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随着云服务的兴起和系统规模的扩大,尾部容忍技术成为关键,以确保服务在无法消除所有抖动来源的情况下仍能保持一致的响应能力。通过设计优化常见情况并应对非常见情况,这些技术在Google的大型软件系统中展现出显著效果。

伴随着下一代技术密集型、无缝交互的云服务的兴起,可以持续提供一致性响应的大规模计算系统开始受到越来越多的关注。随着系统规模扩大,简单地铲除产生性能异变的所有来源无法达到这样的响应能力。容错技术(Fault-tolerant)的出现是因为当超过一定的系统规模后,已经无法保证无故障的运行。类似的,“tail-tolerant”技术的出现也是因为对于大规模服务来说已经无法消除产生抖动的所有来源。虽然那些用来解决特定延迟抖动来源的方法也是有用的,但是最有力的“tail-tolerant”技术应是可以在不管根源的情况下就可以降低延迟。这些“tail-tolerant”技术允许设计者针对常见情况(commoncase)进行不断优化,同时能够应对非常见的情况。我们已经列出了一些“tail-tolerant”技术,它们已在Google的几个大规模软件系统中起到了非常好的效果。随着互联网服务需求的不断增长,warehouse-scale系统的增多以及底层硬件性能抖动的增大,它们的重要性也会不断提升。

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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