一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法与流程

1.本发明涉及航空航天自动化的技术领域，尤其涉及一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法。


背景技术：

2.高超声飞行器在设计阶段最难突破的问题之一就是飞行过程中的“热障”问题。“热障”问题的加剧会严重的破坏飞行器的结构承载能力和材料的强度极限，更有甚者可能会对内部精密的电子设备的稳定带来威胁。飞行状态下热环境的模拟将是确定飞行器材料的关键也是研制飞行器成功与否的关键。结构热试验系统是一套通过对石英灯加热器控制模拟飞行状态下真实的热环境用于检测高超声速飞行器材料和结构的热强度试验装置。考虑到真实的飞行过程过飞行器表面的温度场是高度非线性且瞬态变化的，这就要求设计一个控制精度高、收敛速度快、上升速度快和超调量小的控制方法。
3.以石英灯为辐射热元件的试验大多是基于经验公式、缺乏数学模型和系统分析。以经验方式为基础的控制方法带来的效果往往不能有效的实现控制精度和决策选择之间的平衡。例如传统的pid控制方法，通对跟踪误差简单的线性叠加，带来了从快速性到超调量的矛盾。随着控制理论的发展，模型预测控制(mpc)，作为现代控制理论的重要分支脱颖而出，被广泛应用到各种控制系统中。mpc是通过当前时刻的状态量、控制输入和预测模型来预测未来时刻的状态量和输出量，再依据价值函数进行滚动优化的一种控制算法。mpc与其它的现代控制方法相比，对数学模型的精度要求不高，无需参数整定，以局部最优代替全局最优且能利用实测信息反馈增加控制系统的鲁棒性能。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明提供了一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法，通过模型预测的局部最优到全局最优，精确的模拟高超声速飞行器飞行热环境。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，基于能量守恒定律，构建结构热试验系统输出温度和可控硅导通角关系的数学模型；通过前向欧拉公式将当前时刻k的输出温度的微分方程离散成k 1时刻的预测模型；搭建离散线性扩展状态观测器，观测所述结构热试验系统不确定项和外部扰动；选择状态量和控制量，建立结构热试验系统预测模型的状态方程；将未来时刻的状态量和输出量通过控制量和当前时刻的状态值进行表示；构建关于预测输出误差和控制量的价值函数，得到控制量。
8.作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：根据所述能量守恒定律建立输入输出能量守恒等式，得到当前温度t1和双
向晶闸管的导通角α之间的数学关系，即所述数学模型，包括，
9.q＝w
[0010][0011]
其中，w是电源提供的电能，q是结构热试验加热元件吸收的电热能，等式左边分别为用于结构热试验加热元件自身消耗的内能、对流换热过程中损失的热能、热传导过程中损失的热能、热辐射效应输出的热能，c、m、t1、t0、a、ε、δt分别为结构热试验加热元件的比热容、质量、当前温度、初始温度、表面积、黑度系数、工作时间，β、λ、σ、f分别为对流换热系数、导热系数、斯蒂芬
‑
玻尔兹曼常数、角系数，等式右边u
i
为输入电压即电源两端电压，r为结构热试验加热元件电阻之和，α为双向晶闸管的导通角。
[0012]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：还包括，
[0013][0014]
其中，是t1对时间的导数。
[0015]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：通过所述前向欧拉公式将当前采样周期k的输出温度的微分方程离散成第k 1个采样周期的预测模型，包括，
[0016]
所述第k 1个采样周期的输出温度的预测模型用当前采样周期k表示为：
[0017][0018]
其中，t1(k 1)为第k 1个采样周期的预测温度，t1(k)为当前采样周期k的输出温度，t为每个采样周期的时间间隔，α(k)为当前采样周期k的控制输入量，δ(α(k))为系统扰动项，
[0019]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：所述离散线性扩展状态观测器，包括，
[0020][0021]
其中，e1为输出温度的观测误差，z1为输出温度的观测值，z2为δ(α)的观测值。
[0022]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：还包括，
[0023]
[0024]
其中，e1(k)为当前采样周期k的输出温度的观测误差，z1(k)为t1(k)的观测值，z1(k 1)第k 1个采样周期的输出温度观测值，β1和β2为线性扩展状态观测器的正增益系数，z2(k 1)为δ(α(k 1))的观测值，χ为估计量的补偿因子。
[0025]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：还包括，
[0026]
定义系统状态变量，
[0027][0028]
将所述预测模型改成状态方程形式，包括，
[0029][0030]
其中，状态变量x(k)＝[x1(k),x2(k)]
t
，输出变量y(k)＝x1(k)，y
min
≤y(k)≤y
max
，控制输入变量u(k)＝α(k)，u
min
≤u(k)≤u
max
，系统矩输入矩阵输出矩阵c＝[1 0]，补偿矩阵
[0031]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：所述未来时刻的状态量用控制量和当前时刻的状态值包括，
[0032]
x(k 1)＝ax(k) bu(k) d
[0033]
x(k 2)＝ax(k 1) bu(k 1) d
[0034]
＝a(ax(k) bu(k) d) bu(k 1) d
[0035]
＝a2x(k) abu(k) bu(k 1) ad d
[0036]
x(k n)＝a
n
x(k) a
n
‑1bu(k) a
n
‑2bu(k 1)
…
a
n
‑
q
bu(k q
‑
1) a
n
‑1d
…
d
[0037]
其中，n为预测时域；
[0038]
所述未来时刻的输出量用控制量和当前时刻的状态值包括，
[0039]
y(k 1)＝cx(k 1)＝cax(k) cbu(k) cd
[0040]
y(k 2)＝cx(k 2)＝ca2x(k) cabu(k) cbu(k 1) cad cdy(k n)＝cx(k n)
[0041]
＝ca
n
x(k) ca
n
‑1bu(k) ca
n
‑2bu(k 1)
…
ca
n
‑
q
bu(k m
‑
1) ca
n
‑1d
…
cd
[0042]
其中，q为控制时域，q≤n；
[0043]
未来时刻的输出变量写成矩阵形式
[0044]
[0045][0046]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：所述价值函数，包括，
[0047]
j＝(y
*
‑
y)
t
q(y
*
‑
y) u
t
ru
[0048]
其中，期望输出矩阵控制输入矩阵q为误差权重矩阵，r为控制输入权重矩阵。
[0049]
作为本发明所述的结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的一种优选方案，其中：所述控制量包括，
[0050]
令则控制量u如下，
[0051][0052]
本发明的有益效果：本发明将一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法应用到高超声速导弹结构热试验系统上，根据能量守恒定律，建立了结构热试验系统的数学模型，进一步离散成预测模型，离散线性扩展状态观测器对扰动和系统不确定项进行观测，依据预测输出误差和控制输入构建价值函数，在滚动优化的计算下，设计控制器u，一方面基于模型预测不需要太精确的数学模型；另一方面滚动优化以局部最优代替全局最优，无需参数整定，充分调动了控制动作提高了控制的控制精度、减小了稳态误差和加快了收敛速度，且滚动优化过程中实测信息的反馈增加了控制系统的鲁棒性能。
附图说明
[0053]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它
的附图。其中：
[0054]
图1为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹的三维结构示意图；
[0055]
图2为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹有限元仿真示意图；
[0056]
图3为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的原理控制框架示意图；
[0057]
图4为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹在基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的最高点温度的跟踪曲线图；
[0058]
图5为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹在基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的最高点温度的跟踪曲线局部放大图；
[0059]
图6为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹在基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的最高点温度的误差跟踪曲线图；
[0060]
图7为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹在基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的最高点温度的误差跟踪曲线局部放大图；
[0061]
图8为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹结构热试验系统在有限元仿真下的壁面平均温度拟合目标曲线图(1)以及在基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(2)和传统pid控制方法(3)对比的输出温度跟踪曲线图；
[0062]
图9为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的高超声速导弹结构热试验系统在有限元仿真下的壁面平均温度拟合目标曲线图(1)以及基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(2)和传统pid控制方法(3)对比的输出温度跟踪曲线局部放大图；
[0063]
图10为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法在跟踪拟合目标下，高超声速导弹结构热试验系统的基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的误差跟踪曲线图；
[0064]
图11为本发明一个实施例所述的一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法在跟踪拟合目标下，高超声速导弹结构热试验系统的基于离散线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid控制方法(2)对比的误差跟踪曲线的局部放大图。
具体实施方式
[0065]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0066]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0067]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0068]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0069]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0070]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0071]
实施例1
[0072]
参照图1～图4，为本发明的第一个实施例，提供了一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法，本发明方法基于结构热实验的预测模型，结合离散扩展状态观测器和价值函数，设计控制输入量u；参照图4，为本发明高超声速导弹结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的原理控制框架示意图，具体包括：
[0073]
s1：基于能量守恒定律，构建结构热试验系统输出温度和可控硅导通角关系的数学模型。其中需要说明的是，根据能量守恒定律建立输入输出能量守恒等式，得到当前温度t1和双向晶闸管的导通角α之间的数学关系，即数学模型，包括：
[0074]
q＝w
[0075][0076]
其中，w是电源提供的电能，q是结构热试验加热元件吸收的电热能，等式左边分别为用于结构热试验加热元件自身消耗的内能、对流换热过程中损失的热能、热传导过程中损失的热能、热辐射效应输出的热能，c、m、t1、t0、a、ε、δt分别为结构热试验加热元件的比热容、质量、当前温度、初始温度、表面积、黑度系数、工作时间，β、λ、σ、f分别为对流换热系数、导热系数、斯蒂芬
‑
玻尔兹曼常数、角系数，等式右边u
i
为输入电压即电源两端电压，r为结构热试验加热元件电阻之和，α为双向晶闸管的导通角；
[0077][0078]
其中，是t1对时间的导数。
[0079]
s2：通过前向欧拉公式将当前时刻k的输出温度的微分方程离散成k 1时刻的预测模型。本步骤需要说明的是，通过前向欧拉公式将当前采样周期k的输出温度的微分方程离散成第k 1个采样周期的预测模型，包括：
[0080]
第k 1个采样周期的输出温度的预测模型用当前采样周期k表示为：
[0081][0082]
其中，t1(k 1)为第k 1个采样周期的预测温度，t1(k)为当前采样周期k的输出温度，t为每个采样周期的时间间隔，α(k)为当前采样周期k的控制输入量，δ(α(k))为系统扰动项，
[0083]
s3：搭建离散线性扩展状态观测器，观测结构热试验系统不确定项和外部扰动。其中还需要说明的是，离散线性扩展状态观测器，包括：
[0084][0085]
其中，e1为输出温度的观测误差，z1为输出温度的观测值，z2为δ(α)的观测值；
[0086][0087]
其中，e1(k)为当前采样周期k的输出温度的观测误差，z1(k)为t1(k)的观测值，z1(k 1)第k 1个采样周期的输出温度观测值，β1和β2为线性扩展状态观测器的正增益系数，z2(k 1)为δ(α(k 1))的观测值，χ为估计量的补偿因子；
[0088]
定义系统状态变量，
[0089][0090]
将预测模型改成状态方程形式，包括，
[0091][0092]
其中，状态变量x(k)＝[x1(k),x2(k)]
t
，输出变量y(k)＝x1(k)，y
min
≤y(k)≤y
max
，控制输入变量u(k)＝α(k)，u
min
≤u(k)≤u
max
，系统矩阵输入矩阵输出矩阵c＝[1 0]，补偿矩阵
[0093]
s4：选择状态量和控制量，建立结构热试验系统预测模型的状态方程。
[0094]
s5：将未来时刻的状态量和输出量通过控制量和当前时刻的状态值进行表示。本步骤还需要说明的是，未来时刻的状态量用控制量和当前时刻的状态值包括：
[0095]
x(k 1)＝ax(k) bu(k) d
[0096]
x(k 2)＝ax(k 1) bu(k 1) d
[0097]
＝a(ax(k) bu(k) d) bu(k 1) d
[0098]
＝a2x(k) abu(k) bu(k 1) ad d
[0099]
x(k n)＝a
n
x(k) a
n
‑1bu(k) a
n
‑2bu(k 1)
…
a
n
‑
q
bu(k q
‑
1) a
n
‑1d
…
d
[0100]
其中，n为预测时域；
[0101]
未来时刻的输出量用控制量和当前时刻的状态值包括，
[0102]
y(k 1)＝cx(k 1)＝cax(k) cbu(k) cd
[0103]
y(k 2)＝cx(k 2)＝ca2x(k) cabu(k) cbu(k 1) cad cdy(k n)＝cx(k n)
[0104]
＝ca
n
x(k) ca
n
‑1bu(k) ca
n
‑2bu(k 1)
…
ca
n
‑
q
bu(k m
‑
1) ca
n
‑1d
…
cd
[0105]
其中，q为控制时域，q≤n；
[0106]
未来时刻的输出变量写成矩阵形式
[0107][0108]
s6：构建关于预测输出误差和控制量的价值函数，得到控制量。其中还需要再次说明的是，价值函数，包括：
[0109]
j＝(y
*
‑
y)
t
q(y
*
‑
y) u
t
ru
[0110]
其中，期望输出矩阵控制输入矩阵q为误差权重矩阵，r为控制输入权重矩阵；
[0111]
进一步的，控制量包括：
[0112]
令则控制量u如下，
[0113][0114]
参照图2，为高超声速导弹在有限元仿真示意图，可以看到仿真过程中某一时刻导弹壁面温度分布。
[0115]
参照图1，为高超声速导弹的三维结构示意图，导弹的主要参数为：总长7600mm，弹体长4270mm，弹体直径1168.4mm，制导部分夹角7
°
，导引头半径30mm，夹角12.84
°
，飞行环境为高度32km，速度为6.0马赫数，攻角10
°
巡航。
[0116]
参照图3，是高超声速导弹结构热试验系统基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的原理控制框架示意图，是对结构热试验控制系统的进一步的说明，根据图4的示意，控制器α(t)是通过预测模型、价值函数和观测器三者结合解出来的，预测模型提供了未来时刻的状态量、观测器对扰动和系统不确定项进行观测，价值函数滚动优化求解出不受参数设置影响的最优控制结果。
[0117]
优选的，本实施例还需要说明的是，与现有技术相比，本实施例公开了一种结构热试验的基于扩展状态观测器的模型预测控制方法，旨在通过采用基于扩展状态观测器的模型预测控制方法提高控制精度，加快收敛速度，减小超调量和增加控制系统的鲁棒性能；其中，采用离散线性扩展状态观测器对系统的不确定项和外部扰动进行观测；采用模型预测控制对系统的数学模型的精度要求不高，模型预测控制方法在计算过程中滚动优化以局部最优代替全局最优，无需参数整定，充分调动了控制动作提高了控制的控制精度、减小了稳态误差和加快了收敛速度，且滚动优化过程中实测信息的反馈增加了控制系统的鲁棒性能。
[0118]
实施例2
[0119]
参照图2、图4～图11，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法的测试对比验证，具体包括：
[0120]
本实施例中将采用高超声速导弹结构热试验系统在基于线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid方法(2)下分别对高超声速导弹结构热试验系统的输出温度和跟踪误差进行实时测量对比。
[0121]
测试环境：参照图2，将高超声速导弹结构热试验系统运行在仿真平台对高超声速导弹的壁面最高温度作为目标值，分别在基于线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid方法(2)下进行测试并获得测试结果数据；对高超声速导弹壁面平均温度随时间变化的拟合曲线作为跟踪期望目标曲线，分别利用高超声速导弹结构热试验系统分别在基于线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid方法(2)下进行测试并获得
测试结果数据；两种方法都将在开启自动化测试设备并运用matlb软件编程实现对比方法的仿真测试，根据试验结果得到仿真数据，每种方法各测试4组数据，每组数据采样10s，计算获得每组数据输入温度和跟踪误差，与仿真模拟输入的期望目标温度进行对比计算误差。
[0122]
高超声速导弹壁面平均温度随时间变化的拟合曲线的表达式：t
*
＝
‑
1.448
×
10
‑7×
t8 1.835
×
10
‑5×
t7‑
0.0005538
×
t6‑
0.00386
×
t5 0.4455
×
t4‑
7.239
××
t3 30.19
×
t2 194.6t 289.1
[0123]
参照图4～7，是高超声速导弹结构热试验系统最高温度1703k作为目标温度在基于线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid方法(2)下的输出温度曲线图和其0～1s局部放大图、误差跟踪曲线对比图和其0～1s局部放大图。
[0124]
参照图8～11，是高超声速导弹结构热试验系统壁面平均温度随时间变化的拟合曲线作为目标温度在基于线性扩展状态观测器的模型预测控制方法(1)和传统pid方法(2)下的输出温度曲线图和其0～1s局部放大图、误差跟踪曲线对比图和其0～2s局部放大图。
[0125]
具体实施例各项参数设置如下所示：
[0126]
石英灯丝采用碘钨丝电热管，具体参数如表1。
[0127]
表1：结构热试验系统参数表。
[0128][0129]
表2：本发明方法参数表。
[0130][0131][0132]
表3：传统pid参数表。
[0133]
[0134]
参照图4，方法(1)和方法(2)最终都能对高超声速导弹壁面最高点温度稳定跟踪，但是从10s的仿真效果来看，方法(1)的超调量明显要小于方法(2)且收敛速度更快。
[0135]
从图5的0～1s的局部放大图上看方法(1)几乎是小于0.01秒前就能对1703k稳定跟踪，而方法(2)在0.8s之后才能稳定的跟踪上最高温度，并且方法(1)几乎看不出有超调量，而方法(2)大概有30％的超调量。
[0136]
参照图6～7，从跟踪误差角度来看，更加反应出方法(2)的效果从快速性、超调量，收敛速度方面都要比方法(1)差。
[0137]
参照图8，可以看出，对于控制目标为壁面平均温度随时间变化的拟合曲线时，方法(1)和方法(2)也都能够对目标曲线进行跟踪控制，最终都能达到收敛。
[0138]
但是从图9的0～1s局部放大图看，方法(1)能够对目标曲线精确的跟踪上，几乎无超调，而方法(2)在0
‑
1s时，还未能收敛，还不能跟踪上目标曲线，超调量明显，从图10～11的跟踪误差曲线图分析，方法(2)在2s以后才收敛，收敛速度远小于方法(1)，控制的效果各方面都不如方法(1)。
[0139]
参照图4～图11，能够分析出，本发明的控制方法从收敛速度、控制精度、稳态误差和超调量4个方面均优于传统pid控制方法，得益于本发明一种结构热试验的基于线性扩展状态观测器的魔性预测控制方法在计算过程中滚动优化以局部最优代替全局最优，无需参数整定，充分调动了控制动作提高了控制的控制精度、减小了稳态误差和加快了收敛速度，且滚动优化过程中实测信息的反馈增加了控制系统的鲁棒性能。
[0140]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。