一种能源有效和资源受限的移动边缘计算任务分配方法

    公开(公告)号:CN112073452B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202010464339.2

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种能源有效和资源受限的移动边缘计算任务分配方法,根据不同的任务分配方案,在规定执行延迟的情况下对边缘云的能源和处理器资源的影响,建立基于能耗和处理器资源浪费的联合优化模型,进而在规定执行延迟的情况下最小化任务分配的总能耗和处理器资源浪费,然后,将该联合优化问题映射为生物地理学算法的生态系统模型,并根据相应的优化目标和优化条件,获得最优任务分配方案;本发明解决了资源有限的移动用户设备无法满足移动应用的资源需求,移动用户设备就会将构成移动应用的部分任务卸载到移动边缘计算的基站或边缘云之上,提高边缘云的能源效率和处理器资源使用率。

    一种双定子调制电机复杂环境下混合控制切换方法

    公开(公告)号:CN119582675A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411812811.1

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开一种双定子调制电机复杂环境下混合控制切换方法,获取双定子调制电机在自然坐标系中的数学模型;进行坐标变换,得到旋转坐标系下的数学模型;根据励磁绕组与控制绕组坐标变换角之间的关系,并确定能独立控制运行的直流励磁与交流励磁两种电流定向矢量控制算法;在低速用直流励磁对双定子调制电机进行控制,在中高速用交流励磁对双定子调制电机进行控制,根据获得的特定关系,进行直流励磁与交流励磁之间的控制切换;本发明利用模型中揭示的励磁绕组与控制绕组空间矢量关系制定解耦控制策略,提出了励磁电流矢量定向控制算法,并通过励磁绕组与控制绕组坐标变换角之间存在的关系,实现两种励磁控制方法之间的切换,提高车辆性能。

    一种基于三角网格模型的机器人自动扫描路径规划方法

    公开(公告)号:CN118721211A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202411058984.9

    申请日:2024-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于三角网格模型的机器人自动扫描路径规划方法,本发明以目标的三角网格模型为基础,首先通过向模型主方向投影提取模型框架,然后将模型分割为若干个扫描区域,进而为每个扫描区域规划满足扫描约束的视点,最后通过这些视点生成机器人扫描路径,实现对目标的完整自动扫描;本发明采用三角网格模型描述目标,模型表达能力强,容易获取,可适用于任意形状的物体,借助三角网格模型,考虑扫描仪的视场限制,能够根据目标的三维外形,设置合理科学的扫描路径,在保证测量精度的同时,也能够让目标始终保持在视野内,避免了测量盲区;简单高效,通用性强,便于推广应用。

    非接触供电系统拓扑结构优化及频率匹配方法

    公开(公告)号:CN116317201A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310232400.4

    申请日:2023-03-10

    Abstract: 本发明提出了一种非接触供电系统拓扑结构优化及频率匹配方法,其步骤为:构建拓扑结构优化的非接触供电电路:在单相全桥逆变器上加上辅助桥臂构成三相逆变器,一个原边线圈与副边线圈相耦合;根据基尔霍夫定律和变压器原理计算复合谐振网络阻抗;利用复合谐振网络阻抗求解复合谐振网络频率;将原边电路看作是带通滤波器,求解原边电路的固有谐振频率;将副边电路看作是低通滤波器,求解副边电路的固有谐振频率;限定各个频率,使三相逆变器的开关管处于软开关工作状态。本发明在轻载阶段用升频方法使轻载效率提升约3~5%,且简化了电路结构轻载效率提高约3%。本发明在开关频率范围内和变频过程中均具有强鲁棒性的自然软开关切换能力。

    一种能源有效和资源受限的移动边缘计算任务分配方法

    公开(公告)号:CN112073452A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010464339.2

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种能源有效和资源受限的移动边缘计算任务分配方法,根据不同的任务分配方案,在规定执行延迟的情况下对边缘云的能源和处理器资源的影响,建立基于能耗和处理器资源浪费的联合优化模型,进而在规定执行延迟的情况下最小化任务分配的总能耗和处理器资源浪费,然后,将该联合优化问题映射为生物地理学算法的生态系统模型,并根据相应的优化目标和优化条件,获得最优任务分配方案;本发明解决了资源有限的移动用户设备无法满足移动应用的资源需求,移动用户设备就会将构成移动应用的部分任务卸载到移动边缘计算的基站或边缘云之上,提高边缘云的能源效率和处理器资源使用率。

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