31、容错计算机:技术、选择与维护

容错计算机:技术、选择与维护

1. 网络设备构建系统(NEBS)概述

NEBS 即网络设备构建系统。一些大型运营商认为,他们的应用必须运行在具备最高容错能力的计算机上,这些计算机要能在诸如大地震、大火、雷击等自然灾害或人为灾难中正常运行。NEBS 认证设备旨在最极端的物理条件下运行应用程序。

NEBS 定义了一套由 Bellcore(现称 Telcordia)开发的通用空间、环境和安全要求,用于 Bellcore 客户公司(BCCs)的中心局和其他电话建筑。不过,遵守 NEBS 标准只是建议,并非地区性 BCCs 的强制要求,是否购买 NEBS 认证设备完全由各 BCC 自行决定。

许多公司声称其生产的计算机符合 NEBS 标准,但真正获得 NEBS 认证的机器却寥寥无几。一台个人计算机获得 NEBS 认证的成本超过 10 万美元,且需要数月时间。在认证过程中,PC 机箱要经历“摇晃和烘烤”测试,这甚至能损坏坚固的机械设备,更不用说电子计算机了。

2. 构建容错 CT 系统的多种途径

2.1 传统方法

过去,构建高可靠性电信系统只有一种途径:购买“容错计算机”(配备无源背板和单板计算机),确保其具备独立磁盘冗余阵列(RAID)存储系统,然后插入 CT 资源板即可。

2.2 现代选择

随着价格下降,对容错和容错 PC 系统的购买量不断增加,如今构建 CT 系统有了众多令人眼花缭乱的选择:
- 集群(Clustering)
- 原理 :将多台计算机组合在一起,每台计算机都有自

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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