16、智能服务网络与数字孪生:架构模型与应用解析

智能服务网络与数字孪生:架构模型与应用解析

1. 智能服务网络参考架构模型

在智能服务网络领域,存在多种参考架构模型,它们各自有着独特的特点和应用场景。

1.1 FIWARE

FIWARE 基金会推广了一个开源软件栈,旨在实现超出最初物联网用例的互操作性。其下一代服务接口(NGSI)是一种标准化的 Web API,仅限于 RESTful 交互。任何物联网协议都可以通过合适的代理或包装器进行连接,将数据提供给 Orion 上下文代理,该代理作为数据和命令转换与翻译的中间组件。目前指定的 NGSI - LD 提供了一种语义注释的 JSON 语法用于上下文建模,并提供了与相关资源交互的指南。FIWARE 参考架构为开发者和系统架构师提供了云计算方面的文档,以及大数据如何在更高网络级别增强工业物联网架构的信息。除了将 HTTP 作为建议协议并指定绑定外,FIWARE 还定义了与协议无关的方法和上下文表示。

1.2 物联网(Web of Things)

互联网,特别是万维网,已经提供了一个易于理解且广泛接受的数据交换基础设施。像 URI、HTTP 和超链接等成熟的 Web 技术已被证明能够以分散的方式实现简单而可靠的通信机制。云服务和按需解决方案为智能工厂提供了快速灵活的应用部署,这是智能工厂的严格要求。语义网进一步为数据对象赋予了意义,并减少了集成工作。然而,所谓的物联网既没有指定相关事物的交互模式,也没有对与物理世界的预期关系进行建模。

物联网(WoT)是 W3C 的一项倡议,旨在对物理资产的共同方面进行建模和概述,并将其在网络中表示出来。一套详尽的词汇表和交互模型展示了如何使用当前的 Web 连接实践和约定来描述、操

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: 调整模型参数前,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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