85、UNICORE与开放网格服务架构:探索与实践

UNICORE与开放网格服务架构:探索与实践

1. 安全与信任模型

在某些场景中,网格服务(GridService)扮演着应用服务提供商(ASP)的角色。用户通过https使用用户名和密码对ASP进行身份验证,而ASP则通过UPL使用Unicore身份验证对超级计算机中心进行身份验证。在这个演示中,计算机中心只知道ASP的身份,而不知道最终用户的身份。除此之外,还有其他安全和信任模型:
1. Globus风格的代理凭证 :Web服务客户端可以生成Globus风格的代理凭证并发送到平台。Unicore可以使用此代理证书向计算机中心识别用户。
2. 客户端运行Servlet :可以在客户端运行Servlet。在这种情况下,整个过程都使用Unicore身份验证和授权。由于此连接是本地的,因此可以省略Web服务身份验证。这种方法除了为现有的Unicore用户提供网格服务客户端外,在实际网格服务方面没有太多优势。
3. Unicore站点的配置 :Unicore站点可以根据上述ASP模型接受身份验证,但可以配置为根据Web服务入口点使用的登录信息进行授权。
4. OGSA安全计划的演变 :随着OGSA安全计划的发展,将考虑其他方法。

2. 支持的网格服务
2.1 基本网格服务端口类型

所有基本端口类型都被编码为Java接口。每个端口类型的WSDL表示由GLUE环境自动生成。然而,GLUE尚未扩展以支持serviceType扩展,因此端口类型到服务的聚合在Java实现中进行,

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值