20、工业物联网架构:可扩展、稳健与安全的探索

工业物联网架构:可扩展、稳健与安全的探索

1. 工业物联网参考架构概述

参考架构可视为有助于应用程序构建的流程、方法和工具框架,为特定系统、解决方案和应用的发展提供抽象起点。这里介绍两种突出的参考架构模式:工业互联网参考架构(IIRA)和RAMI 4.0。

2. 工业互联网参考架构(IIRA)

IIRA是一个架构框架,涵盖信息、确定基本架构构建、指定关注点、利益相关者、观点、模型、规则和适用条件。观点可定义为构建一个或多个关注点的约定,关注点是关于系统的任何感兴趣的主题,利益相关者是对观点和系统感兴趣或关注的个人或组织。

IIRA架构框架具有三维结构:
- 垂直的各种观点 :以抽象的垂直形式呈现,后续会深入探讨构成系统核心的功能方面。
- 产品生命周期横轴 :跟踪生产从创意到回收的进展。
- 行业垂直轴 :不同行业的观点和产品生命周期可能不同。

根据利益相关者,不同观点以水平抽象层呈现:
- 业务观点 :包含业务和监管方面的关注点,如业务价值、预期投资回报率、维护成本和产品责任。
- 使用观点 :是一个架构层面,处理如何实现已确定的业务观点,由协调不同系统组件上工作单元的各种活动、任务和工作流组成。
- 功能观点 :构建与功能能力相关的关注点,功能领域可进一步细分为五个子领域:控制、运营、信息、应用和业务。
- 实现观点 </

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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