虚拟动态化（精选8篇）
虚拟动态化 篇1
摘要：针对虚拟单元生产过程中随机扰动所导致的资源冲突、虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。最后对算法进行了实例验证,结果表明,该方法可为生产计划制定人员快速调整原生产调度计划方案提供便利和一定的理论基础。
关键词：虚拟单元,协同优化,时间约束网络,随机扰动
有限的制造资源及生产过程中出现的随机扰动使得制造资源冲突经常发生[1],而虚拟单元调度本质上就是一个不断识别和消解资源冲突的过程。在虚拟单元生产方式下,为了避免或减少资源冲突的发生,各虚拟单元在生产过程中需要在时间上紧密配合,协调一致地生产,最终完成生产任务。然而由于各虚拟单元间或者同一虚拟单元内生产任务的并发性,在生产过程中可能会出现多个生产任务在某一时刻同时竞争某类共享资源的情况,并且由于资源的有限性而发生资源冲突。为此需识别和消解虚拟单元生产过程中可能出现的资源冲突,调整原有的计划方案或增加制造资源,以避免同一时刻出现过多任务同时使用同一类资源的情况,从而保证调度方案的有效可行。因此虚拟单元生产方式下,研究虚拟单元跨单元动态调度问题本质上就是要解决虚拟单元间的资源冲突识别与消解问题。
目前关于资源冲突的相关研究大多集中在协同任务、多代理系统、项目管理、并行工程等方面,冲突识别大致有五类算法,包括基于Petri网、基于真值、基于时间约束网络、基于启发式分类、基于约束不可满足等,而冲突消解策略主要有基于实例、基于规则、基于约束、基于回溯以及基于协商,等[2,3]。在虚拟单元制造系统中,资源冲突分为虚拟单元间资源冲突和虚拟单元内资源冲突,可将虚拟单元资源冲突定义为多个相互关联的虚拟单元之间或同一虚拟单元内多个生产任务之间存在的对同一资源的争夺利用所导致的冲突。文献[4,5]结合虚拟单元特点,利用贝叶斯网络理论和关键链思想,对虚拟单元中存在的资源冲突进行识别和消解研究。文献[6]认为造成资源冲突的主要原因有:①资源的过度分配,造成各任务在时间上的重叠;②紧前任务拖期对其紧后任务造成影响;③任务时间不在资源日历内。三者之间的共同之处在于对占用资源存在时间上的重叠,其可以转化为时间约束满足问题,而时间约束网络是描述和求解这类问题的有效方式[7],且时间约束网络在解决资源冲突方面已有相关研究,因此现引入A11en[8]的时间约束网络理论来研究虚拟单元动态调度问题。首先在研究时间约束网络基本原理和虚拟单元特殊性[9,10,11]的基础上,建立虚拟单元动态调度的时间约束网络模型,引入协同优化思想及图论中的相关概念[12],对模型进行求解。
1 虚拟单元动态调度模型
1.1 问题描述
设现有l个虚拟单元加工n个工件,共有m台机器可供选择,在已知初步调度方案的情况下,由于生产过程中的随机扰动,如新订单插入、设备故障、前工序拖期、返工返修、作业人员请假等,使得某些加工任务在某一时段内需共享同一资源(如设备、人员、辅具等),即存在资源冲突,原有的调度方案不能满足现有的生产要求,假设该随机扰动是紧急订单插入所造成的,问如何通过快速准确识别虚拟单元生产过程中的资源冲突,提出资源冲突的消解策略,以调整原有调度方案,使得现有各虚拟单元内的生产任务仍能平稳有序地进行,既能保证紧急订单的生产要求得到满足,同时对原有工件的生产加工影响最小?
1.2 问题假设
总任务需在l个虚拟单元内完成,可用的机器资源集合M={Mi|i=1,2,…,m};m为机器总数;需加工工件J={Ji|i=1,2,…,j};j为工件总数;作业编号O={1,2,…,o}。其中O-表示作业O的加工开始时间,O+表示作业O的加工结束时间;wij表示前一任务结束时间与后一任务开始时间之间的时间间隔;Di表示工件Ji的交货期要求;Ti表示设备Mi在计划期内的可用工时。
问题假设如下:①各设备在某时刻只能加工一个工件;②工件在设备上加工属于非中断式生产,即一旦进入加工,只能等该工件在设备上加工结束才可退出设备,进入下一道工序的加工;③已知当前各虚拟单元内各生产任务的初始调度计划方案;④这里的资源冲突主要指的是设备资源的冲突;⑤已知工件在各机器上的加工先后顺序、加工开始时间、加工结束时间、持续加工时间以及加工等待时间和加工准备时间等;⑥工件各道工序的加工准备时间包括工件在设备间的运输时间、机器的调整时间等。
上述问题存在的约束类型有:①期限约束:各生产任务的交货期约束;②先后约束:各生产任务之间加工的先后关系;③时间间隔约束:前一生产任务结束时间与后一生产任务开始时间之间的时间间隔;④加工时间约束:各生产任务的加工开始时间、加工结束时间和持续加工时间;⑤资源约束:现有设备资源的可用工时。
1.3 模型的建立
一批生产任务到达后,根据现有资源,采用各类优化调度算法、调度规则,获得每个虚拟单元生产任务的初步调度方案。当生产过程中出现随机扰动(如:急件插入、返工返修、设备故障、前工序拖期等)时,某些时刻将出现多个生产任务竞争同一资源的情况(如:人员资源、设备资源、原材料资源、辅具资源等),这时可根据生产计划的调度方案及该时刻各虚拟单元的生产情况,基于时间约束网络,绘制虚拟单元的生产任务网络和定性约束网络,并根据定性时间约束到定量时间约束的转换规则,同时加入实际加工时间信息,得到虚拟单元动态调度的时间约束网络模型。具体实现过程如图1所示。
1.3.1 各虚拟单元生产任务网络的构建
根据初步调度方案及工艺流程图,结合虚拟单元生产方式的特点,构建各虚拟单元的生产任务网络。
1.3.2 各虚拟单元生产任务网络到定性时间约束网络的转化
参考相关文献,确定生产任务网络到定性时间约束网络的转化规则有两个:转换规则1是针对各虚拟单元生产任务网络中某一工序任务的时间约束关系的表达;转换规则2是针对各虚拟单元生产任务网络中多个工序任务之间时间约束关系的表达。根据上述两条转换规则实现各虚拟单元生产任务网络到定性时间约束网络的转换。
转换规则1:各虚拟单元生产任务网络中的每一道工序任务都可转化为一个区间时间变量和两个点时间变量(点时间变量包括开始点时间变量和结束点时间变量)。
如图2所示:时间变量用圆圈表示,时间约束关系用有向线段表示,其中T表示区间时间变量,T-和T+分别表示开始点时间变量和结束点时间变量,三者之间的时间约束关系为T-{s}T和T+{f}T。
转换规则2:对于各虚拟单元组成的生产任务网络中,具有加工先后顺序的多道工序任务1,2,…,n,相邻两道工序之间的时间约束关系为1{b}2。
转换过程如图3所示。
1.3.3 定性时间约束网络到定量时间约束网络的转化
依照表1所示的定性时间约束到定量时间约束的转换规则[13],将定性时间约束网络转化为定量时间约束网络。
1.3.4 时间约束网络表达的实例化
根据虚拟单元生产的实际情况,将①各任务的计划开始时间、计划结束时间;②各任务的交货期要求;③已完成任务的实际完成时间;④未完成任务的计划完成时间等相关的时间信息以定量时间约束的形式添加到时间约束网络中,构建虚拟单元动态调度的时间约束网络模型。
2 协同优化算法
2.1 双层时间约束网络的协同优化
跨单元生产的存在使得各虚拟单元需协同合作才能完成某一生产任务,因此虚拟单元动态调度问题可分为单元内的动态调度和单元间的动态调度两个方面,但过多的跨单元生产会导致单元间管理费用的增加以及生产调度复杂性等问题。为了避免单元间管理费用的增加和降低生产调度的复杂性,实际生产中总是尽可能减少跨单元生产情况的存在,即各单元间的联系比较少,也就是说存在单元间资源冲突的可能性比较小,但跨单元调度是不可避免的,而且允许个别零件跨单元生产,不必为每个零件都构建虚拟单元,可以节约单元构建成本,提高资源的利用率,同时研究允许零件跨单元生产的调度策略也更符合生产实际,基于此,在查阅了相关文献并结合虚拟单元特殊性的基础上,提出了考虑跨单元生产的虚拟单元动态调度的双层时间约束网络的协同优化算法。从下而上分为两层,第一层是通过对虚拟单元内资源冲突的识别,实现同一虚拟单元内原有订单与紧急订单的协同优化,第二层是在此基础上,通过研究任意一虚拟单元内资源冲突对其他虚拟单元影响与否的判断来识别虚拟单元间的资源冲突,实现虚拟单元间的协同优化,具体如图4所示。
在时间约束网络中包含有已完成任务的实际完成时间、实际等待时间和实际准备时间,未完成任务的计划完成时间、实际等待时间和实际准备时间,完成任务的总计划时间以及交货期等。
由于每个生产任务所需要的加工时间可能不能满足各任务的交货期要求,导致该时间区间内的某些任务争夺同一制造资源,可能会出现交货期内的资源可用工时小于任务的需求工时的现象。
如果用tsi表示作业i的开始时间,tei表示作业i的结束时间,wij表示有紧前关系的两作业i和j之间的时间间隔,Di表示工件Ji的交货期要求,Ti表示交货期内资源Mi的正常可用工时,则虚拟单元内资源冲突的判定准则为:
(1)对于同一工件,当时,存在资源冲突;
(2)对于同一设备资源,当时,存在资源冲突。
定义1时间约束网络中任意两节点之间所有节点和边可组成一个路径。
定义2存在资源冲突的路径称为冲突路径。
如果存在冲突路径,则与该冲突路径存在共同节点和边的其他路径也可能存在资源冲突。因此,如果第一层时间约束网络中的某一虚拟单元内存在资源冲突,则有可能影响到第二层网络中对应的虚拟单元内生产任务的时间约束关系,而该虚拟单元内的资源冲突又有可能影响到其他虚拟单元内的生产任务的有序进行,依次类推,紧急订单的插入使得各虚拟单元将形成一个关系密切、错综复杂的复杂网络系统。
2.2 人机协同优化
找到冲突路径后的下一步就是选择恰当的冲突消解策略来消解冲突。参考相关文献[14],给出了基于度的人机协同优化的资源冲突消解的反应式算法,即通过采用松弛约束的方式来调整约束,从而消解冲突,实现虚拟单元跨单元动态调度的有效、高效和实效。基于度的人机协同优化的资源冲突消解的反应式算法不仅可确保虚拟单元动态调度的冲突消解过程不会带来新的冲突,而且由于在实际生产中,动态调度中资源冲突的消解更多的是靠作业计划制定者根据经验来调整,因此人机协同优化思想的应用也将使得该方法更具有实用价值。
由于生产过程中的随机扰动包括新订单和紧急件插入、设备故障、前工序拖期、返工返修等,大都属于前道工序的生产延迟导致一系列后道工序的生产延迟,即延迟冲突。结合资源冲突识别的判断准则可知:要消解节点i到j的一条延迟冲突路径,则该冲突路径上的约束至少要松弛,可通过加班、调用其他设备资源或者外包等途径以满足订单的交货期和机器的生产能力要求。因此,在某种程度上可以将冲突消解过程理解为松弛冲突路径上某些约束以满足最小松弛量的要求,从而消解所有时间冲突。
借鉴图论[15]中度的概念,引入资源冲突路径的度。在此之前先介绍路径的概念,由任意两节点及其之间的边和节点都可组成一条路径。
定义3某一冲突路径所在的任意一条路径上存在的,且位于该冲突路径之后的其他冲突路径的数目称为该冲突路径的度(degree)。
基于度的资源冲突消解方法的中心思想是:多条冲突路径可能属于同一路径,调整位于该路径前面的冲突路径,可影响到同一路径上位于该冲突路径之后的其他冲突路径,因此须优先调整该冲突路径,即对度最大的冲突路径优先考虑调整。基于度的资源冲突消解方法对冲突调整的优先次序进行了考虑,因而能为计划制定者提供消解冲突的定性参考,需要计划制定者在此基础上进行定量的分析和优化调整,通过人机协同,最终实现虚拟单元的跨单元动态调度(图5)。
3 实例分析
以某工厂虚拟单元生产方式下的紧急订单插入为例,对算法进行分析与验证。某一生产任务,在按初始调度计划方案有序生产到第5 d后,接到一批紧急订单,经过紧急订单与现有虚拟单元的相似性判断等处理,紧急订单1可在现有虚拟单元1内进行生产,紧急订单2可在现有虚拟单元3内进行生产,紧急订单的插入,将导致该虚拟单元内、甚至是其他虚拟单元内多道工序加工出现同一时刻使用同一设备资源的情况,因而可通过解决虚拟单元内和虚拟单元间的资源冲突来实现虚拟单元的跨单元动态调度。该生产任务某时刻虚拟单元生产状态如表2所示。
紧急订单的生产比其他一般的订单具有更高的优先权,当紧急订单到达时,其他还未进入生产状态的订单工序,须等紧急订单的工序生产完成后,才可进入生产。同时由于工件在设备上加工属于非中断式生产,即一旦进入加工,只能等该工件在设备上加工结束才可退出设备,进入下一道工序的加工,因此在生产到第五天有紧急订单插入时,紧急订单的某些工序不能立刻进入生产流程,必须等处在加工状态的工件加工完成,才可进入生产。综上所述,结合表2某时刻虚拟单元生产状态和表3紧急订单的生产要求信息,构建的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络如图6和图7所示,其中实线表示“已完工”状态,点画线表示“加工中”状态,虚线表示“未加工”状态。
根据资源冲突的判定准则,可知此时,虚拟单元内存在的冲突路径有
虚拟单元1:①3-→3+→b-→b+→5-→5+、②4-→4+→5-→5+。
虚拟单元2:③8-→8+→9-→9+→10-→10+→11-→11+。
虚拟单元3:④12-→12+→13-→13+→14-→14+、⑤e-→e+→13-→13+、⑥12-→12+→d-→d+→15-→15+、⑦18-→18+→16-→16+。
虚拟单元间:⑧7-→7+→c-→c+→9-→9+、⑨14-→14+→10-→10+。
由图7可发现,针对虚拟单元1和虚拟单元2间的资源冲突,当工件4的工序2(作业9)先于紧急订单1的工序3(作业c)在设备5上加工时,不用松弛约束就可以消解该冲突路径上的资源冲突,下面只需对剩余的冲突路径进行分析。
根据定义3可知,degree(2)=degree(3)=degree(7)=degree(8)=0,degree(4)=degree(5)=3,degree(1)=2,degree(6)=4,degree(9)=1。根据本文所提出的协同优化算法,先按照冲突路径度的大小,通过依次调整各单元内的冲突路径,实现虚拟单元内紧急订单和原有订单的协同优化,再判断各虚拟单元内冲突路径的消解是否影响其他虚拟单元内冲突路径的消解。
3.1 虚拟单元1
在虚拟单元1内,degree(1)=2,degree(2)=0,所以优先调整冲突路径①,且冲突路径①将影响到冲突路径②的消解,具体优化过程:由于TM3=[3,9.5]、D2=9th、D紧急订单1=11th;工件2的加工时长不可压缩;作业3处于“加工中”状态,加工时长也不可压缩;作业b的加工时长虽可压缩,但仍不能消解冲突路径②;可调整作业b和作业5的加工先后顺序,并松弛作业b的结束时间约束到第9.5天结束及松弛作业c的开始时间约束到第9.7天开始。如此,可顺利消解虚拟单元1内的冲突路径,且不会影响其他虚拟单元的生产。
3.2 虚拟单元1和虚拟单元2两单元间
由于虚拟单元2内冲突路径的解决受到虚拟单元3内冲突路径的影响,且虚拟单元1和虚拟单元2间的矛盾冲突不会影响虚拟单元2内其他工件的正常生产,故先讨论虚拟单元1与虚拟单元2之间的冲突路径⑧,由图可知,作业9可先于作业c在设备5上加工,这样不需要松弛任何约束就可以消解该冲突路径。
3.3 虚拟单元3、虚拟单元2及虚拟单元2和虚拟单元3两单元间
由于degree(6)=4,冲突路径⑥的调整将会影响到冲突路径③、④、⑤、⑨,故优先调整冲突路径⑥,由TM8=[0,7.5],且作业12已处于“加工中”状态,不妨松弛作业d的结束加工时间约束到第6.8天,松弛作业15的结束加工时间约束到第7.5天;由于degree(4)=degree(5)=3,且冲突路径④的冲突消解会影响到冲突路径③、⑤和⑨,而冲突路径⑤的冲突消解又会影响到冲突路径③、④和⑨;不妨同时考虑冲突路径④和冲突路径⑤的冲突消解,具体优化过程:由冲突路径④中的作业12处于“加工中”状态、冲突路径⑤中的D紧急订单2=8th及TM9=[6,9],可知只能先松弛作业13的结束加工时间约束到第9天,至此可完成冲突路径⑤的消解;由TM6=[7,13]及D5=12th,可松弛作业14的结束加工时间约束到第12天,并松弛作业10的结束加工时间约束到第13天,至此可消解冲突路径④和冲突路径⑨;由D4=14th,可松弛作业11的结束加工时间约束到第14天,至此冲突路径③得到消解;同理针对冲突路径⑦,由TM10=[0,12.5],且作业18处于“加工”状态,故可松弛作业16的加工时间约束。如此循环这一过程,直至虚拟单元2和虚拟单元3内的资源冲突及虚拟单元2和虚拟单元3间的所有冲突路径都被消解完毕。
针对冲突路径消解过程中如何松弛约束,在实际生产中,一般是通过缩短间隔时间、减少持续加工时间或延长交货期等途径来消解延迟冲突,这就要求作业计划制定人员及时调整资源或调整计划等,以作出相应对策来消解虚拟单元生产过程中的资源冲突,从而实现虚拟单元的跨单元动态调度。
4 结论
针对虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元动态的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。在资源冲突消解的过程中,对冲突路径进行定义,并依据各冲突路径对解决资源冲突的影响程度对冲突路径进行排序,使作业计划制定者能够快速知晓应该优先考虑松弛哪些约束以消解冲突。基于度的资源冲突消解策略属于反应式冲突处理方法,该策略能保持作业计划生产过程的时间一致性,对于时间约束关系复杂、生产过程充满不确定性的虚拟单元生产更具有适应性。实例验证表明,该方法可有效发现虚拟单元生产过程中的冲突并快速进行消解,为生产计划人员快速调整原生产调度计划方案提供极大的便利和详实的理论基础。由于实际虚拟单元生产中,不仅有设备资源约束,还有人员资源约束等,因此为了使得虚拟单元资源冲突的识别和消解更具科学合理性,今后可基于本文研究,建立同时考虑设备资源和人员资源的双约束时间约束网络模型。
虚拟动态化 篇2
2、然后利用Performance Monitor，即通过Hyper-V Dynamic Memroy Integration Service的Mbytes性能计数器来查看Maximum Memory，如下图所示： 3、在虚拟机内以管理员身份打开windows powershell，然后运行以下命令：get-counter “Hyper-v Dynamic Memory Integration ServiceMaximum Memory, Mbytes”).CounterSamples.CookedValue，
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虚拟动态化 篇3
关键词：地铁工程,成本控制,虚拟动态化,管理技术
一、前言
随着经济水平的显著提升, 我国已然步入地铁建设高峰阶段, 然而, 地铁工程施工需耗费大量资金, 一直以来, 这都是我国城市交通建设需要面对的重大难题。立足可持续发展战略, 地铁建设具广阔前景, 由于其造价十分可观, 因此必须做好相应的成本控制工作。纵观地铁施工动态化管理进程, 可合理运用虚拟集成动态优化控制技术, 保障项目管理部门针对施工管理现场随时随地展开三维可视化管控, 强化管理成效, 提升管理水平, 控制建设工期成本, 意义深远。
二、我国地铁工程建设的特征分析
1.建设工期相对较长
一般来说, 在我国, 城市地铁建设可谓是占据重要应用地位的市政工程, 其施工建设工期时间相对很长, 再者说, 在地铁工程施工中, 既需进行地下管线迁移, 同时还需跟城市交通部门相互间展开良好沟通, 若未能实现, 则会造成中途停工问题的出现, 导致实际工期进度远远超过合同要求的工期。
2.项目施工难度重重
通常而言, 建造城市地铁的难度是十分巨大的, 譬如说, 建造地铁一般均需进行两线及三线换乘, 项目多建于城市繁华地带, 交通情况相对较为复杂, 所涉及的地下管线以及地上建筑物数量十分庞大, 这都会使地铁施工遭遇重重阻碍。
基于地铁工程特征分析, 相关企业除了要面对地铁建设工期长以及施工难度等问题, 同时还会遭遇设备以及材料、人工等因素价格出现上涨的情况, 加之各个企业相互间竞争, 因此, 地铁工程拥有的盈利空间是非常小的, 必须认真完善相应的建设工期成本管理控制。
三、简述地铁工程建设工期成本虚拟动态化控制技术模型构建
1.工期成本目标非线性集成预测技术系统构建
立足BP神经网络以及CS显著性成本理论、GM (1, 1) 灰色理论基础, 可实现地铁工程建设工期以及成本目标非线性集成预测技术系统的优化构建。在无定额状态下, 若拥有大量历史数据, 则可通过BP神经网络应用实现对目标的合理预测;如果拥有小量数据, 则能基于GM (1, 1) 灰色理论实施有效预测;若无数据存在, 则可借鉴专家经验通过三点估计法进行预测。与此同时, 可采用CS显著性成本法以及PERT网络图技术实现相关控制程序的有效简化, 旨在将工期成本控制要点确定下来。针对现实性问题而言, 这个系统具有高保真性以及拟合性、高准确性等应用优势。
2.地铁工程建设虚拟集成动态优化控制技术软件系统构建
有机结合全面动态优化管理理论以及虚拟现实技术并实现有效应用, 基于虚拟技术将地铁陈展土建工程施工动态管理进程实施真实的三维可视化动态展示。分析工期成本控制要点内容根据EVM已获价值理论, 通过PDCA循环等多元化管控手段优化成本及工期的可视化控制, 针对已经完成建设的工程状态展开细化分析统计并实现有效的可视化监控, 就尚未完工的工程所存在问题及时进行可视化预警并采取有效的预控措施, 旨在将相关决策依据适时全面地提供给管理人员。
3.模型构建
(1) 地铁土建工程施工前虚拟静态目标优化管理系统构建
第一, 基于虚拟显示技术运用优化虚拟可视化跟工程施工建设相关的方案以及程序、工艺等各项内容, 并结合地铁工程建设实情择优选取适合的施工方案;第二, 如不存在定额状态, 则能够通过对GM (1, 1) 以及BP神经网络、三点估计法的合理运用将工序工期成本目标正确确定下来;第三, 在PERT网络计划法以及CS显著行成本手段的应用中实现对工期及成本控制要点与相关显著工序的正确选择;第四, 纵览计算机虚拟施工程序图, 使得对应描述更为形象直观, 结合之前的历史数据信息, 完成可能存在问题与可采取预控措施相关数据库的优化建立。
(2) 地铁土建工程施工虚拟动态优化管理系统构建
第一, 需完善动态施工进程EVM已获价值统计系统以及五控一张表的合理构建, 参考每项施工工序对应特征将循环控制周期细化确定下来, 针对每个循环控制周期实际成本ACWP以及计划工程预算成本BCWS、造价差CV以及进度差SV、已完工程预算成本BCWP等各类指标情况及时地实施动态统计工作, 使之跟工期成本目标形成对比, 并就存在的节超以及拖延状态进行详细计算, 并在五控一张表上展示所得结果。第二, 基于虚拟现实技术的优化运用, 在计算机虚拟图中更为动态直观地将各个循环控制周期对应的五控一张表以及已经完工工程进度全面显示出来。第三, 实现对问题成因分析系统以及预控措施动态决策系统的有效建立, 在完成各个循环控制周期之后, 需参考EVM已获价值针对所形成结果实施统计分析, 同时要求现场施工员运用问题原因对策库针对出现问题情况成因展开查找, 并优化决策下个循环控制周期工程预控措施。第四, 将上述预控措施应用于下个循环控制周期, 通过PDCA循环完成具体目标及相关方案的不断优化, 力求让地铁工程施工管理工作长期处于成本以及工期的优化状态中, 一直保持到完成项目总体目标。
四、实例分析
1.工程情况
北京地铁6 号线甜水园站地处金台路跟朝阳北路交叉口下方位置, 顺着朝阳北路东西方向进行布置, 跟14 号线能够实现T型换乘。该车站属于地下双层岛式形式, 站厅处于地下一层位置, 站台处于地下二层位置。双柱三跨是本车站的主体结构型式, 总体程度是三百四十八米;其工程施工手段多选用东西两端实施明挖且中间位置进行暗挖的方式。
2.系统构建
该段地铁工程涉及施工项目较多、工程建设难度大、工法复杂且工艺多元化、存在较多难以预见的成因、实施管理阻碍重重, 因此, 在开始施工之前首先应针对跟工程相关的方案以及流程、工艺、工期成本等实施虚拟多目标静态优化, 而后, 有效建立地铁土建工程施工虚拟动态目标优化管理系统。在此以该站东侧位置土建工程建设中土方开挖第9 段跟第10 段为例, 其中, 第9 段是兼具显著性跟关键两种性质的工序, 第10 段则属于显著性项目, 对应控制周期设定为一周, 从20110405 至20110411, 基于EVM应用针对工期成本实施细化分析工作, 并开展PDCA循环控制, 参考表1 跟表2 可知, 第9 段进度相对滞后且成本超出预算, 第10 段进度处于正常状态但成本超出预算, 原因在于, 第9 段需进行悬吊构件加工且其人工开挖范围被不断来扩大, 第10 段场地狭窄加之使用的挖机设备半径较大, 为确保施工进度, 选用人工配合机械的开挖方式, 造成费用增加。基于此需完成预控措施制定, 就目标实现状态展开及时预警, 在下个循环周期实施相应预控措施, 通过PDCA循环至实现总体目标。同时, 需实现虚拟动态优化管理系统构建, 作用为将各个工序进展情况动态反映出来, 并构建包括工期及成本数据库以及安全数据库、应急预案数据库以及质量数据库等在内的基础数据库, 更好地支持施工动态决策工作实施。
五、结语
综上可知, 通过地铁工程建设工期成本虚拟动态优化管理技术应用, 可实现管理工作量的优化减轻, 促进控制效率以及管理决策成效的明显强化, 进而能够更为有效地控制地铁工程建设工期及成本。基于此, 日后需深化开展针对工程管理信息资源库完善建设以及工艺、方案、材料管理优化、机械、人员的虚拟动漫仿真演示等多元化研究, 旨在加强地铁工程施工动态管控, 推动我国地铁事业发展更上一层楼。
参考文献
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合力构建虚拟化动态数据中心 篇4
基于项目的基础构架由应用程序、服务器、网络、存储组成, 是孤岛式, 几乎或完全不重复使用, 效率低下, 存在浪费、未使用的资源;不灵活, 转变难度大且成本高昂。
面向服务的基础构架实现云结构, 有弹性, 可以重复使用, 加快上市;高效, 池化资源, 降低TCO;能够动态响应业务需求。
规模越大, 挑战越严峻
如何在系统之间优化数据?
如何克服资源拥塞的情况?
更改基础架构会带来哪些影响?
能否动态提供各种级别的服务?
能否有效地备份和恢复?
数据中心设计在不断发展, 工作负载逐渐迁移至可扩展的共享基础架构, 由基于应用程序的孤岛, 到虚拟化区域应用, 发展到私有云、公共云、混合云。
一、这一过程中的第一个阶段:基础构架应用程序。
这一过程实现整合和虚拟化, 以解决资源利用率低下问题;实现整合而不会失去专用基础架构的优势以及维持可管理性。
基础架构虚拟化, 一个统一端到端架构, 能够将数据中心资本支出和运营支出减半。
一个聚合网络结构拥有一条线缆, 多个协议, VM感知型网络架构, 使网络稳定简单。一个统一存储架构拥有原生支持所有协议可以减少存储容量避免对多个存储设备进行分层。
Net App统一架构具备相同的工具和流程, 学习一次, 处处适用;拥有集成的数据管理, 集成的数据保护;供应商之间采用统一标准。一个架构即可应对各种工作负载。
统一架构的重要性
优化的通用平台:能够实现共享的IT, 灵活满足应用程序要求, 提供集成的数据保护。
简化的用户体验:通用软件和管理, 自动化服务和分析, 提高运营效率。
二、过程中的第二阶段:业务应用程序, 是第一层和第二层应用程序。
可以满足越来越严格的应用程序SLA;提供一致的应用程序性能、可用性和安全性;从能够想到的所有故障中快速恢复, 而数据丢失最少甚至不会丢失。
这一阶段保护数据不受任何故障的影响, 当出现用户错误时, 可以及时备份, 最终用户恢复;数据损坏时能够实现瞬时恢复;系统或站点故障时可以透明故障转移;当发生区域性灾难时可在几分钟内即可恢复。
三、过程中的第三阶段:虚拟化数据中心, 从端到端虚拟化。
能够即时纵向扩展和缩减环境规模;无中断地移动应用程序, 以维持服务水平;当应用程序在资源之间移动时, 维持策略、控制、安全性和隔离。
弹性扩展基础架构
能够同时快速配置服务器和存储;在几秒内克隆虚拟服务器, 或者在几分钟内克隆数千个桌面;动态扩展基础架构, 快速创建整个应用或生产环境, 并随着业务需求变化, 重新分配容量或转换其用途。
Net App Cluster Mode-云存储架构
Net App Data ONTAP 8.1集群模式
1、企业无中断操作
纵向扩展的应用程序角度是多个系统、多个容器, 横向扩展的应用程序角度是一个存储系统、多个容器、多协议访问。Net App Data ONTAP 8.1集群模式由纵向扩展转换到横向扩展。
SAN和NAS访问的特点:高存储效率, 集成的数据保护, 卷移动性, 板载AV, 安全多租户。
2、统一化架构的价值延伸
其架构时刻在线, 弹性按需所得, 运行高效率。借助无中断的操作消除数据中断;按需的灵活性领先于市场变化, 根据业务要求变化动态调整;运营效率上, 发展业务但不增加IT成本, 利用现有的IT人员, 大规模扩展基础架构。
应用程序和数据透明移动性
网络层:网络虚拟化;服务器的网络配置文件保存在交换机中。
VMware:VM借助VMware VMotion透明迁移;借助DRS可实现自动迁移;网络策略随VM移动。
Net App:存储虚拟化;数据存储库透明迁移———借助Net App Data Motion。
虚拟化动态数据中心可以满足Time to Market要求, 可以在不到一小时的时间内部署一万台VM;使客户端容量达到100倍, 而基础构架成本不变;实施了五万个席位的VMware View 4.5的生产环境。
四、过程中的第四阶段:IT即服务, 是私有 (或公共) 云基础架构。
其特点是:基础架构计量/成本分摊, 服务自动化和管理, 自助服务, 即时交付和容量弹性。
业务流程和IT服务管理, 拥有详细的租户和基础架构配置工作流;可以使ITSM供应商可提供自助门户和端到端管理、监控、故障排除;促进ITSM/DCA供应商的快速集成 (BMCCADynamic OpsGa leNew Scale等) 。
Flex Pod:联合解决方案
Flex Pod的优势:
高效数据中心:拥有业界强强联手打造的一个平台, 简化向虚拟化和云转型的过程;降低Op Ex并提高资源利用率;实现与现有技术的透明集成;实现与第三方管理工具的开放式集成。
业务灵活性:灵活的平台可适用于多种应用程序工作负载和使用情况;灵活的基础架构可以扩充和扩展, 以满足云计算要求。
降低风险:预先设计、经过验证的基础构架, 避免凭空猜测, 加快了部署;提供主动、预测性的集中管理;每天24小时提供合作支持, 快速发现并解决问题。
Net App向全球400家企业提供按需IT服务, 客户可以随着基础架构和应用程序的扩展而购买存储。
解决方案方面, 通过在VMware、F5、Net App上实施标准化、自动化和虚拟化数据中心基础架构。
虚拟动态化 篇5
现代战争是复杂条件下的一体化联合作战,是高技术装备体系之间的对抗,战场态势瞬息万变,各种信息数据极其丰富。作战模拟是现代条件下研究战争、进行军事训练、论证武器装备效能、作战方案评估等问题的有效手段[1]。随着战争研究不断地发展,各种新战争形态的出现,以往那种关注局部问题的作战模拟已经不能适应现代战争在体系对体系方面的新需求[2]。在虚拟战场模拟显示技术中,传统的二维桌面显示模式可以在一定程度上观察整个战场态势,但面对综合环境中巨大的信息量也暴露出了多方面的局限性,不能直观显示空间立体信息,不利于指挥人员进行空间范围的部署和战术决断。传统的三维场景显示能够将复杂抽象的事物以直观、用户熟悉的方式显示出来,同时实现用户与三维场景的交互操作,提供身临其境的临场感,但通常只能对观察人员视野范围内较小的局部战场进行描绘。观察人员对视野外的战场信息则一般无法直观获取,显然在全局态势显示方面存在局限性[3]。目前,二维地图显示与三维虚拟场景显示之间相互响应的思想,在城市规划、交通系统中已有不少应用,因此,在实时战场仿真领域,从人员处理信息、解决问题的角度,将二维地图与三维虚拟场景有机结合,能够更好地增强战场感知能力,提升作战仿真研究的效果。
1 虚拟战场的信息表现
虚拟战场中的态势表现形式包括面向观察操作人员把握战场总体情况的二维态势,如各种地图、航线、轨迹、状态信息;面向观察操作人员的三维态势,如地形、风浪、天气、光照、各种平台毁伤效果、各传感器的电磁作用范围等。这些态势的相互融合,涉及电子地图、三维建模显示、立体音效等,开发工作量大,技术复杂[4]。
1.1 二维态势显示
作为虚拟战场显示的一个重要组成部分,二维态势模块主要实现了操作人员与仿真应用之间的接口,它提供给操作人员动态变化的态势信息,帮助用户实时建立战场的全局印象,把握实体的位置、属性和状态等信息。二维态势显示主要提供地图服务,战场实体要素服务,基于此实现地图浏览、平面空间分析、实体查询标注、轨迹绘制、分层管理等功能。目前的工具型GIS系统都提供了功能强大的接口,可以根据应用目的,选择使用通用软件开发工具实现所需的功能,如图层控制、改变视口、地图信息查询、缩放、平移、测量等,同时可以通过态势标绘,将战场演练过程中发生的情况用约定的符号标记在二维地图上,全面、准确、及时的反映虚拟战场攻防对抗的态势,包括双方的兵力部署、运动实体的军标和轨迹、仿真过程中的关键事件等。二维态势表现在实体信息查询、空间分析等方面已经非常成熟,但在战场具体环境的表现上缺乏空间直观性。
1.2 三维态势表现
三维态势显示是将仿真中形成的大量复杂、动态、可见或不可见的数据,以三维图像的形式直观形象的表达出来,并进行交互处理,可以清晰地表达局部范围的战斗行动,使操作人员具有身临其境的感觉,增强战场态势观察的效果。三维虚拟战场视景仿真开发内容可大致分为两部分:战场实体及环境的三维场景建模和仿真驱动,其实现框架如图1所示。
1.2.1 三维实体的建模与渲染
在三维态势表现中,为了给操作人员创建一个能沉浸其中的环境,三维场景必须能准确逼真地显示客观世界,同时还要保证操作人员和虚拟环境交互的实时性。逼真度与实时性是三维态势仿真的两大要求,也是相互矛盾的两方面。实时性是判断三维态势图像是否满足人眼连续图像感受的指标。由于人眼的视觉暂留现象,实时仿真要求数据更新率大于等于24 f/s,否则人眼就会感到图像抖动及延迟,影响三维态势表现效果[5]。所以,在进行三维实体建模时,不仅要求模型在外形、质感等方面逼真,而且需要最终能够通过实时系统的调用和检验,满足实时仿真要求。虚拟战场中涉及的三维模型种类繁多,包括各种飞机,舰艇及武器平台等,所以在设计模型库时就应通过纹理映射、细节层次、外部引用等技术,寻找模型逼真度和满足仿真实时性这一矛盾的平衡点,利用以上原理和技术开发的系统三维模型库部分模型如图2所示。
1.2.2 三维战场视觉环境仿真
战场环境模拟的逼真度直接影响仿真训练效果,由此产生的沉浸感是仿真可信度的先决条件[6]。随着计算机图形技术的发展和仿真训练的广泛应用,用户对仿真系统模拟显示的逼真度要求也越来越高。在增强三维战场场景环境效果方面,系统中采用粒子系统模拟雨雪等天气情况,以光照度及颜色的变化模拟时间变化等等,可以逼真再现地形、海洋等环境效果,同时建立了真实战场中人眼不可见的各类电磁、红外辐射、传感器探测范围、噪声等的可视化模型,增强三维态势显示的表现效果,以适应信息化条件下的作战仿真训练要求。系统中实现的地形、水下、探测及烟火效果如图3所示。
1.2.3 实时战场听觉信息仿真
在战场环境中,声音是不可或缺的重要组成部分。听觉信息仿真主要是通过对战场中各实体的音效、方位、音量及多普勒效应的模拟来保证虚拟战场信息的完整性,增强态势仿真的真实感,降低对视觉信息的依赖,引导操作人员进行更细微的分析判断[7]。
三维声音建模的重点在于虚拟环境中的声音变换。三维虚拟声音不仅要在三维虚拟空间中把实际声音信号定位到虚拟声源所处的特定位置,还要实时跟踪虚拟声源相对于听者的位置变化而变化。为正确描绘出声音效果,需要对声音传播路径的延迟及强度的增强与衰减进行模拟。比如说,随着飞机距离观察者的远、近,或者速度的快慢,感觉到引擎声音的增强与衰弱;又如随着机载导弹的发射听到尾迹声逐渐变弱等。声音控制采用触发机制,虚拟战场中包括水声、爆炸声、机器引擎的声音等,可以通过特殊效果触发、固定时间触发、碰撞触发或随机触发等,具有很好的灵活性。同时,声音效果要与实时变化的视觉相一致,才能产生视觉和听觉的叠加与同步效应,增强真实感。
除了实体在交互过程中产生的声音事件外,由于虚拟战场环境中观察范围很大,在系统中还需要充分考虑全局因素,适当加入一些声音背景和提示音,如在比较小的音量范围内产生一定数量的背景声,根据想定中的控制标志实时播放指挥人员下达的命令声等,可以更好的烘托战场环境,使用户能够清晰地理解仿真所表达的内容,增强对虚拟战场的体验感。
2 二维三维态势信息的融合交互
2.1 集成交互
二维态势与三维场景一体化集成交互设计的主要目标是根据战情的推演和用户的操作,实时在二维电子地图和三维虚拟战场环境中实现相互响应的态势显示。集成后系统从逻辑上可分为数据服务层、业务逻辑层和用户界面层。数据服务层主要包括地理数据、音视频、三维模型和纹理等。各类数据的请求和传输服务均由业务逻辑层提供,系统结构和数据组织如图4所示。
在本系统中,二维态势与三维场景一体化主要体现在以下几个方面:
(1)二维态势与三维态势在位置、状态等各方面的显示一致。二维态势与三维场景一体化集成交互的基本要求就是在任一给定时刻,它们显示的场景内容是相同的,不同的只是提供给用户的显示形式,一个以二维图标线条为主,一个以三维模型效果为主。
(2)二维、三维态势驱动数据同步。态势显示系统中的公用驱动数据包括仿真时间、目标位置、状态、作战指令等,如表1所示。二维战场态势显示节点负责实时显示更新军标位置与方向,并对作战区域、威胁范围等进行标注;三维态势节点负责根据驱动数据实时更新三维实体模型位置、姿态,渲染战场环境,接收控制指令,改变观察视角。二维、三维态势集成交互时,驱动数据都从战场仿真导演节点获得,确保二维、三维态势信息驱动数据的一致性。
(3)二维、三维态势的操作控制同步。二维、三维态势操控同步也就是要求无论用户在哪一种态势显示方式下进行实体查询、标绘等操作时,另一种态势显示方式会实时响应,动态显示该区域的场景或目标,保证态势显示的统一。
由于二维、三维显示系统位于不同的进程,各自独立运行,所以需要建立同步机制来实现二者的实时交互。这种同步机制的实质是二维态势和三维场景两个空间集合建立惟一映射及双向通信,即建立二者坐标系的惟一对应和仿真实体间的一一对应[8]。一般实际应用中,二维电子地图采用地理坐标系,三维虚拟场景采用右手坐标系。二维三维坐标系的惟一对应可以通过点匹配的方式来实现。根据二维地图和三维场景中某个明显对应的特征点,通常选择二维地图中心坐标和三维场景原点为参照点,二维地图或三维场景中其他任一点都可以转换成与参照点相对的坐标。仿真实体间可以采用实体惟一标志号匹配来实现一一对应。操作控制同步一般通过事件消息驱动方式实现。当用户在任意一种态势显示方式下进行查询、漫游等操作时,该系统中的事件响应函数调取另一系统相关接口,进行相应变换操作,保证二维态势和三维场景中实体位置、状态等显示的一致。二维与三维态势集成效果如图5所示。
2.2 场景视点规划
视点是图形坐标系统中的一个瞬间空间位置,仿真中的视点方式就是从空间某一个具体的位置,按照一定的规律运动、以合适的角度观看某个局域场景,它控制着视锥体内的视觉表现[9]。空间战场中实体数量多、事件形式复杂,存在大量的需要显示的信息,将这些信息同时显示,不仅会超出指挥人员对信息的分析和利用能力,而且即使是同一仿真系统、同一想定,用户每次进行仿真时所关注的对象和内容也可能不同,单一的窗口和视点规划难以将战场细节很好地表达出来。
在实际应用中必须根据需求显示相应的信息,通过预先规划路径自动漫游、重要事件触发、人机输入设备切换控制等方式组合规划视点。操作人员对虚拟战场实体进行跟随观察时,可以利用三维场景实时接收二维态势中用户点击查询的目标编号,综合利用键盘灵活控制视点与被观测实体间的距离和角度等状态,实时观察该目标,同时通过对二维态势的观察对整个战场形势进行全面分析,克服单独在三维空间环境中漫游产生的迷失感,使操作控制人员能够实时、全面掌握战场态势,缩短决策、评估时间。
3 数据平滑及回放
由于虚拟战场各仿真平台推进的步长不同,态势显示中各数据接收的周期也不同。当数据接收周期大于40 ms时,数据间隔较大,若不加处理,三维态势显示画面会产生跳跃,严重影响仿真效果。实际应用中,可以采用对仿真数据进行插值或预估递推的方法来解决三维图像的平滑显示问题,即保存仿真实体最新的两周期数据,当接收到某仿真实体当前仿真数据时,开始更新上一帧数据。在接收到的两个数据点间,根据仿真数据推进周期T和帧刷新周期∆t确定插值数TΔt,保证每次图像刷新时,实体的位置均匀变化。但这样会造成三维显示总是滞后仿真系统一个仿真周期T。当T较大造成三维显示滞后较多时,也可采用预估递推的方法,通过接收到的少量数据,根据图像的刷新率需要,计算推测未知点的数据,当预估实体数据与收到的即时数据存在较大偏差时,就直接使用收到的即时数据同步推进显示,保证图像渲染平滑。
同时,记录仿真对象的状态和它们之间的交互信息,仿真推演结束后回放评估,在战场仿真试验过程中也是不可缺少的功能。采用C++文件输入输出流的方法将实体的运动数据保存为数据文件,比用VCR方式记录的视频数据要高效,并且可节省大量的系统资源和磁盘空间,回放过程也可进行人工操控,并按照不同需求进行数据插值或跳点读取,实现不同的回放速度,实现仿真过程的重演。
4 结语
为综合表现虚拟战场态势,将二维地图与三维虚拟场景有机结合,使二维数字地图操作与三维场景展示在数据、显示、操控等方面实现同步一致,消除了三维态势对整个战场态势认识的不足和漫游时产生的方向迷失感,又弥补了二维电子地图认知战场环境所带来的缺陷。应用于某虚拟海洋战场系统[10],实现了战略层面上战场态势的宏观展示和战术层面上参战实体细节的微观表达,取得了较好的效果。
参考文献
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虚拟动态化 篇6
在近年来飞速发展的数据中心技术中, 虚拟化技术是一种底层的重要支撑技术。通过虚拟化, 系统资源可以得到隔离, 并且能够弹性和动态分配。然而, 很多年来虚拟化技术的热点一直都在于计算机虚拟化, 直到这两年数据中心规模急剧增大, 多租户的问题更加严重, 网络虚拟化才得到足够的重视。
传统TCP/IP网络经过30多年的发展已经过度僵化。同时, TCP/IP网络也无法提供很好的资源划分方法, 这在当前的数据中心应用中都是十分严重的缺陷。【1】为了应对TCP/IP网络的挑战, 学术界与工业界纷纷推出自己的标准来构建一种具备弹性、可操作的新型网络, 如可编程ASIC技术【2】, juniper公司提出的QFabric架构【3】等。
Open Flow网络是一种对于传统TCP/IP网络的升级与补充, 是一种重要的SDN (软件定义网络) 的解决方案【4】。它的基本思想是将网络的控制平面与数据平面互相分离, 来实现集中的转发规则与网络拓扑的控制。
由于该特性, Open Flow被广泛用于网络虚拟化技术。然而, 目前的Open Flow虚拟化网络仍然面临很多问题。如同计算机虚拟化一样, 网络虚拟化应当具备伸缩性、弹性地分配资源的能力, 实现这种能力, 一个必备的机制是迁移机制。本文接下来的部分就会介绍通过修改一种主流的Open Flow虚拟化层模块Flow Visor【5】来实现一种虚拟网络的迁移机制。
Open Flow在2008年由斯坦福大学的clean slate项目组提出, 是当今主流的SDN解决方案。传统的TCP/IP网络将进入交换设备的包在交换设备上确定转发规则。而Open Flow由一个控制器决定转发规则, 所有交换设备都连接到这个控制器上, 并且部署控制器所确定的转发规则。
Open Flow网络将进入交换设备的包的所有的包头进行通配。满足一系列特定要求的包为一个流, 区别一个流可以通过一到四层网络的任何包头项, 即:mac地址、IP地址、TCP端口号等。对于一个流, 控制器可以在交换设备上部署一条规则来决定它的转发规则。此规则包含三部分:通配规则、转发规则和统计数据。【6】
Flow Visor是一种Open Flow网络中的网络虚拟化层实现。在Iaa S云平台中, 不同租户的隔离与资源分配问题一直是一个重要课题。租户之间需要划分的资源不仅仅是计算和存储资源, 也包括网络资源。通过Flow Visor, 一个完整的Open Flow网络可以划分成多个逻辑网络, 每一个逻辑网络被称为一个分片 (slice) 。
Flow Visor对Open Flow网络进行分片的主要资源包括:带宽, 拓扑, 流表项的个数, 设备CPU。目前在系统中主要体现的是流表项个数和带宽。
对分片的区别是用流空间的概念来实现的, 每一个流空间是一系列统配规则。与流表项不同的是它并没有转发规则。
对于进入交换设备的数据包, Flow Visor首先要将其拦截并且确定它属于哪一个分片。每一个分片都有其可见范围和权限, 这需要交换设备对每个分片内的包进行改写。比如, 一个分片内进行广播的包, 离开交换设备时需要将广播域从整个网络改为该分片。
1虚拟网络分片迁移机制设计
正如虚拟机的迁移, 虚拟网络分片的迁移其本质是在透明与平滑的过程中, 将在一定的物理设备上运行的系统迁移到新的设备上运行。在虚拟机的迁移过程中, 我们需要迁移的包括CPU、虚拟内存、虚拟网卡等等资源【7】, 与此类似, 在进行更深入的研究之前, 首先要明确需要迁移的资源包括哪些。
如前所述, Flow Visor对一个网络的如下几种资源进行了划分: (1) 带宽。 (2) 最大流表项个数。 (3) 拓扑结构。 (4) 设备CPU占有率。
其中, 带宽和最大流表项个数是通过一个叫做slice Limits的数据结构规定的, 拓扑结构是自然的, 设备CPU的限制在当前版本中体现得并不明显。
我们的目标就是将一个虚拟网络分片在不修改其流量带宽和最大流表项个数的情况下, 从原本的物理拓扑迁移到新的物理拓扑上。
另外, 我们的迁移机制必须满足一些要求, 包括: (1) 迁移对每个网络分片的管理员必须是透明的。 (2) 迁移过程必须是安全的, 保证迁移前后拓扑结构和物理带宽相同。 (3) 必须判断哪些节点是可迁移的, 哪些节点是不可迁移的。
对于第一个要求, 我们通过扩展Flow Visor的API来实现。只有Flow Visor管理员有权限进行迁移。迁移过程中, 需要重写流空间, 而不要求修改每个网络分片上运行的网络操作系统 (NOX, floodlight等) 的转发规则。
对于第二个和第三个要求, 自动选择一个合法的网络分片进行迁移需要非常复杂的算法。当前我们采用比较简单的手工指定的方法, 如果选择的新的分片无法满足要求则抛出异常。
2虚拟网络分片迁移的实现
Flow Visor是一个事件驱动的系统, 它对交换机和控制器之间的消息进行拦截和处理, 分为两个模块, FVSlicer负责对进出控制器的消息进行处理, FVClassifier对进出交换设备的消息进行处理。他们的目的是让一个对用户来说全局可见的消息最终精确改写并发送到特定的分片交换机二元组上。
FVClassifier和FVSlicer都实现了两个函数, handle IOEvent和send Msg。handle IOEvent是每次收到一条消息时触发, 在进行改写之前, 由它来确定如何改写, 往往是调用调用classify From Switch和slice From Controller两个函数进行改写, 返回后调用send Msg发送到交换设备或控制器上。Flow Visor对事件的处理流程如下:
我们通过修改Flow Visor的代码来扩展出虚拟分片的迁移规则。需要实现两个功能:
1、把一个slice上的所有已经部署的规则迁移到另一个slice上。
2、保证新的分片可以与控制器交互, 也就是说, 控制器对自己原有拓扑结构的所有操作, 都会被透明地重新定向到新的分片上。
由以上, 虚拟分片迁移主要经过如下步骤:
1、新建一个分片, 资源分配与之前的分片相同。
2、将新建的分片与原有分片各个交换设备一一匹配 (也包括端口号和flow space的匹配) , 建立三个哈希表, key和value分别是源分片的所有交换设备和与之对应的新分片的资源。这一步骤主要是为之后复制流表项和链接提供条件。
3、将原有分片上所有的流表项复制到新分片上。在这里, 需要实现一个通过FVClassifier和FVSlicer来获取一个交换机上属于一个分片的所有流表项的函数, 我们在FVClassifier中实现, 它返回一个FVFlow Statistics Reply列表, 表示所有的流表项。在将源分片的流表项复制到新分片的过程中, 需要检查所有匹配规则和操作所对应的资源是否需要用映射中的目的资源来取代。比如, 在源分片中存在流表项:
在目的分片中要修改成:
其中, IPAddr_1和IPAddr_2是源分片与目的分片中对应的两个IP地址。
4、需要在虚拟化层将底层新分片的交换设备对上层暴露的信息修改为源分片的信息, 并且对控制器发送到源分片的信息进行IP地址和端口的改写使他们对应到新分片的对应物理资源上。如之前的分析, 在每一个message从源发送到目的地的过程中首先会被FVClassifier或FVSlicer拦截, 并且调用handle IOEvent来确定是否需要进行改写与如何改写。所以, 在我们的系统中, 借鉴这种方法, 在handle IOEvent中加入一个功能, 判断是否需要对目的地进行改写。为了实现这个目的, 设计了如下机制:
(1) 在迁移完成后, 不删除源分片, 而是删除上面所有的流表项和流空间, 并且在FVSlicer这一数据结构内加入一个字段, 叫做is Zombie。如果一个分片被迁移, 则它所对应的所有FVSlicer将is Zombie设置为true。另外加入一个字段redirection, 指向在迁移过程中与其对应的新的FVSlicer。此外, 我们还需要建立在该FVSlicer和迁移后的FVSlicer中的具体端口和两个分片的对应关系。如之前所述建立三个哈希表, 将规则按照哈希表中的对应关系复制到新的FVSlicer中。需要指出的是, 这是一种暂行的低效方法, 未来需要有一种彻底的改写方式, 而非仅仅依靠这种伪装方法。
(2) 在FVSlicer的handle IOEvent中加入代码判断它是否为zombie slicer, 如果是, 则需要调用其redirection的handle IOEvent。在调用之前对该信息进行改写, 改写逻辑与之前的复制逻辑相同。改写结束后调用其redirection的handle IOEvent。
(3) 与FVSlicer类似, 在FVClassifier中也设置一个is Redirectable字段, 与FVSlicer中的is Zombie对应。收到控制器发送的消息时处理过程与FVSlicer互逆, 不再赘述。
3实验与分析
为了验证这套机制是否有效, 本文设计了如下实验:
首先, 建立了一个简单的Open Flow网络, 其拓扑结构如下:
拓扑结构如上图的网络中, 定义两个分片, slice1包括S1, S2, S3, S6, slice2包括S1, S4, S5, S6。首先, S 1向S 6发送一个无终止的p i n g命令, 我们在S 1中预设一个流, 并且关闭S 4与S 1的连接, 保证I C M P包的链路路径为:S1-S2-S3-S6, 迁移后为S1-S4-S5-S6。在实验过程中, 我们用S1发送ping命令到S6, 然后发送迁移指令, 节点的对应关系为 (S2, S4) 和 (S3, S5) 。在S1上运行tcpdump, 观察迁移前后ICMP包的转发路径。此外, 为了验证新的规则能否正确部署到迁移后的分片上, 在控制器端给S6增加一条规则, 丢弃所有的源地址为S 1的I P地址的包, 验证p i n g的I C M P流量是否停止。结果证明我们设计的迁移机制没有停机时间, 并且所有迁移都成功进行。并且新增丢弃原地址为S1的包的命令后, 发现ping命令的流量停止。
4结论
通过上述方法, 本文成功实现了Open Flow网络中基于Flow Visor网络虚拟化层的虚拟网络分片迁移。
在成文过程中, 对于迁移后的废弃分片, 本文采用了对其进行标示并且进行重定向的方法, 这是一种不完全并且相对低效的方法, 在接下来的工作中, 可以通过修改Flow Visor底层代码实现对交换设备端口虚拟化的方式, 来实现一种根本的重定向机制。
此外, 由于缺少实际物理环境, 本文的测试都在虚拟环境中完成, 希望在未来的相关工作中能够在生产环境下部署该应用并且测试结果。
在虚拟化数据中心中, 网络的划分问题一直是一个十分关键的核心问题。SDN技术能够给虚拟化数据中心网络架构的部署提供弹性, 对每一个用户提供可自定义的安全可控的网络。但是目前的数据中心中网络架构一旦确定很难动态更改。如同虚拟机的动态迁移一样, 虚拟网络的动态迁移可以带来一系列好处, 包括:物理资源升级无宕机时间、收到攻击时保证业务连续性、新用户加入时可以动态扩容等。本文中所讨论的虚拟网络迁移技术, 在未来的数据中心组网中可以提供一种更加动态、安全的思路。
参考文献
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虚拟动态化 篇7
随着计算机技术的普及,作为现代计算机网络重要组成部分的虚拟网络(VPN)技术也得到了不断发展。同时,网络安全问题和隐患逐渐出现。为避免不必要的损失,计算机网络的安全保障问题显得相当重要。基于传统的安全检测工具无法在接入云计算虚拟网络环境下为用户进行安全检测的问题,本文对安全检测服务动态接入虚拟网络的方法进行研究。首先,搭建安全检测服务资源池,利用安全检测服务多进程化和网络功能虚拟化(NFV)技术实现安全检测服务器并行多个服务进程;其次,借助软件定义网络(SDN)技术使安全检测服务器动态接入虚拟网络,实现了安全检测服务动态、按需接入用户网络并提供安全服务。该方法可以有效提升安全检测效率,同时实现为多用户并行地提供安全服务。
1 安全系统设计
1.1 总体布局
云计算网络环境的最大特点是虚拟多域,要实现在动态网络环境下并行地为多个隔离网络域的用户提供安全检测服务,可以从两方面入手:(1)搭建动态任务进程,对不同的虚拟网络资源进行监测,如虚拟端口、虚拟交换机与虚拟链路等;(2)通过附加通信策略的方式,保障虚拟网络检测服务和目标区域的网络连通及不同隔离区域的网络隔离[1]。因此,利用SDN动态编程,借助资源管理控制器动态调度虚拟网络资源,搭建满足用户要求可连接目标子网的虚拟路径,并建立安全检查任务,从而实现基于SDN的安全检测服务动态接入虚拟网络。基于虚拟网络资源,借助SDN扩展控制器创建安全检测任务以及目标子网通信策略,同时传递到对应的策略加载点,使检测任务正确接入目标子网。系统架构如图1所示。
云计算虚拟网络安全检测系统由控制单元、安全服务代理、任务运行空间、虚拟网络接入组件4部分构成,采用单安全服务引擎、多进程任务的服务方式在多域网络环境下进行安全服务,各部分的具体功能为:(1)控制单元:包括SDN控制器和资源管理控制器,可管理、调度安全任务,建立并管理虚拟网络资源以及传递策略;(2)安全服务代理:合理调配任务运行空间及虚拟网络接入组件;(3)任务运行空间:即安全检测任务资源池,具备独立网络资源(包含路由信息、地址解析协议等)、安全检测任务和网络运行环境,可以并行支持多个用户的虚拟机服务;(4)虚拟网络接入组件:主要任务是确保安全检测任务顺利接入目标虚拟机网络,并保障不同区域的网络隔离。
1.2 任务进程
用户发出请求,控制单元收到请求后,调配资源管理控制器和SDN控制器;资源管理控制器借助OVSDB和自定义协议(SDP)向安全服务代理传递创建安全检测资源和虚拟网络资源的需求;安全服务代理接收到任务需求后,搭建不同的虚拟网络组件,实现目标网络或主机的安全服务[2]。SDN控制器借助OpenFlow和SDP协议向任务运行空间和虚拟交换机传递通信策略。
1.3 过程初始化
当系统接收到用户的检测请求后,会发起一系列安全检测服务初始化,完成检测任务到目标虚拟网络的连通。初始化进程主要包括创建并配置虚拟网络资源、安全检测资源,并进行通信策略的传递。为满足不同用户重复IP虚拟机的检测需求,需进行目标IP地址虚拟化,即将目标虚拟机IP地址映射为虚拟IP地址,通过控制虚拟系统IP地址来确保任务IP地址不重复,借助虚拟IP地址资源池执行检测任务[3]。初始化进程分为6步:(1)服务代理接收并解析安全检测命令,得到相关目标虚拟网络和虚拟机信息;(2)在任务运行空间进行任务比对,若相关空间不存在,则需创建该任务空间;(3)搭建虚拟端口和虚拟链路,虚拟链路连接任务运行空间和软件交换机;(4)SDN控制器将通信策略传递给软件交换机;(5)任务代理在虚拟IP资源池分配虚拟端口的IP资源,搭建目标虚拟网络接口;(6)在任务运行空间建立检测任务,对虚拟机IP进行地址虚拟化,从虚拟IP资源池获得目标IP,借助本地路由连接到相应的虚拟网络接口。
2 安全检测服务
2.1 通信策略
为了保障安全检测任务与目标子网的联通及不同区域检测任务的隔离,该系统定义了ARP缓存策略、路由策略和软件交换机转发策略(流表)等安全任务接入和隔离策略。通过策略传递使安全检测任务动态接入目标子网,实现并行安全检测。
定义1:本地ARP缓存AC(ARP ache)={virt_IP,virt_mac,veth}。其中virt_IP指虚拟目标IP,virt_mac指虚拟目标mac,veth指出口虚拟以太网端口(VETH)设备。
定义2:本地路由RP(Route Policy)={virt_IP,mask,veth}。其中virt_IP指虚拟目标IP,mask指子网掩码,veth指接入目标网络的VETH设备。
定义3:数据包传送至目标网络流表SFE(Send Flow Entry)={match:dl_src=veth_mac,action:set_tag(tag),modnw_dst(vm_ip),mod_dl_dst(vm_mac)}。其中dl_src=veth_mac指匹配源为VETH设备的数据帧,set_tag(tag)指执行数据包标识tag,mod_nw_dst(vm_ip)指将虚拟目标IP映射为虚拟机IP,mod_dl_dst(vm_mac)指将虚拟目标MAC映射为虚拟机MAC。
定义4:返回数据包送至安全任务流表RcFE(Receive Flow Entry)={match:nw_dst=veth_ip,action:remove_tag(tag),mod_nw_src(virt_ip),mod_dl_src(virt_mac)}。其中nw_dst=veth_ip指VETH设备IP的数据包,remove_tag(tag)指执行去掉数据包标识,mod_nw_src(virt_ip)指源IP映射为虚拟IP,mod_dl_src(virt_mac)指源MAC映射为虚拟MAC。
定义5:虚拟机流量重定向RdFE(Redirect Flow Entry)={match:nw_dst=veth_ip,action:mod_dl_dst(veth_mac)}。其中nw_dst=veth_ip指VETH设备IP的数据包,mod_dl_dst(veth_mac)指目标MAC映射为VETH设备。
2.2 位置
位置与策略加载点相关,决定了安全检测接入系统的方式。由图1的系统架构可知,策略加载位置由安全检测任务运行空间、虚拟网络接入组件及虚拟网络设备构成[4]。
2.3 检测流程
整个安全服务检测流程从数据流角度而言,即检测任务发起数据包,经由检测设备、匹配策略到目标虚拟机收到数据包终止[5]。例如,租户虚拟机(VMA)的安全检测数据流如下:
(1)安全服务进程发送数据包流程:结合本地虚拟网络接口地址和目标虚拟机虚拟地址,安全任务进程将任务通信流进行封装,封装通信数据包地址信息是SRC:=(vport.mac,vport.ip),DST=(vir.mac,vir.ip),TAU=null。其中vport.ip和vir.ip可以预选虚拟地址资源池,该地址禁止租户子网配置使用;虚拟交换机接收到数据包时,结合之前的租户虚拟机VLAN TAU ID信息对安全任务数据包进行标记,并使目的地址映射返回真正的目标虚拟机地址,同时将信息传递至底层网络链路,数据包地址信息是SRC=(vport.mac,vport.ip),DST=(vm.mac,vm.ip),TAU=ID;目的地址到达接入层虚拟交换机时,对相同的安全服务数据包采用VLAN TAU标记,之后对数据流进行去TAU处理,并传送至目标虚拟机,数据包地址信息是SRC=(vport.mac,vporr.ip),DST=(vm.mac,vm.ip),TAG=null。
(2)安全服务进程接收数据包流程:因设置的任务进程和虚拟机处于不同网络中,需采用网关地址回复数据包,结合本地地址及储存的安全服务进程地址,虚拟机对回复信息进行封装,数据包回复信息是SRC=(vm.mac,vm.ip),DST=(gw.mac,vport.ip),TAG=null;当虚拟交换机接收到数据包时,采用RdFE规则对安全任务进程地址数据包进行二层标记,同时改写目的MAC地址,并采用重定向方式传递至安全服务进程的vport虚拟网络接口,数据包信息是SRC=(vm.mac,vm.ip),DST=(vport.mac,vport.ip),TAU=ID;当安全服务进程连接的虚拟交换机接收到数据包时,采用RIFE规则把目标IP地址的源IP和源MAC映射成虚拟IP和MAC地址,之后进行去TAU信息处理,通信流回复完毕,数据包信息是SRC=(vm.mac,vm.ip),DST=(vport.mac,vport.ip),TAU=null。
其中,VMA的真正地址是(vm.mac,vm.ip),对应的任务运行空间虚拟地址为(vir.mac,vir.ip);借助VETH设备搭建的接入任务运行空间的虚拟接口是vport,详细地址为(vport.mac,vport.ip);虚拟网络网关地址为(gw.Mac.)。
3 测验结果及分析
3.1 基本环境
本实验使用了2.6UHz CPU、8UB内存、千兆以太网卡的物理服务器4台,普通千兆以太网交换机及Ubuntu 14.04版本的操作系统。
3.2 测试内容
(1)有效性测试:为了使实验结果更具代表性,选用两个租户T1、T2,搭建虚拟子网及配置虚拟机VM1、VM2。初始化配置如表1所示,其中IP→VIP和MAC→VMAC分别代表真实到虚拟的映射。
实验结果显示,结果与预期数据包发送、接收过程一致,说明本方法有效。因地址虚拟化过程中相同IP映射的虚拟IP地址不同,所以运行安全任务时不会出现干扰问题,同时采用VI、AN通信流标记方法确保租户任务的隔离性。
(2)性能测试:本实验从资源性能消耗及扫描通信延时方面对系统性能进行测试,采用对比分析,将该方法和从虚拟机粒度方面进行安全扫描的方法进行对比。测试性能相同时,增加漏洞扫描租户数量,本方法和已有安全虚拟机方法测试的资源消耗情况如表2所示。
实验结果显示,采用安全虚拟机粒度进行漏洞检测服务时,选用增加虚拟机数量为多个用户服务,将导致资源消耗急剧增加。本方法因选用单引擎、多任务进程方式为用户服务,当用户增多时只需增加更多扫描任务进程即可,而且其资源消耗有限。与安全虚拟机方法相比,资源消耗可节省一半以上。
摘要：随着计算机网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,而传统的安全检测工具无法在接入云计算虚拟网络的环境下为用户进行安全检测。研究了安全检测服务动态接入虚拟网络的方法,该方法可实现在原有虚拟网络环境下系统检测工具的虚拟化,并可并行地为多个不同区域的租户进行安全检测服务,从而降低资源消耗,有效提升安全检测效率。
关键词：网络安全,安全检测服务,动态接入,虚拟网络
参考文献
[1]刘培.浅谈计算机网络安全中虚拟网络技术的作用[J].通讯世界,2015(11):313.
[2]朱强,王慧强,马春光.虚拟网络可生存的启发式可靠映射算法[J].通信学报,2015(7):77-79.
[3]李连峰.试论虚拟网络技术在计算机网络安全中的应用[J].电子技术与软件工程,2015(20):217.
[4]尹振鹤.探究智慧城市建设中的网络安全建设---以徐州为例[J].电脑知识与技术,2015(27):37-39.
虚拟动态化 篇8
近年来，社会经济的迅速发展导致人们对电能的需求日益提升，微电网以其污染少、效率高、可控性好等优点，受到越来越多的关注[1,2,3]。在实际运行中，微电网基于即插即用(plug and play)与对等(peer to peer)的控制思想和设计理念，不依赖通信，对每个微电源进行就地控制，以降低系统控制成本和增加控制的可靠性[4,5]。应用这种控制思想，下垂控制策略在微电网中得到了广泛的应用。
传统下垂控制方法是基于各并联逆变器的系统等效阻抗呈感性的，对线路的阻感比依赖性较大。然而实际中，微电网多位于低压配电侧，线路阻抗呈阻性或阻感性(R/X>>1)[6]，逆变器输出的有功功率、无功功率分别与频率、电压存在耦合关系，传统下垂控制方法不再适用[7]。目前，解决这一问题常用的方法是通过改变线路的阻感比[8]，使之满足传统下垂控制的要求，即在微电源的逆变器输出端口处串联一个大电感，但这必然会导致系统体积成本和损耗增加，总效率降低。
针对这一问题，文献[9,10,11]提出改变控制环节的网络参数使逆变器输出阻抗呈感性，使有功功率与无功功率解耦，以适应新的下垂控制策略，这导致了控制策略对网络参数的依赖性较大，而且实际上有功与无功也没有完全解耦。实际微电网的控制中，逆变器的控制处在微电源站内部，控制策略对网络参数的依赖以及对外部线路尤其是低压微电网的线路阻抗的忽略，往往会导致系统运行失稳与控制的不利。文献[12,13,14]引入了虚拟阻抗将逆变器的等效输出阻抗设计成阻性，能较好地适用于下垂控制策略，取得了较好的控制效果，但引入的虚拟阻抗会加大系统的等效阻抗，造成较大的电压降落，不利于供电质量的保证。文献[15]提出了“虚拟负电阻”的概念，增加负电阻以抵消系统阻抗中的阻性成分，降低功率耦合，同时也减少了电压降落，但其虚拟负阻抗的取值对计算要求较高，需要对微电网线路阻抗有较高的估算精度。
针对上述问题，本文将在低压微电网三相逆变器的控制策略中引入动态虚拟阻抗，以降低功率耦合，减小电压降落和环流，实现对低压微电网电能质量灵活而有效的控制。
1 下垂控制策略分析
传统下垂控制早期主要使用在高压微电网中，很小，可近似认为sin(28)，cos(28)1。即X>>R，θ≈90°，Z≈j X时，对应的功率表达式和下垂控制方程为
其中：Kp、Kq分别为有功/频率(P-f)下垂系数和无功/电压(Q-V)下垂系数；ωi*、Ui*、Pi*、Qi*分别为参考频率、参考电压、参考有功功率和参考无功功率。
上述控制只能适用于高压微电网中线路阻感比呈感性的状况，对线路的阻抗忽略不计，其上层控制管理系统给出的指令电压值固定不变，没有考虑线路阻抗及负荷的变动，而实际中微网尤其是低压微网的线路阻抗是较大的，负荷的接入和退出对电压波动影响较大，继续采用传统的下垂控制策略会导致系统不稳定，控制不精确，电压质量不高等问题。因此，对传统下垂控制策略进行改进是十分必要的。
为更好地提高低压微电网中分布式电源的利用率，目前对传统下垂控制策略进行改进多集中在通过选取合适的控制参数，减少系统阻性成分，降低系统功率耦合，减小系统阻抗对系统电能质量的不利影响[15]。
文献[16]在控制环节中引入了感性虚拟阻抗，改变了线路阻感比r(28)R X，但线路电阻仍客观存在，为减弱线路阻抗差异对并联均流的影响有一定效果，又提出对下垂控制策略进行改进。
因此，微电网多逆变器并联的改进下垂控制算法可以写为
通过调节下垂控制系数Kpω、Kqu和阻感比r，可分别实现对逆变器输出频率和电压幅值的瞬时控制。但由于不同逆变器的线路长度各异，不同电压等级连接线路对应不同的阻感比，线路阻抗在无法准确测量的情况下，存在很大的不确定性，而控制系统中设定的阻感比数值又需与实际匹配，且该控制策略下，线路电压降落的问题仍然存在。
2 动态虚拟阻抗控制策略
2.1 基本的虚拟阻抗控制策略
目前在微电网中接入虚拟阻抗的方法主要有两大类：一是通过改变逆变器的控制参数，控制调节逆变器的等效输出阻抗，改变微电网的系统阻感性以适应传统的下垂控制策略；二是在微电网逆变器中加入前馈控制环节，参照电压降落调节指令电压，达到模拟实际阻抗的作用。虚拟阻抗的接入，虽然改变了系统的阻感性，但其阻性成分的客观存在仍然会导致系统的功率耦合，忽略阻性成分的影响必然会减弱控制策略的控制效果。
目前对微电网逆变器控制策略的改进多在控制环节中加入虚拟阻抗(包括虚拟电阻和虚拟电感两部分)，改善线路阻感性，使Pf-QV下垂控制能够适用于阻性线路。
构造的虚拟阻抗表达式为
式中：Rv为虚拟电阻；Lv为虚拟电感。系统总阻抗包括逆变器的输出阻抗和线路的虚拟阻抗。在低压微电网中，有线路阻抗Zline=Rline+s Lline。
此时基于虚拟阻抗的阻感比表达式为
加入虚拟阻抗后逆变器等效输出阻抗向感性偏移，系统阻感比减小，降低了功率耦合，增加了控制策略的有效性，但虚拟阻抗会导致压降过大以及谐波放大，降低了电能质量。
2.2 基于虚拟阻抗的双环控制策略
并联逆变器控制采用基于虚拟阻抗的电压电流双闭环控制，基于虚拟阻抗的下垂控制为电压电流环提供了电压参考值。为了得到较好的电压调节特性，电压外环采用比例积分(PI)调节器，产生电感电流参考值，对电感电流的精度要求不高，所以电感电流调节环采用比例调节器，减少系统稳态误差，提高系统的供电质量和稳定性。
如图1所示，u*ref(s)为功率外环交流电压参考值，iG(s)为电流内环控制器传递函数，uG(s)为电压外环控制器传递函数，0u(s)为逆变器输出电压，L、C分别为主电路的滤波电感、滤波电容，KPWM为逆变器的基波脉宽调制比例系数，Zv(s)为虚拟阻抗，0i(s)为负载电流。
在图1所示的控制策略下，加入虚拟阻抗后的逆变器的输出电压为
其中：为逆变器等效输出阻抗，即
逆变器电压闭环传递函数为
在电压电流双环控制中加入虚拟阻抗，改变了阻抗比，增加了对电压、电流环的控制，但仍然没有减小系统的电压降落，这对于输出的电能质量产生了不利影响。
2.3 基于电压降落的动态虚拟阻抗的设计
为了提高负荷供电质量，减少电压降落和环流对电能质量的影响。本文提出动态虚拟阻抗的解决方法。
系统总电压降落为
为保证供电质量，减少系统电压降落和环流，参考式(11)，设动态虚拟阻抗值为
式中：ΔE为系统在微电网负荷侧采样点的电压幅值与逆变器指令电压间的差值；0i(s)为负载电流。随着母线电压、电流的实时采集，虚拟阻抗在动态虚拟阻抗环的作用下，不断自适应地调整取值。将新的虚拟阻抗值代入到式(11)中，计算可得电压降落参考值ΔU，由此可得逆变器新的指令电压值为
在独立运行的微电网中，投入运行时，先给微电网控制环节的指令电压赋值Uref1，同时采集微电网中负荷侧的母线电压，引入负载电压反馈，提高指令电压数值，形成新的指令电压。
此时，逆变器的输出电压相对升高，系统的供电电压将持续维持在正常范围内，克服了对引入虚拟阻抗之后对电压降落的影响。随着虚拟阻抗数值的变化，微电网中的系统阻抗比也在发生变化，本文采用的改进型下垂控制策略，同时考虑了动态虚拟阻抗对系统阻感比的影响以及指令电压的赋值变化，相比于传统的下垂控制策略，在减少电压降落，保证供电质量的同时，能够对微电网进行更好地控制，减小环流。
3 仿真及实验验证
本文基于Matlab/Simulink仿真平台建立了如图2所示的基于动态虚拟阻抗的微电网逆变器多环控制框图，以验证所提控制策略的有效性。其他参数两逆变器均相同，仿真参数见表1,f=50 Hz,fs=10 kW,Pload=10 kW,Qload=3 kvar。
图3为加入动态虚拟阻抗前后并联逆变器输出电压对比图。加入动态虚拟阻抗前，逆变器输出电压幅值约290 V，而系统给定的额定电压为311 V，电压降落明显，而加入动态虚拟阻抗后，逆变器输出电压幅值约310 V，表明动态虚拟阻抗减少了由线路阻抗引起的电压降落，为提高负荷供电电压质量提供了保障。
图4为加入动态虚拟阻抗前后逆变器之间的环流对比图，由图4(a)和图4(b)可以看出，加入动态虚拟阻抗前，逆变器之间的环流为0.3 A左右，而加入动态虚拟阻抗后的逆变器间的环流为0.05 A左右，环流明显得到了更为有效抑制。
如图5所示，当逆变器输出阻抗呈阻感性时，加入动态虚拟阻抗后的下垂控制策略下，系统频率趋于稳定的速度更快，系统能更快地进入稳态运行。由此可见，加入动态虚拟阻抗之后，下垂控制在频率调节时效果更优。
逆变器输出阻抗呈阻感特性时，加入动态虚拟阻抗前后2台逆变器输出有功功率和无功功率对比图如图6和图7所示。加入动态虚拟阻抗前的有功和无功均分效果不好，稳定性不佳，而加入动态虚拟阻抗后的控制策略在0.01 s时就已进入稳定控制，说明加入动态虚拟阻抗后，控制策略能较好地实现有功功率和无功功率的均分。
4 结论
(1)采用动态虚拟阻抗可使低压微网中并联逆变器的系统阻抗呈可调节性，在加强对功率的控制的同时减小了系统电压降落，较好地解决了功率的合理均分问题，且环流得到了有效抑制。
(2)考虑阻感比的改进下垂控制策略，在加入动态虚拟阻抗之后，降低了对线路参数的敏感度，反馈环节使功率控制器具有恒压恒频控制性能，减小了微网系统控制的复杂度，缩短了系统运行趋于稳定所耗时间。