挠性航天器几何非线性模型及智能PID控制
挠性航天器几何非线性模型及智能PID控制
李智斌*王照林**
*北京控制工程研究所, 北京100080, E-mail: iaclabspace@https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,
**清华大学工程力学系, 北京100084
摘要：研究由中心刚体和柔性梁所组成的挠性航天器，不同于大多数文献只研究柔性附件的横向弯曲变形对系统动态特性的影响，同时考虑拉伸、弯曲和截面转动的影响，建立了严格的几何非线性耦合动力学模型；根据该非线性模型，在只有系统姿态与姿态速率测量值的条件下，基于能量函数选取Lyapunov函数，证明了采用PD反馈控制律能够确保非线性耦合系统姿态机动控制过程的稳定性；为了获得较好的稳态性能指标，设计了智能PID控制器，仿真结果表明其性能指标比定常PID控制器有明显提高。
关键词：几何非线性，挠性航天器，智能PID控制，稳定性，稳态性能指标
Geometric Nonlinear Model and Intelligent PID Control of Flexible Spacecraft
Li Zhibin* Wang Zhaolin**
*Beijing Institute of Control Engineering, P.O.Box 2729 Beijing 100080, E-mail: iaclabspace@https://www.wendangku.net/doc/151335308.html, **Tsinghua University, Department of Engineering Mechanics, Beijing 100084
Abstract A flexible spacecraft is studied which consists of a central rigid body and a flexible appendage. Other than most of the literatures that merely pay attention to the effect of transverse bending deformation of flexible beam on system dynamic characteristics, this paper considers axial tension deformation, transverse bending deformation and cross-section rotation synchronously. On the basis of nonlinear geometric relation, the nonlinear model of the rigid-flexible coupled system is established. By using the measurements of the attitude angle and its velocity only, a kind of liner PD feedback control law is presented. A Lyapunov function is selected based on energy integral and then the stability of attitude maneuver control of the nonlinear coupling system is proved. In order to obtain good steady-state performance, an intelligent PID controller is designed, and simulation results shows it better control index than conventional PID controller.
Key words Geometric nonlinear, Flexible spacecraft, Intelligent PID Control, Stability, S teady-state index 1 引言(Introduction)
自从1958年美国“探险者1号”因为4根鞭状天线的弹性振动导致卫星入轨以后姿态翻滚、失控以来，挠性航天器动力学与控制研究一直引起学术界和工程界的极大关注。但是在空间科学技术发展的初期，由于对航天器的性能指标要求不高，因此航天控制领域至
[]1[]2，混合坐标模型忽略了因今一直沿用混合坐标动力学模型。1987年Kane等研究表明
刚柔耦合引起的所谓“动力刚化”效应，是一种比较粗糙的模型。鉴于未来航天器任务对姿态控制的要求将越来越高，而挠性结构振动将是影响控制性能指标的关键因素，因此从更严谨的角度研究挠性航天器的刚柔耦合作用就显得尤其必要。
实际上从本质上说，挠性附件的弯曲变形并不是孤立发生的，它是同拉伸变形和截面转角变化互相耦合的。因此，文献[3]全面考虑平面弯曲、拉伸和截面转动及其同姿态运动的耦合，根据非线性几何关系，导出了包括系统姿态转动和柔性梁附件纵向拉伸、横向弯曲和截面转动的非线性方程组。本文的工作主要有两个方面：首先是控制过程的稳定性问题，对于本质上存在几何非线性的被控对象，根据Lyapunov方法来研究采用PD控制律进行姿态机动控制的稳定性；其次是高性能要求航天器普遍关心的稳态性能指标问题，为了
国家自然科学基金资助项目(90205008，60034010)。
获得满意的稳态性能指标，设计了一类智能PID 控制器，并通过仿真同采用固定参数的传统PID 控制器进行比较。
2 几何非线性方程组(Geometric nonlinear equations)[]3
这里首先介绍几何非线性动力学模型的主要结果。如图所示，假设系统由中心刚体和柔性附件组成，柔性附件为变形之前长、横截面积、质量密度L A ρ、截面惯性积的等截面均匀梁，根部同刚体固连，端部自由。该系统可以相对于通过质心的固定转轴转动。 J O 以柔性梁未变形时中轴线与刚体转轴的交点O 为原点分别建立两个右手直角坐标系：惯性参考系和刚体固连主轴坐标系。系
)(321e ,e ,e O,N =)(321b ,b ,b O,B =B 的轴同柔性梁未变形时的中轴线相重合，轴同系统转轴相重合。设1b 3b θ为系B 相对于系的转角，当N 0=θ时系B 与系相重合，系N B 相对于系的角速度矢量为。
N 3b ω)()(t t θ&
=对于柔性梁附件单位长度的微元，设l 为拉格朗日空间变量，表示梁变形之前微元相对于梁根部的距离，满足。记纵向变形为、横向变形为、转角为dm L l ≤≤0u v α，同时考虑轴力P 、剪力和弯矩Q M 的影响，记M Q P εεε,,分别表示拉伸应变、剪切应变和弯曲应变，并不妨假设剪力作用方向与截面转动方向相反, 则可以得到如下形式的非线性几何关系
[
]
9(1) cos sin )1(1
sin cos )1(???
??=?+=?++=l M
l l Q l l P v u v u α
εααεααε
其中符号表示对空间变量求偏导数。
()l ?将微元内力向在体系坐标轴投影
(2)
221b b F 1F F +=
其中
??
??=?=+=+=αεαεααα
εαεααcos sin cos sin sin cos sin cos 2
1Q P Q P kGA EA Q P F kGA EA Q P F 不计阻尼影响，微元变形几何非线性动力学方程组为
[][]
(3) )(2)()(22212??
???=+=?++++=++???l l l T J F v u u l R v A F u l R v v u A αθρθθθρθθθρ&&&&&&&&&&&&&&&&&&
其中
[]{
}
[]{}
()
3a sin 2cos 2sin )1(5.0 sin cos 2cos 2sin )1(5.0221αααααα
ααααααll l l l l ll l ll l l l l ll l u v u v kGA u v u v EA F ?++???+++?=()[
]
()[]
()3b cos 2cos )1(2sin 5.0 cos sin 2cos )1(2sin 5.0222αααααα
ααααααll l l l l ll l ll l l l l ll l v u v u kGA v u v u EA F ?+++??++++=[
]{
}
()[
]
(){
}
α
αααααααcos sin 12sin )1(5.02cos )1( 3c 2sin )1(5.02cos )1( )1(22222
1l l l l l l l l l l ll l l ll l v u v u v u EA v u v u kGA EJ F u F v EJ T ++??+++?+?+++??=++?=
在其固定端满足位移边界条件
(4)
0),0( 0),0( 0),0(===t t v t u α 而在其自由端应满足力边界条件，易得
(5)
0),( ),,(sin ),( ,1),(cos ),(==?=t L t L t L v t L t L u l l l ααα
假设绕转动轴的控制力矩为T ，于是系统姿态动力学方程为
[
]
{}
[][](6) )( )(2)(0
2
2
3
T dl J dl v u v
u l R A dl v v u
u l R A dl v u l R A JL I
L
L
L
L
=+?++++++++++++∫∫∫∫
αρρθρθρρ&&&&&&&&&&&
上述各式便构成挠性航天器几何非线性耦合动力学模型的基本方程组。
3 姿态机动稳定性(Stability of attitude maneuver)
对于姿态机动任务，假定机动目标角为],( ππθ?∈m 。假如采用如下的PD 反馈控制律
()(7) 0,0 )(>>??=d
p e d e p k k k k t T θθ& 现在来研究姿态机动控制过程的稳定性。定义无扰运动为
()()()()(8)
0,,, ,====t l t l v t l u t m αθθ 则扰动变量为
()()()()()()()()(9)
,,,,,,,,,t l t l t l v t l v t l u t l u t t m e ααθθθ===?=
其中m e t θθθ?=)(。显然有。 )(),(t t e
e θθθθ&&&&&&==于是受扰运动微分方程为
[]
{
}
[][][][]
?????
??
??
??=+=?++++=++?????=+?++++++++++++∫∫∫∫(10d) )((10c) 2)((10b) )(2)( (10a) )(2 )(2212
0 0 0 0 223l e l e e e l e e e e d e p L
L L e e L T J F v u u l R v
A F u l R v v u A k k dl J dl v u v u l R A dl v v u u l R A dl v u l R A JL I αθρθθθρθθθρθθαρρθρθρρ&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 基于能量函数选取如下形式的Lyapunov 函数
(
)[
]{}
()
()11 2
1212121 )(2
12121 0 2 0 2 0 2 0 2 0 22232dl EJ dl kGA dl EA dl J dl u l R v v u A I k V L M L Q L P L e L e e e e p ∫∫∫∫∫+++++++++?++=εεεαθρθθρθθ&&&&&&& 容易看出，V 具有无穷小上界,，因为V 不显含时间。
可以证明，由于受扰运动微分方程(10)，V 是非增的。事实上，由式(11)可得
()()
[][]()()
()12 )()( 0
3dl EJ dl kGA dl EA dl J dl u u l R v u l R v
A dl v v u
v u A I k V L
M M L
Q Q L
P P L e
e
L e
e
e
L e e e e e e e p ∫∫∫∫∫∫++++++++++++++???++=εεεεε
εαθαθρθθθρθθθρθθθθ&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 将上式第3、4、5项的被积函数展开，并按带因子的项进行整理可得 e
θ&()
[][]}
(
)[]
()()13 )()( )( )(2)( 0
2 0 20
0 223dl EJ dl kGA dl EA dl J dl v u u l R v v A dl u l R v v u u A k dl J dl v u v u l R A dl v v u u l R A dl v u l R A JL I V L
M M L Q Q L
P P L e
L e e e L
e e e e
e d L
L
L L
∫∫∫∫∫
∫∫∫∫∫+++++?+++++++???+++?+++???++++??????+++++=εεεεε
εαθα
ρθθθρθθθρθθαρρθρθρρ&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
由于受扰运动方程(10a)，上式可以简化为
()
[]()
()14 )( )( 0
2 0
22dl EJ dl kGA dl EA dl J dl v u u l R v v A dl
u l R v v u u A k V L
M M L Q Q L P P L e L
e e e L e e e e d ∫∫∫∫∫∫+++++?+++++++???+?=εεεεε
εαθ
αρθθθρθθθρθ&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 由于受扰运动方程(10b)、(10c)、(10d)，式(14)进一步简化为
()()
() 15 0
2 0
12 0
2 0
12dl EJ dl kGA dl EA dl T dl F v dl F u k dl EJ dl kGA dl EA dl
T dl u A F v dl v A F u k V L M M L Q Q L P P L l L l L l e d L
M M L Q Q L P P L
l L e l L e l e d ∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫++++++?=++++?+++?=εεεεεεαθεεεεε
εαθρθρθ&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
现在通过边界条件及应力－应变关系来考察上式中的六个积分项。
???
?????=?===?=?==?=?==∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫∫dl EJ d EJ EJ d EJ dl EJ dl EJ dl v F v d F F v dF v dl F v dl
u F u d F F u dF u dl F u L
ll L l L L l l L l l L M M l L L L L L
l l L L L L L l 0 0 0 0 0 0 0 2 0 202 0 2 0 2 0 1 0 101 0 1 0 1ααααααααααεε&&&&&&&&&&&&
&&&& 而
()[]()[]???+++?=+?++=αααααεαααααε
cos 1sin cos sin sin 1cos sin cos l l l l Q l l l l P u v v u
u v v u &&&&&&&&
利用前面式(1)、(2)和(3c)推导的l Q P T F F ,,,,21εε的表达式，容易验证
0 0
2 0
1=?+++??∫∫∫∫∫∫dl EJ dl kGA dl EA dl T dl v F dl u
F L
ll L
Q Q L
P P L
l l L
l L
ααεεεεα&&&&&&
因为有关的项各自合并后正好互相抵消。这样，式(23)最后简化为
EJ kGA EA ,,()16 02≤?=e
d k V θ&&
另一方面，从表达式(11)可知，并且只有当
0≥V ()[]
()17 0
,0,00,0)(0,022?????====+=++++?==M Q P
e
e e e
e u l R v v u εεεαθθθθθ&&&&&&&
时，V 才可能取零值。利用应力－应变关系，从式(25)得到
()18 0,0sin ,01cos ,0???
??====?==l l l v v u u αα
αα&&&
故由式(18)第3式及边界条件(4)可得
()()(19 0,0,)
==t t l αα
在将上式代入式(18)前两式，进一步利用边界条件可得
()()()()()20 0,0,01cos 0
,0,0sin ??
?==?=?===?==t u t l u u t v t l v v l
l αα
联系上述四式，说明V 是关于变量的正定函数，根据Lyapunov 稳定性定理[，PD 控制律能够保证无扰运动关于变量稳定。 ααθ
θ&&&&,,,,,,,v v u u ]4ααθ
θ&&&&,,,,,,,v v u u
4 智能PID 控制方案设计(Stability of attitude maneuver)
航天器控制实际工程中所关心的不仅仅是稳定性，最终关心的是具体性能指标，尤其是稳态指标。传统PID 控制由于采用固定的带宽和增益，在针对复杂非线性系统存在不确定性、干扰和噪声等情形下难以满足高指标要求，智能控制则具有更大的潜力。基于对实际控制系统各个关键环节的全面考察，通过大量计算和分析，这里提出一种具有高稳定度和较高姿态精度的智能PID 控制器形式如下
()()[]()
()21 01 ??,???,?? ?,??321>>>++=∫
dt θθθK θθθK θθθK I T e
e e e e e e e e c &&&&()
其中I
?表示系统惯量的估计值。控制器的输入量分别为如下的姿态误差估计值和姿态角速度误差估计值
()22 ??θθθθθθθθn n e d d e ?=??=?=
()23 ??θθθθθθθθ&&&&&&
&&n n e d d e ?=??=?=
e d n θθθθθ,,,?,分别为姿态角的瞬时期望值、测量估计值、真实值、姿态噪声和实际姿态控
制误差；分别为姿态速率的瞬时期望值、测量估计值、真实值、速率噪声和实际姿态角速度误差。
e d n θθθθθ
&&&
&&,,,?,控制参数可分别称为阻尼参数、
比例参数和积分参数，它们都随估计状态变化而变化，以便于对变化的系统和环境仍然能保持较好的稳态性
能指标，体现出智能控制的基本特点。
??
???
???
???
???
???
?e e e e e e θθK θθK θθK &
&&?,?,?,?,?,?321为了得到较好的姿态稳定度，应尽可能地小，
以抵御测量噪声的不利影响；同时为了确保对不确定性和干扰影响具有足够的阻尼能力，也不能太小，因此
控制参数采用如下设计方法
??
???
?e e θθK &
?,?1??
???
?e e θθK &
?,?1??
???
?e e θθK &
?,?1()
()()24 01 ?
1??,?1>>?+=∑∑??d t
n
t e
d
t n
t e
d
e e θθθθK λλλ&
&
()
为了得到较好的姿态精度，控制参数采用如下设计方法
?????
?e e θθK &
?,?2[]
5 ()
()25 ?,?max
max
111max
2θ
θn T I K n θθK d
e e ??+=
&
&
为了克服未知常值干扰的不利影响，智能积分系数采用如下设计方法：
??
???
?e e θθK &
?,?3()()[]
()26 01 ???sgn 1?,?3>>+=i e e e i e e θθθθθK λλ&
&()
当具有已知常值干扰力矩时，可以进行相应的常值干扰力矩补偿。当可以获得挠性附件振动的测量及辨识信息时，也可以进行相应的挠性振动反馈补偿。即可以采用如下的
智能控制器扩展形式：
()()[]()
()27 01 ??,???,?? ?,??321>>>+?++=∫
fc dk e
e e e e e e e e c T T dt θθθK θθθK θθθK I T &&&&()
其中是已知常值干扰力矩。
dk T 考虑实际工程中的噪声、干扰和柔性附件影响，基于上述智能控制算法设计原则进行
了大量计算机仿真，所得到的精度和稳定度指标均比较理想，表1所示为部分结果。
表1 智能PID 控制与常规PID 控制的精度和稳定度指标
惯量()2
m kg ?J
控制算法 控制精度
()°
稳定度
()
/s °常规PID 最佳结果 4104?×± 5104?×± 176.9
(小卫星)
智能PID 控制 4103?×± 6108?×± 常规PID 最佳结果 4108.3?×± 5105.1?×± 2176.9
(一般应用卫星)
智能PID 控制 4105.2?×± 6106?×± 常规PID 最佳结果 4104?×± 5105.2?×± 9176.9
(大型应用卫星平台)
智能PID 控制 4105.2?×± 6105?×± 常规PID 最佳结果 4105.5?×± 5105.1?×± 77176.9
(类似于哈勃的大型航天器)
智能PID 控制
4103?×± 6104?×±
5 小结(Conclusion)
针对挠性航天器的几何非线性动力学模型，证明了采用PD 控制律进行姿态机动控制的稳定性。为了获得更好的稳态性能，提出了智能PID 控制器设计方法，并进行了仿真验证。
参考文献
［1］ Likins P W. Finite element appendage equations for hybrid coordinate dynamic analysis. J of Solids and
Structures, 1972, 8, 790-831
［2］ Kane T R, Ryan R R, Banerjee A K. Dynamics of a cantilever beam attached to a moving base. Journal of
Guidance, Control and Dynamics, 1987, 10(2): 139~150
［3］ 李智斌, 王照林等. 平面型刚柔耦合系统几何非线性动力学建模. 力学学报, 2002, 34(Supplement)：
79~84
［4］ 王照林. 运动稳定性及其应用. 高等教育出版社, 1992
［5］ 李智斌, 王照林. 复杂航天器稳态性能估计. 航天控制, 2003, 21(1): 1-9
作者简介：
李智斌(1965－)，博士，高级工程师，主要从事航天器等系统动力学、先进控制技术及其实验和应用研究。
王照林(1928－)，莫斯科大学副博士，清华大学教授，博导，长期从事动力学、稳定性与控制等研究工作。
通过动态非线性偏最小二乘法对非线性模型进行预测以及控制
通过动态非线性偏最小二乘法对非线性模型进行预测以及控制 G. BAFFI, J. MORRIS and E. MARTIN 过程分析与控制技术中心，纽卡斯尔大学，纽卡斯尔，英国 通过动态非线性偏最小二乘（PLS ）模型，模型预测控制（MPC）技术延伸到了非线性系统。对于嘈杂的建模，PLS显示有适合它的多元回归方法，相关性以及/或者总线的数据。在一个“静态”框架内，这种方法已广泛应用于工业过程一些数据的建模和分析中。本文的贡献是对于非线性动态PLS框架在MPC应用中的发展。该非线性动态PLS模型利用了一个基于误差的非线性偏最小二乘算法，其中非线性内部模型是建立于自回归与外源输入（ARX ）框架。特别地，我们应该将二次和前馈神经网络内部模型考虑在内。一个MPC框架内的一个动态的PLS模型的应用开辟了一种基于多元统计基础的预测方法，这一方法不仅应用于过程建模，推理估计和性能监控，同时也可进行模型预测控制。一个基准仿真的pH值中和系统验证了非线性动态PLS框架在模型预测控制中的应用。 关键词：模型预测控制，非线性动态偏最小二乘
引言 模型预测控制（MPC ）正成为一种常规的采用先进的过程控制策略。基于线性过程模型的MPC算法已被广泛研究并应用于化工流程工业。这主要归功于它们处理过程约束，时间延迟和多变量系统的能力。然而，许多过程是高度非线性的，并且，基于线性过程模型的MPC算法可能会导致控制性能不佳;这样一来，MPC技术就延伸到了非线性过程1-6。 在MPC中，感知的过程动态模型首先发展为预测过程在未来一定时间内的输出值。这些数值被用来评估未来的控制动作，以减少预定义的代价函数。基于程控制策略的过程建模和模型都是特别依赖于感兴趣的系统中的适当的数学表达式的可利用性。一种方法是通过基于详细的化学和物理现象的知识原理的机理原理以及模型的发展来确定过程行为。虽然一些非线性的MPC方法已经应用于基于非线性的展开机理模型，但是由于他们的发展需要详细知识和时间，这一方法未能受到广泛的应用6。此外，在现代这个响应式的制造环境中，对于复杂的多产品生产家，精确的理论模型的研发甚至可能不实用。 由于一些正在研究的不具体的过程知识比那些需要制定一个物理原理模型更加具有需求性，从过程操作数据鉴定而来的以经验数据为基础的模型提供了另一种机械建模。在工业流程上，这使得非线性的MPC算法得到了更广泛的应用。这种结构包括多项式自回归滑动平均模型（ARMA）3，Volterra级数模型5,7和神经网络模型8,9。当那些属于基本过程表示的是相关过程变量性质的正在发展的经验表示模型时，一个重要的、潜在的甚至严重的问题产生了。无视相关结构能够严重影响用于获得该模型的非线性优化技术参数。一种解决方案是应用基于偏最小二乘（PLS ）建模技术的多变量的统计预测，且这种建模技术考虑到了数据底层结构的相关性。 这项工作的目的是评估动态非线性PLS在MPC应用上的适用性。一个良好已知的基准pH中和模型10已应用于测试动态非线性偏最小二乘回归模型及其在非线性PLS MPC方案中的使用。严重的非线性特征提供了一个主要的建模挑战。
智能配变终端说明书解析
IDTT-B-615JT 智能配变终端 使用说明书 (通用型说明书 南京捷泰电力设备有限公司 1 目录 1. 绪论 (4) 1.1概述 ........................................................... 4 1.2功能简 述 ....................................................... 4 1.3智能型配变终端功能配置 表 ....................................... 5 1.4工作原理框图 ................................................... 6 1.5产品特点 . (6) 1.6技术规格 (7) 2. 主要功能 . (9) 2.1电能量计量 ..................................................... 9 2.2配电变压器监测功 能 ............................................. 9 2.3配电变压器保护功能 ............................................. 9 2.4配变计量总表监测功能 .......................................... 10 2.5居民用户用电信息监测功能 ...................................... 10 2.6剩余电流动作保护器监测功 能 .................................... 10 2.7无功补偿控制功能 .............................................. 10 2.8遥信功能 ...................................................... 11 2.9环境温度监 测 .................................................. 11 2.10防盗报警功能 .................................................. 11 2.11防窃电报警功能 ................................................ 11 2.12数据抄读及存储功 能 ............................................ 11 2.13用电异常检测及报警功 能 ........................................ 11 2.14时钟管理 ...................................................... 11 2.15现场维护 (11)
基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统和控制方法与设计方案
本技术公开了一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统和控制方法，它包括用电负荷、传感器模块、Bluetooth通信模块、云服务器数据库系统、单片机从机、电脑主机、移动终端，所述的传感器用于检测环境参数，所述的单片机从机分别与传感器模块和用电负荷电连接，单片机从机与电脑主机进行蓝牙通信，单片机从机和电脑主机分别与移动终端进行无线通信，所述的云服务器数据库系统分别与电脑主机和移动终端进行数据交互。 权利要求书 1.一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，包括用电负荷、传感器模块、Bluetooth通信模块、云服务器数据库系统、单片机从机、电脑主机、移动终端，所述的传感器用于检测环境参数，所述的单片机从机分别与传感器模块和用电负荷电连接，单片机从机与电脑主机进行蓝牙通信，单片机从机和电脑主机分别与移动终端进行无线通信，所述的云服务器数据库系统分别与电脑主机和移动终端进行数据交互。 2.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的单片机从机为Arduino单片机从机，Arduino单片机从机使用Nano或Leonardo或Uno的
Arduino扩展板，电脑主机为Raspberry Pi卡片式电脑主机。 3.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的传感器模块包括湿度传感器、温度传感器、超声波传感器、光敏传感器、声音传感器、压力传感器和烟感传感器。 4.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的电脑主机分别与移动终端和单片机从机采用双工通信模式。 5.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的云服务器数据库系统运行神经网络算法，对用户历史数据进行分析学习并得到用户的最优智能控制方案；云服务器数据库系统与移动终端数据交互，并对移动终端进行数据备份；云服务器数据库系统对电脑主机进行数据采集和指令分发。 6.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的单片机从机连接一个或多个用电负荷，单片机从机接收电脑主机分发的控制命令，对用电负荷进行控制，所述的控制包括开关控制、PWM模拟量调节控制、定时触发控制和应急性触发控制并进行命令寄存与数据采集传回。 7.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的电脑主机；控制多个单片机从机的运行，获取多个单片机从机的回传数据，电脑主机与移动终端进行数据交互，与云服务器数据库系统进行数据回传与备份。 8.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的移动终端采用拟人化交互式的聊天界面，所述聊天界面的输入方式包含语音识别、插件按键控制、文字输入和卡片式图形输入方式；移动终端用于存放配置信息、用户信息、终端设备信息和用电负荷实时状态参数，并且与云服务器数据系统相互数据备份。 9.根据权利要求1所述的一种基于Bluetooth的家庭智能物联网终端管理系统，其特征在于，所述的移动终端采用动态分组方式对用电负荷进行分组控制；采用多用户环境进行系统控制。
非线性模型预测控制_front-matter
Communications and Control Engineering For other titles published in this series,go to https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,/series/61
Series Editors A.Isidori J.H.van Schuppen E.D.Sontag M.Thoma M.Krstic Published titles include: Stability and Stabilization of In?nite Dimensional Systems with Applications Zheng-Hua Luo,Bao-Zhu Guo and Omer Morgul Nonsmooth Mechanics(Second edition) Bernard Brogliato Nonlinear Control Systems II Alberto Isidori L2-Gain and Passivity Techniques in Nonlinear Control Arjan van der Schaft Control of Linear Systems with Regulation and Input Constraints Ali Saberi,Anton A.Stoorvogel and Peddapullaiah Sannuti Robust and H∞Control Ben M.Chen Computer Controlled Systems E?m N.Rosenwasser and Bernhard https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,mpe Control of Complex and Uncertain Systems Stanislav V.Emelyanov and Sergey K.Korovin Robust Control Design Using H∞Methods Ian R.Petersen,Valery A.Ugrinovski and Andrey V.Savkin Model Reduction for Control System Design Goro Obinata and Brian D.O.Anderson Control Theory for Linear Systems Harry L.Trentelman,Anton Stoorvogel and Malo Hautus Functional Adaptive Control Simon G.Fabri and Visakan Kadirkamanathan Positive1D and2D Systems Tadeusz Kaczorek Identi?cation and Control Using Volterra Models Francis J.Doyle III,Ronald K.Pearson and Babatunde A.Ogunnaike Non-linear Control for Underactuated Mechanical Systems Isabelle Fantoni and Rogelio Lozano Robust Control(Second edition) Jürgen Ackermann Flow Control by Feedback Ole Morten Aamo and Miroslav Krstic Learning and Generalization(Second edition) Mathukumalli Vidyasagar Constrained Control and Estimation Graham C.Goodwin,Maria M.Seron and JoséA.De Doná Randomized Algorithms for Analysis and Control of Uncertain Systems Roberto Tempo,Giuseppe Cala?ore and Fabrizio Dabbene Switched Linear Systems Zhendong Sun and Shuzhi S.Ge Subspace Methods for System Identi?cation Tohru Katayama Digital Control Systems Ioan https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,ndau and Gianluca Zito Multivariable Computer-controlled Systems E?m N.Rosenwasser and Bernhard https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,mpe Dissipative Systems Analysis and Control (Second edition) Bernard Brogliato,Rogelio Lozano,Bernhard Maschke and Olav Egeland Algebraic Methods for Nonlinear Control Systems Giuseppe Conte,Claude H.Moog and Anna M.Perdon Polynomial and Rational Matrices Tadeusz Kaczorek Simulation-based Algorithms for Markov Decision Processes Hyeong Soo Chang,Michael C.Fu,Jiaqiao Hu and Steven I.Marcus Iterative Learning Control Hyo-Sung Ahn,Kevin L.Moore and YangQuan Chen Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative Control Wei Ren and Randal W.Beard Control of Singular Systems with Random Abrupt Changes El-Kébir Boukas Nonlinear and Adaptive Control with Applications Alessandro Astol?,Dimitrios Karagiannis and Romeo Ortega Stabilization,Optimal and Robust Control Aziz Belmiloudi Control of Nonlinear Dynamical Systems Felix L.Chernous’ko,Igor M.Ananievski and Sergey A.Reshmin Periodic Systems Sergio Bittanti and Patrizio Colaneri Discontinuous Systems Yury V.Orlov Constructions of Strict Lyapunov Functions Michael Malisoff and Frédéric Mazenc Controlling Chaos Huaguang Zhang,Derong Liu and Zhiliang Wang Stabilization of Navier–Stokes Flows Viorel Barbu Distributed Control of Multi-agent Networks Wei Ren and Yongcan Cao
模型预测控制
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
智能配变终端说明书(必备 选配)
智能配变终端型号：IDTT-B-615JT 使 用 说 明 书 南京捷泰电力设备有限公司 2014年4月
目录 1.绪论 (3) 1.1概述 (3) 1.2功能简述 (3) 1.3产品特点 (4) 1.4能型配变终端功能配置表 (4) 1.5工作原理框图 (7) 2.主要功能 (7) 2.1电能量计量 (7) 2.2配电变压器监测功能 (7) 2.3配电变压器保护功能 (7) 2.4配变计量总表监测功能 (8) 2.5居民用户用电信息监测功能 (8) 2.6剩余电流动作保护器监控功能 (8) 2.7无功补偿控制功能 (8) 2.8遥信功能 (8) 2.9环境温度监测 (8) 2.10防盗报警功能 (8) 2.11防窃电报警功能 (8) 2.12数据抄读及存储功能 (9) 2.13用电异常检测及报警功能 (9) 2.14时钟管理 (9) 2.15现场维护 (9) 2.16现场和远程升级 (9) 3.技术指标 (9) 3.1电源指标 (9) 3.2计量指标 (10) 3.3失电数据和时钟保持 (10) 3.4输入回路 (10)
3.6RS-485接口 (11) 3.7RS232接口 (11) 3.8USB接口 (11) 3.9RJ45以太网口 (11) 3.10运行环境 (11) 3.11GPRS信号指示 (11) 3.12现场显示 (12) 4.安装说明 (12) 4.1终端外观 (12) 4.2安装尺寸 (12) 4.3开孔尺寸 (12) 4.4终端后面板端子 (13) 4.5终端端子功能说明 (14) 4.6接线注意事项 (18) 5.操作说明 (18) 5.1面板显示 (18) 5.2菜单显示参数设置 (19) 6.终端调试及故障 (28) 6.1调试步骤 (28) 6.2故障显示 (28) 7.装箱清单 (29)
非线性模型预测控制_Chapter10
Chapter 10 Numerical Optimal Control of Nonlinear Systems In this chapter,we present methods for the numerical solution of the constrained ?nite horizon nonlinear optimal control problems which occurs in each iterate of the NMPC procedure.To this end,we ?rst discuss standard discretization techniques to obtain a nonlinear optimization problem in standard form.Utilizing this form,we outline basic versions of the two most common solution methods for such problems,that is Sequential Quadratic Programming (SQP)and Interior Point Methods (IPM).Furthermore,we investigate interactions between the differential equation solver,the discretization technique and the optimization method and present several NMPC speci?c details concerning the warm start of the optimization routine.Finally,we discuss NMPC variants relying on inexact solutions of the ?nite horizon optimal control problem. 10.1Discretization of the NMPC Problem The most general NMPC problem formulation is given in Algorithm 3.11and will be the basis for this chapter.In Step (2)of Algorithm 3.11we need to solve the optimal control problem minimize J N n,x 0,u(·) :=N ?1 k =0ωN ?k n +k,x u (k,x 0),u(k) +F J n +N,x u (N,x 0) with respect to u(·)∈U N X 0(n,x 0), subject to x u (0,x 0)=x 0,x u (k +1,x 0)=f x u (k,x 0),u(k) .(OCP n N ,e ) We will particularly emphasize the case in which the discrete time system (2.1)is induced by a sampled data continuous time control systems ˙x(t)=f c x(t),v(t) ,(2.6)L.Grüne,J.Pannek,Nonlinear Model Predictive Control , Communications and Control Engineering, DOI 10.1007/978-0-85729-501-9_10,?Springer-Verlag London Limited 2011275
智能控制系统
智能控制系统的几个主要部分分别为系统智能终端、无线传输、电磁阀、 PLC 控制器、远程监控中心等 远程终端服务器则属于后台模块，它是负责数据的搜集与整理的部分，，可以 在互联网或者后台远程智能终端上显示 ， PLC 的智能控制系统的重要组成部分，它属智能终端系统的辅 助控制器，通过系统内部的各种接口与电子元件与主线路控制面板与外在电子设 设备连接，通过接收主线控制板的指令来控制垃圾车外围设备的技术动作。 无线数据传输模块是系统进行无线通信的重要组成部分，对监测的数据实现 远程传输，传递到后台进行数据处理，并且该模块会配备一个锂电池作为备用电 源，当出现意外情况时候，能够保证备用电源启用，仍然能够将相关的运行数据 传输到后台，为后台做出科学的预判与决策提供大力支持。 仿人智能控制器具有Ｗ下四项主要功能：分层的信息处理和决策机构；在线 特征辩识和特征记忆；开闭环结合的多模态控制；灵活应用直觉推理逻辑。据此， 本文设计的智能避障控制全过程分为三个阶段，各阶段及其控制目标如下； １）避障初始化阶段；车辆前方感兴趣区域内出现障碍物，判定二者距离式 开始实施避障，而若，车辆无法实现有效避障..
２）车辆避障学习阶段：使车辆遵循避障转弯半径和加速度理论， 逐渐逼近理想规划路径。 ３）自主避障阶段：车辆在线学习后利用记忆功能，调用驾车经验进行自主避 障。 设计ＨＳＩＣ控制器时，首先从行车系统的瞬态性能指标出发，确定控制模型所 要实现的目标轨迹，建立数学模型和各控制级的特征模型，其次设计控制器的结构 和控制规则，确定控制模态和控制参数，然后进行仿真研究Ｗ校验设计的可行性， 在仿真研究的基础上，最后进行实车实验Ｗ验证设计的正确性。
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
AI2000 智能配电监控终端要点
AI2000=YN900 YN900=AI2000 使用手册（2015.05.V2.0版） 永诺电气有限公司 YONGNUO ELECTRLC CO.,LTD
目录 前言 (1) 一、概述 (2) 二、基本功能及特点 (2) 三、智能配电监控终端功能概述 (3) 四、安装尺寸 (4) 五、智能配电监控终端优点 (5) 六、智能配电监控终端专业采集模块 (5) 6.1概述 (5) 6.2技术参数 (5) 6.2.1辅助电源 (6) 6.2.2输入信号 (6) 6.3数字通讯 (6) 6.4外形尺寸 (13) 6.5接线方式 (13)
前言 非常感谢您购买永诺电气有限公司的触摸屏产品。 永诺电气生产的智能配电监控终端主要应用在工业控制领域，实现可视触摸控制，以期优异的性能在各行业都有越来越广泛的应用，比如纺织机械、卷染机械、塑料橡胶机械、注塑机、包装机械、超声波设备、电子焊接设备、印刷机械、食品机械、医疗机械、木工机械、起重设备、智能楼宇、水处理设备、电力系统、轨道交通、煤炭系统、石化系统、空调行业、加工车床行业、轮胎行业、测控仪器、教学仪器、先进制造系统与设备等通用装备控制行业，取得了国内市场的领先地位，并以其卓越的产品质量、稳定的软件运行和强大的产品功能得到了用户得一致好评。 注意 （1）未经同意，不得对本书的部分或全部内容进行转载、复制。 （2）本手册的内容，包括规格会有所变动，恕不另行通知。 （3）本书力求严谨，若您发现不明、错误之处，请与手册卷末公司地址联络。 安全注意事项 在此将安全注意事项分为【危险】、【注意】两种。危险：误操作会引起险情，有可能造成死亡或重伤。注意:误操作会引起险情，有可能造成中度损伤或轻伤。但标记为注意的事项在某种场合会造成严重事故。请务必遵守记载事项。 警告 ●在安装、拆卸、连接导线、保养或检测之前，请将电源关闭，否则会导致触电、误操作或故障发生。 ●请在触摸屏外部设置紧急停止回路、连锁装置等。否则触摸屏发生故障会引起机械损坏或造成事故。 ●通电时请不要触摸端子等有电部分。否则会引起触电。
智能家居终端系统详细设计
智能用电控制终端系统详细设计说明书 文档状态：文档标识：XXX-RM-SPECIFICATION_E XPLAIN-XXXX [√] 草稿[ ] 正式发布[ ] 修改编撰：编撰日期：保密级别：文档版本：
目录 1系统架构 (1) 1.1 系统功能架构 (1) 1.2 系统权限架构 (1) 1.3 系统网络架构 (2) 2系统功能设计 (2) 2.1 系统登陆 (2) 2.2 系统退出 (3) 2.3 信息发布 (3) 2.4 智能用电 (4) 2.5 智能安防 (5) 2.6 智能家居 (5) 3数据库设计系统数据库设计 (6) 3.1 智能家居终端系统数据库 (6)
1 系统架构 1.1 系统功能架构 智能用电控制终端系统基本功能包括如下几项：信息展示分析、智能用电决策、安防报警、智能家居控制以及手机web 服务，智能用电控制终端系统主要包括以下几个应用功能模块，如下图所示： 1.2 系统权限架构 本系统采用角色的方式来控制用户权限，角色按访问的方式不同分为在家用户和远程用户，角色权限的分配感觉客户端ip 的不同来进行动态的分配： 序号 角色名称 角色描述 1. 在家用户 在家用户的所有操作优先级大于远程用户 2. 远程用户 远程用户的所有操作优先级小于在家用户 信息发布0 204060 80100 第一季度第三季度东部西部北部 智能用电 智能安防 手机、手持终端Web 服务 智能家居 用电信息分析 智能家居运 行情况 家 庭 安 全 防范 情况 自定义用电决策 用 电决策智能控制 报警定制 报警区域图形 展示 包含智能用电终端除视频监控外的所有功能 主要功能 子功能
智能家居室内控制终端说明
智能家居控制终端 一基本功能 1 可视对讲功能 用户终端设备可“接受”门口机、围墙机、管理机和其它同网型终端机的呼叫，进行可视对讲；可呼叫同网型所有终端机、管理机，进行双向可视通话。 2 远程开锁功能 用户终端设备通过本机“开锁”功能键，可以远程打开门口机、围墙机等设备上的电控门锁。 3 视频监控功能 用户终端设备可通过视频监控对门口机或围墙机来监视单元或小区大门周围环境动静。 4 业主留言功能 用户离开家时，可将终端设备的“接听方式”设置为“业主留言”，就能给来访者播送留言。 5 通话记录功能 终端设备能够自动记录下未接来电、已接来电、已拨电话等信息记录，并且能够显示标准的记录时间，以供查询。 6 家居安防功能 可扩展防区，具有“安防日志”“报警记录”“密码设置”“密码设置”“模式设置”“模式选择”“安防录像”等功能。 7 智能家居功能 灯光、电视、窗帘、空调、热水器等多种家电控制。 多个自定义家电控制情景模式。 手机或PC进行远程控制。 8 多媒体娱乐服务功能 数字系统室内终端有一定的存储空间，也支持SD卡。用户可放入照片歌曲，影视等进行图片音乐影视播放。在分机主界面点击影视娱乐钮可进入界面进行操作9 信息服务功能 您可以通过分机向管理中心发送信息，提出您的需要，同时管理中心也会及时的把停电、停水等物业信息及时反馈给您。同时您也可以通过分机接收到管理中心为您发布的天气预报、常用电话、物业反馈等信息化服务。 二系统特点 1 功耗最低，最环保节能 我司的产品为超低功耗设计（具体功耗请参考相应产品参数），单个设备平均比同类产品节省5～15W 的功耗。以平均节省10W计算，1000户的小区每年能节省10×24×365×1000/1000 = 87600度电。 2 系统运行最稳定 作为一个具有安防功能的产品，稳定性是产品的生命。任何不能保证稳定性的产品，都不配拥有安防功能。我司的产品不惜工本的采用了昂贵的超长寿命的电子原材料，受益于超低功耗设计，系统发热量非常小，而且系统采用了最严格的对
基于Android系统的智能家居控制终端研究与实现方案
文章来源：https://www.wendangku.net/doc/151335308.html,/2013-01/eec5ca752b7d4a82888b406bc90851f8.html 引言 近年来，智能手机在全球范围内迅速普及，市场研究公司Gartner发布的数据显示，2011年前三季度，全球智能手机销量同比增长超过55%，智能手机正在占据越来越多的手机市场份额；随着社会经济的快速发展，人们的生活水平提高到一个新的层次，对生活环境的要求越来越高，正在兴起的基于物联网技术的智能家使人们逐渐迈入以数字化和网络化为平台的智能化社会。 基于Android手机日益流行且系统开源，本文将Android终端与智能家居联系起来，研究并实现了一种基于Android系统的智能家居控制终端。在系统中，Android终端通过周围的无线网络与智能家居中的家电设备或传感器进行通信，实现对家电设备的控制、传感器值的读取以及家居安防。 Android操作系统自顶向下分成4个层次，即应用层、应用框架层、组件库层、虚拟机和Linux内核层。 应用层：Android操作系统同一系列核心应用程序包一起发布，其核心应用程序包括E-mail客户端、SMS（短信）序、日历、Google地图、网页浏览器、联系薄等，目前所有的应用都是使用Java语言编写的。 应用框架层：开发者通过使用核心应用程序来调用Android框架提供的API，这个应用程序结构被设计成方便复用的组件。任何的应用程序都可以公布它的功能，其他的应用程序可以使用这些功能(涉及到系统安全问题的功能将会被框架禁止)。该应用程序
重用机制使用户可以方便地替换程序组件。隐藏在每个应用后面的是一系列的服务和系统； 组件库层：Android包含了一套C/C++函数库，主要包括libc、Media Framework、WebKit、SGL、OpenGLES、FreeType、SQLite等，它们被应用于Android系统的各种组件中，这些功能通过Android应用框架展现给开发人员。 运行时环境：Android包括了一个核心库，该核心库提供了Java编程语言核心库的大多数功能。每一个Android应用程序都在它自己的进程中运行，拥有一个独立的Dalvik虚拟机实例。Dalvik被设计成可以同时高效地运行多个虚拟系统。Dalvik虚拟机执行后缀为dex的可执行文件，该格式文件针对小内存使用做了优化。同时虚拟机是基于寄存器的，所有的类都经由Java编译器编译，然后通过SD中的“dx”工具转化成“．dex”格式。Dalvik虚拟机依赖于Linux内核的一些功能，比如线程机制和底层内存管理机制； Linux内核层：Android底层是一个基于Linux2.6.23内核开发的独立操作系统。主要是添加了一个名为Goldfish的虚拟CPU以及Android运行所需的特定驱动代码。该层用来提供系统的底层服务，包括安全机制、内存管理、进程管理、网络堆栈及一系列的驱动模块。作为一个虚拟的中间层，该层位于硬件与其他的软件层之间。 Android终端的具体设计 智能家居总体框架