解耦-大宽表

 数据仓库应用中,宽表模型以结构简单,模型容易理解,数据访问效率等优势,被业界广泛采用。 所谓宽表就是,基于某个实体分析对象而建立的一个逻辑数据体系,由实体的维度、描述信息、以及基于这个实体一系列度量组成。 它是一个逻辑的概念,在物理实现中不可能就针对一个实体对象建立一个大宽表。因为这样,对于,刷新效率,容错能力,扩展能力都是一个很大的挑战,如何设计和组织宽表的体系结构呢?

其实,我们回到软件设计的基本思想-高内聚,低耦合。我们要从在业务、ETL刷新、指标属性、数据来源等角度,让高度内聚的属性、描述、度量放在一个表中。基本可以从两个维度矩阵进行切割:

第一:按实体属性可能涉及的业务范围进行划分

第二:按业务指标的历史周期属性进行划分,在历史周期上我们可以分为以下几类:

1、当前用户的基本属性和维度,数据相对静态,修改较少。统计的集合包括所有实体对象。

2、用户在统计日发生的行为度量指标。这类数据可以根据行为的增量数据就是,统计集合仅仅是当前统计日发生过行为的实体对象。

3、用户在最近一个周期内的度量指标累计,它由统计日发生的行为度量指标在历史上聚合而成。可以根据业务需要可以就是自然月,自然周。或是最近周、最近月移动聚合数据。它统计的集合是最近一段时间内发生过行为的实体对象。

4、根据用户历史行为而衍生出的度量维度以及用户当前存量类指标(比如余额,总的产品数,当前总的帐户数)比如第一行为的时间,最后一次行为的时间,统计的集合包括所有发生过一次行为的实体对象。

### 永磁同步电机前馈解耦控制算法 #### 实现原理 永磁同步电机(PMSM)的dq轴电流存在交叉耦合现象,在实际应用中会影响系统的动态性能和稳态精度。为了消除这种影响,引入了dq前馈解耦控制策略。该方法通过对d-q坐标系下的电压方程进行变换处理,使得两个变量之间相互独立[^1]。 具体来说,对于PMSM而言,其电压方程可以示为: \[ u_d=R_s i_d-L_q \omega_r i_q+u_{fd} \] \[ u_q=R_s i_q+L_d \omega_r i_d+\lambda_m\omega_r+u_{fq} \] 其中\(R_s\)代定子电阻;\(i_d,i_q\)分别是d,q轴上的电流分量;\(L_d,L_q\)分别对应于直轴电感和交轴电感;\(\omega_r\)是转子角速度;\(\lambda_m\)指的是由永磁体产生的磁通链;而\(u_{fd},u_{fq}\)则是在此基础之上加入的用于补偿耦合作用项的前馈解耦电压分量。 因此,通过适当设置这两个额外的电压分量来抵消原有的耦合效应,从而达到简化控制系统的目的。这不仅提高了响应速度还增强了鲁棒性。 ```matlab % MATLAB/Simulink仿真代码片段展示如何构建一个简单的前馈解耦控制器 function [ud, uq] = feedforward_decoupling(id, iq, omega_r, Rs, Ld, Lq, lambda_m) % 计算并返回经过前馈解耦后的d-q轴电压指令值 ud = Rs * id - Lq * omega_r * iq; % d轴电压计算公式 uq = Rs * iq + (Ld * omega_r * id + lambda_m * omega_r); % q轴电压计算公式 end ``` #### 应用场景 在高性能伺服系统以及电动汽车等领域内广泛应用着基于FOC(field-oriented control)技术框架下的前馈解耦方案。这是因为这类场合往往对调速范围广度、定位准确性等方面有着较高要求,而采用此种方式能够有效改善这些特性[^2]。 此外,在风力发电机组中的发电机部分同样可以看到类似的机制被用来优化能量转换效率,并确保整个过程稳定可靠运行。总之,任何涉及到精确控制交流电机运转的应用都可能受益于此种先进的控制理念和技术实现。
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