1) real-time component
实时组件
1.
Aiming at modeling, behavior and timing issues in component technology for controllers, the real-time component concept was put forward on the basis of predictable component technology, by which a real-time component model was constructed, and its formal definition on structure, behavior, communication and temporal properties was given.
针对组件技术在控制系统设计中存在的建模问题、行为问题与定时问题 ,在系统的分析现有具有确定性行为组件技术的基础上 ,提出了实组件的概念 ,给出了一种面向控制器的实时组件模型 RTC,并对 RTC的结构、行为、通信、时态特性等方面进行了形式化的描述 。
2) Real-time component assembly
实时构件组装
3) real-time software
实时软件
1.
Consistency Verification of Dynamic Behavioral Models in Real-time Software Based on UML2.0;
基于UML2.0的实时软件动态行为模型一致性验证
2.
Research on Worst-Case Execution Time of Real-Time Software Estimation;
实时软件最坏情况执行时间估计研究
3.
Through analyzing all data of a flight control real-time software with high data coupling and concurrent processing,a new data coupling analysis method for real-time software is proposed.
以软件中数据为核心,通过分析一个具有高度数据耦合、实时并发进程特点的武器装备飞行控制软件实例,提出一种实时软件数据耦合影响分析方法。
4) Real-time courseware
实时课件
5) Real-time component
实时构件
1.
On the basis of the real-time software component based on facet description,XML Schema technique is led in to describe the static attributes and interface behaviors of real-time components comprehensively,so as to facilitate the information exchange and processing of components in Web,and make convenient interoperability among systems.
在基于刻面描述的实时软构件的基础上引入XML Schema技术,全面描述了实时构件的静态属性和接口行为,以方便构件在Web中进行信息交换与处理,方便系统之间的互操作。
6) real-time event
实时事件
1.
The paper describes the principle of real-time event handling of RFID middleware.
阐述了RFID中间件实时事件处理的基本原理,并对其结构和功能进行了分析,设计并开发了一种基于java事件触发机制的RFID中间件的实时事件处理机制。
补充资料：电力系统实时负荷预测
电力系统实时负荷预测
real time load forecast-ing of electric power system
z(‘)一名a，关(‘)+，(‘)式中f，(t)为负荷时间序列自校正功能的特征函数，由近期负荷历史数据求得;氏为模型参数，也由负荷历史数据求得;F(t)为误差项，假定为白噪声. 谱分析方法能较为精确地描述非平稳随机过程.因此这个模型具有较强的适应天气因素变化的能力，具有较好的预侧精度。谱分析方法要由历史数据的负荷变化余t形成Q矩阵，求解Q矩阵的特征值及特征向量才能求解出特征函数关(·)及参数风，计算t比较大。 (2)鲍克斯一詹金斯模型。利用了时间序列方法，又称ARMA模型.预测负荷的形式为 z(t)，Y，(t)+Y(t)式中Y，(t)为正常天气棋式下各小时的负荷分t;Y(t)为附加的残差项.它反映天气模式与正常情况的差别及随机相关效应。在ARMA模型中，残差项可表示为 用山Y(t)一名a.Y(，一i)十艺名勺u.(t一j.)盛一12决·0+习C.W(‘一k) 盛.]式中u.(t)为‘个天气因素的输人，也可为系统中不同地区的天气效应;W(t)为零均值的白嗓声，反映负荷的随机变化，久、bj.、C.及，、n，、m.、H都是模型的参数，是未知常数，都需要由仿真法辨识. 短期负荷预侧及超短期负荷预侧的模型荃本相似，只是在所取历史数据的长短及采样间隔上有所不同。 节点负荷的预测节点的负荷不直接进行预侧。根据各个节点的历史负荷数据统计出两个比例系数:各节点在一天中几个时段的有功负荷与相应时段的系统总有功负荷的比例系数;各节点在一天中几个时段无功负荷与有功负荷的比例系数。由这些比例系数及各个时段系统总有功负荷即可计算出各个节点每个时段的预侧有功负荷及无功负荷。d ronl一x一torlg stl一shl{L{he丫一」ce电力系统实时负荷预测(real time load fore-easting of eleetrie power system)利用电力系统实时信息和历史数据对未来时刻的电力系统负荷进行预测。它是能量管理系统(energyn、anagomontsystem，EMS)中的一项实时功能。一般预测的对象是电力系统总有功负荷及系统中各个节点的有功负荷与无功负荷。 负荷预测的目的与意义对未来的系统负荷情况的预测是制定电力系统运行计划(或称发电计划)的依据。电力系统运行的特点是任何时刻发电机发出的功率必须紧密跟踪系统负荷的需求(包括电力网中的功率损耗及厂用电)，以保持电力系统频率恒定。根据预测负荷来制定发电计划.决定机组间的负荷分配、水火电机组的协调、机组起停及与相邻系统间的功率交换等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条