13、Erlang 错误处理与分布式编程入门

Erlang 错误处理与分布式编程入门

1. 错误处理原语

在编程中,错误处理是确保程序健壮性的关键。以下是一些常见的用于操作链接、捕获和发送退出信号的原语:
- spawn_link(Fun) -> Pid :与 spawn(Fun) 类似,但会在父进程和子进程之间创建一个链接。这是一个原子操作,与先 spawn link 不同,因为在 spawn link 之间进程可能会死亡。
- process_flag(trap_exit, true) :将当前进程转换为系统进程,系统进程可以接收和处理错误信号。需要注意的是,在将 trap_exit 标志设置为 true 后,也可以将其设置为 false ,但此原语仅用于将普通进程转换为系统进程,而不是相反。
- link(Pid) -> true :如果当前进程与进程 Pid 之间还没有链接,则创建一个链接。链接是对称的,即如果进程 A 执行 link(B) ,那么它将与 B 链接,效果与 B 执行 link(A) 相同。如果进程 Pid 不存在,则会引发 exit noproc 异常;如果 A 已经与 B 链接,再次执行 link(B)

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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