TPRI-DMP平台介绍

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分类专栏： java 数据结构 杂项 文章标签： 容器平台 PaaS 微服务 工业互联网 TPRI-DMP TPRI DMP
于 2023-12-27 09:37:17 首次发布
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TPRI-DMP平台介绍

1    TPRI-DMP平台概述
      TPRI-DMP为华能集团西安热工院自主产权的工业云PaaS平台，已经过13年的发展和迭代，其具备大规模能源电力行业生产应用软件开发和运行能力。提供TPRI-DMP平台主数据管理、业务系统开发与运行、应用资源管理与运维监控等功能，具备应用弹性伸缩、承载大规模并发、持续开发与集成的能力；制定统一的平台开发规范和流程，实现业务系统代码规范管理，实现集成、测试、部署与运维的标准化；大数据中心作为TPRI-DMP平台的数据支撑，由公共业务数据库（主数据）、各业务系统数据库、数据采集平台、数据仓库、自定义报表工具、BI分析工具、深度分析工具等组成，为云平台提供高可靠、高性能、开放共享的数据服务。

2    平台架构
       TPRI-DMP平台在服务器虚拟化设施基础上，采用当前主流技术，通过Kubernetes容器集群管理服务、中间件服务、DevOps工具、轻量级容器管理工具、数据库服务、应用基础服务以及大数据中心，建立起一整套包含持续集成、持续交付和持续部署的、满足能源企业应用系统开发、部署、运行及维护的一整套PaaS平台。

    2.1    容器平台

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数据管理平台（DMP）简介
AI天才研究院
04-03 1万+
术语说明数据管理平台 (DMP，data management platform)客户数据平台 (CDP，customer data platform)客户关系管理 (CRM，customer relationship management)数据仓库 (DW，data warehouse)DMP 简介Big Data AS ServiceA data management...
西安热工研究院——TCloud工业互联网平台——TPRI-DMP4.5低代码开发工具 海量数据库兼容互认
Lion_H的博客
12-13 434
提供TPRI-DMP平台主数据管理、业务系统开发与运行、应用资源管理与运维监控等功能，具备应用弹性伸缩、承载大规模并发、持续开发与集成的能力；大数据中心作为TPRI-DMP平台的数据支撑，由公共业务数据库（主数据）、各业务系统数据库、数据采集平台、数据仓库、自定义报表工具、BI分析工具、深度分析工具等组成，为云平台提供高可靠、高性能、开放共享的数据服务。通过此次互认，验证了双方产品在数据交互、性能优化、系统稳定性等方面的卓越表现，为客户提供了安全、可靠的数字化解决方案。
TPRI-DMP权限管理（一）
ashou706的专栏
01-03 1513
本文档主要描述华能西安热工研究院自主产权的工业PaaS平台，TPRI-DMP 的基础功能的权限管理系统部分。 权限管理系统功能包括：用户维护、权限维护、角色维护、菜单分组管理、角色分级授权、工作中心管理、人员分配部门班组等。该系统将权限维护的各项工作有序地组织在一起，为平台分配权限提供了一套完整的解决方案。
TPRI-DMP与露天矿综合业务管控平台
jinsongem2的专栏
01-08 907
西安热工院与伊敏露天矿联合开发的露天矿综合业务管控平台系统，基于华能自主知识产权的工业PaaS平台TPRI-DMP，实现了露天矿设备台账、设备运行数据采集、设备移动运维闭环管理、生产日报发布、卡车电铲司机工资管理、采矿管理等功能。充分展示了工业PaaS平台的技术支撑能力。
TPRI-DMP容器平台——CI/CD
qq_31780011的博客
02-05 497
TPRI-DMP容器平台通过CI/CD（持续集成/持续交付）实现自动化构建、测试和部署的方式。
数据管理平台（DMP）
han____shuai的专栏
02-21 5691
能用通俗的语言解释下DSP和DMP的广告吗？ 本人广告小白一枚，网上也看了些DSP和DMP的介绍，依然很难理解它的操作模式，能用通俗的语言解释下DSP和DMP的广告 DSP只是广告发布的技术平台，不是媒体。你可以理解成是一个电视广告制作公司，附带有广告发布的业务，可以通过他们发布到电视台。 DMP是数据业务，不直接负责广告业务。你可以理解成是一个第
TPRI-DMP入选2024年中电联数字技术应用创新典型案例
jinsongem2的专栏
11-01 564
西安热工研究院联合伊敏、魏家峁煤矿研发的“发电企业煤电一体化综合业务管控平台”项目，入选2024年电力行业数字技术应用创新典型案例名单。项目基于TCloud工业互联网平台的TPRI-DMP工具开发。
imu-spi-dmp
12-22
在本文中，我们将深入探讨如何使用STM32 F103RCTx微控制器通过SPI接口与ICM-20948传感器进行通信，并利用DMP（数字运动处理）库来解析并处理从传感器获取的各种数据，如加速度计、磁力计、陀螺仪、温度、重力、旋转...
DMP2160U-VB一款P-Channel沟道SOT23的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明
03-18
### DMP2160U-VB：一款P-Channel沟道SOT23的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明 #### 概述 DMP2160U-VB是一款P-Channel沟道的金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET），采用SOT23封装形式。这种MOSFET广泛应用于各种...
DMP2123L-VB一款P-Channel沟道SOT23的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明
03-18
### DMP2123L-VB：一款P-Channel沟道SOT23的MOSFET晶体管参数介绍与应用说明 #### 概述 DMP2123L-VB是一款P-Channel沟道的金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET），采用SOT23封装形式。这种MOSFET广泛应用于各种...
DMP调研（Data Management Platform-数据管理平台）
Rikkaの博客
08-25 1847
调研了业内一些dmp平台，如京东、华为、Oracle等
DMP大数据平台设计方案.pdf
11-19
dmp大数据平台设计方案
数据平台原型（包含DMP，可视化，数据管理）
05-24
众所周知 数据后台是较为复杂的系统，本后台axure原型包含了“订权限分配”、“数据客户死后”、“门户统计”、“用户分析” 可以帮助想要入门数据产品经理的同学，对后台系统有一个直观、便捷的了解！
U6DMP平台 - http://u6dmp.ufida.com.cn/
martian6125 's blog!
09-29 440
U6DMP平台 - http://u6dmp.ufida.com.cn/
TPRI-DMP平台的低代码开发工具
feifei45039的博客
01-08 632
TPRI-DMP是华能集团西安热工院自主研发的工业云PaaS平台。TPRI-DMP开发平台简化了开发流程，提高了开发效率，并提供了丰富的功能和模块，能够满足企业级应用的需求。
DMP数据平台概述：从原理到实践
AI天才研究院
02-12 478
1. 背景介绍 1.1 数据驱动的时代 随着互联网的普及和大数据技术的发展，数据已经成为企业和个人的重要资产。数据驱动的决策和产品设计已经成为当今企业竞争力的关键因素。在这个背景下，数据管理平台（DMP，Data Management Platform）应运而生，为企业提供了一个集数据采集、存储、处理
DMP平台在贝壳的实践和应用
SmartSi
04-03 411
如何更好的了解用户真实需求，为用户提供差异化的服务，实现用户的精细化运营，提高用户留存和后续转化，这都是DMP要来解决的问题。
dmp（数据管理平台）是什么？
乔治大哥的博客
12-22 6136
dmp（数据管理平台） DMP(Data Management Platform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。 作用 ·能快速查询、反馈和快速呈现结果 ·能帮助客户更快进入到市场周期中 ·能促成企业用户和合作伙伴之间的合作 ·能深入的预测分析并作出反应 ·能带来各方...
DMP平台与传统营销的区别。
CPC_cpm的博客
04-11 1637
首先，我们明确一下什么叫DMP，DMP(Data Management Platform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。那DMP平台的核心是什么呢？我觉得有以下几点：DMP平台核心元素包括：·数据整合及标准化能力：采用统一化的方式，将各方数据吸纳整合。·数据细分管理能力：创建出独一无...
卡尔曼滤波dmp
最新发布
06-10
<think>首先，用户的问题是：“我想了解卡尔曼滤波与DMP（动态运动原语）的结合使用或实现请问卡尔曼滤波在DMP（动态运动原语）中的应用与实现”。所以，我需要讨论卡尔曼滤波（KalmanFilter）在DMP（DynamicMovementPrimitives）中的应用和实现。DMP（DynamicMovementPrimitives）是机器人学中的一个概念，用于表示和生成复杂的运动轨迹。卡尔曼滤波是一种用于状态估计的算法，常用于传感器融合和噪声滤波。回顾系统级指令：-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾添加引用标识。另外，用户提供了一个参考站内引用，我应该参考这些内容。引用包括：-引用[1]：关于MPU6500传感器姿态解算与卡尔曼滤波。-引用[2]：关于MPU6050使用卡尔曼滤波进行姿态解算。-引用[3]：关于MPU6050的卡尔曼滤波实现。-引用[4]：关于MPU-60X0传感器的特性。这些引用主要集中在MPU传感器（如MPU6500或MPU6050）的姿态解算中使用卡尔曼滤波。然而，用户的问题是卡尔曼滤波与DMP的结合。DMP不是直接提到的，所以我需要基于卡尔曼滤波的一般应用来回答，同时尽可能将这些引用集成进去。DMP本身是关于运动轨迹表示的，通常用于机器人模仿学习或运动规划。卡尔曼滤波可能用于在实现DMP时估计系统的状态，比如在传感器数据有噪声的情况下。可能的结合点：-在机器人执行DMP生成的轨迹时，使用卡尔曼滤波来融合多传感器数据，如IMU（惯性测量单元）数据，以提高运动控制的精度。-DMP可能涉及状态变量（如位置、速度），卡尔曼滤波可以用于对这些状态进行估计和滤波。由于引用中没有直接提及DMP，我应该先从卡尔曼滤波的基础开始解释，然后讨论在DMP上下文中的应用。结构我的回答：1.**介绍卡尔曼滤波和DMP**：简要解释两者。2.**卡尔曼滤波的应用**：在传感器融合中，如IMU数据，这对DMP的实现很重要，因为DMP需要准确的轨迹执行。3.**结合实现的示例**：基于引用讨论如何使用卡尔曼滤波来处理MPU传感器数据，这可能用于DMP的运动控制。4.**伪代码或实现建议**：根据系统指令，提供一些代码或逻辑。5.**生成相关问题**：在末尾。使用中文回答。LaTeX数学表达式：-例如，在卡尔曼滤波中，状态方程：$x_k=F_kx_{k-1}+B_ku_k+w_k$，其中$w_k$是过程噪声。-观测方程：$z_k=H_kx_k+v_k$，其中$v_k$是观测噪声。-DMP可能有数学形式，比如使用高斯核函数表示轨迹。确保在引用内容后添加引用标识[^1],[^2]等。组织回答：-**清晰结构**：逐步解释。1.什么是卡尔曼滤波和DMP？2.为什么结合？3.如何应用？4.实现示例。-由于DMP不是直接涵盖在引用中，我需要一般性地讨论。参考用户的引用：引用谈到了使用MPU传感器和卡尔曼滤波进行姿态解算。姿态解算类似于状态估计，这可以用于机器人运动控制，从而应用到DMP。可能的实现：-在用DMP生成运动轨迹时，使用IMU传感器读取实时姿态，用卡尔曼滤波去除噪声和融合数据，确保准确跟随轨迹。在代码部分，根据示例，用户提供过python代码。既然引用涉及MPU6500，我可以建议类似C++或Arduino代码，但最好保持一般性。生成相关问题：-例如：1.卡尔曼滤波在DMP中的参数如何调节？2.DMP在实际机器人系统中的应用案例有哪些？3.结合传感器融合的其他技术。结束回答。最终回答结构：-介绍主题。-解释卡尔曼滤波的基本原理，简化和数学。-解释DMP。-讨论结合应用。-提供实现的逻辑或代码片段。-添加相关问题。添加引用：在提及传感器应用时，参考引用[1],[2],[3],[4]。例如：“在MPU6500等传感器中使用卡尔曼滤波进行姿态解算，可以有效提高数据准确性[^1][^2][^3]。”</think> ### 卡尔曼滤波在DMP（动态运动原语）中的应用与实现 DMP（Dynamic Movement Primitives）是一种用于机器人学中生成和表示复杂运动轨迹的模型，常用于模仿学习、运动规划和实时控制。它将高维运动抽象为低维动态系统，以高斯核函数为基础建模轨迹。卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种基于贝叶斯估计的递归算法，用于从噪声观测中估计系统状态，常用于传感器融合。结合卡尔曼滤波与DMP，可以提升运动执行的鲁棒性和精度，特别是在传感器噪声较大的环境中（如机器人实时控制）。下面我将逐步解释卡尔曼滤波在DMP中的应用原理、结合实现方式，并提供简化示例。 #### 1. 卡尔曼滤波与DMP的基本原理 卡尔曼滤波的核心是通过状态方程和观测方程迭代估计系统状态，适用于线性高斯系统。其数学形式包括： - **状态预测方程**：$$ \hat{x}_k^- = F_k \hat{x}_{k-1} + B_k u_k + w_k $$ 其中，$\hat{x}_k^-$ 是预测状态，$F_k$ 是状态转移矩阵，$u_k$ 是控制输入，$w_k$ 是过程噪声（通常假设为高斯白噪声）。 - **观测更新方程**：$$ z_k = H_k \hat{x}_k + v_k $$ 其中，$z_k$ 是观测值，$H_k$ 是观测矩阵，$v_k$ 是观测噪声。 卡尔曼滤波通过计算卡尔曼增益$K_k$来平衡预测和观测，优化状态估计：$$ K_k = P_k^- H_k^T (H_k P_k^- H_k^T + R_k)^{-1} $$ 这里，$P_k^-$ 是预测协方差矩阵，$R_k$ 是观测噪声协方差。 DMP通常用一组非线性微分方程建模运动轨迹，形式为：$$ \ddot{y} = \alpha_y (\beta_y (g - y) - \dot{y}) + f(s) $$ 其中，$y$、$\dot{y}$ 和 $\ddot{y}$ 分别表示位置、速度和加速度；$g$ 是目标点；$\alpha_y$ 和 $\beta_y$ 是增益系数；$f(s)$ 是非线性强制函数，由高斯核构成，用于拟合复杂轨迹。 #### 2. 卡尔曼滤波在DMP中的应用场景 在DMP的实现中，卡尔曼滤波主要用于**状态估计和噪声过滤**，尤其在以下场景： - **传感器融合**：当DMP用于机器人运动控制时，需要使用IMU（如MPU6500/6050）获取实时姿态（如加速度和角速度），但传感器数据易受噪声干扰。卡尔曼滤波融合多源数据（如加速度计和陀螺仪），提升状态估计的准确性，从而确保DMP生成的运动轨迹能被精确执行。例如，在引用[1]中提到，卡尔曼滤波被用于MPU6500的姿态解算，通过配置过程噪声和观测噪声矩阵，优化了动态系统的状态输出[^1]。 - **实时轨迹修正**：在DMP的运动规划阶段，卡尔曼滤波可以估计当前系统状态（如位置和速度），并将滤波结果反馈到DMP的动态方程中。这能应对环境干扰或执行延迟，提高系统鲁棒性。类似地，引用[2]描述了如何通过卡尔曼滤波对MPU6050数据降噪，用于姿态角的稳定输出[^2]。 - **参数估计**：卡尔曼滤波还可以用于在线学习DMP的参数（如强制函数权重），自适应噪声环境。这在模仿学习中尤为有用，因为传感器噪声可能影响轨迹的捕捉。 #### 3. 卡尔曼滤波与DMP的结合实现方式 结合实现的关键在于将卡尔曼滤波作为状态估计器集成到DMP框架中。具体步骤如下： - **步骤1: 定义DMP的状态变量** DMP的状态通常包括位置、速度和加速度：$$ \mathbf{x} = [y, \dot{y}]^T $$ 系统状态方程基于DMP的动态模型构建，其中状态转移矩阵$F_k$ 和观测矩阵$H_k$ 根据运动模型设计。 - **步骤2: 配置卡尔曼滤波参数** 利用卡尔曼滤波估计$\mathbf{x}$。需初始化过程噪声协方差$Q_k$和观测噪声协方差$R_k$，这些参数通常基于传感器特性（如IMU的噪声水平）确定。引用[4]指出，MPU-60X0传感器的数据存在噪声（如陀螺仪量程为±250°/s时噪声明显），卡尔曼滤波通过估计这些噪声提升精度[^4]。同时，$F_k$ 可从DMP微分方程离散化得到。 - **步骤3: 实时滤波与融合** 在机器人控制循环中，卡尔曼滤波读取IMU观测数据$z_k$（如加速度和角速度），输出滤波后的状态$\hat{\mathbf{x}}_k$，然后将其输入DMP的轨迹生成器。这类似于引用[3]中使用的策略：卡尔曼滤波处理传感器数据后，提供平滑的姿态角估计，支持后续数据融合和控制输出[^3]。 - **伪代码实现** 以下是基于Arduino/C++的简化实现示例（类似引用[1]的Kalman滤波初始化，但针对DMP）。假设使用MPU6050传感器（如引用[2][3]）输出姿态数据。 ```cpp // 引入相关库，如MPU6050和KalmanFilter #include <KalmanFilter.h> #include <MPU6050.h> #include <DMP_Module.h> // 假设的DMP库 void setup() { MPU6050 mpu; KalmanFilter kf; DMP dmpModule; // DMP初始化 // 配置MPU6050传感器（参考引用[2][4]） mpu.begin(0x68); // I2C地址 mpu.setAccelerometerRange(MPU6050_RANGE_2_G); // 设置量程为±2g mpu.setGyroRange(MPU6050_RANGE_250_DEG); // ±250°/s // 初始化卡尔曼滤波（简化为对角噪声矩阵） kf.init(2); // 假设状态维度为2（位置,速度） kf.setQ(Q_diag); // Q为对角过程噪声矩阵，基于IMU估计 kf.setR(R_diag); // R为对角观测噪声矩阵 // 初始化DMP模块 dmpModule.setParams(alpha_y, beta_y, g); // α,β为增益，g为目标点 } void loop() { // 读取传感器数据（如加速度和陀螺仪） Sensors data = mpu.getMotionData(); // 观测值z_k Vector z(2); // 观测向量: [accel_x, gyro_x] // 卡尔曼滤波预测和更新 kf.predict(); // 基于上一状态预测：x_k = F * x_{k-1} kf.update(z); // 更新状态：使用观测值优化估计 // 获取滤波后状态（估计位置和速度） Vector estimatedState = kf.getState(); float y_estimated = estimatedState[0]; // 估计位置 float y_dot_estimated = estimatedState[1]; // 估计速度 // 输入滤波状态到DMP生成轨迹 Vector trajectory = dmpModule.generateStep(y_estimated, y_dot_estimated); // 输出到控制（如机器人执行器） applyTrajectory(trajectory); } ``` 在此代码中，卡尔曼滤波处理了IMU的噪声（如引用[1][2]所述），DMP模块利用滤波后的状态生成平滑运动轨迹。参数 $Q$ 和 $R$ 需根据系统动态调节（参考引用[3]，其中强调了参数优化的重要性）[^1][^2][^3]。 #### 4. 优势与挑战 - **优势**：结合后，系统能在高噪声环境下保持鲁棒，如机器人使用MPU传感器时减少抖动[^1][^4]。卡尔曼滤波的低计算开销（时间复杂度$O(n^3)$，但可通过简化适应嵌入式系统）使其适合实时DMP执行。 - **挑战**：卡尔曼滤波假设线性系统，而DMP往往非线性；实际中可扩展为扩展卡尔曼滤波（EKF）。同时，噪声参数需在线校准（如引用[3]所述项目调试过程）[^3]。在资源限制设备中（如使用51单片机），需优化内存使用（引用[3]中通过FIFO和UART通信实现）[^3]。
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