前营中间件(6) - 组件的接口

本文介绍了中间件中的广播和多播功能实现方式。广播通过PostBroadCastPack函数发送,所有下级客户端及中间件均可接收。多播则需记录客户端路由信息,并通过AddMultiCastSub函数添加,再使用PostMultiCastPack函数发送。此外还介绍了子功能调用SubProc及应答消息构造函数ReplyPack等关键接口。
  我们在编写组件时,需要利用中间件的一些资源,而我们把操作这些资源的接口全部集中到ZContextAPI中,在我们编写组件中,每个组件的响应函数中,都会传进此指针.所以这个接口对我们来说是非常重要的.对此接口中的许多函数我们前面都有所讲过,我们此文先讨论一下与多播和广播相关的函数.
  广播,在我们的中间件中,发送广播的功能是由组件中实现的,而对应的函数就是PostBroadCastPack,它有两种形式, 一个是以缓存区为源数据,一个是以指令为源数据,我们在中间件的组件中调用此函数后,此中间件下级的所有客户端和中间件都会收到此消息,而下级的中间件又会把此消息转发给其下级的中间件或客户端.注意,广播,我们只向下级发送.客户端通过回调函数,就能接口到此消息了.
  多播,多播相对广播来讲,比较复杂,需要记住客户端的路由信息,然后保存起来,而GetBufferRouterInfo函数,就是取消息缓存区中路由信息的,所以客户端如果想订阅一下多播信息,需要先向组件发送一个请求,在组件的对应此请求的处理函数中,把客户端的路由取出,然后添加到多播中去,添加多播路由是由AddMultiCastSub函数完成的,添加路由后,组件调用PostMultiCastPack函数进行多播的发送,这样订阅此消息的客户就能收到对应的多播消息了.
  以上是广播和多播相关的函数,下面我介绍一下别的函数:
  SubProc:子功能调用,当我们想用到别的组件的功能时,我们就调用此函数,此函数会先从自已所在的中间件上查找是否能此功能的处理函数,有的话,直接调用相应的函数,如果没有,则查找下级中间件,下级中间没有,就检查路由,如果找到合适的中间件和路由,就把请求发送出去,等待应答,此功能相当于客户端的同步请求在组件中的应用.
  ReplyPack:应答消息,这个函数是我们用来构建一个消息发送给相应的客户端,它的lpRouter表达消息到达的对象.其它各种参数是消息的属性,如果我们接收到一个请求,不希望系统构建应签包,可以利用此函数构建一下应答包,在构建之前,先用GetSessionHdrInfo函数,把请求包的各种属性取,然后调用ReplyPack时,把取到的属性写进去,
  好了,其它的函数没有什么特殊之处,可以参考别的函数进行理解.
  比较忙,此部分写得比较简单,我在以后会补些例子,就可以理解了.
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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