21、工业4.0中区块链技术的应用与发展

工业4.0中区块链技术的应用与发展

1. 区块链在工业4.0中的相关研究成果

从比特币诞生至今,区块链的概念和应用随着工业革命不断发展。众多学者在区块链与工业4.0结合的领域开展了研究,取得了一系列成果。
- Di Battista等人(2015)提出了在交易图中比特币流与其他流如何良好混合以进行高级分析的观点。
- Giaglis(2015)分析了智能货币的概念及其潜在用途,重点提及了机器对机器(M2M)货币和智能合约。
- Lee等人(2014)建议利用区块链和大数据来变革第四次工业革命中的制造业,以实现生产力和透明度,并分析了如何使用智能预测信息工具管理大数据。

2. 区块链在工业4.0中的主要进展

以下是区块链在工业4.0应用中的一些主要进展,具体信息如下表所示:
| 参考文献 | 年份 | 主要贡献 |
| — | — | — |
| Qu等人(2021) | 2021 | 使用区块链和数据驱动的认知计算解决“数据孤岛”问题 |
| Lahbib等人(2021) | 2021 | 为确保强隐私性,引入请求者敏感属性和策略用于共享访问控制 |
| Bhatt等人(2021) | 2021 | 识别区块链领域的近期技术趋势和突破 |
| Garrocho等人(2021) | 2021 | 提出基于区块链的访问控制架构技术 |
| Shukla等人(2021) | 2021 | 建议使用新型集成技术构建六层架构 |
| Wu等人(2021) | 2021 | 提出通过融合边缘计算范式和区块链来实现可扩展和安全的基础设施 |
| Moschou等人(202

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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