子步骤a5：执行有效油门上限值学习工况；以及子步骤a6：执行发动机扭矩动态前馈模型参数学习工况。
在本公开的一些实施例中，，步骤b包括：子步骤b1：调整发动机和测功机至步骤a指定的模式和工况下，待转速和扭矩稳定后，采集发动机台架的相关参数；以及子步骤b2：基于子步骤b1采集的发动机台架的相关参数，采用最小二乘的方法对前馈模型中的参数进行拟合和辨识。
在本公开的一些实施例中，步骤c包括：子步骤c1：台架控制上位机输出测试工况循环的目标扭矩和目标转速；子步骤c2：根据子步骤c1输出的目标扭矩，通过节气门动态前馈控制量计算模块，输出目标节气门开度；以及子步骤c3：根据子步骤c2输出的目标节气门开度，通过节气门-油门非线性转换关系模块，输出油门开度，作为油门开度前馈控制量。
在本公开的一些实施例中，子步骤c2包括：子分步骤c2a：泵气损失扭矩计算模块输出泵气扭矩损失量，摩擦扭矩计算模块输出摩擦扭矩损失量，泵气扭矩损失量与摩擦扭矩损失量之和；子分步骤c2b：泵气扭矩损失量、摩擦扭矩损失量与目标扭矩之和，输出目标指示扭矩；子分步骤c2c：充气效率计算模块接收基本参数后，计算输出目标进气压力；子分步骤c2d：目标进气量计算模块接收目标进气压力后，计算输出目标进气量；以及子分步骤c2e：目标节气门开度计算模块接收目标进气量后，计算输出目标节气门开度。
在本公开的一些实施例中，所述步骤d还包括：子步骤d1：发动机扭矩主动扰动观测器模块输出扭矩估计值；子步骤d2：油门开度反馈控制模块采集目标扭矩和扭矩估计值，输出油门开度反馈控制模块的反馈控制量；子步骤d3：步骤d2输出的油门开度反馈控制模块的反馈控制量补偿步骤输出的扭矩估计值后，输出反馈控制量；以及子步骤d4：步骤d4输出的反馈控制量与前馈控制量之和，作为目标油门开度输出。
(三)有益效果
从上述技术方案可以看出，本公开基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法，至少具有以下有益效果其中之一：
(1)动态前馈控制单元和adrc反馈控制单元相结合的控制方法，动态前馈的引入，补偿了adrc性能受到带宽限制的问题，提高了瞬态响应速度。与传统的pid和静态map前馈相比，在控制算法的设计中引导发动机的动态行为，有利于改善目前扭矩控制算法存在的超调和滞后问题。
(2)用于发动机扭矩控制的动态前馈控制模型的参数可通过简单的递推最小二乘在线辨识。在更换发动机参数和配置后，基于本发明提出自学习工况即可对控制参数进行学习，能有效解决现有控制算法在发动机更换后自适应性差的问题。
(3)adrc反馈控制模块，将来自系统内外部的未知动态当作总扰动的一部分，利用扩张状态观测器进行在线观测和补偿，避免了常规控制方法中的复杂建模，也避免了模型精度不足(不确定性)给控制性能带来的负面影响。反馈控制中所需的关键信息仅仅是发动机从油门到扭矩的模型的阶次，无须精确的发动机扭矩模型，建模工作大大降低。
(4)本公开将所有的不确定性都视为扰动，根据输入和输出关系进行观测，鲁棒性强。仿真结果显示，一套控制参数即可在整个etc循环工况实现良好的控制效果。
附图说明
图1为本公开实施例发动机-测功机台架的结构组成的示意图。
图2为本公开实施例参数自学习工况流程图。
图3为本公开实施例用于模型参数辨识的工况分布示意图。
图4为本公开实施例基于动态前馈和adrc反馈的发动机台架扭矩控制系统框图。
图5为本公开实施例节气门动态前馈控制计算模块的结构框图。
图6为本公开节气门和油门非线性对应关系示意图。
具体实施方式
本公开提供了一种基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法，本公开提出主动扰动控制(activedisturbancerejectioncontrol，adrc)与动态前馈控制(dynamicfeedforwardcontrol，dff)相结合的发动机扭矩控制方法。一方面直接建立从控制目标(发动机输出扭矩)到控制输入(油门开度)的动态模型，并将该模型用于前馈控制的设计；另一方面，由于发动机是一个非常复杂的非线性系统，且发动机运行过程中会受到来自系统内外的多种不确定性扰动，仅仅依靠前馈很难得到较为理想的控制效果。因此，在前馈控制的基础上，为发动机扭矩控制设计了adrc反馈控制单元。adrc由p控制模块和扩张状态观测器((extendedstateobserver，eso)模块两部分组成。其中，扩张状态观测器基于输入和输出信息，可对系统的内外总扰动进行实时观测和补偿。采用这种基于总扰动的估计和补偿方法，不需要准确的发动机扭矩模型，仅需要大概估计其阶次即可，控制算法设计非常容易，且算法调参和鲁棒性强。将动态前馈控制模块和adrc反馈控制单元相结合用于发动机的扭矩控制，能有效改善瞬态扭矩控制性能，提高算法的自适应性能。
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
本公开某些实施例于后方将参照所附附图做更全面性地描述，其中一些但并非全部的实施例将被示出。实际上，本公开的各种实施例可以许多不同形式实现，而不应被解释为限于此数所阐述的实施例；相对地，提供这些实施例使得本公开满足适用的法律要求。
在本公开的第一个示例性实施例中，提供了一种扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统及其方法。
图1为本公开实施例发动机-测功机台架的结构组成的示意图。如图1所示，台架系统的结构包括：发动机和测功机通过连接轴连接，发动机还与发动机控制器连接，测功机还与测功机控制器连接，连接轴上还设有转速传感器和扭矩传感器，台架控制上位机输出目标扭矩和目标转速至扭矩控制系统，扭矩传感器和转速传感器采集的实际扭矩和实际转速输出至扭矩控制系统，扭矩控制系统可以输出油门开度等技术参数。
本公开中基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制方法，主要包括以下内容：
步骤a：基于动态前馈控制单元的模型结构及所需辨识的参数，设计合理的参数自学习工况点及试验流程。
图2为本公开实施例模型参数自学习模块工况流程图。如图2所示，
子步骤a1：台架系统准备及设备调试模块，用于准备发动机-测功机台架系统，包括传感器标定和can通讯测试等。
子步骤a2：执行摩擦扭矩计算模块和泵气损失扭矩计算模块的模型参数学习工况，用于辨识摩擦扭矩计算模块和泵气损失扭矩计算模块中的参数。具体算法如下：
本公开将发动机摩擦扭矩计算模块建模为
tf＝(c1+c2*n+c3*n2)(1)
本公开将发动机泵气损失扭矩计算模块建模为
tpump＝(b1*n+b2)*(pexh-pm)(2)
其中，tf为摩擦扭矩，tpump为泵气损失扭矩，n为发动机转速，pexh为排气压力，pm为进气压力，c1，c2，c3，b1，b2为待辨识的参数。
在台架系统中，通过测功机倒拖发动机，采集测功机扭矩、发动机转速、发动机进气压力和排气压力，通过最小二乘法即可对摩擦扭矩计算模块和泵气扭矩损失计算模块中的参数进行辨识。
子步骤a3：执行发动机状态判断。具体内容包括：
基于发动机机油温度和水温，(例如：发动机机油温度＞95°且水温＞90°)判断发动机是否处于热机状态，只有发动机暖机后才进行后续的参数自学习工况。
子步骤a4：发动机状态满足预设条件，执行油门空行程学习工况，用于获得发动机控制器ecu中因标定带来的油门空行程。
在校准油门机械空行程(油门机械空行程校准的方法不在此赘述)后，通过测功机将发动机转速稳定在怠速，按1％的步长缓慢增加油门，记录下发动机扭矩开始增加时的油门开度值α0，该值即为ecu标定带来的油门空行程。
子步骤a5：执行有效油门上限值学习工况。
测功机控制发动机转速稳定在50％rpm_max，将油门从100％开始按1％的步长缓慢减少，记录发动机扭矩开始降低时的油门开度αs，并将其作为因ecu标定带来的有效油门上限值。
子步骤a6：执行发动机扭矩动态前馈模型参数学习工况。
图3为本公开实施例用于模型参数辨识的工况分布示意图，调整发动机-测功机台架系统运行至如图3给出的自学习工况起始点，待转速扭矩稳定后，进行数据采集，然后调整至下一个自学习工况点，继续采集数据，直到11个学习工况点测试完成。本公开中，将发动机有效输出扭矩建模为：
充气效率可建模为：
其中，h1，r，γ，λ，ηivd分别为燃料低热值，气体常数，化学计量空燃比，过量空气系数，指示热效率和发动机排量，为了简化问题，本公开将其均视为已知常量。tm，te，pm分别进气温度，发动机有效扭矩，进气压力，可实时测量。tf和tpump已经在步骤2)辨识出。由此，得到了发动机的动态扭矩模型。
步骤b：对动态前馈控制单元中的参数进行在线辨识。步骤b具体包括以下子步骤：
子步骤b1：调整发动机和测功机至步骤a指定的模式和工况下，待转速和扭矩稳定后，采集发动机台架的相关参数。
子步骤b2：基于子步骤b1采集的发动机台架的相关参数，采用最小二乘的方法对前馈模型中的参数进行拟合和辨识。
本公开中用于发动机扭矩控制的动态前馈控制模型的参数可通过简单的递推最小二乘在线辨识。在更换发动机参数和配置后，基于本发明提出自学习工况即可对控制参数进行学习，能有效解决现有控制算法在发动机更换后自适应性差的问题。
图4为本公开实施例基于动态前馈和adrc反馈的发动机台架扭矩控制系统框图。如图4所示，
关于动态前馈控制的内容主要包括：
步骤c：利用动态前馈控制单元，采集发动机台架上位机输出的目标扭矩和目标转速，根据接收到的目标扭矩得到目标节气开度，进一步换算成油门开度前馈控制量，作为前馈控制量输入至发动机控制器。图5为本公开节气门动态前馈控制计算模块的结构框图，如图5所示，其还包括以下分步骤：
子步骤c1：台架控制上位机输出测试工况循环的目标扭矩和目标转速。
子步骤c2：根据子步骤c1输出的目标扭矩，通过节气门动态前馈控制量计算模块，输出目标节气门开度。步骤c2中还包括以下子分步骤，图3为本公开实施例节气门动态前馈控制计算模块的结构框图，如图3所示：
子分步骤c2a：泵气损失扭矩计算模块输出泵气扭矩损失量，摩擦扭矩计算模块输出摩擦扭矩损失量；
子分步骤c2b：泵气扭矩损失量、摩擦扭矩损失量与目标扭矩之和，输出目标指示扭矩；
子分步骤c2c：充气效率计算模块接收目标指示扭矩、发动机排量、进气温度等基本参数后，计算输出目标进气压力；
子分步骤c2d：目标进气量计算模块接收目标进气压力后，计算输出目标进气量；
子分步骤c2e：目标节气门开度计算模块接收目标进气量后，计算输出目标节气门开度。
以上步骤c2的子分步骤介绍完毕。
子步骤c3：根据子步骤c2输出的目标节气门开度，通过节气门-油门非线性转换关系模块，输出油门开度，作为油门开度前馈控制量。
以上步骤c的各子步骤介绍完毕。
关于adrc反馈控制的内容主要包括：
步骤d：利用adrc反馈控制单元，接收adrc反馈控制模块计算出的油门开度前馈控制量和实际扭矩，采用主动抗扰控制adrc方法计算得到油门开度反馈控制量，结合油门开度前馈控制量，输出目标油门开度，并采集所述目标油门开度下输出的实际扭矩和实际转速。步骤d还包括以下分步骤：
子步骤d1：发动机扭矩主动扰动观测器模块输出扭矩估计值；
子步骤d2：油门开度反馈控制模块采集目标扭矩和扭矩估计值，输出油门开度反馈控制模块的反馈控制量；
子步骤d3：步骤d2输出的油门开度反馈控制模块的反馈控制量补偿步骤输出的扭矩估计值后，输出反馈控制量
子步骤d4：步骤d4输出的反馈控制量与前馈控制量之和，作为目标油门开度输出。
动态前馈控制单元和adrc反馈控制单元相结合的控制方法，动态前馈的引入，补偿了adrc性能受到带宽限制的问题，提高了瞬态响应速度。与传统的pid和静态map前馈相比，在控制算法的设计中引导发动机的动态行为，有利于改善目前扭矩控制算法存在的超调和滞后问题。
以上步骤d的各子步骤介绍完毕，同时本公开提出的扭矩控制方法介绍完毕。
本公开基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统中主要包括以下内容：
参数自学习工况设计单元，用于设计工况点和实验点；
模型参数自学习单元，基于递推最小二乘法对动态前馈控制单元中的参数进行拟合和辨识；
动态前馈控制单元，采集发动机台架上位机输出的目标扭矩和目标转速，根据接收到的目标扭矩得到目标节气开度，进一步换算成目标油门开度，作为前馈控制量输入至发动机控制器；
其中动态前馈控制单元中还包括：
节气门动态前馈控制量计算模块，其采集目标扭矩输出目标节气门开度；这里节气门动态前馈控制量计算模块，还包括：
泵气损失扭矩计算模块和摩擦扭矩计算模块用以输出扭矩损失值，通过目标扭矩补偿后，输出目标指示扭矩。
充气效率计算模块，输入目标指示扭矩及发动机排量、进气温度等基本参数，计算后输出目标进气压力。
这里关于节气门态动态前馈控制量计算模块的具体设计内容包括：
控制算法从台架控制上位机得到目标扭矩后，基于采集的发动机机油温度、发动机转速、发动机进气压力和排气压力，可由公式(1)和(2)计算出此时的发动机摩擦损失扭矩和泵气损失扭矩。再由公式(3)和(4))可计算得到目标进气压力pm。由目标扭矩计算出目标进气压力后，可由速度密度法公式算出目标的进气流量。
当发动机处于稳态时，进入气缸的空气流量和通过节气门的空气流量相等。因此，可借用孔板流量方程得到目标的节气门开度。
其中，cd为节气门的流量系数，θ为节气门开度，ρ为空气密度，pa为节气门前压力。
目标进气量计算模块，输入目标进气压力，计算后输出目标进气量；
目标节气门开度计算模块，输入目标进气量，计算后输出目标节气门开度。
节气门-油门非线性转换关系模块，其采集目标节气门开度，将目标节气门开度进一步换算成目标油门开度，作为前馈控制量输入至发动机控制器。这里由于油门和节气门在大部分工况范围内成比例关系，比例系数随转速不同有略有改变。在本发明中，忽略该系数的变动，直接取50％rpm_max下的油门-节气门对应关系用于前馈模型。其中，油门和节气门的非线性对应关系如图6所示，图6为本发明的etc扭矩跟踪效果图。
adrc反馈控制单元，其分别接收来自台架控制上位机发送的目标扭矩、扭矩传感器输出的实际扭矩和目标油门开度，基于发动机实际扭矩和目标扭矩的偏差，通过总扰动进行实时观测和补偿，得到油门开度反馈控制量，对油门开度前馈控制量进行补偿。其中adrc反馈控制单元还包括：
发动机扭矩主动扰动观测器模块；其用于采集目标油门开度和发动机实际扭矩，对发动机扭矩和扰动进行实时估计并输出。具体设计内容如下：
该模块用于估计发动机的扭矩和系统内外的总扰动。将油门u和发动机扭矩te之间的动态关系视为含有总扰动f的一阶线性系统，将其表示成如下含有总扰动f的积分器形式：
式(7)中，f包括：外部随机干扰，以及其他所有未知动态，b0为物性系数。
依据式(7)，采用观测器的方法，对f进行在线估计。为此，我们首先将(7)转换为状态空间形式：
式(8)和式(9)中，x2＝f是一个扩张状态，h＝f，为一个未知状态，
式(10)中，l为待标定的观测器增益矩阵，
u0＝kp·(r-z1)(11)
式(11)中，r是目标值，kp是待标定的比例系数，kp＝ωc，z1是x1，即y的估计。称ωc为控制器带宽。
由于所采用的adrc控制方法中，将未知动态当作了总扰动的一部分，采用了eso的方法进行实时观测，因此无需精确的发动机扭矩模型，建模工作量大幅降低。同时，控制器的鲁棒性也大大增强，在实施例中的验证结果显示，一套控制参数即可在全工况实现良好的控制效果。
油门开度反馈控制模块，其用于采集目标扭矩和扭矩估计值，输出油门开度反馈控制模块的油门开度反馈控制量，由上述发动机扭矩主动扰动观测器的分析可知，当通过观测系统内外总扰动，并进行补偿后，系统成为一个纯积分环节。该模块就是为补偿后的系统设计的比例控制器，如式(11)所示。
将动态前馈控制量uff、p反馈控制量uo和扰动补偿量z2组成的油门反馈控制量ufb相加得到目标油门开度u，作为本发明控制算法的最终输出，发送给发动机控制器，实现扭矩的瞬态跟踪控制。
u＝uff+ufb；(12)
以上关于本公开基于扰动观测的自学习发动机扭矩控制系统介绍完毕。
当然，根据实际需要，本公开显示装置的制备方法还包含其他的工艺和步骤，由于同本公开的创新之处无关，此处不再赘述。
当然，上述硬件结构还应当包含电源模块(图未示)等功能模块，这些是本领域内的一般技术人员可以理解的，本领域内一般技术人员也可以根据功能的需要，添加相应的功能模块，在此不作赘述。
至此，本公开实施例介绍完毕。
至此，已经结合附图对本公开实施例进行了详细描述。需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换，例如：
依据以上描述，本领域技术人员应当对本公开map自学习和扰动补偿的扭矩控制系统及其方法有了清楚的认识。
还需要说明的是，实施例中提到的方向用语，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本公开的保护范围。贯穿附图，相同的元素由相同或相近的附图标记来表示。在可能导致对本公开的理解造成混淆时，将省略常规结构或构造。
并且图中各部件的形状和尺寸不反映真实大小和比例，而仅示意本公开实施例的内容。另外，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。
除非有所知名为相反之意，本说明书及所附权利要求中的数值参数是近似值，能够根据通过本公开的内容所得的所需特性改变。具体而言，所有使用于说明书及权利要求中表示组成的含量、反应条件等等的数字，应理解为在所有情况中是受到「约」的用语所修饰。一般情况下，其表达的含义是指包含由特定数量在一些实施例中±10％的变化、在一些实施例中±5％的变化、在一些实施例中±1％的变化、在一些实施例中±0.5％的变化。
再者，单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。
说明书与权利要求中所使用的序数例如“第一”、“第二”、“第三”等的用词，以修饰相应的元件，其本身并不意味着该元件有任何的序数，也不代表某一元件与另一元件的顺序、或是制造方法上的顺序，该些序数的使用仅用来使具有某命名的一元件得以和另一具有相同命名的元件能做出清楚区分。
此外，除非特别描述或必须依序发生的步骤，上述步骤的顺序并无限制于以上所列，且可根据所需设计而变化或重新安排。并且上述实施例可基于设计及可靠度的考虑，彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用，即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的启示一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本公开也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本公开的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本公开的最佳实施方式。
本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本公开实施例的相关设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。并且，在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个公开方面中的一个或多个，在上面对本公开的示例性实施例的描述中，本公开的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本公开要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，公开方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本公开的单独实施例。
以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
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