2、嵌入式与网络物理系统:概念、机遇与挑战

嵌入式与网络物理系统:概念、机遇与挑战

1. 术语历史

在20世纪80年代末之前,信息处理主要依赖大型主机计算机和巨大的磁带驱动器。后来,小型化技术使得个人计算机(PC)也能进行信息处理,当时办公应用占据主导,但也有一些计算机通过反馈回路的形式控制着物理环境。

随后,Mark Weiser创造了“普适计算”这一术语,反映了他关于随时随地都能进行计算和获取信息的预测。他还提出了“隐形计算机”的概念,认为计算机将融入产品中,变得不可见。基于类似的愿景,计算设备在日常生活中的普及催生了“泛在计算”和“环境智能”等术语。这三个术语侧重点略有不同:普适计算更关注长期目标,即随时随地提供信息;泛在计算更注重实际应用和对现有技术的利用;环境智能则强调未来家庭和智能建筑中的通信技术。

小型化还促成了利用计算机实现信息处理与环境的集成,这种信息处理方式被称为“嵌入式系统”。嵌入式系统被定义为“嵌入到周边产品中的信息处理系统”,例如汽车、火车、飞机以及电信或制造设备中的嵌入式系统。如今,自动驾驶汽车和火车等嵌入式系统产品已经问世或即将推出。嵌入式系统具有许多共同特征,包括实时约束、可靠性和效率要求等,并且与物理系统的连接至关重要。

近年来,“网络物理系统”(CPS)这一术语的提出进一步强调了与物理系统的紧密联系。CPS被定义为“计算与物理过程的集成”,该术语不仅包含嵌入式系统(信息处理部分),还涵盖动态物理环境,即CPS = ES +(动态)物理环境。此外,美国国家科学基金会、德国科学工程院报告以及欧盟委员会在相关提案中都提到,CPS具有分布式、网络化和通信等特点。

“物联网”(IoT)这一术语则更明确地强调了通信方面,它描述了各种设备(如传感器、执行器和手机

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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