我眼里的控制系统

         计算机开发一类是围绕计算机和其外设的编程,如围绕windows、unix的上层应用开发,还比如手机软件的开发。还有一种是基于更独立的设备的开发,如机器人开发、数控机床、控制卡等。

未完待续。。。。

        一忙一个多月,这个月里面心境不好,想平稳的生活,也想去面对开发的挑战。闲话不说。继续我们的话题。

       我们可以把控制系统的概念去切分计算机行业,在小的方面我们对控制系统也有定义,就是属于对设备的控制。比如我们要控制汽车,这需要一套系统,涉及到机械、能源、图形图像、音视频、计算机。幸运的是现在我们对一个设备的控制比不远的以前要容易的多,比如你对一个手刹汽车的控制肯定比对自动挡的要难。这种狭隘的定义才是人们对控制系统的理解。

比如我说我是做工业控制的,人们就晕晕不知道什么东东。我说我是研发控制系统的,人们就会理解我是做计算机的。我说我是IT的,人们就理解为修电脑的。我说我是修电脑的,人们就认为我是赛格摆摊的。

狭隘的定义下,我们往往会失去对控制系统的真正的理解。比如说,同样的一门课,打个比方吧——信号与系统,一流学校教的是奥本海默的,这里面对电路说的不多;二流学校教的奥本海姆,往往还要求用英语教,或者里面夹杂打量的电路习题;三流学校基本可以认为是一个电路课程了。

控制系统是一个高度的哲学概念,像计算机的最高目标是仿造人,控制系统可以切入到机器、人、动物、植物和自然界的方方面面。这段内容我想的有点模糊,但是如果按照课本的教法,那肯定是误人子弟了。

下面我们对计算机的一些问题进行说明,毕竟下来我要写还是基于计算机部分的。

1.很多人都说计算机是夕阳,其实现在的计算机产业处在一个精细化的时期,产业的自身发展受制于材料产业的发展,但是和其他产业的结合形成各种新的应用,同时,过去很多暂停的思想都积极的被纳入到计算机行业中。比如这些年比较红火的函数式编程、NOSQL等,并不是新生事物,有很多比PC的年龄都大。

2.编程语言问题,我个人十分喜欢用C/C++。现在工作是用C#的,以前用过的语言很多,unix和windows的开发都做过,当然我自己的开发环境喜欢用的还是C/C++再加上一个脚本(lua或python)系统。但是我认为用什么语言其实都没有关系,主要的是自己的想法可以用这个平台去实现就可以了。当然存在C#的效率问题。没办法,有得有失了。还有就是C++的开发效率,其实加上boost库,C++并不比其他语言差的。

3.图形系统,opengl还是directx其实都很不错,不过在控制领域,很多系统都是GDI的,我个人认为主要是制作控制系统开发软件需要的技术力量太多太大,使用太复杂的东西会造成开发问题,而且很多控制系统的软件都是外包,或者OEM的,我曾对同样的矩形控制用GDI、openGL和directx进行开发,其实都差不多,感觉GDI初始化最简单、opengl开发可控性最强,directx的COM味道太重,但是真的开发和opengl一样的,就是一个左手系一个右手系。折腾开发人员。

3.数据库,这个问题可大可小,我见过的系统,很多都是自己的数据管理,也有oracle、sqlserver、mysql的。还有一个就是内存数据库,当然也可以用list来做,如果做单个程序其实差不多,list还简单点,但是要考虑上线程共享、程序共享、进程共享。用内存数据库就有差异的,android用的sqlite,也有俄罗斯的fastdb,Berkeley DB其实真的有点慢。也有一个办法就是写线程专门管理list,看各自的选择而已。

下面还有很多技术细节,以后再说。



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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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