13、控制理论对自适应软件系统保障的启示

控制理论对自适应软件系统保障的启示

1. 引言

经典反馈回路在自适应软件(SAS)系统中扮演着重要角色,尤其是在系统保障方面。我们关注经典反馈回路的抽象特性,包括其构建方式、提供的保障以及获取这些保障所需的分析。反馈回路已成为软件密集型自适应系统的基石。

我们研究反馈回路与SAS系统保障之间的关系,聚焦于反馈模型的概念层面,而非实现层面。具体探讨控制理论在反馈回路中能确保的理想属性(如稳定性、准确性、稳定时间、资源有效利用)、计算过程的调整方式、控制策略的选择以及由此产生的系统质量属性(如响应性、延迟、可靠性)之间的关系。

这一探索一方面研究反馈回路如何为受控系统的行为提供保障,另一方面研究保障措施如何改进SAS中反馈回路的实现。我们先回顾传统控制理论和工程的主要概念,再研究控制理论与SAS领域中软件系统反馈控制(如MAPE - K循环)研究的相似之处,建立关键概念的通用词汇,通过具体例子讨论多种控制策略,指出SAS工程中常被忽视的决策,进而提出与反馈回路在自适应软件中应用相关的保障研究关键挑战。

2. 自适应软件(SAS)系统

软件工程师需要转变视角,传统软件工程基于软件系统应支持刚性业务结构和需求、低维护且初始交付就能完全满足需求的错误假设。而自适应软件(SAS)工程基于持续分析、动态需求协商和不完整需求规范的不同范式。

SAS系统在运行时调整自身结构或行为,以调节随时间变化的功能、行为和非功能需求的满足情况。当系统需求演变时,系统需支持短期适应机制以满足当前需求,以及长期需求演变的运行时系统分析。同时,在设计和运行时都需实施保障机制以保证所需属性。

受人类自主神经系统启发,IBM研究人员提出

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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