1、分布式系统建模:从进程代数到Petri网

进程代数与Petri网融合建模

分布式系统建模:从进程代数到Petri网

1. 分布式系统概述

分布式系统在当今信息和通信技术中无处不在,它由多个组件构成,这些组件可以是硬件、软件或两者的结合,它们可能位于不同的地点,甚至在地理上相隔甚远。这些组件通过基于消息传递的通信协议进行协作,以完成任务或提供服务,互联网及其最重要的服务万维网就是典型的分布式系统示例。

从抽象层面看,分布式系统有两个主要特征。一是分布性,系统的全局状态由一系列位于不同地点的局部状态组成,系统的每个活动可能只涉及这些局部状态的一个子集。二是通信仅通过消息传递进行,信息交换依赖于显式的发送和接收通信原语,不存在组件共享的全局内存。通信机制可以是同步的(发送和接收动作同时进行)或异步的(发送和接收动作解耦)。为了便于研究,通常假设通信是同步的,因为同步通信可以通过添加缓冲区等媒介轻松实现异步通信,而反向操作则较为困难。

2. 分布式系统的语义模型

为了对分布式系统进行建模,人们提出了许多语义模型,以下是其中一些常见的模型:
- Petri网 :具有分布性是其核心概念,能以有限结构模拟递归行为,有简单精确的形式语义,具备可判定的分析技术,且有大量应用于实际分布式系统建模的文献。
- 转换系统
- 事件结构
- 因果树
- 并发历史
- 状态图
- 消息序列图
- K

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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