server.properties配置:
server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表:
参数 |
说明(解释) |
broker.id =0 |
每一个broker在集群中的唯一表示, 要求是正数。当该服务器的IP地址 发生改变时,broker.id没有变化, 则不会影响consumers的消息情况 |
log.dirs=/data/kafka-logs |
kafka数据的存放地址,多个地址的 话用逗号分割,多个目录分布在不同 磁盘上可以提高读写性能 /data/kafka-logs-1, /data/kafka-logs-2 |
port =9092 |
broker server服务端口 |
message.max.bytes =6525000 |
表示消息体的最大大小, 单位是字节 |
num.network.threads =4 |
broker处理消息的最大线程数, 一般情况下不需要去修改 |
num.io.threads =8 |
broker处理磁盘IO的线程数, 数值应该大于你的硬盘数 |
background.threads =4 |
一些后台任务处理的线程数, 例如过期消息文件的删除等, 一般情况下不需要去做修改 |
queued.max.requests =500 |
等待IO线程处理的请求队列最大数, 若是等待IO的请求超过这个数值, 那么会停止接受外部消息, 应该是一种自我保护机制。 |
host.name |
broker的主机地址,若是设置了, 那么会绑定到这个地址上, 若是没有,会绑定到所有的接口上, 并将其中之一发送到ZK,一般不设置 |
socket.send.buffer.bytes=100*1024 |
socket的发送缓冲区, socket的调优参数SO_SNDBUFF |
socket.receive.buffer.bytes =100*1024 |
socket的接受缓冲区, socket的调优参数SO_RCVBUFF |
socket.request.max.bytes =100*1024*1024 |
socket请求的最大数值, 防止serverOOM,message.max.bytes 必然要小于socket.request.max.bytes, 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.segment.bytes =1024*1024*1024 |
topic的分区是以一堆segment文件存储的, 这个控制每个segment的大小, 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.roll.hours =24*7 |
这个参数会在日志segment没有 达到log.segment.bytes设置的大小, 也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖 |
log.cleanup.policy = delete |
日志清理策略选择有:delete和 compact主要针对过期数据的处理, 或是日志文件达到限制的额度, 会被 topic创建时的指定参数覆盖 |
log.retention.minutes=3days |
数据存储的最大时间超过这个时间会 根据log.cleanup.policy设置的 策略处理数据,也就是消费端 能够多久去消费数据 log.retention.bytes和 log.retention.minutes 任意一个达到要求,都会执行删除, 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.retention.bytes=-1 |
topic每个分区的最大文件大小, 一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes。 -1没有大小限log.retention.bytes和 log.retention.minutes任意一个达到要求, 都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.retention.check.interval.ms=5minutes |
文件大小检查的周期时间,是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略 |
log.cleaner.enable=false |
是否开启日志压缩 |
log.cleaner.threads = 2 |
日志压缩运行的线程数 |
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None |
日志压缩时候处理的最大大小 |
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024 |
日志压缩去重时候的缓存空间, 在空间允许的情况下,越大越好 |
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 |
日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改 |
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 |
日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改 |
log.cleaner.backoff.ms =15000 |
检查是否处罚日志清理的间隔 |
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 |
日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理, 同时会存在一些空间上的浪费, 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.cleaner.delete.retention.ms =1day |
对于压缩的日志保留的最长时间, 也是客户端消费消息的最长时间, 同log.retention.minutes 的区别在于一个控制未压缩数据, 一个控制压缩后的数据。 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024 |
对于segment日志的索引文件大小限制, 会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.index.interval.bytes =4096 |
当执行一个fetch操作后, 需要一定的空间来扫描最近的offset大小, 设置越大,代表扫描速度越快, 但是也更好内存, 一般情况下不需要搭理这个参数 |
log.flush.interval.messages=None |
log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数, 因为磁盘IO操作是一个慢操作, 但又是一个”数据可靠性"的必要手段, 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性" 与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大, 将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞), 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多, 这也意味着整体的client请求有一定的延迟. 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失. |
log.flush.scheduler.interval.ms =3000 |
检查是否需要固化到硬盘的时间间隔 |
log.flush.interval.ms = None |
仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机, 是不足的.此参数用于控制"fsync"的时间间隔, 如果消息量始终没有达到阀值, 但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发. |
log.delete.delay.ms =60000 |
文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改 |
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 |
控制上次固化硬盘的时间点, 以便于数据恢复一般不需要去修改 |
auto.create.topics.enable =true |
是否允许自动创建topic,若是false, 就需要通过命令创建topic |
default.replication.factor =1 |
副本的个数 |
num.partitions =1 |
每个topic的分区个数,若是在topic 创建时候没有指定的话会被topic 创建时的指定参数覆盖 |
以下是kafka中Leader,replicas配置参数 |
|
controller.socket.timeout.ms =30000 |
partition leader与replicas 之间通讯时,socket的超时时间 |
controller.message.queue.size=10 |
partition leader与replicas 数据同步时,消息的队列尺寸 |
replica.lag.time.max.ms =10000 |
replicas响应partition leader 的最长等待时间,若是超过这个时间, 就将replicas列入ISR(in-sync replicas), 并认为它是死的,不会再加入管理中 |
replica.lag.max.messages =4000 |
如果follower落后与leader太多, 将会认为此follower[或者说 partition relicas]已经失效 ##通常,在follower与leader通讯时, 因为网络延迟或者链接断开, 总会导致replicas中消息同步滞后 ##如果消息之后太多,leader将认为 此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限, 将会把此replicas迁移 ##到其他follower中. ##在broker数量较少, 或者网络不足的环境中, 建议提高此值. |
replica.socket.timeout.ms=30*1000 |
follower与leader之间的socket超时时间 |
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024 |
leader复制时候的socket缓存大小 |
replica.fetch.max.bytes =1024*1024 |
replicas每次获取数据的最大大小 |
replica.fetch.wait.max.ms =500 |
replicas同leader之间通信的 最大等待时间,失败了会重试 |
replica.fetch.min.bytes =1 |
fetch的最小数据尺寸,如果leader 中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞, 直到满足条件 |
num.replica.fetchers=1 |
leader进行复制的线程数, 增大这个数值会增加follower的IO |
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000 |
每个replica检查是否将 最高水位进行固化的频率 |
controlled.shutdown.enable =false |
是否允许控制器关闭broker , 若是设置为true,会关闭所有 在这个broker上的leader, 并转移到其他broker |
controlled.shutdown.max.retries =3 |
控制器关闭的尝试次数 |
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000 |
每次关闭尝试的时间间隔 |
leader.imbalance.per.broker.percentage =10 |
leader的不平衡比例, 若是超过这个数值, 会对分区进行重新的平衡 |
leader.imbalance.check.interval.seconds =300 |
检查leader是否不平衡的时间间隔 |
offset.metadata.max.bytes |
客户端保留offset信息的最大空间大小 |
kafka中zookeeper参数配置 |
|
zookeeper.connect = localhost:2181 |
zookeeper集群的地址,可以是多个, 多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2, hostname3:port3 |
zookeeper.session.timeout.ms=6000 |
ZooKeeper的最大超时时间, 就是心跳的间隔,若是没有反映, 那么认为已经死了,不易过大 |
zookeeper.connection.timeout.ms =6000 |
ZooKeeper的连接超时时间 |
zookeeper.sync.time.ms =2000 |
ZooKeeper集群中leader和 follower之间的同步实际那 |
0.8.1版server.properties配置
broker.id 默认值:无
每一个broker都有一个唯一的id,这是一个非负整数,这个id就是broker的"名字",这样就允许broker迁移到别的机器而不会影响消费者。你可以选择任意一个数字,只要它是唯一的。
log.dirs 默认值:/tmp/kafka-logs
一个用逗号分隔的目录列表,可以有多个,用来为Kafka存储数据。每当需要为一个新的partition分配一个目录时,会选择当前的存储partition最少的目录来存储。
port 默认值:6667
server用来接受client请求的端口。
zookeeper.connect 默认值:null
指定了ZooKeeper的connect string,以hostname:port的形式,hostname和port就是ZooKeeper集群各个节点的hostname和port。 ZooKeeper集群中的某个节点可能会挂掉,所以可以指定多个节点的connect string。如下所式:
hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
.
ZooKeeper也可以允许你指定一个"chroot"的路径,可以让Kafka集群将需要存储在ZooKeeper的数据存储到指定的路径下这可以让多个Kafka集群或其他应用程序公用同一个ZooKeeper集群。可以使用如下的connect string:
hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3/chroot/path
这样就可以讲这个集群的所有数据存放在/chroot/path路径下。注意在启动集群前,一定要先自己创建这个路径,consumer也得使用相同的connect string。
message.max.bytes 默认值:1000000
server能接收的一条消息的最大的大小。这个属性跟consumer使用的最大fetch大小是一致的,这很重要,否则一个不守规矩的producer会发送一个太大的消息。
num.network.threads 默认值:3
处理网络的线程的数量,server端用来处理网络请求,一般不需要改变它。
num.io.threads 默认值:8
server端处理请求时的I/O线程的数量,不要小于磁盘的数量。
background.threads 默认值:4
用来处理各种不同的后台任务的线程数量,比如删除文件,一般不需要改变它。
queued.max.requests 默认值:500
I/O线程等待队列中的最大的请求数,超过这个数量,network线程就不会再接收一个新的请求。
host.name 默认值:null
broker的hostname,如果设置了它,会仅绑定这个地址。如果没有设置,则会绑定所有的网络接口,并提交一个给ZK。
advertised.host.name 默认值:null
如果设置了这个hostname,会分发给所有的producer,consumer和其他broker来连接自己。
advertised.port 默认值:null
分发这个端口给所有的producer,consumer和其他broker来建立连接。如果此端口跟server绑定的端口不同,则才有必要设置。
socket.send.buffer.bytes 默认值:100 * 1024
server端用来处理socket连接的SO_SNDBUFF缓冲大小。
socket.receive.buffer.bytes 默认值:100 * 1024
server端用来处理socket连接的SO_RCVBUFF缓冲大小。
socket.request.max.bytes 默认值:100 * 1024 * 1024
server能接受的请求的最大的大小,这是为了防止server跑光内存,不能大于Java堆的大小。
num.partitions 默认值:1
如果在创建topic的时候没有指定partition的数量,则使用这个值来设置。
log.segment.bytes 默认值:1024 * 1024 * 1024
一个topic的一个partition对应的所有segment文件称为log。这个设置控制着一个segment文件的最大的大小,如果超过了此大小,就会生成一个新的segment文件。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.roll.hours 默认值:24 * 7
这个设置会强制Kafka去roll一个新的log segment文件,即使当前使用的segment文件的大小还没有超过log.segment.bytes。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.cleanup.policy 默认值:delete
此配置可以设置成delete或compact。如果设置为delete,当log segment文件的大小达到上限,或者roll时间达到上限,文件将会被删除。如果设置成compact,则此文件会被清理,标记成已过时状态,详见 log compaction 。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.retention.minutes 默认值:7 days
在删除log文件之前,保存在磁盘的时间,单位为分钟,这是所有topic的默认值。注意如果同时设置了log.retention.minutes和 log.retention.bytes,如果达到任意一个条件的限制,都会马上删掉。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.retention.bytes 默认值:-1
topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数 * log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个 达到要求,都会执行删除。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.retention.check.interval.ms 默认值:5 minutes
检查任意一个log segment文件是否需要进行retention处理的时间间隔。
log.cleaner.enable 默认值:false
设置为true就开启了log compaction功能。
log.cleaner.threads 默认值:1
使用log compaction功能来清理log的线程的数量。
log.cleaner.io.max.bytes.per.second 默认值:None
在执行log compaction的过程中,限制了cleaner每秒钟I/O的数据量,以免cleaner影响正在执行的请求。
log.cleaner.dedupe.buffer.size 默认值:500 * 1024 * 1024
日志压缩去重时候的缓存空间,在空间允许的情况下,越大越好。
log.cleaner.io.buffer.size 默认值:512 * 1024
日志清理时候用到的I/O块(chunk)大小,一般不需要修改。
log.cleaner.io.buffer.load.factor 默认值:0.9
日志清理中hash表的扩大因子,一般不需要修改。
log.cleaner.backoff.ms 默认值:15000
检查log是否需要clean的时间间隔。
log.cleaner.min.cleanable.ratio 默认值:0.5
控制了log compactor进行clean操作的频率。默认情况下,当log的50%以上已被clean时,就不用继续clean了。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。
log.cleaner.delete.retention.ms 默认值:1 day
对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的最长时间,同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据,一个控制压缩后的数据,参考 the per-topic configuration section。
log.index.size.max.bytes 默认值:10 * 1024 * 1024
每一个log segment文件的offset index文件的最大的size。注意总是预分配一个稀疏(sparse)文件,当roll这个文件时再shrink down。如果index文件被写满,那么就roll一个新的log segment文件,即使还没达到log.segment.byte限制。参考 the per-topic configuration section。
log.index.interval.bytes 默认值:4096
当执行一个fetch操作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大小,设置越大,代表扫描速度越快,但是也更耗内存,一般情况下不需要改变这个参数。
log.flush.interval.messages 默认值:None
在强制fsync一个partition的log文件之前暂存的消息数量。调低这个值会更频繁的sync数据到磁盘,影响性能。通常建议人家使用replication来确保持久性,而不是依靠单机上的fsync,但是这可以带来更多的可靠性。
log.flush.scheduler.interval.ms 默认值:3000
log flusher检查是否需要把log刷到磁盘的时间间隔,单位为ms。
log.flush.interval.ms 默认值:None
2次fsync调用之间最大的时间间隔,单位为ms。即使log.flush.interval.messages没有达到,只要这个时间到了也需要调用fsync。
log.delete.delay.ms 默认值:60000
在log文件被移出索引后,log文件的保留时间。在这段时间内运行的任意正在进行的读操作完成操作,不用去打断它。通常不需要改变。
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms 默认值:60000
记录上次把log刷到磁盘的时间点的频率,用来日后的recovery。通常不需要改变。
auto.create.topics.enable 默认值:true
是否允许自动创建topic。如果设为true,那么produce,consume或者fetch metadata一个不存在的topic时,就会自动创建一个默认replication factor和partition number的topic。
controller.socket.timeout.ms 默认值:30000
partition管理控制器发向replica的命令的socket超时时间。
controller.message.queue.size 默认值:10
partition leader与replicas数据同步时的消息的队列大小。
default.replication.factor 默认值:1
自动创建topic时的默认replication factor的(副本)个数。
replica.lag.time.max.ms 默认值:10000
如果一个follower在有一个时间窗口内没有发送任意fetch请求,leader就会把这个follower从ISR(in-sync replicas)移除,并认为它已挂掉。
replica.lag.max.messages 默认值:4000
如果一个replica落后leader此配置指定的消息条数,leader就会把它移除ISR,并认为它挂掉。
replica.socket.timeout.ms 默认值:300 * 1000
复制数据过程中,replica发送给leader的网络请求的socket超时时间。
replica.socket.receive.buffer.bytes 默认值:64 * 1024
复制数据过程中,replica发送网络请求给leader的socket receiver buffer的大小。
replica.fetch.max.bytes 默认值:1024 * 1024
复制数据过程中,replica发送给leader的fetch请求试图获取数据的最大的字节数。
replica.fetch.wait.max.ms 默认值:500
复制数据过程中,为了fetch数据,replica发送请求给leader的最大的等待时间。
replica.fetch.min.bytes 默认值:1
复制数据过程中,replica收到的每个fetch响应,期望的最小的字节数,如果没有收到足够的字节数,就会等待期望更多的数据,直到达到replica.fetch.wait.max.ms。
num.replica.fetchers 默认值:1
用来从leader复制消息的线程数量,增大这个值可以增加follow的I/O并行度。
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms 默认值:5000
每一个replica存储自己的high watermark到磁盘的频率,用来日后的recovery。
fetch.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000
含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the fetch request purgatory.
producer.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000
含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the producer request purgatory.
zookeeper.session.timeout.ms 默认值:6000
ZooKeeper的session的超时时间,如果在这段时间内没有收到ZK的心跳,则会被认为该Kafka server挂掉了。如果把这个值设置得过低可能被误认为挂掉,如果设置得过高,如果真的挂了,则需要很长时间才能被server得知。
zookeeper.connection.timeout.ms 默认值:6000
client连接到ZK server的超时时间。
zookeeper.sync.time.ms 默认值:2000
一个ZK follower能落后leader多久。
controlled.shutdown.enable 默认值:false
如果为true,在关闭一个broker前,会把当前broker上的所有partition,如果有为leader的话,会把leader权交给其他broker上的相应的partition。这会降低在关闭期间不可用的时间窗口。
controlled.shutdown.max.retries 默认值:3
在执行一个unclean(强行关闭?)的关闭操作前,为了成功完成关闭操作,最大的重试次数。
controlled.shutdown.retry.backoff.ms 默认值:5000
在关闭重试期间的回退(backoff)时间。
auto.leader.rebalance.enable 默认值:false
如果设为true,复制控制器会周期性的自动尝试,为所有的broker的每个partition平衡leadership,为更优先(preferred)的replica分配leadership。
leader.imbalance.per.broker.percentage 默认值:10
每个broker允许的不平衡的leader的百分比。如果每个broker超过了这个百分比,复制控制器会重新平衡leadership。
leader.imbalance.check.interval.seconds 默认值:300
检测leader不平衡的时间间隔。
offset.metadata.max.bytes 默认值:1024
允许client(消费者)保存它们元数据(offset)的最大的数据量。
kafka producer配置
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基于ssm的校园二手交易平台管理系统:前端 jsp、jquery,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成商品浏览、商品详情、在线购买、订单查询等功能于一体的系统。 ## 功能介绍 ### 管理员 - 物品分类管理:分类信息的增删改查,一级分类,二级分类 - 物品管理:用户发布的二手商品信息,后台管理员可以查看,删除商品,上架和下架操作 - 订单管理:用户在线购买商品后,管理员可以查询订单信息,订单删除,订单状态 - 用户管理:用户在前台自行注册的用户账号信息,管理员可以删除、禁用、激活 ### 用户 - 基本功能:登录,注册,退出 - 网站首页:全局搜索,分类导航,商品列表展示 - 商品:商品详情,商品收藏,联系卖家,物品留言,在线购买 - 发布商品:用户可以将自己闲置的二手商品发布到平台上进行售卖 - 我的:用户信息查看与修改,修改头像,密码修改,我收藏的物品,我发布的物品,我的订单 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>JDK 1.8</b>
内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC的两台水泵一用一备自动控制系统的设计与实现。主要内容包括:1. 控制要求拆解,如总启动和总停止、一用一备交替工作、故障切换与报警、故障判断逻辑;2. 代码实现,涉及变量定义、总启动与总停止逻辑、电机交替运行逻辑、故障切换与报警逻辑;3. 上位机组态源程序,使用WinCC flexible进行画面设计和运行测试。通过这些内容,构建了一个能够稳定运行、具备故障自恢复能力的水泵控制系统。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和上位机组态的从业者。 使用场景及目标:适用于需要高可靠性和冗余备份的工业水泵控制系统,旨在提高系统的稳定性和安全性,减少设备损耗,延长使用寿命。目标是在工业环境中实现无人值守的自动化控制。 其他说明:文中提供了详细的编程思路和具体代码片段,帮助读者更好地理解和应用。此外,还提到了实际调试中遇到的问题及其解决方案,为实际工程应用提供宝贵的经验。
内容概要:本文详细介绍了基于Cruise2019和Matlab2018a构建的燃料电池汽车功率跟随仿真模型。该模型通过多个控制模块确保燃料电池输出功率紧密跟随车辆需求,同时保持电池SOC稳定。具体包括:DCDC控制模块采用动态电压补偿策略,避免电压震荡;再生制动模块在高SOC时增加回收力度,减少机械制动磨损;机械制动与再生制动的无缝切换策略;以及针对燃料堆响应延迟的加速补偿措施。此外,文中还分享了多项调试经验和优化技巧,如变步长求解器的选择、虚拟CAN信号采集点的应用等。 适合人群:从事新能源汽车研究的技术人员、高校相关专业师生、对燃料电池汽车感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于燃料电池汽车的动力系统仿真研究,旨在提高仿真精度,优化控制策略,缩短开发周期。 其他说明:文中提供的代码片段和调试经验对于理解和改进燃料电池汽车的功率跟随性能具有重要参考价值。
基于ssm+vue的校园购物网站管理系统:前端 vue、elementui,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成商品浏览、购物车、在线结算、订单查询等功能于一体的系统。 ## 功能介绍 ### 用户 - 基本功能:登录,注册,退出 - 网站首页:主导航栏,轮播图,商品搜索,商品信息推荐,商品资讯 - 商品购买:商品列表展示,按商品名称和品牌模糊搜索商品,商品详情,购物车,积分兑换,在线结算 - 其他功能:商品资讯,留言反馈 - 个人中心:个人信息查询与修改,密码修改,我的订单查询,我的地址维护,我的收藏列表,用户充值 ### 管理员 - 用户管理:用户信息的增删改查,用户可以在用户端自行注册 - 商家管理:商家信息的增删改查 - 商品分类管理:分类信息的增删改查 - 商品信息管理:商品信息的增删改查,商品图片上传 - 订单评价管理:订单评价信息的列表查询,删除 - 留言板管理:用户在用户端发布的留言信息,管理员后台查看与回复 - 系统管理:轮播图信息的增删改查,商品资讯的增删改查 - 订单管理:订单的列表查询,发货操作 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>Node 14.14.0</b> - <b>JDK 1.8</b>
内容概要:本文详细介绍了四旋翼飞行器的仿真与控制技术,涵盖了多个关键技术环节。首先讨论了定高控制,通过PID控制器实现稳定的高度保持。接着介绍了自由落体仿真,展示了如何通过运动学公式进行高度随时间变化的模拟。随后讲解了动力学模型的线性化方法,使复杂的非线性方程变得容易处理。接下来探讨了位置环与姿态环的轨迹跟踪控制,分别针对直线轨迹和圆弧轨迹进行了具体实现。此外,还讨论了多点任务控制与轨迹规划,以及风阻力模型的影响。最后介绍了状态观测器的设计,特别是卡尔曼滤波器的应用,以提高飞行器状态估计的准确性。 适合人群:对四旋翼飞行器仿真与控制感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解四旋翼飞行器控制原理的研究人员,以及从事无人机开发的技术人员。目标是掌握从理论公式推导到代码实现的全过程,提升对四旋翼飞行器控制系统的理解和应用能力。 其他说明:文中提供了大量具体的代码示例,帮助读者更好地理解和实践相关概念。同时,强调了各控制环节之间的相互关联,确保系统整体的稳定性和可靠性。