摘要：泛在电力物联网(UEP-IoT)背景下,采用数据中心集中处理的传统云计算运行方式难以适应急剧扩大的数据规模,且存在对电力数据中心计算能力要求较高的缺点。针对上述问题,在构建基于边缘计算的泛在电力物联网数据处理架构的基础上,提出一种新的感知自适应数据处理方法。首先,通过设计基于计数bloom滤波器的边缘节点数据类型自适应感知机制,从而自动识别泛在电力物联网数据类别与对应字段。其次,设计了一种包含了通用可移植的文件尾(EOF)识别插件以及数据副本管理系统的边缘节点感知自适应处理方法,最终实现了泛在电力物联网数据的有效收集。仿真结果表明,对于相同的数据集,所提方法对辨识数据类别的正确率提升了1.3%以上;与传统数据副本管理方法相比,所提就地管理与集群管理相结合的副本管理方法对数据集的处理平均时间下降了33.33%,表明所提方法能够有效提升对海量UEP-Io T数据的处理性能。

摘要：针对传统六旋翼飞行器目标搬移控制算法能够对目标搬移控制计算,但存在计算数据稳定性差的问题,提出六旋翼飞行器目标搬移控制算法。使用飞行动力学理论,确立稳定常量,为控制计算提供稳定数据;将飞行控制数据进行稳态自适应处理,利用数据模糊性设定数据极限,约束数据跃迁;使用模糊条件对重心参数进行稳态约束,保证控制变量的稳定性,通过多变量转化实现目标搬移控制计算。仿真实验结果表明,设计的目标搬移稳定性算法能够控制六旋翼飞行器稳定搬移飞行,无搬移晃动。