一、反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用（论文文献综述）
罗鹏[1]（2019）在《基于DDS的伺服弹性试验系统多节点通信技术研究》文中研究说明伺服弹性试验是飞机试飞前必须进行的试验。本文根据伺服弹性试验的原理,分析了仿真试验的必要性。在搭建分布式伺服弹性试验仿真系统过程中,重点解决了分布式系统节点之间的网络通信问题,主要研究内容如下:研究伺服弹性试验的试验原理。根据试验原理介绍分布式试验系统结构,对仿真试验系统的节点做了分析。对比几种常见的网络通信模型,采用基于发布订阅的数据分发服务（DDS）提供给应用层一个发布订阅的通信关系。降低了通信节点之间的耦合性,提高了系统本身的可扩展性。研究分布式系统发布订阅网络通信。对数据分发服务相关理论进行研究,包括传输层机制和通信可靠性等方面。设计仿真试验系统的虚拟总线模块。提供给应用层节点统一的数据接口。为了对各个数据流进行监控和分析,在虚拟总线数据包进行时间记录。对多源数据接收处理的方式进行了分析,介绍了权重和分区两种处理方式,采用域内分区的方式在同一个数据主题下实现分区发布订阅,使系统结构稳定简单地从闭环仿真到开环试验,最后再切换到闭环。针对系统节点处理数据机制的不同,设计了各个节点的发送时序,以及数据时序流监控模块。对数据分发服务的应用不足进行了分析。研究分布式系统节点间的时钟同步。对用到的同步消息机制进行了介绍,为了避免时钟校正的时候频繁对节点本地时钟进行修改,采用了推进计时机制的虚拟时钟模型。在脱离硬件时钟的条件下对PTP时钟同步模型进行了改进并实现,将同步过程划分为零点对时和周期性校时。在保证精度的同时,降低了同步的消耗。采用OMNET++仿真工具对搭建仿真环境,对算法进行仿真,并将同步性能进行对比。将时钟模型部署到多节点物理环境中,对同步的精度进行实际测试。本设计在搭建伺服弹性试验分布式仿真系统过程中,对分布式系统的网络通信问题进行了研究。根据试验系统的具体要求进行了工程应用型设计,提高了系统网络通信的灵活性。对分布式系统时钟同步机制进行了设计,满足试验系统对同步精度的要求。
杨启亮,马晓星,邢建春,胡昊,王平,韩德帅[2]（2016）在《软件自适应:基于控制理论的方法》文中研究表明软件自适应是软件系统为应对外部环境、用户需求和系统自身的频繁变化而进行自我调整的一种能力,是近年来软件工程领域研究的热点.由于基于"感知-决策-调整"的软件自适应环与基于"感知-规划-动作"的控制环有着天然的相似性,采用控制理论作为手段来研究软件自适应问题已成为一种重要风范.该文对基于控制理论的软件自适应研究工作进行了综述.首先,阐释并定义了软件自适应的概念内涵;其次,讨论了基于控制理论的软件自适应基本思想、代表性研究工作;第三,在给出综述方法和过程的基础上,建立了综述分类框架;而后,结合分类框架分别从控制工程视角和软件工程视角,即控制结构、概念框架、理论基础、开发方法、评价验证等方面对研究现状进行了详细讨论和比较.最后,分析了当前研究所存在的不足并展望了未来的研究趋势.
陈伟安[3]（2008）在《基于QoS的自适应控制中间件研究与应用》文中研究说明随着计算机与计算机网络中软件系统越来越大型化与复杂化,对软件系统的性能要求也越来越高。自动控制发展的一个重要趋势是不断扩大应用领域,其中包括控制理论与方法在软件系统设计中的应用。在实际的复杂应用环境中,针对结构与参数随时间变化规律未知的软件系统,提供一套行之有效的方法与工具对QoS性能保证与面向用户的区分服务进行支持成为具有挑战性的关键问题。本文完成的主要工作如下:设计一个基于QoS的自适应控制中间件架构,该控制中间件可为软件系统提供性能保证。介绍基于自适应控制中间件的软件开发流程,详述该中间件将软件性能保证与分级QoS映射为自适应控制问题、控制环组件的组合、系统辨识、控制器参数整定、实施自适应控制的具体过程。该自适应控制中间件具有“在线辨识,在线整定”的特点,可提高对软件系统的建模准确性与控制效果。提出最小二乘自适应遗忘因子在线辨识算法,采用最小二乘法进行离线辨识,确定模型结构与参数,将此参数作为自适应遗忘因子在线辨识的初始参数,利用该在线辨识方法对模型参数作进一步修正。实验证明,利用该方法辨识精度与收敛速度得到较大提升,对Web服务组合执行引擎参数进行辨识,得到的参数能反映执行引擎动态运行过程中的变化轨迹,实现参数的动态跟踪。自适应控制中间件中的控制器参数自整定采用单纯形加速算法,具有控制参数收敛快、简单实用、适合于在线优化等特点。将自适应控制中间件应用于Web服务组合执行引擎。提出服务组合执行引擎上的服务响应时间保证定义,设计并实现支持服务响应时间保证的执行引擎架构,在服务组合运行时实施基于QoS的自适应控制优化技术。性能评估实验表明,即使在负载剧烈变化时,基于自适应控制中间件的服务组合执行引擎仍可为分级服务请求提供良好的服务响应时间保证。
洪艳,陈继,周健[4]（2003）在《反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用》文中指出分析了在分布式应用环境下可以将反馈控制理论应用在控制QoS中间件结构设计中 ,提出了应用的基本原理和实现模型 .指出该设计思想在未来分布式应用中将会有良好的应用前景
孙晓璐[5]（2011）在《数字家庭网络服务质量控制技术的研究》文中认为随着消费类电子产品的性价比日益提高,以及3C（Computer, Communication and Consumer Electrics）技术的不断融合,数字家庭网络已经成为信息消费领域一个重要的产业方向。数字家庭网络通过数字家庭网关将公共网络的功能和应用延伸到家庭,构筑有线或无线环境,连接各种信息终端（如家电、PC等）,实现家庭中多部计算、控制、监控和通信设备连接与集成,提供自动控制与远程管理等功能,达到信息在家庭内部网络的共享及与外部公网的充分流通和共享。随着泛在网络（Ubiquitous Network）概念的提出和发展,家庭网络成为多业务融合的基础平台,在多业务融合的过程中,如何保证并实现网络业务的服务质量是数字家庭网络发展过程中亟待解决的关键应用基础问题。本文以数字家庭网络为背景,结合当前主流的数字家庭关键技术和相关标准,对数字家庭网络的服务质量进行研究。论文结合数字家庭网络的多业务融合及服务质量相关技术分析了当前国际家电、IT、电信、芯片和软件等多个产业界关注的热点研究问题,如多种互联组网技术及接口协议规范的并存,导致数字家庭网络呈现很强的异构性,以及缺乏统一完整的数字家庭网络QoS解决方案等。针对以上问题确定本文的主要工作和研究内容为：1.结合对当前主流QoS保障技术和嵌入式Linux对QoS的支持的研究,搭建一个嵌入式数字家庭网关综合平台,在设定的数字家庭多媒体的应用场景下,对网关中的QoS进行研究,并对网关中至关重要的QoS控制模块进行设计；2.通过对ITU-T提出的一种通用分组网络的QoS体系参考模型的研究,提出一种可提供多业务融合的服务质量控制体系架构及服务质量控制系统的解决方案,建立统一的数字家庭网络QoS控制平台,通过实施相应的服务质量控制和管理,达到对用户业务的不同服务质量的保障,为数字家庭网络QOS技术的进一步研究奠定基础。
马力,张学辉,刘新刚[6]（2010）在《基于Web的实时监控系统QoS管理》文中研究说明QoS管理是基于Web的实时监控系统的重要研究内容。在实时监控系统中,任务处理具有截止期限的约束,即任务必须或尽量在截止期限内完成,这与常见的没有时间约束的网络QoS管理有着显着的不同,因此其处理方式也不同。为满足基于Web的实时监控系统任务处理需求,本文设计了一种以实时数据库为核心、B/S架构的实时监控系统架构,详细分析了该架构QoS管理所涉及到的核心技术,包括准入控制、信源整形、调度、反馈控制等,向用户提供保证的QoS。
赵维佺[7]（2010）在《网络化运动控制系统资源调度研究》文中研究指明运动控制系统是现代装备制造业的基础,网络化是实现运动控制系统高速度、高精度目标的重要手段。作为一类特殊的网络化控制系统（NCS）,网络化运动控制系统（NMCS）具有系统连线少、可靠性高、易于扩展以及便于实现信息资源共享等优点,但是网络的介入也带来了诸如网络诱导时延、数据包的多包传输及丢失、网络通信约束、网络调度等新的问题。这些问题的解决一方面需要有效的控制方法,更重要的是采取合适的资源调度策略,补偿或改善网络对系统性能带来的不利影响。本文从资源调度的角度,研究了网络化运动控制系统的结构、建模方法和时延分析方法、调度方法及典型系统设计等问题。将NMCS建模为两种典型节点触发模式组合的离散时间数学模型。在研究处理器任务调度的基础上,对两种经典实时调度算法RM和EDF用于网络化运动控制系统的可行性、性能及调度优化问题进行了仿真研究；从系统性能评价指标入手,研究了综合考虑网络性能和控制性能的基于带宽分配的网络化运动控制系统调度方法,提出了两种基于反馈控制原理的动态带宽分配算法；将处理器任务响应时间分析方法引入CAN网络可调度性分析中,基于Matalb/Simulink的Stateflow工具箱对CAN网络性能进行了仿真研究；提出了一种基于主／从模式的CAN网络化运动控制系统实现结构,并进一步构建了典型的CAN网络化运动控制系统实验平台,从器件选择、PCB板设计、软件移植等方面总结了主节点的软硬件设计过程,并针对实时调度算法RM和EDF、两种动态带宽分配算法,在该实验平台上进行了性能测试和分析。具体内容如下：1.在分析网络化运动控制系统特点和有待解决的关键问题的基础上,从目前一般网络化控制系统的研究方法入手,讨论了网络化运动控制系统的结构、建模方法、时延分析方法等问题。基于对网络化运动控制系统结构的研究,推导出传感器（时间驱动）+控制器（时间驱动）+触发器（事件驱动）（S（T）+C（T）+A（E））和传感器（时间驱动）+控制器（事件驱动）+触发器（事件驱动）（S（T）+C（E）+A（E））两种典型节点触发模式组合的NMCS离散时间模型。对NMCS中时延产生的原因、种类及对系统性能的影响等问题进行了深入研究。在总结目前时延问题研究方法的基础上,针对零时延、常数时延（τ＝τca+τsc=常数,又分为τca>>τsc和τsc>>τca两种情况）和可变时延三种典型情况的网络时延对系统性能的影响及不同负载条件下随机时延的分布进行了仿真研究,并得出结论：减少前向通道时延τca在总时延中所占比重,可以改善系统性能；随机时延比固定时延对NMCS性能影响大。2.在对单处理器任务调度理论进行仿真研究的基础上,对于将单处理器任务调度算法扩展用于网络调度的可行性进行了研究,并通过搭建仿真模型,研究了RM和EDF两种经典的单处理器任务调度算法用于NMCS网络调度的性能,同时对调度优化问题进行了仿真研究。由仿真结果可以看出,RM和EDF算法由于缺乏对网络状态的有效监控,难以适应系统性能的动态变化,指出反馈调度方法用于NMCS网络调度的必要性。3.网络化运动控制系统是控制和通信的综合体,各控制环的性能受限于控制网络的带宽。从评价网络QoS和控制QoC的性能指标入手,研究了综合考虑QoS和QoC的基于带宽分配的网络化运动控制系统调度方法。设计了两种基于反馈控制原理的动态带宽分配算法,并进行了相应的仿真验证。带宽分配算法一根据网络状态和系统需求,按需分配网络带宽,具有实时调节的灵活性,但由于对采样周期的调节过于频繁,使系统存在不稳定因素,针对该问题,在带宽分配算法二中采用预设三种典型采样周期的方法,避免了采样周期频繁切换引起的系统不稳定和系统资源过度消耗的问题。4.对典型的控制网络CAN进行了实时性研究,在总结CAN总线特点的基础上,指出了CAN在实时性方面存在的问题和实时性改进方面的研究进展。利用单处理器任务响应时间分析方法对CAN网络可调度性进行了分析,对CAN网络数据传输的实时性以及与网络带宽利用率之间的关系进行了仿真研究,分别得出网络负载和传输速率变化条件下的网络时延和吞吐量的变化趋势曲线。5.提出一种基于主／从模式的CAN总线网络化运动控制系统实现结构,该结构可以有效减轻从节点计算的复杂性并减少通讯冲突,便于调度算法及复杂控制算法的实施。并针对该结构设计了基于ARM+U-boot+Linux的CAN总线网络化运动控制系统实验平台,对平台的硬件和软件设计过程进行了总结。并针对实时调度算法RM和EDF、动态带宽分配算法1和2,在该实验平台上进行了实际性能测试,进一步说明了调度算法的有效性。本文针对网络化运动控制系统中的系统建模、网络调度、总线实时性分析和系统软／硬件设计等方面问题,从资源调度的角度研究了网络化运动控制系统的关键实现技术,对于运动控制系统网络化实现及性能提高具有重要的现实意义和参考价值。
丁博[8]（2010）在《软件自适应若干关键技术研究》文中研究说明软件领域正在发生着一场深刻的变革,普适计算软件、超大规模软件系统、网构软件等新一代软件范型不断涌现。与传统计算机应用相比,它们表现出了环境开放、行为主动、成员异构等特点,使得软件自适应的重要性日益凸显――软件需要在运行时感知环境变化和自身状态,据此对其行为进行主动调整,以保证能够在动态开放环境下持续、高质量地提供服务。自适应是对软件能力的一种理想期望,研究者已经从不同背景和角度对其展开了研究。然而,要构造环境开放、行为主动、成员异构的分布计算软件,现有工作仍面临巨大挑战,突出表现在:（1）开放环境下自适应软件的构造方法。开放环境下,环境的变化可能超出开发阶段的预期,这就要求软件基础设施必须与具体场景解耦,且软件的自适应能力能够按需进行灵活在线调整。（2）软件群体自适应的实现机制。新一代软件系统可能涉及到大量个体意图、管理策略等异构的结点,我们不能简单地将传统软件自适应实现手段放大到群体层面,诸如群体如何动态地形成和维护、群体内部如何协同等一系列问题有待解决。本文从软件工程层面入手,针对上述挑战展开初步探索。本文首先提出融合个体和群体适应性的软件自适应概念模型,进而在此模型指导下,对自适应软件个体构造方法、集中决策的群体自适应机制、非集中决策的群体自适应机制等关键技术展开研究。本文工作的主要创新点包括:（1）提出了融合个体和群体适应性的软件自适应概念模型概念模型在指导思想层面上指明如何实现软件自适应。本文提出了名为Auxo的软件自适应概念模型,其特点是融合了个体和群体两个层次的适应性,并强调第三方在运行时对软件自适应过程的显式指导,以应对开放环境带来的挑战。（2）提出了面向开放环境的自适应软件个体构造方法借鉴自动控制领域的已有成果,本文提出了用于实现软件自适应的个体复合控制过程。该过程具有综合前馈和反馈控制、模型维护、策略分离、支持第三方在线重配置等特点。以此为基础,给出了由Auxo构件模型、Auxo单元框架、软件自适应能力在线调整方法及配套AuxoDL语言所组成的自适应软件个体构造方法。基于该方法构造的自适应软件可以实现环境和体系结构驱动的自适应行为,并且在环境超出开发阶段预期时,其自适应能力可以被第三方细粒度在线调整。（3）提出了群体动态聚合和跨个体自适应动作实现机制以集中决策的群体自适应为背景,本文提出了任务规约驱动的群体动态聚合方法及相关算法,可依据任务规约在当前计算空间中自适应地形成和维护软件群体;提出了基于代理方式实现跨个体自适应动作的方法,可以实现基于单点决策的群体自适应。（4）提出了基于分布式约束优化的群体自适应机制和算法通过若干具体实例,本文首先将非集中决策群体自适应建模为分布式约束优化问题,并指出这一建模方法可以获得兼顾个体自主决策和群体效果、隐私保持等收益。在此基础上,以具备低约束密度特点的问题为对象,提出了名为HEDA的分布式约束优化算法。该算法对个体的行为准则和交互协议进行设计,群体自适应表现为一种涌现效果。算法在求解低约束密度问题时具有明显性能优势,在保持多项式级别空间复杂度前提下,所需消息数目远少于同类已有算法。上述工作最终物化为Auxo软件体系结构风格和Auxo软件框架:前者指明如何构造（及维护）具备个体和群体适应性的软件,后者为此类软件提供必要的基础设施。本文成果已在所给大量实验和以智能汽车、智能博物馆等为背景的第三方自适应应用中得到验证。
王天堃[9]（2009）在《网络控制系统的研究及其应用》文中认为网络控制系统（Networked Control Systems,简称NCS）是近十几年随着控制技术、网络技术和计算机应用技术的飞速发展而出现的一种新的控制系统理论,现已成为自动化领域的一个前沿课题。本文在近年国内、外关于网络控制系统理论研究成果的基础上,研究了网络控制系统的控制算法、调度策略、仿真工具与工程应用方面的部分问题,主要工作如下:1.详细分析了影响网络控制系统建模的主要因素,如网络传输、节点驱动和时钟同步等。根据网络节点的不同驱动组合方式给出了网络控制系统中被控对象的离散模型;提出了一种优化建模方法,考虑了系统输出的变化趋势,提高了模型精度。2.研究了广义预测控制在网络控制系统中的应用,建立了网络控制系统分布式模型,采用BP神经网络误差预测值补偿控制器预测输出与被控对象实际输出之间的误差,修正了控制器输出的控制增量值,提高了控制精度;利用隐式广义预测控制算法直接辨识最优控制器参数,减少了在线计算工作量,提高了效率。3.在特定条件下,建立了具有迟延特性的状态空间预测模型,研究了预测函数控制算法在网络控制系统中的应用,算法对克服随机长时间迟延的影响效果更好。将具有不确定性传输迟延和数据丢包的网络控制系统视为灰色系统,采用GM（1,2）灰色预测模型,改进了控制算法,使计算参数减少到两个,简化了计算步骤。4.设计了一种基于综合调度指标的混合调度方法,给出了基于RM静态调度和MEF-TOD动态调度的混合调度策略,同时发挥了两种调度算法的优越性;设计了一种基于BP神经网络和模糊反馈的两级调度策略,一级调度通过系统的结构设计减小了网络负荷;二级调度设计了模糊反馈信息调度器,根据不同的参数分配各个节点的发送信息优先级。两级调度策略在减小网络流量的基础上优化了信息优先级配置,提高了系统的控制品质。5.研究了TrueTime工具箱的特性及其使用方法;设计了基于以太网的网络控制系统仿真平台,给出了仿真平台的设计结构、工作原理、程序流程和时钟同步、迟延测试等关键技术的实现方法,对基于以太网的网络控制系统理论研究与分析有一定帮助。6.介绍了笔者参与研发的一套用于大型火力发电厂生产过程控制的现场总线控制系统的基本功能和整体结构,着重描述系统研发中的两项关键技术。首先介绍了事件-时间驱动方式工程实现的技术细节;然后介绍了采用混合任务集动态调度算法设计的高效率OPC服务器软件。该项技术实现了实时数据的双向交换,使不同网络控制系统之间的连接更加方便快捷,且开放性强,具有广泛的实际工程意义。
王忠华[10]（2008）在《J2EE应用服务器资源优化机制的研究与实现》文中研究说明J2EE应用服务器为面向WEB的电子商务应用提供了基础支撑平台。电子商务应用的性能与J2EE应用服务器管理的资源有直接的联系。然而由于J2EE应用服务器自身缺乏资源优化能力,必须通过人工进行资源配置来获得好的性能。人工调整资源配置是非常耗时而且要求系统管理者具有高超的技能。电子商务应用系统在运行时会受到许多不确定性因素的影响,同时在不同的负载模式下具有不同的性能特性,由于电子商务站点的工作负载是动态波动的,即使某个时点系统资源已合理分配,但可能在其他时间点,资源的分配有可能不合理,会引起系统性能恶化。论文为了解决前述问题,提出了J2EE应用服务器的资源自适应优化解决方案。该方案是基于反馈与经验结合的理论,通过调整J2EE应用服务器的资源参数,能较好地改善电子商务应用的性能。资源优化机制利用监控数据检测性能异常和运行环境的变化,自适应选择适合目前运行环境的最优的资源配置。论文提出了J2EE应用服务器的资源参数调整的算法。借助经验历史数据,系统资源调优机制能更快地发现恰当的参数配置。论文对JBoss应用服务器展开了深入的分析,并实现了基于JBoss应用服务器的资源优化模型（JROS）。实验结果证明了基于JBoss应用服务器资源优化模型（JROS）能成功地管理JBoss服务器及其应用系统,确保系统性能而无需人工干涉。
二、反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用（论文提纲范文）
（1）基于DDS的伺服弹性试验系统多节点通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及现状 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.1.2.1 分布式系统通信研究现状 |
| 1.1.2.2 数据分发服务研究现状 |
| 1.1.2.3 分布式节点时钟同步研究现状 |
| 1.2 研究内容及意义 |
| 1.3 论文的主要工作与创新 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 伺服弹性试验原理及仿真系统结构分析 |
| 2.1 伺服弹性试验原理 |
| 2.2 伺服弹性试验系统结构 |
| 2.3 节点网络通信结构模型 |
| 2.4 系统节点分析及多节点通信需求分析 |
| 2.4.1 分布式与集中式结构 |
| 2.4.1.1 集中式试验系统 |
| 2.4.1.2 分布式试验系统 |
| 2.4.2 试验节点分析 |
| 2.4.3 节点通信难点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 试验系统网络通信中间件研究 |
| 3.1 数据分发服务理论研究 |
| 3.1.1 DDS介绍 |
| 3.1.2 传输层机制分析 |
| 3.1.3 可靠性分析 |
| 3.2 试验系统的多源数据选择解决方案 |
| 3.2.1 Ownership策略 |
| 3.2.2 Exclusive Owner选择算法 |
| 3.3 构型过渡方案研究 |
| 3.3.1 Topic分区匹配 |
| 3.3.2 构型平稳过渡实现 |
| 3.4 节点通信时序设计 |
| 3.5 虚拟网络总线设计 |
| 3.5.1 虚拟总线结构设计 |
| 3.5.2 总线功能模块 |
| 3.5.2.1 数据发送执行流程 |
| 3.5.2.2 数据接收执行流程 |
| 3.5.3 消息序列分析 |
| 3.6 DDS的缺陷分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 分布式仿真试验系统时钟同步研究 |
| 4.1 同步通信模式 |
| 4.1.1 Request-Reply模式 |
| 4.1.2 Multicast模式 |
| 4.2 试验系统时钟同步需求 |
| 4.3 虚拟逻辑时钟设计 |
| 4.3.1 推进计时虚拟时钟模型 |
| 4.3.2 时钟转换与精度分析 |
| 4.4 PTP时钟同步协议 |
| 4.5 基于PTP基本模型的同步设计 |
| 4.5.1 时钟唤醒与零点对时 |
| 4.5.2 周期性校时与频率补偿 |
| 4.5.2.1 频率校准途径分析 |
| 4.5.2.2 相位补偿与频率补偿 |
| 4.6 算法分析与仿真验证 |
| 4.6.1 算法分析 |
| 4.6.2 仿真与验证 |
| 4.6.2.1 同步模型对比仿真 |
| 4.6.2.2 时钟稳定性测试 |
| 4.6.2.3 同步精度测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统通信测试与验证 |
| 5.1 节点状态测试 |
| 5.1.1 系统节点逻辑结构 |
| 5.1.2 Topic分区匹配状态测试 |
| 5.1.3 节点稳定性测试 |
| 5.2 通信时序测试 |
| 5.2.1 节点通信有效性测试 |
| 5.2.2 数据时序及状态切换验证 |
| 5.3 丢包校验测试 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 丢包率和校验测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（2）软件自适应:基于控制理论的方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 软件自适应及控制理论概述 |
| 2.1 软件自适应概念 |
| 2.1.1 软件自适应的基本概念 |
| 2.1.2 软件自适应的相近概念 |
| 2.2 控制理论基础 |
| 2.2.1 控制与控制系统 |
| 2.2.2 典型控制律 |
| 3 基于控制理论的软件自适应基本思想与代表性工作 |
| 3.1 基本思想 |
| 3.2 代表性研究工作 |
| 4 综述方法与过程 |
| 4.1 综述问题定义 |
| 4.2 文献筛选 |
| 4.2.1 文献收集策略 |
| 4.2.2 保留淘汰标准 |
| 5 分类框架 |
| 5.1 基于控制工程视角的分类标准 |
| 5.2 基于软件工程视角的分类标准 |
| 6 基于控制理论的软件自适应研究现状分析 |
| 6.1 控制结构分析 |
| 6.2 概念框架分析 |
| 6.2.1 软件自适应的结构形式 |
| 6.2.2 软件自适应的调控模式 |
| (1)单一调控模式 |
| (2)综合调控模式 |
| 6.2.3 软件自适应的输入输出分析 |
| 6.3 理论基础分析 |
| 6.3.1 数学工具分析 |
| 6.3.2 建模方法分析 |
| 6.4 开发方法分析 |
| 6.4.1 需求方面的研究现状分析 |
| 6.4.2 设计与实现方面的研究现状分析 |
| 6.4.3 支撑工具方面的研究现状分析 |
| 6.5 评价验证方法分析 |
| 7 研究存在的不足与未来趋势展望 |
| 7.1 现有研究存在的不足 |
| (1)难以建立具有非线性特征的软件系统精确模型 |
| (2)过于强调控制策略的设计 |
| (3)缺少对软件自适应不确定性的处理和考虑 |
| (4)缺少有效的软件方法学研究和提炼 |
| 7.2 研究展望 |
| (1)基于控制理论的软件自适应的软件模型与软件方法. |
| (2)软件自适应动态过程分析与评价 |
| (3)应对软件自适应不确定性与模糊性 |
| (4)多环协作软件自适应 |
| (5)人机协同软件自适应 |
| (6)基于控制理论的软件自适应支撑工具 |
| 8 结论 |
| Background |
（3）基于QoS的自适应控制中间件研究与应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 控制理论在计算机领域的应用 |
| 1.2.2 系统辨识与控制器参数整定 |
| 1.2.3 服务分级 |
| 1.2.4 Web服务组合执行引擎 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文的工作 |
| 1.5 论文的结构 |
| 2 自适应控制中间件架构 |
| 2.1 基于自适应控制中间件的开发过程 |
| 2.2 自适应控制中间件整体框架 |
| 2.3 QoS映射 |
| 2.3.1 绝对收敛保证 |
| 2.3.2 相对收敛保证 |
| 2.4 资源管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统辨识与控制器参数整定 |
| 3.1 系统辨识 |
| 3.1.1 时不变与时变系统辨识 |
| 3.1.2 时变系统的数据处理 |
| 3.1.3 最小二乘自适应遗忘因子辨识算法 |
| 3.2 定常与时变控制器参数整定 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 自适应控制中间件在服务组合执行引擎中的应用 |
| 4.1 Web服务组合执行引擎WebJetFlow |
| 4.2 WebJetFlow上的服务响应时间保证 |
| 4.3 基于自适应控制中间件的WebJetFlow |
| 4.3.1 设计目标 |
| 4.3.2 基于自适应控制中间件的引擎架构 |
| 4.3.3 自适应控制结构 |
| 4.4 流程执行器辨识 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 WebJetFlow的自适应控制实验与分析 |
| 5.1 系统辨识比较实验 |
| 5.2 WebJetFlow性能评估 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用（论文提纲范文）
| 1 基本原理 |
| 1.1 反馈控制环路中的主要部件 |
| 1.2 关键变量和应用中面临的主要问题 |
| 2 反馈控制理论在控制QoS中间件设计上的实现 |
（5）数字家庭网络服务质量控制技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Contents |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字家庭网络的发展现状 |
| 1.2.2 数字家庭网络QoS研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 |
| 1.3.1 亟待解决的关键应用基础问题 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 数字家庭网络技术概论 |
| 2.1 数字家庭网络关键技术和标准 |
| 2.1.1 相关标准 |
| 2.1.2 组网技术 |
| 2.1.3 安全技术 |
| 2.1.4 内容发现和共享技术 |
| 2.1.5 服务质量技术 |
| 2.2 数字家庭网络业务功能分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数字家庭网络QoS保障技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于网络的QoS技术 |
| 3.2.1 综合服务(IntServ)和区分服务(DiffServ) |
| 3.2.2 综合服务和区分服务的比较分析 |
| 3.3 基于终端的QoS技术 |
| 3.3.1 抖动控制 |
| 3.3.2 拥塞控制 |
| 3.3.3 差错控制 |
| 3.4 Linux内核对QoS的支持 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 家庭综合网关平台的设计及其QoS研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网关的总体设计 |
| 4.3 网关硬件平台的设计 |
| 4.4 网关软件平台的设计 |
| 4.5 网关中QoS的研究 |
| 4.5.1 网关中QoS问题分析 |
| 4.5.2 网关中QoS控制的研究 |
| 4.6 网关中QoS模块的设计 |
| 4.6.1 QoS模块系统架构 |
| 4.6.2 QoS模块的设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 数字家庭网络QoS体系架构的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 QoS需求分析与设计原则 |
| 5.2.1 QoS需求分析 |
| 5.2.2 设计原则 |
| 5.3 QoS体系的总体架构 |
| 5.3.1 ITU-T参考模型 |
| 5.3.2 QoS总体结构 |
| 5.4 QoS体系下的控制平台 |
| 5.4.1 传统数字家庭网络QoS机制 |
| 5.4.2 QoS体系下控制平台实现原理 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（7）网络化运动控制系统资源调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 网络化成为控制系统发展的方向 |
| 1.1.1 网络化控制系统中的基本问题 |
| 1.1.2 网络化运动控制系统是特殊的网络化控制系统 |
| 1.1.3 综合考虑网络和控制是NMCS设计的发展趋势 |
| 1.2 网络化控制系统的国内外研究现状 |
| 1.2.1 调度与控制协同设计的研究进展 |
| 1.2.2 第一阶段:调度与控制的单独设计 |
| 1.2.3 第二阶段:调度与控制的协同设计 |
| 1.3 网络化运动控制系统概述 |
| 1.3.1 运动控制系统的基本概念及发展简述 |
| 1.3.2 网络化运动控制系统的发展 |
| 1.4 课题的研究背景及意义 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第二章 网络化运动控制系统的建模与时延问题研究 |
| 2.1 网络化运动控制系统的结构 |
| 2.1.1 网络化运动控制系统的组成 |
| 2.1.2 采样周期与网络负荷及控制性能的关系 |
| 2.2 NMCS的离散时间模型 |
| 2.2.1 S(T)+C(T)+A(E)模式下的NMCS数学模型 |
| 2.2.2 S(T)+C(E)+A(E)模式下的NMCS数学模型 |
| 2.3 NMCS的网络时延分析及研究方法 |
| 2.3.1 网络时延组成分析 |
| 2.3.2 网络时延问题的研究方法 |
| 2.4 NMCS的时延问题仿真研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于实时调度理论的NMCS研究 |
| 3.1 实时调度理论研究 |
| 3.1.1 经典实时调度算法研究 |
| 3.1.2 基于反馈控制的实时调度 |
| 3.2 实时调度理论用于网络调度的可行性 |
| 3.3 基于实时调度理论的NMCS仿真研究 |
| 3.3.1 RM调度算法的NMCS仿真 |
| 3.3.2 EDF调度算法的NMCS仿真 |
| 3.3.3 基于调度优化的NMCS仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于带宽分配的NMCS调度方法研究 |
| 4.1 理论基础 |
| 4.1.1 QOC和QoS性能指标 |
| 4.1.2 最大允许时延界D_i的确定 |
| 4.2 动态带宽分配策略 |
| 4.2.1 NMCS中针对采样周期的优化 |
| 4.2.2 NMCS中采样周期优化目标函数的选取 |
| 4.2.3 NMCS中优化问题的约束条件 |
| 4.3 两种基于反馈控制原理的动态带宽分配算法 |
| 4.3.1 动态带宽分配算法一 |
| 4.3.2 动态带宽分配算法二 |
| 4.4 算法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于CAN的NMCS实验平台设计 |
| 5.1 CAN作为运动控制网络的特点及实时性研究 |
| 5.1.1 CAN总线特点概述 |
| 5.1.2 CAN总线实时性研究 |
| 5.1.3 基于任务响应时间的CAN实时性分析方法 |
| 5.1.4 仿真研究 |
| 5.2 主节点硬件选型及设计 |
| 5.2.1 器件选择 |
| 5.2.2 电路设计 |
| 5.3 主节点软件设计 |
| 5.3.1 U-Boot的移植 |
| 5.3.2 Linux操作系统移植的实现 |
| 5.4 平台测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 基于Stateflow的CAN仿真结构图 |
| 附录2 带宽分配算法仿真结构图 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 |
（8）软件自适应若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 软件自适应的基本概念 |
| 1.2 本文工作背景 |
| 1.2.1 软件运行环境的变迁 |
| 1.2.2 软件应用模式的变更 |
| 1.2.3 软件内部结构的变化 |
| 1.3 本文工作的系统科学基础 |
| 1.3.1 控制理论 |
| 1.3.2 复杂适应系统理论 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 现有工作分析 |
| 1.4.2 本文研究内容 |
| 1.4.3 主要贡献和工作评估方式 |
| 1.5 本文组织方式 |
| 第二章 软件自适应相关研究 |
| 2.1 软件自适应特征分类 |
| 2.1.1 感知环节的特征分类 |
| 2.1.2 决策环节的特征分类 |
| 2.1.3 执行环节的特征分类 |
| 2.2 软件自适应使能技术 |
| 2.2.1 基础使能技术 |
| 2.2.2 感知使能技术 |
| 2.2.3 决策使能技术 |
| 2.2.4 执行使能技术 |
| 2.3 相关软件工程项目 |
| 2.3.1 以软件体系结构为中心 |
| 2.3.2 以构件模型设计为中心 |
| 2.3.3 以中间件/软件框架设计为中心 |
| 2.4 群体自适应的初步探索 |
| 2.5 相关研究的总结分析 |
| 2.5.1 相关项目总结 |
| 2.5.2 现有工作所面临的挑战 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 Auxo 软件自适应概念模型 |
| 3.1 现有软件自适应概念模型 |
| 3.2 Auxo 概念模型的组成 |
| 3.2.1 Auxo 个体自适应过程 |
| 3.2.2 Auxo 群体自适应过程 |
| 3.2.3 软件自适应能力的在线调整 |
| 3.3 Auxo 概念模型应用示例 |
| 3.4 Auxo 概念模型参考实现概述 |
| 3.4.1 Auxo 参考实现基本架构 |
| 3.4.2 Auxo 参考实现的物化 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 构建自适应的软件个体 |
| 4.1 基于控制理论的软件自适应 |
| 4.1.1 前馈控制与反馈控制 |
| 4.1.2 软件个体复合控制过程 |
| 4.1.3 基于复合控制过程构造自适应软件 |
| 4.2 Auxo 构件模型 |
| 4.2.1 Auxo 构件语义 |
| 4.2.2 Auxo 构件语法 |
| 4.2.3 Auxo 构件组装 |
| 4.2.4 Auxo 单元组装实例 |
| 4.3 Auxo 单元框架 |
| 4.3.1 构件和连接子运行支撑设施 |
| 4.3.2 元层模型的组织、维护和访问 |
| 4.3.3 软件自适应的实现 |
| 4.3.4 软件体系结构在线修改的实现 |
| 4.4 软件自适应能力在线调整方法 |
| 4.4.1 现有方法及其不足 |
| 4.4.2 基于软件体系结构演化的方法 |
| 4.5 AuxoDL 语言 |
| 4.5.1 AuxoDL 语言概述 |
| 4.5.2 构件定义方法 |
| 4.5.3 初始体系结构配置定义方法 |
| 4.5.4 体系结构修改规约定义方法 |
| 4.6 与相关项目的比较 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 集中决策的群体自适应 |
| 5.1 任务规约驱动的群体聚合 |
| 5.1.1 场景无关的任务规约 |
| 5.1.2 群体聚合高层视图 |
| 5.1.3 聚合协议及个体自主性的体现 |
| 5.1.4 相关工作比较 |
| 5.2 群体聚合规划 |
| 5.2.1 基于效用的环境需求描述 |
| 5.2.2 使用匈牙利方法实现聚合规划 |
| 5.3 跨单元连接子的实例化 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 非集中决策的群体自适应 |
| 6.1 分布式约束优化问题 |
| 6.2 基于分布式约束优化的群体自适应 |
| 6.2.1 非集中式策略冲突检测和消解问题 |
| 6.2.2 其它群体自适应实例 |
| 6.3 HEDA 分布式约束优化算法 |
| 6.3.1 低约束密度问题 |
| 6.3.2 相关工作 |
| 6.3.3 HEDA 算法概述 |
| 6.3.4 HEDA 算法核心机制 |
| 6.3.5 HEDA 算法具体实现 |
| 6.4 HEDA 算法性能评估和比较 |
| 6.4.1 算法复杂性 |
| 6.4.2 实验结果及其分析 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 原型实现和验证 |
| 7.1 自适应中间件UbiStar |
| 7.1.1 UbiStar 中间件架构设计 |
| 7.1.2 Auxo 软件框架的具体实现 |
| 7.2 应用验证与测试 |
| 7.2.1 自适应服务器池 |
| 7.2.2 智能楼宇火灾救难系统 |
| 7.2.3 智能会议室 |
| 7.2.4 其它定量测试 |
| 7.3 第三方应用案例 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 总结及未来工作 |
| 8.1 本文工作及主要创新点 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 8.2.1 Auxo 参考实现近期改进 |
| 8.2.2 超越Auxo 参考实现 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间发表的论文 |
| 作者在学期间取得的其它学术成果 |
| 作者在学期间参与的科研项目 |
| 附录A AuxoDL 语法 |
| 附录B Auxo.AAS 接口定义 |
| 附录C HEDA 算法完整实现代码 |
（9）网络控制系统的研究及其应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 网络控制系统发展概述 |
| 1.2.1 生产过程分类 |
| 1.2.2 控制系统的基本结构 |
| 1.2.3 控制系统发展历史 |
| 1.2.4 网络控制系统的提出 |
| 1.3 网络控制系统的特点 |
| 1.4 网络控制系统的研究方向 |
| 1.4.1 保证QoP指标的控制问题 |
| 1.4.1.1 稳定性分析 |
| 1.4.1.2 控制器设计 |
| 1.4.2 保证QoS指标的调度问题 |
| 1.4.2.1 非协议层调度 |
| 1.4.2.2 协议层调度 |
| 1.4.3 QoP与QoS指标协同设计 |
| 1.5 网络控制系统的研究现状 |
| 1.6 本文的主要研究工作及整体结构 |
| 第二章 网络控制系统的分析与建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络传输问题 |
| 2.2.1 信息分类 |
| 2.2.2 传输迟延 |
| 2.2.3 单包/多包传输 |
| 2.2.4 数据包丢失 |
| 2.2.5 数据包时序错乱 |
| 2.3 网络节点问题 |
| 2.3.1 节点驱动方式 |
| 2.3.1.1 时间驱动方式 |
| 2.3.1.2 事件驱动方式 |
| 2.3.1.3 事件—时间混合驱动方式 |
| 2.3.2 时钟同步 |
| 2.3.3 采样周期 |
| 2.3.4 同步采样与异步采样 |
| 2.3.5 多速率采样 |
| 2.4 网络控制系统数学模型 |
| 2.4.1 具有迟延特性系统模型 |
| 2.4.1.1 驱动组合方式A对象模型 |
| 2.4.1.2 驱动组合方式B对象模型 |
| 2.4.1.3 驱动组合方式C对象模型 |
| 2.4.1.4 驱动组合方式D对象模型 |
| 2.4.2 一种优化建模方法 |
| 2.4.2.1 滞后一拍的一阶保持器建模方法 |
| 2.4.2.2 仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 网络控制系统的智能控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 广义预测控制在NCS中的应用 |
| 3.2.1 算法设计 |
| 3.2.2 分布式模型 |
| 3.2.3 执行器节点控制队列 |
| 3.2.4 BP神经网络预测误差补偿 |
| 3.2.5 控制器节点输出队列 |
| 3.2.6 算法优化:隐式广义预测控制 |
| 3.2.7 实验设计 |
| 3.3 预测函数控制在NCS中的应用 |
| 3.3.1 具有迟延特性的对象模型 |
| 3.3.2 预测函数算法的设计 |
| 3.3.2.1 预测函数算法基本原理 |
| 3.3.2.2 具有迟延特性的预测模型 |
| 3.3.2.3 确定性控制作用 |
| 3.3.2.4 控制律计算 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 灰色预测控制在NCS中的应用 |
| 3.4.1 灰色广义预测控制 |
| 3.4.1.1 算法设计 |
| 3.4.1.2 仿真实验 |
| 3.4.2 灰色预测函数控制 |
| 3.4.2.1 灰色预测模型 |
| 3.4.2.2 算法设计 |
| 3.4.2.3 CAN总线仿真实验 |
| 3.5 基于隐式Markov模型的NCS随机输出反馈控制 |
| 3.5.1 隐式Markov建模 |
| 3.5.2 最优状态估计 |
| 3.5.3 最优输出反馈控制 |
| 3.5.4 仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 网络控制系统的信息调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于综合调度指标(SSI)的混合调度策略 |
| 4.2.1 调度算法分析 |
| 4.2.1.1 RM(Rate Monotonic)调度算法 |
| 4.2.1.2 动态调度算法 |
| 4.2.2 网络QoS调度器 |
| 4.2.2.1 参数定义 |
| 4.2.2.2 QoS调度器结构 |
| 4.2.3 热工过程中的混合调度策略 |
| 4.2.4 仿真实验 |
| 4.3 基于BP神经网络和模糊反馈的两级调度策略 |
| 4.3.1 一级调度:减小网络负荷的系统结构设计 |
| 4.3.2 二级调度:模糊反馈信息调度器设计 |
| 4.3.2.1 模糊反馈信息调度器基本原理 |
| 4.3.2.2 模糊反馈调度算法 |
| 4.3.2.3 BP神经网络预测补偿 |
| 4.3.3 仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真平台的开发与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 TrueTime工具箱 |
| 5.2.1 工具箱简介 |
| 5.2.1.1 Kernel模块 |
| 5.2.1.2 Network模块 |
| 5.2.2 仿真实验 |
| 5.3 CAE_NCS以太网仿真平台 |
| 5.3.1 设计方案 |
| 5.3.1.1 平台结构 |
| 5.3.1.2 工作原理 |
| 5.3.1.3 时钟同步 |
| 5.3.2 仿真实验 |
| 5.3.2.1 迟延测试 |
| 5.3.2.2 控制实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 网络控制系统的工程应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 FCS165系统简介 |
| 6.1.1 系统结构 |
| 6.1.2 软件结构 |
| 6.1.3 硬件结构 |
| 6.3 驱动方式的工程实现 |
| 6.3.1 原理设计 |
| 6.3.2 CAN通讯设计 |
| 6.4 实时数据交换技术 |
| 6.4.1 OPC标准 |
| 6.4.2 OPC服务器的实现 |
| 6.4.3 混合任务集调度算法的设计与实现 |
| 6.4.4 工程应用实例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
（10）J2EE应用服务器资源优化机制的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 背景和动机 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.3 主要研究 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 背景与相关研究 |
| 2.1 J2EE应用服务器的概述 |
| 2.2 影响J2EE应用服务器性能的关键因素 |
| 2.2.1 Java虚拟机堆设置 |
| 2.2.2 处理线程池大小 |
| 2.2.3 EJB资源池大小和超时 |
| 2.2.4 数据库连接配置 |
| 2.3 J2EE应用服务器性能评测标准 |
| 2.4 应用服务器资源优化的有关方法 |
| 2.4.1 基于策略方法 |
| 2.4.2 基于经验方法 |
| 2.4.3 基于模型方法 |
| 2.4.4 基于反馈控制方法 |
| 2.4.5 调优方法对比 |
| 2.5 优化算法 |
| 2.5.1 爬山法 |
| 2.5.2 模拟退火法 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 基于反馈与经验的资源优化模型 |
| 3.1 模型的提出 |
| 3.2 系统监控 |
| 3.3 历史数据库的构建 |
| 3.3.1 工作负载特征的分析 |
| 3.3.2 历史数据信息的生成 |
| 3.4 决策管理器的工作原理 |
| 3.4.1 异常检测功能的分析 |
| 3.4.2 评估及决策 |
| 3.4.3 决策管理器的类型 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于JBoss的资源优化系统 |
| 4.1 JBoss的总体架构分析 |
| 4.1.1 JMX技术 |
| 4.1.2 JBoss中EJB容器 |
| 4.2 JBoss应用服务器资源优化原型 |
| 4.3 监控和数据分析模块的实现 |
| 4.4 决策管理模块的实现 |
| 4.4.1 异常检测子模块的实现 |
| 4.4.2 评估及决策子模块的实现 |
| 4.5 主要类的实现说明 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 实验研究:测试与结果 |
| 5.1 TPC-W基准测试 |
| 5.2 测试环境及测试工具 |
| 5.3 工作负载对性能的影响分析 |
| 5.4 基于JBoss资源优化原型的功能测试 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用（论文参考文献）
- [1]基于DDS的伺服弹性试验系统多节点通信技术研究[D]. 罗鹏. 电子科技大学, 2019(01)
- [2]软件自适应:基于控制理论的方法[J]. 杨启亮,马晓星,邢建春,胡昊,王平,韩德帅. 计算机学报, 2016(11)
- [3]基于QoS的自适应控制中间件研究与应用[D]. 陈伟安. 湖南师范大学, 2008(11)
- [4]反馈控制原理在控制QoS中间件设计上的应用[J]. 洪艳,陈继,周健. 华中科技大学学报(自然科学版), 2003(S1)
- [5]数字家庭网络服务质量控制技术的研究[D]. 孙晓璐. 广东工业大学, 2011(11)
- [6]基于Web的实时监控系统QoS管理[J]. 马力,张学辉,刘新刚. 科学技术与工程, 2010(36)
- [7]网络化运动控制系统资源调度研究[D]. 赵维佺. 华南理工大学, 2010(12)
- [8]软件自适应若干关键技术研究[D]. 丁博. 国防科学技术大学, 2010(04)
- [9]网络控制系统的研究及其应用[D]. 王天堃. 华北电力大学（北京）, 2009(10)
- [10]J2EE应用服务器资源优化机制的研究与实现[D]. 王忠华. 国防科学技术大学, 2008(07)