实时控制

Matlab环境下的倒立摆系统实时模糊控制方法已被详细阐述。

这篇会议文章[1]和计划中的期刊文章[2]提供了MATLAB代码，详细分析了实时视觉控制系统的最大可能采样周期。引用和更多信息见[1]。尚波，吴承东，张云洲，陈阳权（2017）。基于实时视觉的控制系统的最大可能采样周期分析。ASME 2017国际设计工程技术会议和计算机与信息工程会议。美国机械工程师协会。 [2]尚波，刘建新，张云洲，吴承东，陈阳权。Quadrotor UAS的分数阶飞行控制基于视觉的精确。

五、数据质量的事前、事中、事后监控 数据质量监控分为事前预防控制、事中过程控制和事后监督控制三部分： 1. 事前预防控制 建立数据标准化模型，定义数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则和采集规则。数据质量校验和采集规则同样是一种数据，需在元数据中进行明确定义。元数据提供了庞大数据种类和结构的描述，帮助使用者准确获取信息。构建数据分类和编码体系，形成企业数据资源目录，便于用户轻松查找定位。元数据管理是预防数据质量问题的基础。 确定根本原因：找到数据质量问题的因素，按优先顺序提供改进建议。 制定改进方案：基于建议制定并执行提高方案，预防未来数据质量问题。 2. 事中过程控制 事中数据质量控制指在数据维护和使用过程中进行监控与处理。通过建立数据质量流程化控制体系，监控数据的新建、变更、采集及加工操作，有效维护数据完整性和一致性。 3. 事后监督控制 事后控制是指数据的质量检测和异常分析。通过对历史数据进行分析，发现潜在问题，形成纠正措施与控制方案。

自调整控制器Simulink库包含各种离散单输入单输出（SISO）控制器，所有控制器都包含对二阶或三阶模型的在线识别，适用于时变过程的控制。此版本专为与Real Time Workshop配合使用，使用C语言功能。详细信息可参考支持项目网页：http://www.utb.cz/stctool/。

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop，确保每条消息都被处理，并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是，Storm 支持多种编程语言进行开发。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

Matlab开发涉及实时遥测功能，包括获取加速度、档位、速度、温度和时间等变量。

知识准备： 分布式系统概念 Storm 架构和组件 代码编写： 创建 Spout 和 Bolt 定义数据流拓扑 程序发布： 本地模式和集群模式 故障处理和监控