27、工业自动化中的无线传感器网络:原理、挑战与解决方案

工业自动化中的无线传感器网络:原理、挑战与解决方案

1. 引言

普适计算的愿景引发了范式转变,计算能力不再集中于桌面或笔记本电脑,而是融入我们的环境。这一愿景催生了诸多研究领域,其中无线传感器网络(WSNs)脱颖而出。WSNs起源于军事应用,如战场监视,如今已广泛应用于环境监测、医疗保健、家庭自动化和交通控制等民用领域。其自供电、自组织和自修复的特性,使其在工业自动化领域也极具吸引力。然而,工业自动化应用通常有独特且严格的要求,这就需要我们放宽和拓展传统WSN的定义,使其更适用于工业环境。

2. 工业自动化中的WSN
2.1 “经典”WSN

维基百科将WSN定义为“由空间分布的自主设备组成的无线网络,这些设备使用传感器协同监测不同位置的物理或环境条件,如温度、声音、振动、压力、运动或污染物”。这些设备通常包含微控制器、电源(通常是电池)、无线电收发器和传感器元件。WSN具有一些内在特性:
- 自供电 :WSN是带有内部电源(通常是电池)的独立单元。由于电池寿命有限,节点设计时会考虑节能,大部分时间处于低功耗“睡眠”模式。
- 自组织 :节点以自组织方式形成网络,而非预先编程的网络拓扑。与有线网络不同,WSN中每个节点都愿意为其他节点转发数据,形成基于网络连接性的动态网络配置。
- 自修复 :WSN具有自修复能力,若一个节点故障,网络会找到新的数据路由方式,确保网络整体存活。这种动态重组也可由其他条件触发,如节点最大功耗和通信延迟。

2.2 重新定义WSN

工业应用与经

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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