22、智能电网网络设计过程概述

智能电网网络设计过程概述

1. MPLS的QoS

在智能电网通信网络中,MPLS(多协议标签交换)在提供QoS(服务质量)方面发挥着重要作用。
- RSVP - TE与IntServ QoS架构 :使用RSVP - TE(资源预留协议 - 流量工程)来创建和维护MPLS网络中的LSP(标签交换路径)有助于QoS的实现。因为在创建LSP时,RSVP - TE可以包含QoS策略参数,这种集成服务(IntServ)QoS架构能为与LSP相关的流量提供可预测的端到端QoS性能。与本节前面描述的区分服务(diffServ)QoS相比,IntServ QoS架构更具优势,因为在diffServ中,由于QoS实现的分布式逐跳行为和网络流量的动态特性,端到端QoS性能无法提前准确预测。然而,将RSVP - TE作为所有网络流量的唯一QoS实现方式可能会增加网络成本,因为必须为每个支持端到端连接的RSVP - TE创建的LSP专门分配网络资源。一种务实的方法是对支持多个应用和/或端点对流量的LSP使用RSVP - TE,然后在网络中使用diffServ来区分每个LSP中的不同流量。
- MPLS头部字段用于diffServ QoS :MPLS头部(外部标签)中有两个字段可用于在配置数据包的逐跳行为时提供diffServ QoS,即3位的EXP字段和20位的标签字段本身。
- E - LSP(EXP - 推断LSP) :EXP字段的3位可以类似于TOS字节的DSCP字段的前三位(位0 - 2)进行编码,以指定流量的PHB(每跳行为)。当PE(提供商边缘路由器)和P路由器(标签交换路由器)仅使用EX

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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