2、嵌入式与网络物理系统:概念、机遇与挑战

嵌入式与网络物理系统:概念、机遇与挑战

1. 术语历史

在20世纪80年代末之前,信息处理主要依赖大型主机计算机和巨大的磁带驱动器。后来,小型化技术使得个人计算机(PC)也能进行信息处理,当时办公应用占据主导地位,但也有一些计算机开始以反馈回路的形式控制物理环境。

Mark Weiser提出了“普适计算”这一术语,反映了他关于随时随地都能进行计算和获取信息的预测。他还预测计算机将融入产品中,变得“无形”,从而创造了“隐形计算机”这一概念。基于类似的愿景,计算设备在日常生活中的普及催生了“泛在计算”和“环境智能”等术语。这三个术语虽侧重点略有不同,但都围绕未来信息技术展开。普适计算更关注长期目标,即随时随地提供信息;泛在计算侧重实际应用和现有技术的利用;环境智能则强调未来家庭和智能建筑中的通信技术。

小型化也促使计算机将信息处理与环境相结合,这种信息处理方式被称为“嵌入式系统”。嵌入式系统被定义为“嵌入到周边产品中的信息处理系统”,例如汽车、火车、飞机以及通信或制造设备中的嵌入式系统。自动驾驶汽车和火车等嵌入式系统产品已经问世或即将推出。嵌入式系统具有实时约束、可靠性和效率要求等特点,且与物理系统的连接至关重要。

近年来,“网络物理系统(CPS)”这一术语的出现进一步强调了与物理系统的紧密联系。CPS被定义为“计算与物理过程的集成”,它包含嵌入式系统(信息处理部分)和动态物理环境,即CPS = ES +(动态)物理环境。美国国家科学基金会、德国科学与工程院(acatech)报告以及欧盟委员会在相关提案中都强调了CPS中的通信方面。实际上,CPS这一术语的使用并不完全一致,有些作者强调与物理环境的集成,有些则强调通信。

“物联网(IoT)”这一术语更明

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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