解耦率的高低代表什么意思

编辑本段简介

数学中解耦是指使含有多个变量的数学方程变成能够用单个变量表示的方程组，即变量不再同时共同直接影响一个方程的结果，从而简化分析计算。通过适当的控制量的选取，坐标变换等手段将一个多变量系统化为多个独立的单变量系统的数学模型，即解除各个变量之间的耦合。最常见的有发电机控制，锅炉调节等系统。软件开发中的耦合偏向于两者或多者的彼此影响，解耦就是要解除这种影响，增强各自的独立存在能力，可以无限降低存在的耦合度，但不能根除，否则就失去了彼此的关联，失去了存在意义。

工程背景

在现代化的工业生产中，不断出现一些较复杂的设备或装置，这些设备或装置的本身所要求的被控制参数往往较多，因此，必须设置多个控制回路对该种设备进行控制。由于控制回路的增加，往往会在它们之间造成相互影响的耦合作用，也即系统中每一个控制回路的输入信号对所有回路的输出都会有影响，而每一个回路的输出又会受到所有输入的作用。要想一个输入只去控制一个输出几乎不可能，这就构成了“耦合”系统。由于耦合关系，往往使系统难于控制、性能很差。

主要分类

三种解耦理论分别是：基于Morgan问题的解耦控制，基于特征结构配置的解耦控制和基于H_∞的解耦控制理论。 在过去的几十年中，有两大系列的解耦方法占据了主导地位。其一是围绕Morgan问题的一系列状态空间方法，这种方法属于全解耦方法。这种基于精确对消的解耦方法，遇到被控对象的任何一点摄动，都会导致解耦性的破坏，这是上述方法的主要缺陷。其二是以Rosenbrock为代表的现代频域法，其设计目标是被控对象的对角优势化而非对角化，从而可以在很大程度上避免全解耦方法的缺陷，这是一种近似解耦方法。

编辑本段相关解法

选择适当的控制规律将一个多变量系统化为多个独立的单变量系统的控制问题。在解耦控制问题中，基本目标是设计一个控制装置，使构成的多变量控制系统的每个输出变量仅由一个输入变量完全控制，且不同的输出由不同的输入控制。在实现解耦以后，一个多输入多输出控制系统就解除了输入、输出变量间的交叉耦合，从而实现自治控制，即互不影响的控制。互不影响的控制方式，已经应用在发动机控制、锅炉调节等工业控制系统中。多变量系统的解耦控制问题，早在30年代末就已提出，但直到1969年才由E.G.吉尔伯特比较深入和系统地加以解决。

完全解耦控制

对于输出和输入变量个数相同的系统,如果引入适当的控制规律,使控制系统的传递函数矩阵为非奇异对角矩阵，就称系统实现了完全解耦。使多变量系统实现完全解耦的控制器，既可采用状态反馈结合输入变换的形式，也可采用输出反馈结合补偿装置的形式。给定n维多输入多输出线性定常系统(A，B，C)（见线性系统理论），将输出矩阵C表示为 C戁为C的第i个行向量,i=1,2,…,m，m为输出向量的维数。再规定一组结构指数di（i=1,2,…,m）:当C戁B=0,C戁AB=0…，C戁AB=0时，取di=n-1；否则，di取为使CiAB≠0的最小正整数N，N=0,1,2,…,n-1。利用结构指数可组成解耦性判别矩阵： 已证明，系统可用状态反馈和输入变换，即通过引入控制规律u=-Kx+Lv，实现完全解耦的充分必要条件是矩阵E为非奇异。这里，u为输入向量，x为状态向量，v为参考输入向量,K为状态反馈矩阵,L为输入变换矩阵。对于满足可解耦性条件的多变量系统，通过将它的系数矩阵A，B，C化成为解耦规范形,便可容易地求得所要求的状态反馈矩阵K和输入变换矩阵L。完全解耦控制方式的主要缺点是，它对系统参数的变动很敏感，系统参数的不准确或者在运行中的某种漂移都会破坏完全解耦。

静态解耦控制

一个多变量系统在单位阶跃函数(见过渡过程) 输入作用下能通过引入控制装置实现稳态解耦时，就称实现了静态解耦控制。对于线性定常系统(A，B，C),如果系统可用状态反馈来稳定,且系数矩阵A、B、C满足关于秩的关系式，则系统可通过引入状态反馈和输入变换来实现静态解耦。多变量系统在实现了静态解耦后，其闭环控制系统的传递函数矩阵G(s)当s=0时为非奇异对角矩阵；但当s≠0时,G(s)不是对角矩阵。对于满足解耦条件的系统，使其实现静态解耦的状态反馈矩阵K和输入变换矩阵L可按如下方式选择:首先,选择K使闭环系统矩阵(A－BK)的特征值均具有负实部。随后,选取输入变换矩阵 ，式中D为非奇异对角矩阵，其各对角线上元的值可根据其他性能指标来选取。由这样选取的K和L所构成的控制系统必定是稳定的,并且它的闭环传递函数矩阵G(s)当s=0时即等于D。在对系统参数变动的敏感方面,静态解耦控制要比完全解耦控制优越，因而更适宜于工程应用。

软件解耦

做事情要想事半功倍，就要高处着眼，触摸到事情的脉络。当今流行着各种眼花缭乱的软件框架，不管是struts,还是spring,hibernate,还是.net,还是各种前端UI框架，其设计的核心思想是： 1、尽可能减少代码耦合，如果发现代码耦合，就要采取解耦技术； 2、各种解耦技术的核心是： （a）使用外部的配置文件，将各种框架内部的组件进行文本型的配置； （b）用户通过组件的名字和参数map使用组件，达到脚本性而非代码性的直接使用。 这与设计一个应用服务器的架构完全相同。只不过spring使用xml类型的配置文件，并且使用Ioc技术，而我使用服务数据库化，用数据库来管理服务。我不支持类，它们支持类。 java比C++功能强大的地方就在于其强大易用的反射机制，对C来说，开发一套反射机制的难度还是很大的，需要修改编译器。 各种高层软件设计的核心其实就是如何解耦和增强可扩展性，可扩展性的核心是插件技术，而插件技术也与解耦的方案有关。 配置这个术语的诞生，就是解耦技术带来的，因为要解耦，所以需要进行配置。

1、优点：1，方便解耦，简化开发：通过spring提供的IOC容器，我们可以将对象之间的依赖关系交由Spring进行控制，避免原编码所造成过度程序耦合。有了spring，用户不再为了单列模式类，属性文件解析等这些很底层的需求编写代码，可以专注于上层的应用的2，AOP编程的支持：通过spring提供的AOP功能方便进行面向切面的编程，许多不容易用传统OOP实现的功能可以通过AOP轻松应付.spring的AOP支持允许将一些通用任务如安全，事务，日志等进行集中式管理，从而提供了更好的复用3，声明事务的支持：在spring中，我们可以从单调烦闷的事务管理代码中解脱出来，通过声明方式灵活地进行事务的管理，提高开发效率和质量4，方便程序的测试：可以用非容器依赖编程方式进行几乎所有的测试工作，在spring里，测试不在是昂贵的 *** 作，而是随手课做的事情没列入spring对junit4支持，可以通过注解方便的测试spring程序5，方便集成各种框架：spring不排斥各种优秀的开源框架，相反，spring可以降低各种框架的使用难度，spring提供了对各种哟毓秀框架

2、缺点：-从应用层面来说暂时没有缺点-因为简化开发，如果需要深入给底层去了解就非常困难(上层使用的越简单，底层的封装就越复杂)-源码的缺点：由于spring大并且全(要集成很多框架，提供非常多的扩展点)代码非常庞大，对于学习源码具有一定困难

多对多：新建一个关系表，将两张表关系起来。关系表中是两张表的主键。

如：有多个学生，每个学生可以选修多门课程，每个课程可以被多个学生选修。

注意：多对多中，不能说在一个表中加个字段，cid是另一张表的主键，不能写两个数据。

扩展资料

一个好的表结构设计，可以减少一些不必要的表或字段等。数据表之间的关联关系分为三种：一对一、一对多、多对多。

1、一对一，是将数据表“垂直切分”，就是A表的一条记录对应B表的一条记录。

优点：

（1）便于管理、可提高一定的查询速度。

（2）减轻CPU的IO读写，提高存取效率。

（3）符合数据库设计的三大范式。

（4）符合关系性数据库的特性。

缺点：增加一定的复杂程度，程序中的读写难度加大。

2、一对多，就是A表的一条记录，对应B表的多条记录，且A的主键作为B表的外键。

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