分布式控制结构

分布式控制结构（精选8篇）

分布式控制结构 篇1

摘要：根据分布式样例飞行控制计算机特点和内部数据通信需求,提出了以C8051F120单片机与FlexRay共同组成的内部总线通信节点设计方案,完成了通信节点硬件的详细设计,开发了通信软件并讨论了若干设计要点。对所设计的FlexRay通信节点进行了常温和低温下的功能和性能测试,验证了通信效率和可靠性,可满足新型飞行控制计算机的内部数据通信要求。

关键词：FlexRay,飞行控制计算机,内部总线,C8051F120,MFR4310

目前在一类无人机分布结构的飞行控制计算机中广泛使用CAN作为内部通信总线,其总线采用基于事件触发的通信机制,速率为1 Mb/s[1]。随着无人机的不断发展,作为飞行控制系统核心的飞行控制计算机对内部总线的数据传输速率和可靠性的要求也越来越高,CAN总线在带宽和实时性等方面已经不能满足要求。为了解决这个问题,本文分析研究了多种串行通信总线如ARINC429、1553B等,但其通信速率均不能满足要求[2,3]。而FlexRay作为一种新兴的通信总线,除具有10 Mb/s的通信速率外,其确定性和可靠性能更好地满足新型分布式结构飞行控制计算机内部总线数据通信需求。

1 FlexRay通信协议概述

1.1 FlexRay协议特性

FlexRay总线作为一种新型的总线通信协议,与传统的CAN相比,在通信速率、确定性、可靠性等方面有着明显的优势[4,5]:

(1)更高的传输速率。

FlexRay提供A/B两个通信信道,每个信道传输速率最高可达到10 Mb/s,与CAN总线相比,它能将可用带宽提高10～40倍,而且总线利用率可超过90%。

(2)确定性。

FlexRay采用了基于同步时基的媒质访问机制,时基的精确度介于0.5μs～10μs之间(通常为1～2μs)。

(3)可靠性。

FlexRay提供的双通道通信,可进行冗余消息传输,极大地提高了数据传输可靠性。此外,FlexRay还包含总线监控功能,可实时对总线活动进行监测控制。

(4)灵活性。

FlexRay提供了大量参数配置,如通信周期的大小、负载段长度等,可以根据需要灵活调整,支持星型、总线型、混合型等多种拓扑结构,而CAN仅支持总线型拓扑结构。

1.2 FlexRay总线通信机制

FlexRay采用基于循环往复通信周期的媒质访问机制,每个通信周期包括了静态段、动态段、符号窗口以及网络空闲时间四个部分。在周期的静态段,FlexRay采用静态的时分多路访问(TDMA)机制;而在周期的动态段,FlexRay则采用柔性时分多路访问(FTDMA)机制。

每个通信周期的静态段和动态段均是由数个时隙(slot)组成的。在周期的静态段,由若干个时间宽度相同的静态时隙(Static Slot)组成,每个时隙单独分配给某一个节点,在该时隙内总线控制权由此节点唯一占有,节点在总线上进行数据发送,即使该节点在该时隙内没有数据需要向总线发送,其所分配的时隙也不会被其他节点所占用。在周期的动态段,引入了一个称为微时隙(minislot)的概念。如果在某个时隙有消息在总线上发送,则该动态时隙的长度等于整个消息所需的若干个微时隙的总长度;如果没有消息发送,则该动态时隙长度等于一个微时隙的长度。在周期的某个时隙内部,仅有一个节点被允许在总线上进行数据发送,且该节点所要发送消息的帧标识符与当前的时隙计数器值必须相等。帧标识符是在系统设计阶段静态地分配给各节点的。由于同一帧标识符不允许被分配给不同的节点,因此,可以确保总线上不会发生媒质访问冲突现象[5]。

2 飞行控制计算机内部FlexRay网络结构

样例飞行控制计算机采用分布式总线网络结构,主要由CPU单元、模拟量接口单元、开关量接口单元和串口量接口单元四部分组成。其中,CPU单元主要功能是为实现整个飞行控制系统的控制进行律解算、实现外围设备的管理及余度管理,是分布式余度飞行控制计算机的核心主控单元。模拟量接口单元、开关量接口单元、串行量接口单元为分布式余度飞行控制计算机的数据采集及输出部分,三个功能单元主要负责接收传感器数据及采集外围设备的状态,同时也输出由中央处理单元解算及处理后的数据[6]。系统中每个单元作为一个FlexRay节点,节点之间通过FlexRay总线进行数据通信交互,如图1所示。

3 FlexRay通信节点方案

FlexRay节点有三种架构方式,目前已经实现的有MCU+CC+BD和MCU+BD两种方式。MCU+CC+BD是最早的FlexRay节点架构方式,在这种方式下MCU是主机处理器,通过配置通信控制器(CC)中的寄存器设置其工作方式,然后控制它的工作状态实现数据收发;通信控制器在链路层和物理层上实现FlexRay网络协议的可编程组合电路,完成主机控制器和总线驱动器之间的数据交互和流程控制;总线收发器(BD)将通信控制器与总线相连,通过编码处理将FlexRay通信控制器要发送的数据发送到总线上,通过译码处理将来自总线的数据传送到FlexRay通信控制器中[7]。而在MCU+BD的方式下,MCU集成了FlexRay通信控制器的主机处理器,整个节点的集成度有了提高。

根据样例飞行控制计算机系统资源,本设计采用第一种架构方式,MCU采用C8051F120单片机。C8051F120有16 bit地址总线,8 bit数据总线,处理器可以采用外部有源晶振或内部晶振,内部集成有8 448(8 K+256)B的RAM、128 KB外部数据区、64 KB外部程序区;采用流水线指令结构:70%指令的执行时间为1个或2个系统时钟周期。通信控制器采用飞思卡尔公司2008年推出的、支持FlexRay协议2.1A的MFR4310。MFR4310提供两个独立的FlexRay通道A/B,可多达254 B数据配置的128个消息缓冲器,以及两个可配置接收先进先出(FIFO)消息缓冲器。总线收发器采用恩智浦公司的TJA1080A,其通信速率高达10 Mb/s,并且可工作于总线型和星型两种拓扑结构。FlexRay通信节点结构如图2所示。

4 FlexRay节点设计

4.1 节点总体设计

FlexRay总线节点设计如图3所示。C8051F120复位时从片内Flash存储器执行程序,进入正常工作模式。先进行C8051F120系统模块内其他器件的初始化以及系统需要的其他初始化,然后开始FlexRay通信:单片机产生需要发送的数据,通过位扩展模块将数据信号送到通信控制器MFR4310中对数据信号进行编码等处理后送到收发器TJA1080A,收发器对其进行电平变换,然后再送到总线上与其他节点进行数据交换。

C8051F120单片机引入了数字交叉开关,可通过设置交叉开关将片内的计数器/定时器、串行总线、硬件中断、ADC转换启动输入、比较器输出以及微控制器内部的其他数字信号根据需要配置到端口P0-P3的I/O引脚;C8051F120共有8个数字I/O端口,可以将外部存储器接口按需要配置到低端口或高端口,并可配置地址总线和数据总线是否复用。

4.2 C8051F120与MFR4310接口连接

C8051F120与MFR4310连接时,将外部存储器接口配置到高端口P4～P7,地址数据总线采用非复用方式。MFR4310必须选择AMI(Asynchronous Memory Interface)模式。由于C8051F120为8 bit单片机,而MFR4310数据总线为16 bit,所以需要进行位扩展。如图4所示,MFR4310低8 bit(D0～D7)接单片机P7口,高8 bit D8～D15分别接锁存器(74HC573)的D0～D7和单片机的P3口。单片机读写数据的时序为:C8051F120写数据时,P3口的输出驱动器使能,写高8 bit数据D8～D15到P3口上,写低8 bit数据D0～D7到P7口,使能A12选通MFR4310,将P7口和P3口的16 bit数据D0～D15写到总线控制器中,写完数据后禁止P3口的输出驱动器;C8051F120读数据时,RD#、A12都有效,选通MFR4310,单片机读低8 bit数据D0～D7,然后使A12无效、A13有效,此时74HC573的LE#电平由高变低,锁存器将对应的高8 bit数据D8～D15锁存,然后单片机将读入高8 bit数据。

4.3 TJA1080A与物理层接口连接

根据FlexRay电气物理层协议要求[8],总线驱动器TJA1080A与物理层接口的电路如图5所示。其中T1为共模扼流电感,应满足频率在20 MHz～50 MHz时,其共模扼流电感的共模衰率最大。为了保证更好的电磁兼容性,在收发器与物理层之间引入了一个隔离终端,即将终端电阻分成两个阻值相同的电阻R7和R8。电阻R7与R8的精度控制在1%以内,使其应满足2∣R7-R8∣/(R7+R8)≤2%,以保证二者良好匹配,否则匹配性过差会导致信号收发时产生很高的电磁辐射。

4.4 系统参数配置

通过配置C8051F120中的EMI0CF寄存器,将外部存储器接口配置到单片机高端口P4～P7,地址数据总线工作在非复用模式。而MFR4310必须工作在异步存储器接口(AMI)模式下,此时MFR4310有12根地址线和16根数据线。因此选用C8051F120单片机的A0～A11作为地址线,A12作为MFR4310的片选信号。从而MFR4310在C8051F120中的存储地址空间为0xE000～EFFF。地址映射部分代码如下:

FlexRay总线协议提供了大量参数配置,可以灵活地根据系统需求进行相应的调整,如通信周期大小、宏节拍MT(Macrotick)的长度、静态段、动态段、标识窗的时间宽度、负载段的长度、同步节点的选择、单双通道选择、通信速率、静态段时隙的分配、动态段的访问优先级等。

4.5 FlexRay初始化流程

在FlexRay节点可以参与到总线上进行通信前,需要对其进行一系列的初始化操作,包括FlexRay模块配置、通信集群协议参数配置和信息缓冲器配置等,接着通过对相应的寄存器进行配置完成各缓冲器和FIFO的初始化,并设置回调函数和初始化计时器,然后启动节点开始通信。具体的FlexRay初始化流程图如图6所示。

5 测试验证

对设计的FlexRay节点进行了测试验证,实验中,将设计的两个MFR4310节点相连进行数据通信:MFR4310节点Ⅰ在时隙1发送数据,在时隙4接收数据;MFR4310节点Ⅱ在时隙4发送数据,在时隙1接收数据。每个节点都对接收到的数据帧数、丢帧数和发生错误帧数进行计数,两个MFR4310节点通过串口将通信结果输出到PC机上以供观测,同时也可以通过示波器直接观测总线波形进行监控。测试方案如图7所示。

设置通信速率为10 Mb/s,每帧消息的负载长度为127字,通信周期为50 Hz,经过12 h连续的通信测试(6 h常温和6h-45℃的低温),其中6h的低温通信结果如表1所示。从表中可以看出丢帧数和错误计数都为0,表明节点设计正确,满足内部总线对误码率的指标要求,同时也验证了FlexRay总线在不同温度环境下的高速率通信可靠性和安全性。

FlexRay作为一种新型的高速串行总线标准,已经在宝马X5、X6和7系列轿车上都获得了成功的应用。相比于CAN总线,FlexRay传输速率更高,也更安全灵活。本文根据样例飞行控制计算机系统资源,设计了以C8051F120单片机为中央处理单元的FlexRay通信节点,并对其进行了测试验证,结果正确,能满足系统要求,为以后在新型飞行控制计算机上用FlexRay总线替代CAN打下了坚实基础。相信将来必定会像CAN总线一样在工业控制、航空航天等其他领域得到广泛的应用。

参考文献

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分布式控制结构 篇2

(北京交通大学土木建筑工程学院， 北京 100044)

引 言

实际工程中经常采用的对称、准对称或局部对称结构，往往会在一窄段频率范围内存在多阶模态。特别是由空中廊桥联接的双子建筑或处于施工阶段由猫道联接的悬索桥主塔等结构，会出现典型的由两阶模态组成的密集频率结构[1]，即双密频结构；而且该型结构因具有柔性大、阻尼小、低频等特点，容易在外荷载激励下发生大幅振动。因此研究具有对称形式的双密频结构的减振将具有重要工程意义。而作为相对成熟的减振措施，TMD因能适应于多种荷载作用下的结构振动控制，被广泛应用。

经典的TMD在设计时通常采用单自由度主结构模型，即视结构为单自由度或将结构简化为单自由度系统。其中，Den hartog 最早给出能使单自由度结构的稳态响应峰值最小的TMD优化频率和阻尼比[2]；Jacquot采用了广义质量比，将TMD的优化结果推广到梁结构[3]；Warburton假定结构频率非密集分布，进一步将复杂连续结构简化为单自由度系统以优化TMD参数[4]。此外，为提高TMD减振的鲁棒性，多质量阻尼器(Mutiple Tuned Mass Dampers, MTMD)的动力性能得到研究[5～8]，但MTMD采用中心TMD对结构某阶频率调谐，且在该频率一定范围内分布多个TMD的方式，仍是针对单自由度主结构的减振。

研究表明，针对TMD设计的单自由度主结构模型，并不适用于密集频率结构的减振设计[9,10]。为有效实现对密集频率结构的减振，Abé指出需要采用不少于所控模态数的多个TMD，且须考虑TMD的空间分布，并给出了在合理布置条件下TMD参数的简化计算方法，但未对TMD的参数优化问题进行探讨[1]。近年来，一些研究通过定义不同的目标函数并采用梯度优化的数值方法，实现了对单自由度主结构减振的MTMD参数优化，大大提高了在参数较多时的优化效率[6～8]。其中，Warnitchai以梁和板结构为例，将Davidon-Fletcher-Powell优化算法进一步推广到多模态减振的TMD参数优化，给出了相应的优化结果和减振效果[11]。此外，文永奎对定义的H2性能目标，通过线性矩阵不等式实现对多阶频率调谐的TMD参数优化，但在TMD个数多时优化的效率低下[12]。

可见，针对密集频率结构的减振，已有的成果对多个TMD参数优化的过程、影响因素以及减振性能评价等方面的研究仍有不足，尚待深入探讨。本文以经典的对称2自由度双密频结构为例，基于H2性能的梯度优化法，研究针对多阶模态减振且空间布置的分布式TMD的参数优化，阐明模态控制权重和模态密集度等因素对优化结果和减振效果的影响。在建立适合闭环静力反馈控制的组合系统模型的基础上，将基于H2性能的梯度优化法扩展至分布式TMD的参数优化；定义结构多模态振动的无量纲响应作为评价指标，以广义模态坐标响应构成控制输出向量，分析并指出能使评价指标峰值相等的模态控制最优权重，给出优化参数和减振性能随模态密集度的变化规律；与经典单TMD设计等方法相对比，分析并验证基于H2性能优化的分布式TMD的减振效果，并确认在TMD个数增多时基于H2性能的梯度优化法的优化效果。

1 系统模型

为实现对密集频率结构的减振分析，本文考虑一个典型的2自由度对称主结构[1,9]。如图1所示，主结构由2个相同的主振子组成，每个振子具有质量ms、相对基础的刚度ks和粘滞阻尼cs；两个振子通过刚度为βks的弹簧耦联。当耦联弹簧的刚度较小时，主结构的2个频率将呈现密集状态，此时主结构为双密频结构。

图1 双密频结构与分布式TMD

φTDTP(t)+φTTTfd(t)

(1)

(2)

式中qdi和udi=Tu(s,t)分别为第i个TMD的位移以及相应位置处的主振子位移；cdi，kdi分别为第i个TMD的阻尼、刚度。此时，TMD的运动方程为

(3)

将式(2)代入式(1)和(3)，并组合式(1)和(3)得

(4)

式(4)的状态空间形式为

(5)

式中x为2p维状态向量(p=2+n)；A*为系统矩阵；Bw为外激励影响矩阵；w为外激励输入，分别表示为：

(6a)

(6b)

(6c)

(6d)

为使减振系统适应于闭环静力反馈控制的H2控制理论，将式(5)改写为

(7)

u=Fdy

(8)

y=Cyx

(9)

(10)

2 基于H2性能的梯度优化法

采用多个TMD对结构多阶模态振动减振时，简化的设计可通过经典的单TMD参数优化方法实现。经典的单TMD参数优化采用动力放大系数作为性能目标函数；假设TMD的安装对结构动力性能影响较小或可被忽略，而且所调谐频率与邻近模态频率间为非密频状态，进而将结构简化为用模态坐标表示的单自由度结构。根据TMD的安装位置和所需控制的模态，依次优化各TMD的参数，从而实现多TMD的参数设计[4,13]。

对稳态随机激励，系统的H2范数反映了单位能量输入时输出响应的均方根值，并成为能够衡量结构响应程度的指标。以H2范数为目标函数，可通过线性矩阵不等式或梯度优化法实现多个TMD的参数优化[7，12]，其中Zuo采用梯度优化法实现的针对单自由度主结构减振的MTMD的参数优化，提高了参数较多时的优化效率，为本文所借鉴。本文进一步发展，实现针对多阶模态减振的分布式TMD参数优化，并进行相关的影响因素和减振性能分析。

为建立H2性能目标，将外激励输入w假定为单位白噪声，即外激励输入w的功率谱密度Sw=1。若定义T(jω)为外激励输入w到控制输出z的传递矩阵，则系统的H2范数T(jω)2为控制输出z的均方根值， 即

(11)

式中E[]为括号中量值的期望；tr[]为括号中矩阵的迹；上标H为复共轭转置。H2范数可通过以下求解过程获得：

考虑静力反馈输入后，式(7)和(10)可表示为

(12)

(13)

(14)

式中J即为H2性能目标，是待求参数矩阵Fd的函数；K为对称矩阵(可观性格拉姆矩阵)，通过Lyapunov方程求解

(15)

由此，分布式TMD的参数优化就变成使得式(14)值最小，且满足约束方程(15)的Fd值。为便于优化计算，需将其转换为无约束优化问题。为此，引入拉各朗日乘子矩阵L(对称矩阵)，并定义等价的目标函数得

BuFdCy)+(A+BuFdCy)TK+

(16)

由式(16)通过矩阵运算，性能目标J对参数矩阵Fd的梯度可表达为

(17)

式中 运算符“⊙”表示矩阵中的对应元素相乘；FP与参数矩阵Fd同维，且与Fd中非零元素相对应的元素值为1，其余值为零而形成的矩阵。式(16)中的矩阵K由式(15)求出，而矩阵L可由下式(Lyapunov方程)求解，即

(18)

式(15)和(18)为线性方程，易于求解。为确保刚度和阻尼参数非负，在求解过程中可通过将Fd中元素改写为平方的形式，再进行梯度矩阵计算来实现[7]。进而，由式(17)得到的梯度矩阵，可便于采用梯度优化法求解。其过程如下：

步1：给出Fd初始值Fd,k，Fd中分量kdi和cdi可通过经典单TMD设计给定，下标i表示迭代步；令k=0。

步2：由给定的Fd,k，通过式(15)和式(18)求解矩阵K和L；进而由式(17)计算矩阵梯度Gk=∂L/∂Fd,k，若‖∂L/∂Fd,k‖足够小则停止，其中‖·‖表示求Euclidean范数。

步3：用BFGS或修正的BFGS等方法求解搜索方向Pk；用Armijo或Wolfe准则求解搜索步长λk；反馈增益更新为Fd,k+1=Fd,k+λkPk； 令k=k+1，转步2。

3 双密频结构减振

与单自由度主结构的MTMD参数优化不同，对图1所示的双密频结构，因具有2个自由度，构成H2性能目标的控制输出向量z中的分量及其权重，直接影响了分布式TMD的优化参数。根据控制目标的需要，z中的分量可选择为结构的位移、速度或加速度响应。当主结构发生双密频模态振动时，无论选择何种结构响应，结构的密集模态对该响应的影响都不可忽略。因此为实现对主结构双密频振动减振，分布式TMD在优化设计时直接取两阶模态的广义坐标，定义控制输出向量z=[α1][q1q2]T，其中α为模态控制权重。

此外，双密频结构的频率密集程度也是影响分布式TMD参数设计和减振性能的重要因素。为定量判别频率密集程度，定义频率密集度为[14]

(19)

(20)

若主结构为单自由度，则式(20)即为结构的动力放大系数。

4 参数优化及减振性能

针对密频结构的多TMD减振问题时，Abé在研究中已指出就结构每阶密集模态的振动至少需要安装一个TMD以实现有效减振，且TMD的安装位置也非常重要[1]。本文先采用2个TMD分布安装在双密频结构的振子上，以简单实例来研究分布式TMD参数优化的过程和影响因素，再进一步实现分布式TMD在TMD个数较多时的减振设计。

4.1 给定密集度时的减振

在主结构的2个振子上各安装一个TMD，并取md1=md2=0.01ms。取小值β=0.04，此时2个振子通过弹簧弱耦联，主结构的两阶频率满足ω2=1.04ω1，为双密频结构。假设2个TMD分别对主结构1阶和2阶频率调谐，采用基于H2性能的梯度优化法进行2个TMD的参数设计。并以频率范围0.8ω1～1.2ω1对第一个主振子进行谐荷载扫频激励，对减振系统的结构响应进行数值计算。

图2 不同模态控制权重时的无量纲响应

图3 无量纲响应最大值随权重的变化

图4 TMD的频率比和阻尼比随权重的变化

图5 基于H2性能设计的优化减振效果

图5分别给出了基于H2性能、经典方法和密频均值调谐法对2个TMD优化设计时，主结构的无量纲响应随激振频率比的变化[1]。采用经典方法时，忽略密集频率的影响，依据主结构的两阶模态将其简化为2个单自由度系统，由TMD安装位置和所控制的模态，通过动能理论计算每个单自由度系统的等效质量[4,13]，进而计算TMD质量比，分别优化2个TMD的参数；经计算得出，每个TMD质量与结构的等效质量之比均为0.005，2个TMD的优化频率比和阻尼比分别为0.995和0.044。采用密频均值调谐法时，2个TMD对主结构的两阶频率的均值调谐，并取经典方法中的优化频率比和阻尼比。由图5可见基于H2性能优化设计的TMD能够使控制系统的无量纲响应峰值最小，减振效果明显优于经典方法和密频均值调谐法。

4.2 不同密集度时的减振

图6 最优权重随频率密集度的变化

图7 TMD优化频率比和阻尼比随频率密集度的变化

图8 优化后的无量纲响应值随频率密集度的变化

②当β值在0.02～0.08区间变化时，由图7可知基于H2性能的2个TMD的优化频率值在主结构的2个密频间分布，与经典方法优化的TMD频率分布相异；与采用经典方法时相比，图8显示基于H2性能优化所得的TMD的减振性能明显优于前者；

③当β向高值趋近时(如由0.08向0.09变化时)，β值与期望的附加模态阻尼比相比显然已较大，主结构将变为非密频结构，由图7可见基于H2性能的2个TMD的优化频率比都小于1，与经典方法优化的TMD频率分布规律趋近；图8显示，相比经典方法，基于H2性能优化结果仍能取得优于前者的减振效果。

④由图8可见，密频均值调谐法作为一种简化设计方法，仅在β值较小时适用；相比于基于H2性能优化和经典方法，所设计的TMD的减振效果较差，并随β值的变大减振效果急剧降低。

4.3 分布式TMD个数多时的减振

图9 各TMD优化的频率比和阻尼比

图10 不同TMD个数时的无量纲响应

5 结 论

以典型的2自由度双密频结构为例，建立了适合闭环静力反馈控制的组合系统模型，将基于H2性能的梯度优化法扩展至分布式TMD的参数优化；通过定义针对密集模态振动的控制输出和无量纲评价指标，阐明了模态控制权重和模态密集度对分布式TMD参数优化和减振效果的影响；确认了基于H2性能的梯度优化法设计分布式TMD的高效性。研究发现：

(1)对密集频率结构，以模态响应为控制输出并通过合理选择模态控制权重，可使得评价指标峰值相等，此时分布式TMD达到最优的设计参数和减振效果。

(2)相对于经典方法，基于H2性能优化的分布式TMD在一定模态密集度范围内减振效果更佳；在密集度减小至重频结构，或增大至非密频结构时，虽仍能取得优于前者的减振效果，但减振效果趋近于经典方法。

(3)基于H2性能的梯度优化法具有良好的优化效率，特别是在分布式TMD的个数较多时，目标函数的峰值也增多，减振效果更佳。

参考文献：

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分布式控制结构 篇3

随着经济的发展和科技的进步,人们对电能质量、能源效益以及环保问题日益重视。利用风能、太阳能、燃料电池等清洁能源发电的分布式电源DG(Distributed Generation)逐渐应用在电力系统中。DG一般靠近负荷,有利于提高电能质量和供电的可靠性。国内外许多专家学者认为分布式发电与集中式发电相结合是降低能耗、减轻环境污染;提高能源利用率和电力系统可靠性、灵活性的主要方式[1]。

大量DG的并网运行将改变配电网的结构,对配电网的稳定运行将造成很大冲击。文献[2]总结了DG对电能质量、继电保护、电网稳定运行等方面的影响。文献[3]对逆变型DG和旋转型DG进行了对比分析,指出DG对系统供电电压的冲击与注入功率、并入系统的短路容量及DG的功率因数有关。并提出了利用短路比和刚性率来评估分布式电源对配电网供电电压质量影响的方法。文献[4]对由于DG的不确定性以及与配网之间的相互作用而导致的电压跌落、电压闪变等问题进行了深入研究。文献[5]提出限制DG容量、提高保护动作速度以及提高无功控制能力和采用适当的控制策略是提高大容量DG接入后电网电压稳定性的重要措施。文献[6]基于链式配电网络、恒功率静态负荷模型和PQ形式的DG,得出了分布式发电在配电网中接入位置和出力等运行方式对配电网稳态电压分布的影响。

本文以提高DG突变后恢复稳定状态的速度和效果为出发点,采用滑模变结构控制理论设计了电力电子并网接口,对变结构模型、切换函数的确定及滑模存在的条件做了深入的分析。提出利用参考电流和参考电压两项指标的综合反馈值作为系统调整的主要标准。另外,在系统中设置了一定宽度的滞环带宽,以削弱切换频率过高而带来的抖振问题。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。

1 含DG的配网简化模型

配电网的拓扑结构类型较多,鉴于对接线可靠性、保护整定方便与否、是否易于扩容等问题,国内大多数的配电系统仍以放射状链式结构为主。呈辐射状的配电网,稳态运行情况下,电压沿馈线的潮流方向逐渐降低,有功、无功负荷随时间变化会引起系统电压波动,沿线路末端方向,电压的波动越来越大。

DG的接入对配电网的供电经济性、供电可靠性、节点电压、短路电流等都会带来影响,因此对规划设计提出了新要求。其合理接入和控制方式会对电网电压的波动有所抑制,减少网络损耗。

含DG的简化配网模型如图1所示。其中S为网络电源,R为断路器,F为熔断器,L为用户负荷,并网接口采用带滑模变结构控制策略的电力电子逆变器。

2 含滑模变结构控制的DG并网接口技术

2.1 逆变器原理及变结构模型

分布式发电并网接口方式分电力电子逆变器接口和常规旋转电机接口两类,前者在体积、变换效率、可靠性、电性能等方面均优于后者,目前DG并网主要采用的装置是电力电子逆变器。但是逆变器拓扑结构的设计普遍存在模块集成带来的寄生参数、成本高、体积大、逆变效率难以提高等缺点。本文引入滑模变结构控制理论,以加强对逆变器的控制,进而提高输出电压波形质量和输出功率,并消除高频化带来的开关损耗引起的效率降低问题。

滑模变结构控制器是一种用高频开关控制的状态反馈系统。在该系统中,通过对切换函数的符号判别,通过切换控制状态来改变系统结构,将受控的非线性系统的状态轨迹引向一个预先指定的状态平均空间平面上,随后系统的运动状态轨迹就限定在这个平面上。基于滑模变结构控制的逆变器原理图如图2所示。

图中L为三相滤波电感;C为三相滤波电容;Uo为A相输出电压;ci为A相电容两端电流;Q1-Q6为绝缘栅双极晶体管;D1--D6为二极管;Ud为直流输入电压;Vref为参考电压;Iref为参考电流;R为负载阻抗。

六只功率器件IGBT分为两组,其中Q1、Q3、Q5为一组,Q2、Q4、Q6为另一组,每组对应互补通断,输出的交流方波电压经过LC低通滤波器滤波后形成交流正弦输出电压。滑模变结构控制器的作用是将变换器输出电压尽可能准确地跟踪正弦参考信号[7]。

输出滤波器的电容电压及流过它的电流是连续可测的,故取电容电压和流过它的电流为系统的状态变量来描述系统,这样可以有效地解决滑模变结构控制器中电流基准难以测量的问题。由于系统是三相对称的,为分析方便,取其中一相得其变结构模型为[8]:

式中:控制信号u代表两组开关的通断状态。具体表达式为:

当参考输出信号给定时,可以用参考信号与状态变量之差作为新的状态变量,给出新的状态变量的系统状态方程:

2.2 滑模变结构控制的切换函数确定

变结构控制系统中,当系统的状态达到某一函数值时,系统从一个结构自动转换成另一个确定的结构,这个函数即为切换函数[9]。在式(3)确定的状态空间平面上选择通过原点的斜率为负的直线作为切换线,它可以表示为系统状态变量的反馈值与其参考值之差的线性组合,即:

式中:k1、k2为滑模变结构控制系数,为了使系统的状态轨迹沿切换线滑动并最终稳定于原点,取k1、k2均大于零。由式(4)可知,切换函数在滑模面上的动态轨迹为一阶动态过程,可解得输出电压uc(t)的动态过程为:

由式(5)可知,工作在滑模面上的逆变器输出电压的动态过程由切换函数的系数比λ=k1/k2和状态轨迹到达滑模面时的初始状态共同决定,与系统的其他参数无关,这体现了系统在滑模状态时对外部扰动和内部参数变化的鲁棒性[10]。λ决定系统滑模状态时的衰减速度。λ越大意味着过度过程越短,输出电压跟踪参考电压的速度也就越快。但是λ太大,将导致滑模面区域变小甚至接近零,使滑模变结构控制难以实现滑模动态。滑模变结构系数1k、k2的选择必须满足滑模存在条件,即:

满足上述滑模存在条件的变结构控制规律为:

将式(3)、(4)、(7)代入式(6),并根据参考电流和参考电压两项指标的综合反馈值,得出滑模面区域可以由下列不等式描述:

若切换函数的系数比λ满足上述两个不等式,则必然满足滑模存在条件[11]。为了提高逆变器效率和减少开关频率过高带来的损耗,在系统中引入一定宽度的滞环带宽,从而降低开关频率。具体控制规律为:

其中的滞环宽度为2Δ,当超出该范围时,开关频率将减小,使得开关频率被控制在一定区域内,同时也有利于消除滑模变结构控制中由于切换频率过高而带来的抖动现象,进而实现输出电压对参考信号的准确跟踪。

3 仿真与实验

3.1 控制器参数

利用本文设计的滑模变结构控制器对DG并网时所采取的电力电子逆变电路进行仿真和实验。为了简化分析过程,采用电压源代替DG系统[12]。相关参数如表1。

3.2 仿真结果

由于分布式发电系统易于受到自然界实时条件的影响,其输出电压也会随之波动,这将对电网造成扰动,影响电网的电能质量甚至会使系统解列。在仿真过程中,设置DG电压在0.1 s到0.2 s之间从300 V突变为280 V,图3为滑模变结构控制系统输入的参考电压波形。图4为系统在受到设置的电压突变后电容两端电压与参考电压的对比波形。图5为输出电压经电力电子逆变系统调整后和参考电压对比波形。由图可见,该方法能使被控信号快速准确地跟踪标准参考信号,具有动态特性好、鲁棒性高等特点。能够有效地缩短系统的响应时间,弥补了由于系统非线性造成的控制不确定性。

工作在滑模面上的逆变输出电压的动态过程只与切换函数系数比和电压动态轨迹到达滑模面的初始状态有关,根据初始状态通过对控制参数的合理选择将系统状态变换量与参考电流和参考电压两项指标的综合反馈值之差的线性组合来调整逆变系统,以减轻输出电压的波动。

4 结论

本文对含分布式电源的配电网模型进行了分析,研究了分布式电源在滑模变结构控制作用下的并网接口。针对并网接口拓扑结构复杂、寄生参数多、逆变效率难以提高等缺点,设置了一定宽度的滞环带宽来消除滑模变结构控制中由于切换频率过高而带来的抖振问题。实验和仿真结果表明:切换函数的系数比决定系统是否能够到达滑模条件以及滑模状态时的衰减速度。该方法实现简单,减少了逆变系统中的开关损耗,使输出波形能够更好地跟踪参考电压波形;提高了DG电压突变后恢复稳定状态的速度和效果,能够使电网可靠稳定地运行,具有较强的工程应用价值。

摘要：介绍了分布式电源并网后对配电网产生的影响,以及简化的含分布式电源的配电网模型。针对分布式发电的并网接口技术,引入滑模变结构控制系统以减轻分布式电源对配网产生的影响,并设置一定宽度的滞环带宽来消除滑模变结构控制中由于切换频率过高而带来的抖振问题。仿真结果表明该方法在一定程度上提高了分布式电源电压突变后恢复稳定状态的速度和效果,保证了电网的供电质量和安全可靠性。

关键词：分布式电源,配电网,并网接口,滑模变结构控制,滞环带宽,供电质量

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分布式控制结构 篇4

江苏地处中国东部的黄海之滨, 长江、淮河下游。南连沪浙, 西接豫皖, 北邻齐鲁, 地理条件十分优越, 却是能源矿产小省, 能源短缺, 且种类相对单一, 主要有煤炭、石油和天然气, 其中煤炭是主要的矿产资源, 占比高达98%。江苏有着悠久的煤炭开采史, 煤炭工业的发展为江苏经济社会的发展作出了重要的贡献。

研究江苏煤炭消费的地理分布对控制煤炭消费, 对加快产业结构调整和优化, 推动江苏经济和社会又好又快发展将产生重大影响。

1 江苏煤炭资源地理分布

1.1 分布的时空变化

从地理分布来看, 苏南、苏北均有煤炭资源, 含煤面积约2 540 km2, 但蕴藏量并不丰富。具有工业价值的煤田以华北型的石炭、二叠系煤田 (徐州、丰沛煤田) 为主, 其次为华南型二叠系龙潭组煤田 (苏南煤田) 。两者在煤层特征、煤类和煤质等方面有较大的差异。经过多年的开采, 苏南煤田资源枯竭, 苏州、南京、常州、镇江等地煤矿先后报废, 2000年后, 随着无锡白泥场煤矿的关闭, 苏南已经结束了办煤矿的历史。苏北主要集中在徐州, 资源也呈现逐渐萎缩状态, 原有大小煤矿约200多处。2002年实施关闭淘汰落后产能和不具备安全生产条件的小煤矿的政策, 江苏省关闭了徐州162处小煤矿, 核减生产能力480万t, 2002年以来, 由于资源枯竭, 先后有17处国有煤矿闭坑。

1.2 现有煤矿地理分布现状

江苏煤矿目前全部集中在徐州, 主要分布在徐州东部、西部、丰沛矿区等, 徐州东部资源濒临枯竭, 西部煤层埋藏较深, 地质灾害严重, 丰沛矿区开采规模较大。

1.3 江苏煤炭产能状况

江苏煤矿均为国有煤矿, 多为衰老矿井, 近年来新建矿井少, 矿井接续不足。2000年全省煤矿生产2 479.02万t, 从“十五”开始产能呈逐年下降态势, 期间产能变化如图1所示。截止到2014年, 全省共有18处生产矿井, 生产能力1 300万t, 煤炭生产远远满足不了江苏经济发展的迫切需求[1]。

2 江苏煤炭消费的地理分布

2.1 江苏煤炭消费情况

江苏是中国经济发展最快的省份之一, 是以化工、机械、纺织、冶金和建材等行业为主体的工业生产大省。2014年全省实现地区生产总值65 088.3亿元, 比上年增长8.7%。其中, 第一产业增加值3 634.3亿元, 增长2.9%;第二产业增加值31 057.5亿元, 增长8.8%;第三产业增加值30 396.5亿元, 增长9.3%。传统产业占比较大, 其经济的持续快速发展对煤炭等能源的依存度加大, 是一个能源消费大省。经济的高增长及工业结构特点, 决定了全省能源需求是不断增长的势头。煤炭在江苏一次能源构成中的主导地位在今后相当长的时间内不会有太大的改变, 2013年江苏全省消费煤炭2.93亿t。江苏煤炭消费情况及预测如图2所示。

2.2 江苏煤炭消费的地理分布

以2013年江苏全省13个省辖市煤炭消费量为基数, 绘制的江苏煤炭消费的地理分布如图3所示。从图3可看出, 经济发展较快的地区煤炭消费量更大。经济发达的苏州市2013年煤炭消费总量达到6 270万t, 是次发达的宿迁市的21倍。说明江苏经济增长还是主要靠投资驱动。近年来, 江苏大力开展环境综合治理, 采取了积极的节能减排措施, 煤炭消费大幅增长的势头得到了遏制, 2014年全省煤炭比重下降到68%。

2.3 江苏煤炭资源消费的特征

全省电力、建材、冶金和化工等四行业煤炭消费量占全省煤炭消费总量的80%以上, 其中江苏电力装机主要为燃煤机组, 97%以上的燃料来自于煤炭。2012年江苏省规模以上企业消耗原煤24 627.54万t、消耗焦炭3 169.66万t, 二氧化硫排放89.65万t, 氮氧化物排放109.68万t, 粉尘排放37.50万t。其中燃烧排放二氧化硫42.97万t、氮氧化物76.21万t、粉尘7.75万t。发电量4 158.37亿k Wh。江苏2013年共消耗原煤29 300万t, 其中15 213.35万t用于发电, 2 886.21万t用于供热, 2 806.26万t用于炼焦, 其他行业用煤仅5 547.88万t, 煤炭消费组成如图4所示。其中锅炉用煤量约2.42亿t, 占全省总用煤量的83%。目前, 全省在用锅炉总计约2.57万台, 呈现以中小型锅炉为主、布局分散的特点。苏南、苏中、苏北分别占锅炉总数52.6%、22.3%和25.1%。从燃料类型来看, 燃煤锅炉约2万台, 占在用锅炉总数78%, 燃油、燃生物质锅炉占12%, 以天然气、余热及电等作为能源的锅炉占10%。锅炉用煤量中, 执行火电排放标准的锅炉煤炭消费量约1.64亿t, 占全省总用煤量60%;执行锅炉排放标准的锅炉, 煤炭消费量约0.67亿t, 占全省总用煤量23%。

3 江苏煤炭运输的地理条件

江苏本省产煤远远不能满足工业生产对煤炭的需求, 大部分要靠外省输运和国外进口。江苏煤炭主要来自山西、内蒙古、陕西、河南、山东、安徽等省 (区) , 年调入量分别为7 500万t、5 600万t、2 300万t、1 300万t、1 500万t、2 300万t左右。

3.1 地理位置优越

江苏地理位置优势明显, 地处我国沿海开放地带。我国沿海、沿江和陇海—兰新铁路沿线三大生产力布局主轴线在此交汇, 跨江滨海, 与我国最大的经济中心上海毗邻, 是长三角的核心区之一。京杭运河在江苏境内全长6 82.7 km, 沟通了徐州、淮安、扬州、镇江、常州、苏州等城市。江苏现有港口384个, 码头泊位9 227个共34.51万m2, 其中万吨级码头泊位176个, 如图5所示。

优越的地理位置和完善的交通网, 既增强了区内外的各种联系, 同时也为全省能源特别是煤炭供应提供了有力的保障条件。铁路是中长途货运、省区间物资调运的骨干和主力, 是江苏省煤炭运输的主体方式之一, 特别是高铁背景下的煤炭运输潜能进一步加大。江苏区域内沿京沪高铁的苏南城市群均通达, 使原有的铁路线运煤能力得到提升。目前苏北徐宿淮盐高铁项目已正式获国务院批准建设, 2018年建成通车。该高铁从徐州引出, 向东接淮安抵盐城。其中, 在淮安经连淮扬镇铁路直达苏南, 在盐城经沿海铁路直达上海, 成为苏北城市群通往外围城市群的客运交通骨干网。加上正在建设的连淮扬镇高铁, 原有的新长铁路、宁启铁路、陇海铁路、宿淮铁路煤炭的运能得到大幅释放。

外省煤炭有五种途径进入我省, 一是铁路运进苏南各地;二是铁路至运河相关码头中转, 如万寨、邳州港等;三是铁路运至秦皇岛港、黄骅港等北方海港海运中转长江到达, 又称海进江;四是经长江运入;五是少量的公路运入。铁路运输的比例为21%;经京杭大运河南下发往沿江各地的比例17%;经长江的比例为10%;西部煤炭海进江或直供沿江大型电厂的比例47%;经公路运力运输的比例为1.8%。

3.2 煤炭储备能力大

全省现有储煤场地539个, 面积1 660万m2, 储存能力3 500万t, 年吞吐量42700万t, 其中具备铁路专用线的储煤场地18个, 海运码头4个, 长江码头57个, 运河码头111个, 泊位在5万t以上的54个, 3~5万t的14个, 1~3万t的26个。江苏外省调入煤主要来自山西、内蒙古、陕西、河南、山东、安徽等省 (区) , 年调入量分别为7 500万t、5 600万t、2 300万t、1 300万t、1 500万t、2 300万t左右, 如图6所示。

4 江苏煤炭消费存在的主要问题

4.1 能源结构不合理, 煤炭所占比重过高

江苏能源消费结构中, 90%的热力和动力来源于煤炭。在电力结构中, 火电比重偏高, 核电、水电、风电等所占比重偏小, 电力结构不合理。一方面带来能源的极大浪费, 另一方面也带来了严重的环境问题。

4.2 煤炭的粗放利用方式造成空气严重污染

江苏是耗能大省, 能源消费量约占长三角地区的一半, 煤炭的粗放利用方式导致了空气悬浮颗粒、大气二氧化碳、甲烷、二氧化硫以及氮氧化合物增多, 造成了严重的空气污染。江苏省已成为中国雾霾最严重地区之一, 威胁着全省人们的健康和经济的可持续发展。因此, 控制煤炭资源消费, 可以节能减排、保护环境, 实现经济与环境的可持续发展。

4.3 煤炭洁净利用技术水平相对较落后

锅炉燃烧是江苏煤炭消费的主要途径, 是煤烟型污染的主要来源。燃煤锅炉总量大, 污染物排放量大。尤其是执行锅炉排放标准的锅炉, 二氧化硫和烟尘排放强度大, 排放量分别是执行火电排放标准锅炉的1.5倍、6.6倍。工业锅炉、炉窑使用量大面广, 总体技术水平落后, 单机容量小, 安装污染控制系统的经济投入相对较高。

5 控制煤炭消费与优化产业结构建议

5.1 严格控制煤炭消费总量

按照国家对改善与保护大气环境质量及调结构、转方式的经济发展战略转型的要求, 江苏要继续加大严格控制煤炭消费总量的力度, 已启动了控制煤炭消费总量的具体规定, 把控制煤炭消费总量作为大气污染防治的关键举措, 制定全省煤炭消费总量控制方案和目标责任管理办法, 将煤炭消费总量控制目标分解至各省辖市及重点行业。制定了到2017年全省及苏南、苏中、苏北和各省辖市煤炭消费总量的管控目标, 如表1所示。计划到2017年, 煤炭占能源消费总量比重降低到65%以下, 力争实现全省煤炭消费总量负增长。

5.2 加快产业结构调整

加快发展第一、第三产业, 从江苏各市地区生产总值 (2013年) 数据分析, 江苏经济总量大, 是其第二产业的贡献力量大, 占比是三大产业之首, 但也是高能耗、高排放的产业, 而第二产业的煤炭消耗量占总煤耗量的比重也是最大。

(1) 严格控制电力行业煤炭消费新增量。重点削减非电行业煤炭消费总量。新建项目禁止配套建设自备燃煤电站, 耗煤项目实行煤炭减量替代。除热电联产外, 禁止审批新建燃煤发电项目。

(2) 加快淘汰落后产能。江苏已进入后工业化时代, 现阶段传统产业的发展空间仍较大, 关健是增强科技持续创新能力, 以新技术产业改造传统产业, 提高传统产业的产业素质, 加快传统产业的高技术化进程。同时, 加快淘汰落后产能, 制定范围更广、标准更高的产能淘汰政策, 继续淘汰一批火电、钢铁、水泥等行业落后和低端产能。通过产业结构的调整, 主要目的是降低单位GDP的能耗, 降低能源消费总量。

(3) 鼓励发展创新型产业, 大力发展高新技术产业和战略性新兴产业。其标志是科技含量高、能耗低、污染小。

5.3 优化能源结构

从能源消费结构分析, 江苏以钢铁、化工、水泥、电力为特征的重化工企业多、以重型机械装备制造业为特征的高耗能企业多, 因而高度依赖煤炭等化石能源。在能源的消费结构上, 要依靠科技进步, 大力发展清洁能源, 着力推进沿海液化天然气基地建设, 在沿江沿海岸大力发展风能和太阳能, 推动电源结构由单一煤电向煤电、气电、核电、可再生能源发电并举的方向发展。加快完成燃煤锅炉、工业炉窑、自备燃煤电站的天然气等清洁能源替代改造任务。

5.4 全面实施节能排减

大力推进国家新能源示范城市和产业园区建设, 在沿江沿海等城市的经济开发区要优先统筹规划, 计划到2020年, 加快建成市、县 (区) 能源示范区。控制煤炭消费总量是大气污染防治的关键, 节能排减也是防治大气污染的重要途径, 要完善节能减排的监测体系和考核体系, 严格执行节能和环保标准, 健全项目节能评估审查和环境影响评价制度。

5.5 加大清洁生产推行力度

煤炭清洁生产可大幅提高煤炭的利用效率, 能够控制煤炭利用中的污染物排放。因此, 要推行煤炭洗选技术, 开发煤炭燃烧与发电领域的清洁煤发电技术, 研发煤气化-煤液化技术。目前, 江苏煤炭入选水平高于全国平均水平, 但动力煤的入选率仍有提升空间。

5.6 建设多元的城乡现代能源供应体系

结合《江苏省城镇体系规划 (2012—2030) 》, 按照“区域统筹、集聚集约、因地制宜、低碳生态”的原则, 注重城乡规划中的能源结构优化, 构建低碳产业体系, 建设具有较强国际竞争力的现代产业。优先在城市功能核心区中推进能源低碳化、清洁化、多元化的能源供应体系。

参考文献

分布式控制结构 篇5

基于信誉的信任管理理论和技术作为分布式应用环境的安全研究领域,近年来引起了众多信息安全研究人员的关注,其原因是传统的基于密码学的“硬安全”理论和技术主要解决网络环境中安全传输、授权和存取控制等问题,而在诸如网格、P2P系统和Ad hoc网络以及分布式探测网络等分布式应用系统中,节点都是自治的,它们在动态和不确定环境下实现其设计目标,而整个系统的功能是多个节点彼此反复地交互作用以共享信息、知识和任务来实现。这些节点在没有集中协调控制的情况下,根据自身的观点和策略自行做出本地决策,开放和匿名特性使得系统中的节点容易受到来自恶意用户的攻击。因此,系统中需要一种信任机制来抑制这些恶意节点的行为,激励诚实行为。研究人员提出了基于信誉的“软安全”机制来解决信任问题,提出了“硬安全”和“软安全”概念并指出它们的区别:“硬安全”是指传统的安全机制,如加密机制、认证机制和存取控制等,而“软安全”是指社会控制机制,如信誉或信任机制;如果一些人发现绕过硬安全机制的方法,那么硬安全是容易受到攻击的,而软安全允许一切行为,只要该行为是好行为。基于信誉的信任管理系统使得一个节点能够评估另一个节点的可信度,这种评估是基于来自系统中其他节点交互反馈的相关信息。系统使用不同的机制获取信誉信息并决定信任。近年来研究者着眼于信任管理模型的研究,如何把信任管理模型集成到分布式应用系统中,也需深入研究和探讨。

由于分布式应用系统的分布式结构和开放特性,节点间的直接交互是非常有限的,服务需求节点需要系统中其他节点的推荐信息来计算待交互节点的本地信任值。而且,节点存在自私和恶意行为,节点的推荐信息就会存在噪音。如何去除这些噪音,从而有效聚集推荐信息获得待交互节点的信誉引起了研究者的广泛关注。本文根据信息论中的相对熵计算推荐节点提供信息的质量,计算方法简单有效。

1 分布式信任管理系统体系结构

基于信誉的信任管理是分布式应用环境内在组成部分,为分布式环境中的节点间交互和合作提供基于信任值的决策机制。我们在分布式应用网络层(如P2P网络)之上增加信任层,信任层用于管理节点间的信任关系,而信任层节点间有向边的权重标示节点间的信任值,应用网络层节点间边表示节点间的连接关系。分布式应用网络层用于管理服务搜索和交互结果存储等方面,如图1所示。在图1的基础上,综合文献[1,6],我们提出了层次化的分布式信任管理体系结构,该结构主要由应用环境层、统一信任管理层、服务支持层和通信管理层组成,如图2所示。

1.1 应用环境层

应用环境层AEL(Application Environment Layer)主要包括应用信任策略、上下文管理和节点标示管理单元。应用信任策略单元根据统一信任管理层已经实施的信任管理系统的类型,为应用系统提供相应的信任策略机制,以及不同上下文环境下信任机制的映射。

上下文管理实现节点对上下文的感知、选择和适应。根据文献[7],简单地说,上下文就是一个节点所处的环境,上下文服务就是节点在特定环境下所能得到的服务和它所能提供的服务,一个上下文是属性集及其在一个环境中的实例值,所有属性集可能是可数无穷的。具体的应用环境是通过上下文管理单元来体现的。

数字标示是与一个主体或实体紧密相关的持久的属性集,这个主体或实体可以是人、组织、软件程序和终端计算机等。标示管理是指计算机网络中数字标示的创建、使用、管理和撤销等处理过程。信任管理本质是管理节点数字标示间的信任关系,所以在应用环境中必须构建标示管理单元。

1.2 统一信任管理层

构建统一信任管理层UTML(Unified Trust Management Layer)是为了业务应用环境能够更好地利用信任管理系统(TMS)提供的信任值而提出并实现的一个面向应用的“透明”中间层。它介于服务支撑层与具体业务应用中间,通过对不同应用系统中所需信任安全策略的抽象,为具体的应用透明地使用TMS信任安全服务提供接口。它主要由信任测度表示、信任计算、信任决策和信任系统评估四个单元组成。

研究者已经提出了许多信任测度表示方法,总的来说主要有三种:连续型、离散型和文字或符号表示型。

信任计算单元组合各种信任信息源和模型本身的信息聚集算法,计算出需求节点与待交互节点间的信任值。信任计算的信息源主要有三种,如图3所示,个体源是指两个节点间的直接交互信息源,通过直接交互,节点可以获得其他节点的最可靠信息。社会源是指如果一个节点与其待交互节点间没有直接交互信息,那么该节点设法从系统中的其他节点处获得待交互节点的相关信息。本体源是指系统中节点间的语义关系,通过语义关系可以定位节点在系统重点的角色,进而体现节点的可信度。

信任决策是根据信任计算单元计算出的信任值和模型中提供的交互信任阀值,决定是否与待交互节点进行本次交互,若进行交互,需要对本次交互的结果进行等级评价,并把等级评价信息传输给服务支撑层的数据存储单元,整个信任决策过程如图4所示。

信任模型评估是根据应用环境使用信任模型后的反馈信息,对信任管理模型进行评估,以便动态调整信任模型中的相关参数,使信任模型更能适应应用环境的需求。

1.3 服务支撑层

构建服务支撑层SSL(Service Support Layer)有助于把信任管理子系统从潜在的服务搜索和信息检索等机制中独立出来,从而便于信任管理和服务管理分开独立研究,同时,也便于某种信任管理系统嵌入到不同分布式应用环境中。

服务抽象为分布式网络环境下可以共享和利用的任何能力。服务发现是指服务需求节点能根据服务支撑层的服务查询算法,快速有效地寻找到其所需要的服务。服务通告是指当一个节点进入分布式网络环境后,通过服务支撑层的服务通告算法向网络发布其可以提供的服务。不同的分布式网络环境有其特有的服务发现和通告机制,分布式信任管理系统利用这些机制实现节点间的服务交互。

数据存储是利用分布式数据存储方法(如基于DHT的数据存储方法)实现节点间交互反馈数据(如等级评价数据)的安全、高效和冗余存储,同时便于UTML层的数据存取。

安全管理实现服务支撑层涉及到的各种安全机制,如密钥管理、证书管理和数据存储安全机制等。

在分布式服务网络中,需要构建激励机制,鼓励网络中的节点积极参与服务交互以及及时准确提供服务交互结果的反馈。交互反馈是分布式信任管理中及其重要的数据源,没有交互反馈,就无法构建节点间的信任关系。

1.4 通信管理层

CML(Communication Management Layer)负责实现分布式应用系统中节点间透明通信,而无须了解具体底层实现通信的相关技术。安全管理负责通信管理层的相关安全机制,如通信信道的加密机制和数字签名机制等。

2 仿真实现和性能评价

2.1 仿真模型的建立

我们使用多代理仿真系统Re Past[9]作为我们的仿真平台。在我们的仿真中,利用Re Past的社会网络构造库,构建一个具有小世界特性的P2P覆盖网络[10],其中每个节点既是服务的需求者,也是服务的提供者。P2P覆盖网络实现分布式信任管理体系结构中的服务支撑层的服务发现和通告、数据存储、安全管理和激励机制等功能。在P2P覆盖网络之上构建一个信任关系网络,实现统一信任管理层的信任测度表示、信任值计算、信任决策和信任系统评估等功能。本文的仿真模型重点实现本文提出的层次化分布式信任管理结构中的UTML和SSL的部分功能模块,其他功能模块和应用环境层及通信管理层没有特别探讨和实现,可以利用分布式网络环境中现有技术来实现。为了减少“搭便车”(Free-rider)和sybil攻击[3],本文提出了有偿服务模式,即服务需求者需向服务提供者支付与服务质量相当的费用。

2.2 信任值计算方法

在分布式信任管理系统研究中,我们更多地关注交互结果,不关注交互过程。当一个服务需求节点接收到一个服务提供节点的服务时,我们就认为成功地完成了一次交互,否则此次交互是失败的。此处的一个重要假设是节点间交互本质上是原子的[11],即节点间的一次交互要么完全执行,要么根本就没发生。因为我们知道节点所依托的网络及其生存环境存在潜在的不可靠性,随时都会发生故障,从而影响节点间交互的完整性。据此,我们使用二进制等级评价方法(也称作Beta等级评价系统)[12],即用1表示交互成功,0表示交互失败,那么节点间交互的历史记录就是0或1组成的随机串。

根据文献[12],节点A与节点B进行交互成功的概率为:

其中Γ(·)为Gamma函数,N1和N0分别为节点A计算节点B信任时可聚集到的“1”的数量和“0”的数量。

节点A对节点B的信任评估就是与节点B进行交互成功的概率。因此,节点A对节点B的信任评估就是Beta分布的期望值:

由式(2)可知,节点A与节点B进行交互成功的概率与参数p无关,而与N1和N0的取值紧密相关。当N1=N0时,E(beta(p|N1,N0))=0.5,表明节点A很难决定节点B行为的可信度,因为根据文献[13],此时信息熵最大,那么交互的不确定性就最大;当N1>N0时,E(beta(p|N1,N0))>0.5,表明节点B行为较可信,E(beta(p|N1,N0))值越高,节点B的行为越可信;当N1<N0时,结果就相反。

2.3 等级评价过滤和聚集

由于分布式网络的分布式结构和开放特性,单凭节点A与节点B的直接历史交互记录很难准确评估节点B的真实信任,我们需要组合节点A的邻居节点X(即节点A中所保存的与其交互,同时也与节点B交互的节点集)所提供的推荐信息。节点存在自私和恶意行为,节点的推荐信息就会存在噪音,如何去除这些噪音,从而有效聚集推荐信息获得待交互节点的信任值。根据前面所述的二进制等级评价方法,节点间交互的历史记录就是0或1组成的随机串。那么节点的直接交互历史记录是基于Ω={0,1}上的一个随机分布,而间接交互也是Ω={0,1}上的随机分布,通过计算这两个随机分布的相对熵来过滤推荐信息的噪音。

本文提出了基于相对熵的推荐信息过滤方法。相对熵[13]常被用以衡量两个随机分布的差距。两个概率分布p(x)和q(x)的相对熵定义为:

该定义中约定0 log(0/q)=0,p log(p/0)=∞。

若p是节点A与节点B直接交互结果的随机分布,q是节点A的推荐节点X与节点B的直接交互结果的随机分布,根据前面所述节点的二进制等级评价方法,那么p,q都是Ω={0,1}上的两个随机分布,设p(0)=1-r,p(1)=r,r为节点A与节点B历史交互成功的概率;q(0)=1-s,q(1)=s,s为推荐节点X与节点B历史交互成功的概率。于是p,q的相对熵如下:

由式(3)和式(4)可知,如果s=1或s=0,那么D(p||q)=∞。也就是说,推荐节点X所推荐的信息全真或全假,就丢弃这些推荐信息。因为在现有的分布式网络环境下,这两种情况是不大可能存在的,除非节点间始终共谋Ballot Stuffing或Bad Mouthing。

据此计算节点A的每个推荐节点X与节点B的推荐等级评价分布以及节点A与节点B的直接交互等级评价分布的相对熵,当D(p||q)≤ε(ε为距离阈值,本文设其为1)认为推荐节点提供的信息可靠,否则不可靠,这样在进行聚集推荐信息时,就丢弃不可靠的推荐信息。

根据上述过滤方法来更新式(2)中的N1和N0的值:

式中,N1(A→xB)和N0(A→xB)分别是满足过滤条件的“1”的数量和“0”的数量。

节点A计算节点B的信任时,应该考虑历史信任值,而随着时间的推移历史信任也会衰减,因此在t时刻节点A对节点B的信任:

式中,t0为节点A与节点B最近一次交互时间,λ为衰减因子(本文设定λ=2)。

由式(4)可知,当两个随机分布相同时,其相对熵为0。当两个随机分布的差别增加时,其相对熵也增加。

2.4 性能分析测度

我们将使用信任计算错误来评价仿真系统的性能。信任计算错误(即信任计算的标准差),即系统中所有节点计算出的信任值与节点实际的行为之间的平方根。该测度可以定量评价恶意节点对系统性能的影响,同时也用于比较不同推荐信息过滤方法的性能,该值越低,过滤方法的性能就越好。在这部分仿真中,我们主要针对本文提出的方法和文献[14]提出的基于熵的过滤以及文献[8]提出的Beta等级评价系统BRS(Beta Rating System)不真实等级评价过滤进行比较。图5给出了在诚实等级评价者占大多数的情况下三种过滤方法在过滤时间段内的信誉计算错误值。从该图可知,由本文提出的方法所得出的信誉计算错误最低,其次是基于熵的方法,效果比较差的是BRS方法。但是,在6000ticks前,BRS方法优于基于熵的方法。但是,随着时间的推移,基于熵的方法和BRS方法性能趋于接近。

3 结论

本文提出了层次化的分布式信任管理结构。该结构包含应用环境层、统一信任管理层、服务支撑层和通信管理层四个层次,并对每个层次的功能进行了描述。在开放多代理仿真平台Re Past上,重点实现了统一信任管理层的功能模块,在统一信任管理层中实现了基于相对熵推荐信任的过滤方法,同时与基于熵的不真实等级评价信息过滤方法和基于Beta等级评价系统的不真实等级评价信息过滤方法进行性能比较。通过仿真实现,可以发现本文所提出的信任管理体系结构能够很好地嵌入到各种分布式应用环境中,同时本文提出的基于相对熵的不真实等级评价信息过滤方法有很好的性能。

分布式控制结构 篇6

体系结构是网络管理系统的基础, 决定了网络管理系统的框架结构。本模型采用管理站分层、管理任务分布的网络管理体系结构。如图1所示, 体系结构的最底层为管理域, 里面包含若干被管节点, 每个管理域由一个域管理者进行管理;域管理者的管理者为管理站。

管理站分层结构采用由上到下逐步细化的方式分割管理应用。管理系统按照物理 (地理位置等) 或逻辑因素 (部门或管理功能等) 将管理站划分层次, 对管理应用逐层分隔成不同粒度的管理任务, 上层管理站在把管理任务委托给下层管理站之后, 由下层管理站独立完成, 只将执行结果上传。上层管理站具有更多的全局性知识, 处理更复杂的网络事件, 而下层管理站处理相对简单的网络事件, 下层管理站处理的事件是上层管理站处理的事件的子集。顶层管理站支持各种网络管理功能, 提供相应的管理应用, 并且为管理员提供良好的图形用户接口。系统可以有多个顶层管理站, 以提高系统的容错能力, 或者各个系统实现不同的网络管理功能, 以便均衡负载, 提高管理效率。中间层管理站具有双重角色:它是下层对象的管理者和上层管理者的代理。中间层管理站的层次和数量可以动态地增加和删除, 以适应不同的网络规模或者满足不同的管理应用的需要。管理站分层结构的优点是适应网络层次化的特点, 不同层次管理站的管理功能较为独立, 同层管理站之间没有相互通信, 它们之间的协调是通过上层管理站完成的。

管理任务分布结构是指域管理者将管理任务委托给管理域中的代理, 在代理本地对管理对象进行实际的管理操作。我们采用移动代码技术实现管理任务的委托。管理任务委托方式提供细粒度的版本, 域管理者能够通过加强管理策略来控制代理的行为。代理作为管理域的组成元素, 一方面为管理任务提供执行环境, 另一方面根据管理任务的要求收集和提供网络对象的管理信息。

图2描述了本模型下网络管理系统的软件层次结构。最顶层为管理应用, 分为五个功能域, 分别是配置管理、性能管理、故障管理、安全管理和计费管理;每个管理应用包括若干分布式管理应用组件, 并为用户提供了应用配置接口, 另外, 在这一层还为用户提供了定制任务及策略的公共接口, 为整个管理系统所服务;管理应用被管理站逐层分隔成通用管理服务, 即管理任务;管理任务调用其下层的分布处理服务, 以便在管理域中的每个代理端分布运行;管理任务的通信模型建立在分布对象服务所提供的方法上, 而后分派到代理端, 通过与代理进行交互从而获取管理对象的信息或对其实施管理操作。

2 模型结构

模型的核心部分是域管理者, 它承担了承上启下的作用, 一方面需要完成管理站所指定的管理应用 (如图3所示) , 另一方面需要将管理应用划分成若干管理任务, 分布到被管节点中执行 (如图4所示) 。

域管理者主要由三个组件构成:

(1) 任务处理器:负责接收管理站的任务调度, 将管理任务分派到管理域中, 而后将执行结果返回给管理站;

(2) 事件处理器:负责接收管理任务发出的事件, 并对事件进行过滤和关联;

(3) 策略处理器:负责接收来自事件处理器的事件关联结果, 以确定按照何种策略为被管节点扩展管理任务。对于无法在本地处理的故障, 上报至管理站。

在本模型中, 为了简化管理站的设计并相应减少管理站间通信的复杂性, 位于不同层次的管理站采用相同结构。

管理站主要由四个模块组成:

(1) 故障报告接收器:负责接收来自下层实体 (下层管理站或域管理者) 的故障报告, 该类报告是经过域管理站关联后的结果;

(2) 策略处理器:负责对事件采取相应行为;

(3) 事件分发器:负责将事件分发至三个流向, 即上层管理站、管理员或者管理应用;

(4) 管理站还有一个专门解析管理指令的指令解析器, 一方面将管理应用发出的管理指令解析成管理任务所识别的任务调度指令, 另一方面将管理任务的返回结果解析成管理应用所识别的信息格式。

域管理者和被管节点之间的通信由如下三个过程组成:

(1) 域管理者采用移动代码技术实现管理任务在被管节点的分布。采用基于移动代理的方法获取实时数据, 采用基于远程计算的方法获取非实时数据;

(2) 当管理任务发现管理对象的状态发生异常或性能超过预定指标时, 以消息传递的方式向域管理者发送事件报告;

(3) 为了提高系统扩展的灵活性, 每当网络的管理需要发生变化而要改变代理的功能或者由于MIB定义新的事件而被修改时, 被管节点可以通过按需代码方式从域管理者的代码库中下载有关程序, 实现自动更新。

被管节点主要由两个组件构成:

(1) 任务执行环境:负责接收管理任务, 并且提供一个能够与系统Agent进行交互的平台;

(2) 系统Agent:为了减少管理任务自身的体积, 在被管节点中将MIB的实现以及低级的网管操作独立出来, 由一个系统Agent来实现。

3 结语

在大规模分布式网络管理中, 网络资源的数目繁多且异构性强, 基于域的管理结构存在若干管理者, 如果管理任务的配置等工作仍然基于“管理员密集”模式, 则管理员的工作负荷将大大增加, 由此所引起的管理低效和高出错率不能满足网络管理的要求。本文就该问题提出了一个分布式网络自管理模型, 围绕以下几点展开了研究:

(1) 提出该模型下被管节点、管理站、管理域、域管理者、管理任务和事件的概念;

(2) 提出一个管理站分层、管理任务分布的网络管理体系结构。对管理站、域管理者和代理三个管理实体进行了对比。提出了管理系统的软件层次结构;

(3) 描述了网络自管理模型的结构和各模块功能;

(4) 描述了管理站—域管理者、域管理者—被管节点的通信机制。

参考文献

[1]郭楠, 赵宏.基于Web的分层式网络管理系统的设计与实现[D].沈阳:东北大学, 2001.

[2]王平, 赵宏.分布式网络管理系统体系结构和管理机制的研究[D].沈阳:东北大学, 2002.

[3]徐斌, 钱德沛, 张文杰.主动网络管理体系结构的研究[J].计算机研究与发展, 2002, 39 (4) :488-494.

分布式计算机网络结构分析与优化 篇7

1 分布式计算机体系结构的相关理论

现阶段的计算机网络功能主要包括:硬件资源共享, 支持在全网范围内昂贵设备的共享包括处理、存贮、输入输出的所有资源。既节省了用户的投资, 又为管理均衡了负担, 给操作带来了巨大的便利;软件资源管理, 在操作上支持用户对各类大弄数据库的远程访问并提供网络文件传送、远地进程管理和远程文件访问的服务, 避免不必要的数据存贮与人力劳动;用户间信息交换, 用户可以通过计算机网络来传送电子邮件或发布。而分布式计算机系统是建立在计算机网路的基础上较之先进的系统, 在计算机功能上也有进一步的进展。分布式计算机系统在通信结构、网络操作系统与分布式操作系统的功能上不断进行优化, 使得计算机在应用领域的发展方向逐渐突显。包括在以下几个方面。

1) 可扩展性与可重用:在一定意义上讲, 在分布式网络的构件建上采用N层结构的模式, 能有效促进程序中业务、数据库访问逻辑的有效分离, 从而增加了编写代码维护的便利。另外, 在程序的开发上有效运用分布式的结构模式, 明确了每个团队人员的责任, 有效调动了内部员工的积极性, 从而提高了企业的凝聚力。

2) 数据读写的安全性与性能优化:在使用常规的计算机分布式网络体系时, 我们一般用ASP写数据库, 且直接在代码里面设置账号、密码, 因此比较容易产生泄露。采用分布式计算机的存储过程后, 数据只对客户开放且只开放存贮过程的数据, 使得数据不能被直接读写而具有一定的安全性;在性能的优化上, 对数据的存贮过程进行了优化, 其支持预编译即在首次程序使用时, 查询优化器可以对数据进行分析、对程序进行优化, 从而获取最终的系统计划;对于已开发的数据存贮过程, 分布式计算机的程序可被反复调用并支持其他语言的开发调用。

2 分布式计算机体系结构的相关管理体系

经过对计算机市场深入研究后发现网络管理的标准、平台很多, 目前主要的管理标准有两种:OSI的CMIS (公共管理信息服务) ∕CMIF (公共管理信息协议) 、IETF的SNMP (简单网络管理协议)

1) OSI网络管理体系:OSI网络管理体系较以往体系有在其面对对象上的扩展包括:时间、继承以及关联。主要由四个部分组成即信息模型、通信模型、组织模型和功能模型, 四种模型有机结合, 增加了网络管理在范围上的宽度:信息模型, 包括一些初级的管理结构、对象和体系;组织模型, 运用管理、代理系统的模式, 在管理角色上进行深入定义;通信模型, 是存在于通信体系下的结构, 其机制包括三个方面即应用管理、层管理与层操作;功能模型, 对管理系统有效划分为五个区域, 区域间相互协调, 对网络共同管理。

2) SNMP网络管理体系:其主要目的是对TCP∕IP进行有效的管理, 其涵盖的关键元素包括:代理者、管理信息库、网络管理协议与管理站, 其中, 管理站在本质上属于分立设备, 可通过共享资源实现, 是网络管理员与站点之间的接口;代理者主要负责对SNMP进行装备包括主机、路由器和集成器等, 对管理的信息、动作请求进行有效处理, 并报告情况特殊的小型故障给管理总站;MIB实质上是管理对象的一种集合, 管理站利用对MIB中对象具有的值来实现对网络的监控, 且管理站与管理者之间的协议通信是通过SNMP来达成的, 由于其在操作上的便捷性, SNMP网络管理体系已在业界被广泛的推广与应用。

3) 两种管理体系的应用:从基本思想上看, 分布式网络管理体系的结构是将网络管理从整体上进行划分, 促进子管理域的实现。每个子管理域存在一个管理员, 管理员之间进行信息的交流, 到达到一定层次时, 总管理员与之通信。与子管理域相同, 子网域也有一个与之相适应的MIB, 在网络条件比较初级的条件下, MIB的数值可相同。中心服务器的MIB对各个领域的数剧可按需开展有选择的汇总或者对其直接进行汇总。较常规集中管理的模式, 分布式网络管理模式降低了网络管理的总流量, 能对网络堵塞实行有效控制, 对网域进行有效的划分, 不仅扩展了网络功能, 还提高了网络管理的效益。

3 基于WEB的分布式网络管理

1) 概括:经调查研究, WEB分布式的网络管理结构是优化分布式计算机结构的主要方式。WEB的分布式网络管理摒弃了以往双层的管理模式, 而是在客户层下实行三层的体系结构即浏览器、应用层和设备资源。其中应用层主要包含两个方面, 其分别为WEB、与应用服务器浏览器将用户的指令有效送至服务器, 服务器经深入分析后, 又将静态的HTML文件资料输送到应用服务器, 最终获取被传回的动态HTML文件资料。

2) 在WEB分布式管理体系下的体系结构:通过对移动智能技术的应用来实现网络的区域化管理, 对网络的集中式的模式进行改良。一方面, 实现了网络节上的主动性, 另一方面, 移动代理可自由移动在节点之间, 支持在移动设备上进行对资源的管理, 并拥有健全的委托分派机制。从而大大降低了传输负载, 节省了对在体系结构优化上的成本。

4 分布式计算机体系结构的优

1) 对设备开展统一管理化

通过分布式计算机系统的有效管理, 在逻辑上, 将网络中所有相关联的设备看做统一的整体。使得设备在与其他任意的点连接时, 计算机的分布式设备管理系统都能够在各种协议的建立或者WEB的管理方式下, 通过一个唯一的IP地址实现对设备的管理, 从数据、流量和软件升级等各个方面实行优化, 进一步统一实现, 深入减少网络管理的难度。

2) 解决“单点失效”问题

而对于在单点失效下分支网络瘫痪的问题, 在原则上, 是实行链路聚合技术, 总体上实现网络核心、边缘设备互联上的互联, 通过中心节集中不同的设备, 极大的提升了整个网络的整体性能。分布式计算机体系不仅保证了网络的高效能, 在发生故障时, 也能实现网络设备上的代替, 对原有的设备进行自动的替换, 平均分配流量且保证了用户的零额外配置。分布式计算机结构体系, 能够为计算机的性能进行多方位的支持, 从而在操作时实现有效互联, 并充分的享受到分布式计算机网络结构管理所能达到的优势, 从根本上解决在计算机运行时的单点失效问题。另外, 而就局部而言, 交换设备是可以通过全分布式体系结构来实现的, 从根本上来说, 此种结构中的每个模块都有自己独特的交换阵列, 且每个模块在操作上都实现了相对的独立性, 这样就有效解决了在实行设备交换时局部会经常性碰到的单一故障点的问题。

3) 合理均衡数据流量

分布式的计算机结构由对网络中数据流量的合理调度实现其自身的优化。在相当大的程度上, 分布式的模式实现了在所有网络下个体设备的独立性, 对网络中的瞬狙进行统一的测量。较第三层实施方法所不同得是, 分布式的模式能够在分布式交换架构的所有交换机设备中均衡分配负荷, 最大化地提高了网络中路由的性能, 对网络的带宽作出了最大限度上的运用。随着交换架构的不断转化, 作为网络核心整体, 第三层的交换能力也会相应发生变化。因此, 网络在性能增长的同时也将自自身升级硬性化, 较少受到系统损害。另外, 分布式交换架构中经常性出现的交换机, 提供服务给与其直接相联的主机和交换机, 这不仅有效解决了问题, 在另一种层面上也, 也使得自身的网络结构得到优化。

综上说述, 分布式计算机结构体系是计算机发展的新方向, 而WEB的分布式管理在计算机结构的优化中发挥了关键性的作用。以上对分布式计算机结构体系的优化提出诸有效的措施, 为其计算机的发展提供依据。就现阶段的发展状况来说, 在网络应用分布式网络架构技术, 解决在计算机实际应用中的各种问题, 企业可以根据自己的实际发展情况逐步添加新的设备, 这就使得新一代的网络成为可以自由伸缩、逐步扩展的网络。

参考文献

[1]徐世河, 孔庆华, 陈志荣, 等.应用模糊综合评判法进行计算机网络结构的选型设计——兼论徐州工程机械集团公司计算机网络结构的选型设计[J].计算机工程与应用, 2012 (8) :1448-1449, 1526.

[2]高梅梅.小儿呼吸道肺炎支原体感染168例临床分析[J].中国药物与临床, 2013 (4) :518-519.

分布式计算机网络结构分析与优化 篇8

网络已经成为了人们生活当中不可缺少的一部分, 在很多人看来, 要实现这一目标即提升计算机的性能, 当务之急就是要加大在技术方面的研究开发力度。实则不然, 在这之中我们必须清醒地意识到在该过程当中的相关管理问题的重要性。据有关专家学者分析, 虽然中国在技术改进研究方面已经取得了长足进步, 但是与世界发达国家相比仍然存在较大的差距, 究其原因在于管理方面存在着这样或是那样的问题, 从而限制了技术方面的快速发展。

1 分布式计算机网络结构的应用优势

1.1 良好的扩展性和重用性

这一点主要包含两个方面:一方面, 对于计算机自身而言, 这种结构可以将各个繁杂的系统有效联系起来, 突破了传统网络的弊端, 给用户带来更好的使用感, 有利于抓住市场的先机;另一方面, 这种结构在设计过程当中也是极为简便的, 由于其各部分之间的设计并不相互影响, 所以就可以在程序设立之初将任务分发给不同的员工, 这样也在某种程度上为公司节约了人力、物力和财力[1]。

1.2 较高的系统安全性

当前网络环境鱼龙混杂, 不少的技术黑客利用软件存在的漏洞进行恶意攻击, 这非常不利于用户客人信息的安全, 例如近几年发展愈演愈烈的“人肉搜索”等等。而此种网络结构便可以优化改善这一问题, 它可以将用户的操作过程很好地隔离隐藏, 换句话说, 也就是及时消除掉用户的上网痕迹, 使得攻击者无法利用逆推算的设计来非法获取到相关的信息资料, 为用户隐私套上了一层很好的防护衣。许多人可能会在某些时候由于自身失误将一些极其重要的数据清除掉而无能为力, 有了此种结构我们便可以不用再重新花费时间为找回丢失信息而苦恼。

1.3 较便捷的性能优化

原先计算机的服务器往往承担了很大的任务, 甚至有时还会由于繁重的工作而迫使自身的操作系统发生损坏, 进而导致系统瘫痪。除此之外, 传统的程序编排通常都是英文版的, 这就给我们这些母语非英语的国家在使用过程当中带来了麻烦, 此结构便刚好解决这个问题, 将其转调为适用自身的语言软件, 方便了程序的设计与开发。

2 分布式计算机网络结构的管理体系

现在我们就来一起了解本文分析的重点-管理体系的分析。要做好实际的管理工作, 首先就要来了解其遵循的规则标准。OSI网络管理体系是当前颇受欢迎的一种标准, 由于其能够从很大程度之上拓展原先管理方面的各项功能, 协调好管理对象之间的关系, 所以在市场上被广为使用。另一种SNMP网络管理体系运用了不同的执行理念, 主要功能便是实现最终的资源共享[2]。

当然, 之上介绍的这两种管理体系也是各有利弊, 而分布式的计算机网络结构便是对其进行“取其精华、去其糟粕”, 吸收借鉴其中的优秀部分, 改进不足之处。为了更好地实现对各个领域的管理, 该结构细化了管理模式, 具体来讲就是将整个系统分割成若干个部分, 并设置有相应的管理程序和操作人员对其进行监督管理工作。采用此种方法可以有效地整合资源, 提高计算机运行的效率[3]。

3 分布式计算机网络结构的优化措施

3.1 对各项设备进行统一管理

传统的网络处理系统都是将整个设备分割成小的结构来进行各自的工作, 而此种结构却恰恰相反, 它则是将各个部分有效地联系起来, 每当一个部分进行运行工作时, 其他的相关部分也变随之运行。这样各个部件之间既相互配合又分工合作, 在最大程度之上提高了计算机的运行效率, 同时也简化了对计算机的管理工作。

3.2 解决网络单点失效的弊端

之上也提到了该种结构的运行模式, 但是其也拥有一定的弊端。试想一下, 我们并不能够完全保证在计算机的运行当中可以不出现任何的差池, 一旦有一个部分出现问题, 那么与之相关联的部分也就极有可能会出现类似的问题, 这样问题就会被无限的放大, 导致整个系统的操作瘫痪。但此种结构针对这一问题又设计出了另一种方式, 它将所有设备与计算机的核心相关联, 如果一个部分出现了问题, 那么这就会立即反送给核心处理系统, 随之总系统工程便会隔离掉问题发生根源, 防止其他部分也随之停止工作[4]。

3.3 有效均衡数据流量

网络与流量是相互依存、相互转化的, 二者之间存在着密不可分的关系, 同时流量又与路由器相紧密联系。此种结构可以利用其自身拥有的独特性能, 合理地分配路由器承担的负荷, 将宽带运用更加优越, 最终有效地均衡流量数据。

4 结语

随着第三次工业革命的到来, 信息化时代悄然降临, 国家之间开始由军事方面的竞争转向为科学技术之间的博弈。我们都知道, 科学技术是第一生产力。只有提高国家的软实力, 特别是在有关于计算机方面的一系列功能优势, 才能够提升自身的综合竞争力, 使自己始终立于不败之地[5]。

通过以上的阐述, 相信我们大部分人对于此种网络结构也有了大致的了解, 无论是其拥有的优势, 还是其存在的一系列问题, 仍旧是今天我们需要研究的重点。在发展发布式计算机网络结构时, 对优越的部分依然要不断完善, 对于不足之处还要加大研究开发的力度。只有这样, 我们才能够实现网络的优质管理, 在最大程度上提高计算机性能, 进而提升国家的软实力。

摘要：分析分布式计算机网络结构的应用优势的基础上, 就分布式计算机网络结构的管理体系与优化措施进行深入探讨。

关键词：分布式网络结构,管理体系,优势分析,措施

参考文献

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