控制参数确定方法、装置、电子设备和存储介质与流程

控制参数确定方法、装置、电子设备和存储介质
【技术领域】
1.本技术涉及工业控制技术领域，尤其涉及一种控制参数确定方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.控制系统广泛应用于工业控制领域，可用于对被控制系统的运行参数进行控制，从而使被控制系统逐渐趋于稳定状态。对于控制系统而言，控制参数的设置在极大程度上影响着自身的工作效率。如果控制参数设置不合理，那么将会延长被控制系统达到稳定状态的用时，甚至无法使被控制系统达到稳定状态。
3.目前，常见的控制参数确定方法之一是试凑法，即，依次选取不同的控制参数进行试运行，直至得到满意的控制参数。但是，此种方法依赖于人工选取、试凑，执行效率较低；并且，由于需要对真实被控制系统进行试控制，因此容易对被控制系统造成损害。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种控制参数确定方法、装置、电子设备和存储介质，可在不损害真实被控制系统的基础上，自动确定最优控制参数，提高控制参数的确定效率。
5.第一方面，本技术实施例提供一种控制参数确定方法，包括：利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组；分别基于所述若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组；确定满足所述寻优算法的终止条件后，根据所述若干个评价参数组，从所述若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。
6.其中一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据被控制系统的第一运行过程，生成被控制系统模型；其中，所述第一运行过程是所述被控制系统在运行参数组处于上限时的运行过程。
7.其中一种可能的实现方式中，根据被控制系统的第一运行过程，生成被控制系统模型，包括：根据被控制系统的第一运行过程，确定所述被控制系统所对应的调节对象的状态变化曲线；根据所述调节对象的状态变化曲线，生成被控制系统模型。
8.其中一种可能的实现方式中，分别基于所述若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到所述模拟控制过程的若干个评价参数组，包括：分别基于所述若干个控制参数组，计算所述被控制系统模型的若干个运行参数组；令所述被控制系统模型分别基于所述若干个运行参数组模拟运行，得到模拟运行过程的若干个评价参数组。
9.其中一种可能的实现方式中，确定满足所述寻优算法的终止条件，包括：根据所述若干个控制参数组与先前n次选取的控制参数组之间的差值，确定满足所述寻优算法的终止条件，所述n为正整数。
10.其中一种可能的实现方式中，根据所述若干个控制参数组与先前n次选取的控制参数组之间的差值，确定满足所述寻优算法的终止条件，包括：分别计算所述若干个控制参数组的第一平均值、以及先前n次选取的控制参数组的第二平均值；所述第一平均值与第二
平均值之间的差值小于设定阈值，确定满足所述寻优算法的终止条件。
11.其中一种可能的实现方式中，所述评价参数组包括：所述被控制系统模型达到稳定状态的用时，和/或，所述被控制系统模型达到稳定状态后的波动系数；根据所述若干个评价参数组，从所述若干个控制参数组中确定出目标控制参数组，包括：将所述若干个控制参数组中，对应的所述用时和/或所述波动系数最小的一个确定为目标控制参数组。
12.其中一种可能的实现方式中，确定不满足所述寻优算法的终止条件，则所述方法还包括：继续利用所述寻优算法选取若干个新的控制参数组。
13.第二方面，本技术实施例提供一种控制参数确定装置，所述装置包括：选取模块，用于利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组；控制模块，用于分别基于所述若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组；执行模块，用于在判断模块确定满足所述寻优算法的终止条件后，根据所述若干个评价参数组，从所述若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。
14.其中一种可能的实现方式中，所述装置还包括生成模块，用于根据被控制系统的第一运行过程，生成被控制系统模型；其中，所述第一运行过程是所述被控制系统在运行参数组处于上限时的运行过程。
15.其中一种可能的实现方式中，生成模块具体用于，根据被控制系统的第一运行过程，确定所述被控制系统所对应的调节对象的状态变化曲线；根据所述调节对象的状态变化曲线，生成被控制系统模型。
16.其中一种可能的实现方式中，所述控制模块具体用于，分别基于所述若干个控制参数组，计算所述被控制系统模型的若干个运行参数组；令所述被控制系统模型分别基于所述若干个运行参数组模拟运行，得到模拟运行过程的若干个评价参数组。
17.其中一种可能的实现方式中，所述判断模块具体用于，根据所述若干个控制参数组与先前n次选取的控制参数组之间的差值，确定满足所述寻优算法的终止条件，所述n为正整数。
18.其中一种可能的实现方式中，所述判断模块具体用于，分别计算所述若干个控制参数组的第一平均值、以及先前n次选取的控制参数组的第二平均值；所述第一平均值与第二平均值之间的差值小于设定阈值，确定满足所述寻优算法的终止条件。
19.其中一种可能的实现方式中，所述状态评价参数包括：所述被控制系统模型达到稳定状态的用时，和/或，所述被控制系统模型达到稳定状态后的波动系数；所述执行模块具体用于，将所述若干个控制参数组中，对应的所述用时和/或所述波动系数最小的一个确定为目标控制参数组。
20.其中一种可能的实现方式中，所述判断模块确定不满足所述寻优算法的终止条件后，所述选取模块还用于，继续利用所述寻优算法选取若干个新的控制参数组。
21.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如第一方面所述的方法。
22.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述的方法。
23.本技术实施例中，首先，可利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组；然后，可分
别基于若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组；最后，确定满足寻优算法的终止条件后，可根据若干个评价参数组，从若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。从而，可在不损害真实被控制系统的基础上，自动确定最优控制参数，提高控制参数的确定效率。
【附图说明】
24.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
25.图1为本技术实施例提供的一种控制参数确定方法的流程图；
26.图2为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图；
27.图3为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图；
28.图4为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图；
29.图5为本技术实施例提供的一种房间温度的状态变化曲线示意图；
30.图6为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图；
31.图7为本技术实施例提供的一种控制参数确定装置的结构示意图；
32.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
【具体实施方式】
33.为了更好的理解本技术的技术方案，下面结合附图对本技术实施例进行详细描述。
34.应当明确，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
35.在本技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
36.本技术实施例提供的控制参数确定方法可用于，为控制系统自动确定最优控制参数，从而，控制系统可在最优控制参数下对被控制系统进行控制，以使得被控制系统尽快进入稳定状态。
37.其中，上述控制系统例如可以是比例积分微分(proportion integration differentiation，pid)控制系统、模糊控制系统等任意一种；上述被控制系统例如可以是压缩式制冷系统、车速控制系统等任意一种，本技术对此不做限制。
38.图1为本技术实施例提供的一种控制参数确定方法的流程图。如图1所示，上述控制参数确定方法可以包括：
39.步骤101，利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组。
40.本技术实施例中，可预先确定当前控制系统所对应的各个控制参数的取值区间。然后，可利用寻优算法，在预先确定的取值区间内选取若干个控制参数组。每个控制参数组中可包含控制系统在执行控制算法时所需的全部控制参数。需要说明的是，对于不同的控
制系统，执行控制算法所需的控制参数的数量和类型不同。例如，对于pid控制系统，其对应的控制参数包括3个，分别是比例系数、积分时间常数以及微分时间常数。
41.其中，上述寻优算法例如可以是粒子群优化(particle swarm optimization，pso)算法、遗传算法(genetic algorithm,ga)、随机森林(random forest，rf)算法等任意一种，本技术对此不做限制。
42.步骤102，分别基于若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组。
43.本技术实施例中，首先，可依次将各个控制参数组带入当前控制系统对应的控制算法，并基于控制算法计算被控制系统模型的运行参数组。根据被控制系统模型的不同，运行参数组包含的参数个数以及参数类型可以不同。例如，当被控制系统模型的执行器件为压缩机时，对应的运行参数组可以包括频率；当被控制系统模型的执行器件为阀门时，对应的运行参数组可以包括开度，等等。
44.仍以pid控制系统为例进行说明。pid控制系统所对应的控制算法为pid控制算法。因此，可依次将各个控制参数组带入pid控制算法，计算被控制系统模型的运行参数组。
45.然后，可令被控制系统模型分别基于若干个运行参数组模拟运行，得到若干个评价参数组。
46.具体的，可预先为被控制系统模型设置初始化参数。初始化参数例如可包括当前运行参数、当前状态参数以及目标状态参数等。然后，可依次将每个运行参数组输入被控制系统模型。以任意一个运行参数组为例，被控制系统模型可根据输入的运行参数组模拟运行，以使上述当前状态参数更新为目标状态参数，并在目标状态参数下达到稳定状态。在此过程中，可确定该运行参数组对应的评价参数组。评价参数组例如可以包括：被控制系统模型达到稳定状态的用时，和/或，被控制系统模型达到稳定状态后的波动系数等。
47.步骤103，确定满足寻优算法的终止条件后，根据若干个评价参数组，从若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。
48.本技术实施例中，上述步骤102执行完成之后，需要确定当前是否满足寻优算法的终止条件。
49.根据寻优算法的算法执行原理，第一次选取的若干个控制参数组的随机性最强，选择区间最大。第二次选取的若干个新的控制参数组是在第一次的基础上寻优选取，因此随机性降低，选择区间缩小。以此类推，当第n次选取新的控制参数组时，可以理解的，控制参数组的选择区间将在很大程度上缩小。当选择区间缩小至一个设定阈值时，认为达到了寻优算法的终止条件。其中，设定阈值的取值可根据实际需求自行设置。
50.基于上述说明，本技术实施例中，可根据本次选取的若干个控制参数组与先前选取的控制参数组之间的差值，确定是否满足寻优算法的终止条件。
51.具体的，可分别计算上述若干个控制参数组的第一平均值以及先前选取的控制参数组的第二平均值。如果第一平均值与第二平均值之间的差值小于设定阈值，那么，说明上述若干个控制参数组与先前选取的控制参数组位于一个足够小的区间内。此时，可确定满足寻优算法的终止条件。否则，可确定不满足寻优算法的终止条件。
52.其中，先前选取的控制参数组可以是先前n次选取的控制参数组。n的取值可以为任意正整数，例如10。
53.确定满足寻优算法的终止条件之后，可从若干个控制参数组中选取目标控制参数组。目标控制参数组即为当前控制系统的最优控制参数组。
54.具体的，可将若干个控制参数组中，对应的评价参数组最优的确定为目标控制参数组。评价参数组例如可包括：被控制系统模型达到稳定状态的用时，和/或，被控制系统模型达到稳定状态后的波动系数。评价参数组最优可以是，用时最少和/或波动系数最小。其中，波动系数例如可以是，被控制系统模型达到稳定状态后，在预设时间段内状态参数的方差。
55.上述技术方案中，通过在被控制系统模型上进行模拟控制，可以避免对真实被控制系统造成损害。并且，基于寻优算法确定控制参数，可以实现控制参数的自动寻优，提高控制参数的确定效率，同时对专家经验以及成功样本数据不存在依赖性。进一步的，上述方案可应用于任意一种控制系统，提升了控制参数确定方法的普适性。
56.图2为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图。如图2所示，上述控制参数确定方法可以包括：
57.步骤201，利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组。
58.步骤202，分别基于若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组。
59.步骤203，根据若干个控制参数组与先前n次选取的控制参数组之间的差值，确定是否满足寻优算法的终止条件。如果是，执行步骤204；否则，继续执行步骤201。
60.本技术实施例中，当不满足寻优算法的终止条件时，可继续选取若干个新的控制参数组。然后，可根据新的控制参数组重新执行上述方法流程，直至满足寻优算法的终止条件。
61.步骤204，根据若干个评价参数组，从若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。
62.上述技术方案中，可基于寻优算法自动选取最优控制参数，提高了控制参数的确定效率。并且，上述技术方案可自动判别寻优算法的终止条件，在满足终止条件之前，可循环执行本方法流程，有利于跳出局部最优解，得到全局最优的控制参数。
63.图3为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图。如图3所示，本技术实施例中，上述控制参数确定方法还可包括：
64.步骤100，根据被控制系统的第一运行过程，生成被控制系统模型。
65.首先，可根据被控制系统的第一运行过程，确定被控制系统所对应的调节对象的状态变化曲线。
66.本技术实施例中，第一运行过程指的是，被控制系统在运行参数组处于上限时的运行过程。
67.通常情况下，被控制系统开机后的初始运行阶段，可能会存在运行不平稳的情况。若在此时获取调节对象的状态变化曲线，则获取到的曲线难以说明系统在一般状态下的运行情况。
68.基于上述说明，本技术实施例可在被控制系统开机之后，先执行多次(例如3次)上下限交替运行流程，以使被控制系统进入一般运行状态。具体的，对于任意一次上下限交替运行流程，可先令被控制系统在运行参数组处于下限时进行试运行，直至被控制系统处于
稳定状态。然后，可再令被控制系统在运行参数组处于上限时进行试运行，直至被控制系统处于稳定状态。
69.其中，运行参数处于下限时，被控制系统的运行效率最低；反之，运行参数处于上限时，被控制系统的运行效率最高。被控制系统处于稳定状态指的是，被控制系统对应的调节对象的状态变化率小于设定阈值。例如，如果被控制系统为压缩式制冷系统，那么，压缩式制冷系统处于稳定状态指的是，房间温度变化率小于设定变化率阈值。
70.然后，可根据最后一次上下限交替运行流程中，运行参数组处于上限时的运行流程(即第一运行流程)，确定被控制系统所对应的调节对象的状态变化曲线。
71.具体的，可在第一运行过程中，按照设定时间间隔，采集被控制系统所对应的调节对象的状态参数。然后，可利用各次采集到的状态参数，生成调节对象的状态变化曲线。
72.最后，可根据调节对象的状态变化曲线，生成被控制系统模型。
73.具体的，可先对调节对象的状态变化曲线进行数据拟合，得到状态变化曲线所对应的指数函数。进而，可根据指数函数对被控制系统进行建模，得到被控制系统模型。
74.本技术另一实施例中，为方便理解，以一个具体的示例，对上述被控制系统模型的生成方法做进一步说明。
75.本技术实施例中，控制系统为pid控制系统，被控制系统为压缩式制冷系统。
76.图4为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图。如图4所示，本技术实施例提供的控制参数确定方法可以包括：
77.步骤401，根据压缩式制冷系统的第一运行过程，确定房间温度的状态变化曲线。
78.本技术实施例中，在第m次上下限交替运行过程中，可将压缩式制冷系统的压缩机频率设置为上限频率h
max
。
79.进而，在压缩机以上限频率h
max
运行过程中，可按照设定时间间隔采集房间温度，并计算房间温度变化率。
80.当房间温度变化率低于设定变化率阈值rs，即房间温度处于稳定状态后，可根据压缩机运行过程中采集到的各个房间温度数据，生成房间温度的状态变化曲线。房间温度的状态变化曲线可如图5所示。
81.步骤402，对房间温度的状态变化曲线进行数据拟合，得到对应的指数函数。
82.具体的，首先，设上述第一运行过程中室外环境温度平均值为to，压缩机冷量模型为qc＝f(h)，其中，qc为压缩机制冷量，h为压缩机频率。那么，根据能量守恒定律，可得到房间温度变化模型如下：
[0083][0084]
其中，qh为房间内热源产生热量，λ为房间维护结构的综合换热系数。qh以及λ的值可根据第m次上下限交替运行过程确定。即，分别将上下限运行稳定后的h以及ti带入上式计算得到。
[0085]
然后，可根据温控系统特性，对上式进行指数拟合，得到指数函数如下：
[0086]
t
cal
＝a
·
eb·
t
+c
[0087]
其中，t
cal
为温度拟合结果，t为时间，a的取值为19.98，b的取值为-0.1，c的取值为12.01。
[0088]
步骤403，根据数据拟合得到的指数函数对压缩式制冷系统进行建模，得到压缩式制冷系统模型。
[0089]
由于上述指数函数是根据一次具体的第一运行过程得到的，因此，难以表示一般情况下被控制系统的运行状态。为使上述指数函数更加具备通用性，可对上述指数函数进行通用化转换，得到通用指数函数如下：
[0090]
y＝-b
·ebx
[0091]
进一步的，可根据温度稳定时间ts、以及pid控制系统中控制算法的计算周期tc，设计惯性数组arr。
[0092]
在一个具体的示例中，可预先设置各个参数值如下：ts为46分钟，即2760秒，tc为5秒，惯性数组arr的长度l＝ts/tc+1＝553。
[0093]
在此基础上，惯性数组arr的计算流程为：
[0094]
首先，可根据tc以及l得到初始化时间数组arrs如下：
[0095][0096]
然后，可定义长度为l的压缩机频率移位寄存数组arrh如下：
[0097]
arrh＝[h1，h2，
…
，h
l
]
[0098]
初始状态时，arrh中各个元素均为0。当pid控制系统开始运行，即控制算法开始运算之后(运算间隔为tc)，每一次运算都会得到一个新的压缩机频率h。然后，arrh数据向右移位，arrh的第一个元素更新为h(即h1＝h)。随着控制算法的周期性运行，依次类推。
[0099]
最后，可将通用指数函数y＝-b
·ebx
、初始化时间数组arrs以及压缩机频率移位寄存数组arrh，带入上述房间温度变化模型得到压缩式制冷系统模型如下：
[0100][0101]
进一步的，本技术另一实施例中，结合上述对被控制系统模型生成方法的说明，对控制参数确定方法做进一步说明。
[0102]
图6为本技术实施例提供的另一种控制参数确定方法的流程图。如图6所示，本技术实施例提供的控制参数确定方法可以包括：
[0103]
步骤501，为被控制系统模型设置初始化参数。
[0104]
步骤502，利用寻优算法选取多个控制参数组。
[0105]
步骤503，轮询各个控制参数组，利用控制算法计算得到对应的运行参数组。
[0106]
步骤504，根据运行参数组更新压缩机频率h以及房间温度ti。
[0107]
步骤505，根据房间温度变化率，确定系统是否达到稳定状态。如果是，执行步骤
507；否则，执行步骤506。
[0108]
步骤506，确定运算时间是否超过设定的时长阈值。如果是，执行步骤507；否则，执行步骤504。
[0109]
步骤507，确定各个控制参数组是否轮询完毕。如果是，执行步骤508，否则，继续步骤503。
[0110]
步骤508，确定是否满足寻优算法的终止条件。如果是，执行步骤509；否则，执行步骤502。
[0111]
步骤509，从各个控制参数组中选取最优控制参数组。
[0112]
图7为本技术实施例提供的一种控制参数确定装置的结构示意图。如图7所示，本技术实施例提供的控制参数确定装置可以包括：选取模块61、控制模块62、判断模块63以及执行模块64。
[0113]
选取模块61，用于利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组。
[0114]
控制模块62，用于分别基于若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组。
[0115]
执行模块64，用于在判断模块63确定满足寻优算法的终止条件后，根据若干个评价参数组，从若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。
[0116]
在一个具体的实现过程中，上述装置还包括生成模块65，用于根据被控制系统的第一运行过程，生成被控制系统模型；其中，第一运行过程是被控制系统在运行参数组处于上限时的运行过程。
[0117]
在一个具体的实现过程中，生成模块65具体用于，根据被控制系统的第一运行过程，确定被控制系统所对应的调节对象的状态变化曲线；根据调节对象的状态变化曲线，生成被控制系统模型。
[0118]
在一个具体的实现过程中，控制模块62具体用于，分别基于若干个控制参数组，计算被控制系统模型的若干个运行参数组；令被控制系统模型分别基于若干个运行参数组模拟运行，得到模拟运行过程的若干个评价参数组。
[0119]
在一个具体的实现过程中，判断模块63具体用于，根据若干个控制参数组与先前n次选取的控制参数组之间的差值，确定满足寻优算法的终止条件，n为正整数。
[0120]
在一个具体的实现过程中，判断模块63具体用于，分别计算若干个控制参数组的第一平均值、以及先前n次选取的控制参数组的第二平均值；第一平均值与第二平均值之间的差值小于设定阈值，确定满足寻优算法的终止条件。
[0121]
在一个具体的实现过程中，状态评价参数包括：被控制系统模型达到稳定状态的用时，和/或，被控制系统模型达到稳定状态后的波动系数；执行模块64具体用于，将若干个控制参数组中，对应的用时和/或波动系数最小的一个确定为目标控制参数组。
[0122]
在一个具体的实现过程中，判断模块63确定不满足寻优算法的终止条件后，选取模块61还用于，继续利用寻优算法选取若干个新的控制参数组。
[0123]
本技术实施例中，首先，选取模块61可利用寻优算法，自动选取若干个控制参数组；然后，控制模块62可分别基于若干个控制参数组对被控制系统模型进行模拟控制，得到模拟控制过程的若干个评价参数组；最后，判断模块63确定满足寻优算法的终止条件后，执行模块64可根据若干个评价参数组，从若干个控制参数组中确定出目标控制参数组。从而，
network；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信，上述网络适配器可以通过通信总线440与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图8中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(redundant arrays of independent drives；以下简称：raid)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0133]
处理器410通过运行存储在存储器430中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本技术实施例提供的控制参数确定方法。
[0134]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储计算机指令，上述计算机指令使上述计算机执行本技术实施例提供的控制参数确定方法。
[0135]
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(read only memory；以下简称：rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory；以下简称：eprom)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0136]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0137]
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0138]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(local area network；以下简称：lan)或广域网(wide area network；以下简称：wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0139]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技
术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0140]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0141]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0142]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0143]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0144]
以上所述仅为本技术的较佳实施例而已，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术保护的范围之内。