-
摘要: 现有的索引选择方法存在诸多局限性. 首先, 大多数方法考虑场景较为单一, 不能针对特定数据模态选择合适的索引结构, 进而无法有效应对海量多模态数据; 其次, 现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价, 无法有效应对动态的工作负载. 针对上述问题, 提出一种面向多模态数据的智能高效索引选择模型 APE-X DQN (Distributed prioritized experience replay in deep Q-network), 称为 AP-IS (APE-X DQN for index selection). AP-IS 设计了新型索引集编码和 SQL 语句编码方法, 该方法使 AP-IS 在感知多模态数据的同时兼顾索引结构本身的特性, 极大地降低了索引的存储代价. AP-IS 集成新型索引效益评估方法, 在优化强化学习奖励机制的同时, 监控数据库工作负载的执行状态, 保证动态工作负载下 AP-IS 在时间和空间上的优化效果. 在真实多模态数据集上进行大量实验, 验证了 AP-IS 在工作负载的延迟、存储代价和训练效率等方面的性能, 结果均明显优于最新索引选择方法.Abstract: Existing index selection methods have several limitations. Firstly, most methods only consider a single scenario and cannot select an appropriate index structure for a specific data modal, thus being unable to effectively cope with massive multimodal data; Secondly, these methods do not take into consideration the cost of constructing indexes when selecting indexes, making them be unable to effectively handle dynamic workloads. Aiming to cope with these issues, an intelligent and efficient index selection model for multimodal data based on the APE-X DQN (distributed prioritized experience replay in deep Q-network) model, called AP-IS (APE-X DQN for index selection). AP-IS designs a new index set encoding and a new SQL statement encoding method, allowing AP-IS to perceive multimodal data while considering the characteristics of the index structure itself, significantly reducing the storage cost of indexes. AP-IS integrates a novel index benefit evaluation method. While optimizing the reward mechanism of reinforcement learning, it can monitor the execution state of database workloads, guaranteeing the effect of time and space optimization of AP-IS under dynamic workloads. Extensive experiments are conducted on real multimodal datasets to evaluate the performance of AP-IS under workloads including latency, storage cost, training efficiency, and the results of AP-IS significantly outperforms the state-of-the-art index selection methods.
-
Key words:
- Intelligent database /
- multimodal data /
- index selection /
- reinforcement learning /
- execution plan
-
异步电机具有结构简单、制造容易、价格低廉、运行可靠、维护方便等特点, 广泛应用于电动汽车和工业生产等领域[1−3]. 然而在实际应用时, 异步电机易受到参数摄动和外部负载扰动等不确定因素的影响[4], 且传统的PI调节器[5−6]难以满足控制系统调速及精度需求, 这为异步电机的控制带来一定挑战.
为了提升异步电机的控制性能, 国内外研究人员提出多种先进的控制方法, 如滑模控制[7]、内模控制[8]、模糊控制[9]、神经网络控制[10]等. 滑模控制因强鲁棒性和可克服系统参数的不确定性优点, 在实际系统中得到广泛应用[11], 如高速动车[12]、无人机[13−14]等领域. 然而, 由于滑模控制中趋近律的离散性, 系统不可避免的存在抖振问题. 为减小抖振, 常见的解决方法有两种, 一种方法是对控制律进行改进[15], 实现切换函数的连续化, 但牺牲滑模控制固有的强鲁棒性. 另一种方法是引入高阶滑模算法, 把造成抖振的切换项放入到滑模变量的高阶导数中, 借助积分本身的滤波功能, 削弱系统的抖振[16−17]. 目前, 超螺旋滑模算法是应用于异步电机最广的高阶算法之一, 文献[18]在扰动观测器中引入超螺旋滑模算法, 估计负载转矩扰动, 提升系统的鲁棒性. 然而, 瞬态响应性能不理想. 文献[19]利用超螺旋滑模算法改进系统逆变器的控制回路, 简化拓扑结构、减小电磁转矩幅度和电流的需求, 但未进行有限时间收敛和实验测试分析. 文献[20−21]采用超螺旋滑模算法, 设计了一种超螺旋滑模速度控制器(Super-twisting sliding mode speed controller, STSMC), 减小电磁转矩的波动, 增强系统的抗扰性能. 然而, 在阶跃启动时, 系统存在响应时间较长的问题. 文献[22]把超螺旋滑模算法应用于异步电机的驱动系统中, 在实现抗扰、弱抖和恒频的同时, 提升了系统的采样频率. 然而, 文献[20−22] 采用的速度控制器中转子磁链幅值均为常值, 未考虑磁链幅值与d轴电流之间惯性环节所带来的影响, 因此, 设计一种磁链在线观测器辨识转子磁链幅值具有重要意义.
在异步电机矢量控制中, 磁链在线辨识的方法有电压模型和电流模型, 相较于电流模型, 电压模型具有参数强鲁棒性和磁链估计准确性的优点[23]. 然而, 电压模型存在着反电动势与定子电流之间的误差值和定子电阻辨识不准的问题, 容易出现积分漂移现象. 为了解决该问题, 文献[24]设计一种改进非线性离散定子磁链估计器取代纯积分器, 减小积分初值和直流偏移. 文献[25]利用低通滤波器取代纯积分环节, 偏移提取器进行磁链幅值补偿, 减弱积分漂移现象. 文献[26]将一种改进的低通滤波器替代传统电压模型的理想积分器环节, 并利用定子感应电动势相位和幅值补偿的方法, 修正系统的积分偏移问题. 文献[27]给出改进的广义二阶积分器替换传统电压模型的纯积分器, 通过调节阈值实现低通和带通的滤波性能, 避免了直流偏移和积分初值问题. 然而, 文献[24−27] 采用低通滤波器替代理想积分器的方法, 所预测的磁链信息仍存在一定的相位偏移问题, 从而影响磁链幅值的在线辨识精度.
为了提高典型STSMC的动态响应性能、放宽速度控制器中转子磁链幅值为定常值的条件和提升传统电压模型转子磁链幅值的辨识精度, 本文提出了一种基于磁链在线辨识下的改进超螺旋滑模速度控制器(Improved super-twisting sliding mode speed controller based on flux online identification, IMSTSMC-FOO). 主要贡献如下:
1) 设计改进超螺旋滑模速度控制器(Improved super-twisting sliding mode speed controller, IMSTSMC), 提升了系统的动态响应性能, 构造了一种可变指数切换函数替换符号函数, 消除因符号函数高频切换所导致的系统抖振问题.
2) 引入二阶带阻滤波和一阶低通滤波环节, 设计了一种磁链在线观测器(Flux online observer, FOO), 实现了转子磁链幅值在线辨识, 消除了积分偏移, 提升了系统的控制精度和参数鲁棒性.
论文的其余章节安排如下: 第1节给出了异步电机的数学模型, 第2节给出了控制器的具体设计过程, 第3节设计了一种磁链在线观测器, 第4节分别给出数值仿真和实验验证, 第5节总结全文.
1. 异步电机数学模型
异步电机的数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统. 不失一般性, 常作出以下假设:
假设 1. 忽略空间谐波, 设三相绕组对称, 空间互差120°, 所形成的磁动势沿气隙按正弦规律分布.
假设 2. 忽略磁链饱和.
假设 3. 忽略铁心损耗.
基于转子磁场定向理论, 在旋转(d-q)坐标系下, 异步电机的数学模型为[28]
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} \frac{{\rm{d}}i_{sd}}{{\rm{d}}t}&=hu_{sd}+hg\frac{L_{m}}{L_{r}}\psi_{r}+\omega_{1}i_{sq}-hr_{1}i_{sd}\\ \frac{{\rm{d}}i_{sq}}{{\rm{d}}t}&=hu_{sq}-h\frac{L_{m}}{L_{r}}\omega_{r}\psi_{r}-\omega_{1}i_{sd}-hr_{1}i_{sq}\\ \frac{{\rm{d}}\psi_{r}}{{\rm{d}}t}&=gL_{m}i_{sd}-g\psi_{r}\\ \frac{{\rm{d}}\omega_{r}}{{\rm{d}}t}&=\frac{n^2_{p}L_{m}\psi_{r}}{JL_{r}}i_{sq}-\frac{n_{p}}{J}T_{L} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (1) 其中, $ h=1/(\sigma L_{s}) $, $ r_{1}=R_{s}+R_{r}L^2_{m}/L^2_{r} $, $ g=1/T_{r} $, $ T_{r}=L_{r}/R_{r} $, $ \sigma=1-L^2_{m}/(L_{s}L_{r}) $, $ i_{sd} $、$ i_{sq} $为d、q坐标系下的定子电流分量, $ u_{sd} $、$ u_{sq} $为d、q坐标系下的定子电压分量, $ R_{s} $、$ R_{r} $分别为定子电阻和转子电阻, $ L_{s} $、$ L_{r} $分别为定子自感和转子自感, $ L_{m} $为互感, $ \psi_{r} $为转子磁链, $ n_{p} $为极对数, $ J $为转动惯量, $ \omega_{r} $为转子转速, $ \omega_{1} $为同步转速, $ T_{L} $为负载转矩.
2. 控制器设计
本节引入超螺旋滑模算法理论, 并分别给出改进的超螺旋滑模速度控制器具体设计、系统渐近稳定性分析和系统有限时间收敛性分析.
2.1 超螺旋滑模算法
考虑非线性系统[29]
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} \dot{x}&=\Phi(x,\;t)+\Gamma(x,\;t)u\\ y&=s(x,\;t) \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (2) 其中, $ x $为系统的状态变量, $ y $为系统输出, $ u $为控制的输入, $ \Phi(x,\;t) $和$ \Gamma(x,\;t) $为关于状态变量与时间函数的方程, $ s(x,\;t) $为未知滑模面方程, 设计超螺旋滑模算法
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} u&=\lambda{\left|s\right|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)+\nu\\ \dot{\nu}&=\alpha {\rm sign}(s) \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (3) 其中, $ s $为滑模面, $ \lambda $、$ \alpha $为算法调节系数, $ \nu= $ $\int\alpha {\rm sign}(s){\rm d}t $, $ \nu $为关于调节系数$ \alpha $与符号函数乘积后的积分.
式(3)作为一种二阶滑模算法, 具有结构简单、鲁棒性强和无需求解滑模变量导数与极值等特点, 文献[20]和文献[30]分别给出式(3)的一致渐近稳定性和有限时间收敛性证明.
2.2 改进超螺旋滑模速度控制器设计
针对式(1), 设计滑模面为
$$ \begin{aligned} s=\omega^*_{r}-\omega_{r} \end{aligned} $$ (4) 其中, $ \omega^*_{r} $为给定的转子转速. 受文献[20]启发, 根据式(1)、式(3)和式(4), 设计典型超螺旋滑模速度控制器为
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &T_{e}^*=\lambda{\left|s\right|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)+\nu\\ &\dot{\nu}=\alpha {\rm sign}(s)\\ &i_{sq}^*=\frac{T_{e}^*}{K_{t}} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (5) 其中, 转矩常数$ K_{t}=\frac{1.5n_{p}L_{m}\psi_{r}}{L_{r}} $, $ T_{e}^* $为输出电磁转矩, $ i_{sq}^* $为输出q轴定子电流.
为进一步提高系统的动态响应性能, 针对式(3), 引入可变比例系数$ k $与滑模面$ s $的乘积, 通过调节比例系数$ k $值实现系统收敛速度的提升, 设计改进超螺旋滑模算法为
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} u&=\lambda{\left|s\right|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)+ks+\nu\\ \dot{\nu}&=\alpha {\rm sign}(s) \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (6) 根据式(1)、式(4)、式(5)和式(6), 设计改进超螺旋滑模速度控制器为
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &T_{e}^*=\lambda{\left|s\right|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)+ks+\nu\\ &\dot{\nu}=\alpha {\rm sign}(s)\\ &i_{sq}^*=\frac{T_{e}^*}{K_{t}} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (7) 其中, $ \lambda>0 $, $ \alpha>0 $, $ k>0 $.
图1给出典型超螺旋滑模速度控制器和改进超螺旋滑模速度控制器的相平面收敛轨迹跟踪图. 由图1可知, 在引入比例系数与滑模面的乘积后, 系统的收敛轨迹仍符合典型的超螺旋滑模控制, 并且最终收敛于平衡点$ s=\dot{s}=0 $, 当选择合适的$ k $值时, 系统的收敛速度得到相应的提升.
在系统运行时, 符号函数的高频切换仍会给系统带来微弱的抖振问题. 为了抑制抖振, 本文设计一种可变指数切换函数
$$ \begin{aligned} {\rm g}(x) = \begin{cases} 1,\; & x \geq 1\\ (x)^m,\; & 0\leq x <1\\ -(-x)^m,\; & -1\leq x <0\\ -1,\; & x < -1 \end{cases} \end{aligned} $$ (8) 其中, $ m $为可调节指数, 调节范围为$ 0<m<1 $. 该函数的特性曲线图如图2所示, 当$ x\geq1 $和$ x<-1 $时, $ {\rm g}(x) $仍具有符号函数的饱和性能, 当$ -1\leq x<1 $时, 可以通过调节$ m $值, 使系统在切换时更加平滑稳定, $ m $值越小, $ {\rm g}(x) $就越光滑, 系统的抑抖效果就越明显.
进一步引入可变指数切换函数, 由式(7)和式(8)得
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &T_{e}^*=\lambda{\left|s\right|}^{\frac{1}{2}}{\rm g}(s)+ks+\nu\\ &\dot{\nu}=\alpha {\rm g}(s)\\ &i_{sq}^*=\frac{T_{e}^*}{K_{t}} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (9) 2.3 稳定性分析
可变指数切换函数起着抑制抖振的性能, 对实际系统的稳定性分析不造成影响. 下面, 对式(7)进行稳定性分析.
由式(1)、式(4)和式(7)可得
$$ \begin{split} \frac{{\rm{d}}s}{{\rm{d}}t}=\;&-\lambda_{1}{|s|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)-k_{1}s- \\ &\int\alpha_{1}{\rm sign}(s)\mathrm{d}t+T_{L1} \end{split} $$ (10) 其中, $ \lambda_{1}=n_{p}\lambda/J $, $ k_{1}=n_{p}k/J $, $ \alpha_{1}=n_{p}\alpha/J $, $ T_{L1}\;= n_{p}T_{L}/J $.
令
$$ \begin{aligned} \zeta= \begin{bmatrix} \zeta_{1}\\ \zeta_{2}\\ \zeta_{3}\\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} {|s|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)\\ s\\ \int\alpha_{1}{\rm sign}(s)\mathrm{d}t\\ \end{bmatrix} \end{aligned} $$ (11) 进一步
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &\dot{\zeta}= \begin{bmatrix} \dot{\zeta_{1}}\\ \dot{\zeta_{2}}\\ \dot{\zeta_{3}}\\ \end{bmatrix}=\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}A\zeta+B\zeta+\\ &\qquad\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}C+D\\ &A=\begin{bmatrix} -\lambda_{1}&-k_{1}&-1\\ 0&0&0\\ 2\alpha_{1}&0&0\\ \end{bmatrix} \\& B=\begin{bmatrix} 0&0&0\\ -\lambda_{1}&-k_{1}&-1\\ 0&0&0\\\end{bmatrix} \\ &C=\begin{bmatrix} T_{L1}\\ 0\\ 0\\\end{bmatrix}\quad D=\begin{bmatrix} 0\\ T_{L1}\\ 0\\\end{bmatrix} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (12) 构造Lyapunov函数
$$ \begin{aligned} V=\zeta^{\rm T}P\zeta \end{aligned} $$ (13) 其中, $ P $为正定矩阵. 通过选取$ P = \begin{bmatrix}a&b&0\\b&f&c\\0&c&d \end{bmatrix} $, 式中, $ a=(\delta_{1}+4\lambda_{1})/4k_{1} $, $ b=1 $, $ c=(ak_{1}+2\lambda_{1}- 3\delta_{1})/ 8\alpha_{1} $, $ d=\delta_{1}/4\alpha_{1}k_{1} $, $ f = [k_{1}(121\delta^3_{1}+22\delta^2_{1}\lambda_{1}+1024\alpha_{1}\delta_{1}+ 200\lambda^3_{1})]/[128\alpha_{1}\delta_{1}(\delta_{1}+2\lambda_{1})] ,$ 得$ V>0 $. 进一步地
$$ \begin{split} \dot{V}=\;&\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}(\zeta^{\rm T}A^{\rm T}P\zeta+C^{\rm T}P\zeta+\zeta^{\rm T}P A\zeta+ \\ &\zeta^{\rm T}P C)+(\zeta^{\rm T}B^{\rm T}P\zeta+D^{\rm T}P\zeta+\\ &\zeta^{\rm T}P B\zeta+\zeta^{\rm T}P D) \end{split} $$ (14) 分别选取$ \delta_{1}>0 $, $ \delta_{2}>0 $, 当$ T_{L1} $满足$ |T_{L1}|\leq\delta_{1}|\zeta_{1}| $, $ |T_{L1}|\leq\delta_{2}|\zeta_{2}| $时, 有
$$ \begin{split} \dot{V}&\leq\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}\zeta^{\rm T}(A^{\rm T}P+PA+EP+PE)\zeta+\\ &\quad\zeta^{\rm T}(B^{\rm T}P+PB+FP+PF)\zeta=\\ &\quad-\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}\zeta^{\rm T}Q_{1}\zeta-\zeta Q_{2}\zeta \end{split} $$ (15) 其中,
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &Q_{1} = -(A^{\rm T}P+PA+EP+PE)\\ &Q_{2} = -(B^{\rm T}P+PB+FP+PF)\\ &E=\begin{bmatrix}\delta_{1}&0&0\\ 0&0&0\\ 0&0&0\end{bmatrix}\quad F=\begin{bmatrix}\delta_{2}&0&0\\ 0&0&0\\ 0&0&0\end{bmatrix} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (16) 选取
$$ \begin{aligned} \delta_{1}<\lambda_{1}<\frac{7}{6}\delta_{1} \end{aligned} $$ (17) 此时, $ Q_{1} $为正定矩阵, 有
$$ \begin{aligned} -\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}\zeta^{\rm T}Q_{1}\zeta<0 \end{aligned} $$ (18) 由式(15)可得
$$ \begin{split} -\zeta Q_{2}\zeta=\;&-[2c\zeta^2_{3}+2b\lambda_{1}\zeta^2_{1}+2\zeta_{1}\zeta_{3}(b+c\lambda_{1})+\\ &2\zeta_{2}\zeta_{3}(f-\zeta_{2}c+ck_{1})+2\zeta_{1}\zeta_{2}(f\lambda_{1}-\\ &b\delta_{2}+bk_{1})-2f\zeta^2_{2}(\zeta_{2}-k_{1})] \end{split} $$ (19) 其中,
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} \zeta_{1}\zeta_{2}&={|s|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)s\\ \delta_{1}\delta_{3}&={|s|}^{\frac{1}{2}}{\rm sign}(s)\int\alpha_{1}{\rm sign}(s)\mathrm{d}t\\ \zeta_{2}\zeta_{3}&=s\int\alpha_{1}{\rm sign}(s)\mathrm{d}t \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (20) 由于$ \alpha_{1}>0 $, 故$ \zeta_{1}\zeta_{2}>0 $, $ \zeta_{1}\zeta_{3}>0 $, $ \zeta_{2}\zeta_{3}>0 $, 选取
$$ \begin{aligned} k_{1}>\delta_{2} \end{aligned} $$ (21) 可得
$$ \begin{aligned} -\zeta^{\rm T}Q_{2}\zeta<0 \end{aligned} $$ (22) 由式(18)和式(22)可得
$$ \begin{aligned} \dot{V}<0 \end{aligned} $$ (23) 根据Lyapunov稳定性理论可知, 式(7)必定一致渐近稳定, 则式(9)必定一致渐近稳定.
2.4 有限时间收敛性分析
引理1[32]. 针对式(2), 假设存在连续可微函数$ V_{t}(x) $, U $ \rightarrow $ $ \mathbf{R} $满足:
1) $ V_{t}(x) $为正定函数,
2) 存在正实数$ l_{1}>0 $, $ l_{2}>0 $和$ \kappa \in $(0, 1), 使得
$$ \begin{aligned} \dot{V}_{t}(x)+l_{1}V_{t}(x)^{\kappa}+l_{2}V_{t}(x)\leq 0 \end{aligned} $$ (24) 则系统全局有限时间收敛, 收敛时间为
$$ \begin{aligned} t\leq\frac{1}{l_{2}(1-\kappa)}\ln\frac{l_{2}V_{t}(x_{0})^{1-\kappa}+l_{1}}{l_{1}} \end{aligned} $$ (25) 由于
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} &\lambda_{min}\{Q_{1}\}\Vert \zeta\Vert^{2}\leq\zeta^{\rm T}Q_{1}\zeta\leq\lambda_{max}\{Q_{1}\}\Vert\zeta\Vert^{2}\\& \lambda_{min}\{Q_{2}\}\Vert \zeta\Vert^{2}\leq\zeta^{\rm T}Q_{2}\zeta\leq\lambda_{max}\{Q_{2}\}\Vert\zeta\Vert^{2}\\& \lambda_{min}\{P\}\Vert \zeta\Vert^{2}\leq\zeta^{\rm T}P\zeta\leq\lambda_{max}\{P\}\Vert\zeta\Vert^{2}\\& \frac{V}{\lambda_{max}\{P\}}\leq \Vert \zeta\Vert^{2}\leq \frac{V}{\lambda_{min}\{P\}}\\& {|s|}^{\frac{1}{2}}\leq\Vert \zeta\Vert\leq\frac{V^{\frac{1}{2}}}{\lambda_{min}^{\frac{1}{2}}\{P\}} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (26) 其中, $ \lambda_{min}\{Q_{1}\} $、$ \lambda_{min}\{Q_{2}\} $和$ \lambda_{min}\{P\} $为正定矩阵最小特征值, $ \lambda_{max}\{Q_{1}\} $、$ \lambda_{max}\{Q_{2}\} $和$ \lambda_{max}\{P\} $为正定矩阵最大特征值.
结合式(18)和式(26)得
$$ \begin{split} -\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}&\zeta^{\rm T}Q_{1}\zeta\leq-\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}\lambda_{min}\{Q_{1}\}\Vert \zeta\Vert^{2}\leq\\ &-\frac{1}{2}{|s|}^{-\frac{1}{2}}\lambda_{min}\{Q_{1}\}\frac{V}{\lambda_{max}\{P\}}\leq\\ &-\frac{1}{2}\frac{\lambda^{\frac{1}{2}}_{min}\{P\}\lambda_{min}\{Q_{1}\}}{\lambda_{max}\{P\}}V^{\frac{1}{2}} \end{split} $$ (27) 利用式(22)和式(26)得
$$ \begin{aligned} -\zeta^{\rm T}Q_{2}\zeta\leq-\lambda_{min}\{Q_{2}\}\Vert \zeta\Vert^{2}\leq-\frac{\lambda_{min}\{Q_{2}\}}{\lambda_{max}\{P\}}V \end{aligned} $$ (28) 由式(14)、式(27)和式(28)得
$$ \begin{aligned} \dot{V}\leq-\gamma_{1}V^{\frac{1}{2}}-\gamma_{2}V \end{aligned} $$ (29) 其中,
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} \gamma_{1} &= \frac{1}{2} \frac{\lambda^{\frac{1}{2}}_{min}\{P\}\lambda_{min}\{Q_{1}\}}{\lambda_{max}\{P\}}\\ \gamma_{2} &=\frac{\lambda_{min}\{Q_{2}\}}{\lambda_{max}\{P\}} \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (30) 根据引理1, 当$ \gamma_{1}>0 $, $ \gamma_{2}>0 $时, 式(7)有限时间收敛, 则式(9)有限时间收敛, 收敛时间为
$$ \begin{aligned} t \leq \frac{2}{\gamma_{2}}\ln(1+\frac{\gamma_{2}}{\gamma_{1}}V(0)^{\frac{1}{2}}) \end{aligned} $$ (31) 3. 观测器设计
下面给出磁链在线观测器的必要性和具体设计过程.
转子磁链的传递函数表达式为
$$ \begin{aligned} \psi_{r}=\frac{L_{m}}{\tau_{r}s+1}i_{sd} \end{aligned} $$ (32) 其中, $ \tau_{r} $为时间常数.
在速度控制器中[20−22], 转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $通常为一个定常值, 然而, 这种处理方式对系统的控制精度和参数鲁棒性会造成不利影响. 由式(32)可知, 转子磁链$ \psi_{r} $与d轴电流之间存在一个惯性环节, 其值实际应为时变值, 因此, 设计一种磁链在线观测器进行转子磁链幅值在线辨识具有重要意义.
3.1 磁链在线观测器
针对式(32), 本节设计了一种改进的电压模型用于磁链在线辨识. 通过引入坐标变换, 传统的电压模型为[31]
$$ \begin{aligned} \left\{ \begin{aligned} \hat{\psi}_{r\alpha}&=\frac{L_{r}}{L_{m}}\bigg[\int(u_{s\alpha}-R_{s}i_{s\alpha})\mathrm{d}t-\sigma L_{s}i_{s\alpha}\bigg]\\ \hat{\psi}_{r\beta}&=\frac{L_{r}}{L_{m}}\bigg[\int(u_{s\beta}-R_{s}i_{s\beta})\mathrm{d}t-\sigma L_{s}i_{s\beta}\bigg] \end{aligned} \right. \end{aligned} $$ (33) 其中, $ u_{s \alpha} $、$ u_{s \beta} $为$ \alpha $、$ \beta $坐标系下的定子电压分量, $ i_{s \alpha} $、$ i_{s \beta} $为$ \alpha $、$ \beta $坐标系下的定子电流分量, $ \hat{\psi}_{r \alpha} $、$ \hat{\psi}_{r \beta} $为$ \alpha $、$ \beta $坐标系下估计的转子磁链分量, 通过$ \hat{\psi}_{r \alpha} $和$ \hat{\psi}_{r \beta} $可求得估计的转子磁链幅值为
$$ \begin{aligned} \hat{\psi}_{r}=\sqrt{\hat{\psi}^2_{r \alpha}+\hat{\psi}^2_{r \beta}} \end{aligned} $$ (34) 由式(33)可知, 传统的电压模型中存在着积分漂移问题. 为了减少低频分量, 采用在传统电压模型后引入一个二阶带通滤波环节的方法, 实现低频分量的滤除, 解决积分环节所导致的相位偏移问题, 即
$$ \begin{aligned} \hat{\psi}_{r-sobf}=\frac{K \xi \omega_{c1}s}{s^2+\xi\omega_{c1}s+\omega_{c1}^2}\hat{\psi}_{r} \end{aligned} $$ (35) 其中, $ K $为调节系数, $ \xi $为阻尼系数, $ \omega_{c1} $为二阶带通滤波器的中心频率.
二阶带通滤波器虽然能减小低频分量和相位偏移, 然而在低速运转时仍会出现积分偏移现象. 为了解决低速积分偏移问题, 采用额定磁链参考补偿的方法, 使计算后的额定磁链幅值经过一个低通滤波器, 并与二阶带通滤波器的输出互补, 利用低通滤波器实现幅值补偿, 图3给出了磁链在线观测器的结构图, 磁链在线观测器为
$$ \begin{aligned} \hat{\psi}_{r-online}=\hat{\psi}_{r-sobf}+\frac{\omega_{c2}}{s+\omega_{c2}}\psi^*_{r} \end{aligned} $$ (36) 其中, $ \omega_{c2} $为一阶低通滤波器的截止频率, $ \psi^*_{r} $为给定的转子磁链幅值.
将$ \hat{\psi}_{r-online} $替换$ K_{t} $中的转子磁链常值$ \psi_{r} $, 新的转矩常数$ K_{t} $为
$$ \begin{aligned} K_{t}=\frac{1.5n_{p}L_{m}\hat{\psi}_{r-online}}{L_{r}} \end{aligned} $$ (37) 式(37)实现转子磁链幅值的在线辨识, 放宽速度控制器中转子磁链幅值为常值的条件, 实现了系统控制精度和参数鲁棒性双提升的效果.
4. 仿真与实验
本节首先在仿真平台中对所提控制器进行分析验证, 进一步地, 搭建异步电机对拖实验平台进行实机测试. 为了更好的验证所提控制器在响应速度、鲁棒性和控制精度方面上的性能, 将IMSTSMC-FOO与PI控制器、典型超螺旋滑模控制器进行对比分析.
4.1 仿真分析
在仿真平台中搭建如图4的仿真模型, 系统的仿真时间设定为1s, 异步电机的基本参数见表1. PI控制器的参数设置为$ k_{p}=14 $, $ k_{i}=30 $, 典型超螺旋滑模控制器的参数与IMSTSMC-FOO参数设置一致, IMSTSMC-FOO控制参数见表2.
图 4 IMSTSMC-FOO下的异步电机系统框图Fig. 4 Block diagram of asynchronous motor system under IMSTSMC-FOO表 1 异步电机基本参数Table 1 Basic parameters of asynchronous motor参数 数值 额度功率$ \rm (kW) $ 5.5000 额度转速$ \rm (r/min) $ 1455 定子电阻$ (\Omega) $ 0.6930 转子电阻$ (\Omega) $ 0.5850 定子漏感$ \rm (H) $ 0.0018 转子漏感$ \rm (H) $ 0.0018 转动惯量$ \rm (kg{\cdot }m^{2}) $ 0.0233 极对数 2 表 2 IMSTSMC-FOO参数Table 2 Parameters of IMSTSMC-FOO参数 数值 调节系数$ \lambda $ 35 调节比例系数$ k $ 5 调节系数$ \alpha $ 2 可调节指数$ m $ 0.2 调节系数$ K $ 1 阻尼系数$ \xi $ 100 中心频率$ \omega_{c1} $ 1 截止频率$ \omega_{c2} $ 100 图5和图6分别给出了系统在阶跃启动下的异步电机转速响应曲线和转速误差曲线图. 由图5可知, 基于IMSTSMC-FOO的系统收敛时间为0.04 s, PI控制和STSMC收敛时间为0.09 s和0.045 s, 二者响应时间较长. 由图6可知, 当系统的转速达到稳定时, PI控制、STSMC和IMSTSMC-FOO三者转速均能追踪至设定值, 然而, 当考虑系统的控制精度时, PI控制的转速波动为$ \pm $0.5 r/min, STSMC的转速波动为$ \pm $0.4 r/min, 二者转速振荡较大, 而IMSTSMC-FOO在可变指数切换函数和FOO的作用下, 转速波动可维持在$ \pm $0.25 r/min, 具有更小的转速脉动.
图7和图8分别给出了系统在突变转速下的转速响应曲线和误差曲线图. 由图7可知, 在三种控制方法下, 系统的转速均能突变至设定值, 然而, 在收敛时间上, 与PI控制和STSMC 相比, IMSTSMC-FOO在中速段分别缩短了37.11%和57.36%收敛时间, 在低速和高速段分别缩短了1.5%和2.75%的收敛时间, 本文方法具有更强的瞬态性能. 同时由图8可知, 当突变至设定转速值时, 相较于PI控制和STSMC 的转速误差, IMSTSMC-FOO 方法下的转速更加平稳, 误差基本可控制在$ \pm $0.25 r/min, 控制精度更高.
为了验证所提控制器在负载扰动下时的鲁棒性能, 在t = 0.4 s时突增10 N·m的外部负载扰动, 图9给出了系统的突增负载响应曲线图. 由图9可知, 采用PI控制的电机转速掉落量为2.4 r/min, 需要经过0.019 s恢复稳定; 采用STSMC的电机转速掉落量为1.49 r/min, 需要经过0.007 s恢复稳定; 而采用IMSTSMC-FOO的电机转速掉落量为1.36 r/min, 只需经过0.005 s即可恢复稳定, 相较于前两者的控制方式, 本文所提控制方法具有更强的鲁棒性能.
图10给出了FOO转子磁链在线辨识的响应曲线图. 由图10可知, FOO放宽了文献[20−22]中速度控制器转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $为定常值的条件, 实现了转子磁链幅值的在线辨识, 与传统的电压模型相比, 消除了积分偏移的影响, 提升了系统的控制精度和参数鲁棒性.
通过阶跃启动、突变转速、突增负载和磁链在线辨识的仿真分析可得, 本文所提控制器在响应速度、鲁棒性和控制精度性能上均优于PI控制和STSMC. 同时, 采用FOO的方法有效解决转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $为定常值和传统电压模型积分偏移问题, 实现转子磁链幅值的精确在线辨识.
4.2 实验验证
为了测试所提控制器的实用性能, 本文搭建了如图11所示的异步电机实验平台. 实验的控制算法采用STM32G491芯片实现, 变频驱动器开关频率为6KHz, 死区时间设置为3.2 µs, 具体的工作原理如图12所示, 控制系统相关参数和仿真参数一致.
为了测试所提控制器在阶跃启动时的控制性能, 在上位机软件中, 设定异步电机的初始转速为1164.01 r/min(40Hz), 当t = 5 s时进行阶跃响应实验, PI控制、STSMC和IMSTSMC-FOO的阶跃响应曲线和误差曲线如图13和图14所示, 转速性能见表3. 由图13、图14和表3可见, 采用PI控制的转速收敛时间最长, 超调量最大, 相较于PI控制, STSMC虽然克服了超调量过大的缺点, 但仍存在收敛时间较长的问题. 而IMSTSMC-FOO在可变比例系数$ k $的作用下, 通过参数调节, 具备了更强的速度收敛性能, 在转速达到稳定时, 转速脉动波动最小.
图 13 三种控制方案下的阶跃转速响应曲线Fig. 13 The step response speed curves under three control schemes
图 14 三种控制方案下的阶跃转速误差响应曲线Fig. 14 The step response error curves of speed under three control schemes表 3 三种控制方案下的阶跃转速控制性能表Table 3 The performance table of step response speed control under three control控制方式 收敛时间(s) 超调量(%) 转速波动(r/min) PI 5.722 3.040 ±3.0 STSMC 5.510 0.653 ±3.0 IMSTSMC-FOO 5.276 0.039 ±1.0 为了测试所提控制器在突变转速时的跟踪性能, 在上位机软件中, 设定电机的加速和减速时间均为1 s, 初始转速为582.026 r/min (20 Hz), 每隔5 s进行一次转速突变, 当t = 3 s时开始进行突增突减转速跟踪实验, PI控制、STSMC和IMSTSMC-FOO的突变转速跟踪响应曲线和误差曲线如图15和图16所示, 突变转速性能见表4. 由图15、图16和表4可见, 采用PI控制的转速跟踪性能差, 无论在加速还是减速过程中都会存在超调量过大和调整时间过长的问题. 采用STSMC的转速跟踪性能虽然要优于PI控制, 但受符号函数高速切换的影响, 其在调速时无法进行平滑的切换, 当在中高速运行时, 系统会出现抖振较大的问题, 而本文所采用的IMSTSMC-FOO, 在可变指数切换函数和FOO的作用下, 无论在低速、中速还是高速的运行情况下, 均可保持稳定且快速的跟踪性能.
图 15 三种控制方案下的突变转速跟踪响应曲线Fig. 15 The response curves of tracking for sudden speed changes under three control schemes
图 16 三种控制方案下的突变转速跟踪误差响应曲线Fig. 16 The response curves of tracking errors for sudden speed changes under three control schemes表 4 三种控制方案下的突变转速控制性能表Table 4 The performance table of sudden speed control under three control schemes控制方式 收敛时间(s) 超调量(%) 转速波动(r/min) 第一段 PI 4.028 5.493 ±2.0 STSMC 3.658 1.178 ±2.0 IMSTSMC-FOO 3.420 0.067 ±1.5 第二段 PI 9.516 1.347 ±3.0 STSMC 9.284 0.544 ±4.0 IMSTSMC-FOO 9.013 0.096 ±1.5 第三段 PI 14.741 2.184 ±2.5 STSMC 14.548 0.774 ±2.0 IMSTSMC-FOO 14.405 0.055 ±1.0 第四段 PI 20.117 12.992 ±1.5 STSMC 20.193 14.167 ±1.5 IMSTSMC-FOO 19.972 1.128 ±1.0 为了测试所提控制器在突增负载时的性能, 在上位机软件中, 当t = 3 s时突增15 N·m的外部负载实验, PI控制、STSMC和IMSTSMC-FOO的突增负载曲线和q轴电流曲线如图17和图18所示, 突增负载控制性能见表5. 由图17、图18和表5可知, 采用PI控制的转速掉落量最大, 恢复时间最长, q轴电流恢复后会存在一定的波动问题. 而STSMC在超螺旋滑模算法本身强鲁棒性的优势下, 使其掉落量要低于PI控制, 但仍存在恢复时间较长和q轴电流波动较大的缺点. 而IMSTSMC-FOO在保留超螺旋滑模算法优点的同时, 通过引入比例系数项, 当面对突加负载时, 实现了转速掉落量最小, 恢复时间最短和q轴电流波形恢复稳定的效果.
图 17 三种控制方案下的突增负载转速响应曲线Fig. 17 The response curves of sudden load increase speed under three control schemes
图 18 三种控制方案下的q轴电流响应曲线Fig. 18 The q-axis current response curves under three control schemes表 5 三种控制方案下的突增负载转速控制性能表Table 5 The performance table of sudden load increase speed control under three control schemes控制方式 收敛时间(s) 掉落量(r/min) PI 0.241 33.7 STSMC 0.219 29.2 IMSTSMC-FOO 0.184 23.1 为了测试磁链在线观测器的辨识性能, 设定额定转子磁链幅值为0.8425Wb, FOO在实物上的磁链在线辨识曲线如图19所示. 由图19可知, FOO解决了传统电压模型的积分偏移和文献[20−22]中速度控制器转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $为定常值的问题, 所辨识的转子磁链幅值误差可控制在$ \pm $0.003Wb, 比电压模型提高了79.31%的精度, 提升了系统的控制精度.
通过实机测试分析可得, 在阶跃启动、突变转速跟踪和突增负载三种实际工况下, 本文所提出的控制器与PI控制和STSMC相比, 在响应速度、鲁棒性和控制精度方面均表现出优异的控制性能. 此外, 在磁链辨识实验中, FOO克服了积分偏移和惯性延迟问题, 放宽了转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $为定常值的条件.
5. 结论
研究了基于磁链在线辨识下的异步电机改进超螺旋滑模调速控制问题. 针对异步电机典型超螺旋滑模速度控制器收敛慢和转速脉动较大的问题, 设计了一种改进超螺旋滑模算法和可变指数切换函数. 考虑到转子磁链受惯性延迟的影响, 设计了一种磁链在线观测器进行转子磁链在线辨识. 经过仿真和实验测试验证, 本文所提方法提升了系统的收敛速度、控制精度和鲁棒性, 放宽了转矩常数$ K_{t} $中的$ \psi_{r} $为定常值的条件, 解决了积分偏移的问题. 未来将进一步研究低速大转矩运行控制问题.
-
图 1 时序数据模态下BRIN索引和B-tree索引的性能对比
Fig. 1 Performance comparison of BRIN index and B-tree index in temporal data modal
图 11 动态工作负载下不同强化学习算法延迟
Fig. 11 Latency of different reinforcement learning algorithms under dynamic workloads
图 14 AP-IS在动态工作负载下的编码方法评估
Fig. 14 Evaluation of encoding methods for AP-IS under dynamic workloads
表 1 索引选择方法对比分析
Table 1 Comparison analysis of index selection methods
方法策略 方法名称 优点 不足 传统的数据库索引选择方法 Drop[19] 通过启发式方法, 针对工作负载创建索引, 减轻DBA的工作负担 没有充分利用DBA经验, 无法适应动态的工作负载, 无法创建复合索引 AutoAdmin[20] 每轮迭代通过增加索引宽度支持多列索引选择 无法处理动态变化的工作负载, 加重DBA的负担 DB2Advis[21] 采用随机替换法适应动态的工作负载 随机的索引替换造成大量磁盘开销, 索引方案的不断变化影响系统的稳定性 基于学习的
数据库索引
选择方法NoDBA[22] 首次采用深度强化学习进行数据库索引自动选择, 降低工作负载的执行延迟 无法适应动态的工作负载, 也无法创建复合索引 ITLCS[23] 将遗传算法和强化学习相结合, 能够适应动态的工作负载和表结构较复杂的场景 依赖遗传算法索引选择策略, 未将基于学习的方法应用到问题的求解过程中 AutoIndex[10] 利用蒙特卡罗树搜索根据候选索引优化现有索引, 支持复合索引和动态的工作负载 无法适应多模态数据场景, 不支持多种索引类型的选择 
下载: 导出CSV
表 2 不同索引类型在多模态数据场景的适用性和局限性
Table 2 Applicability and limitations of different index types in multimodal data scenarios
索引类型 适用数据模态及场景 不适用数据模态及场景 B-tree 整型、浮点型的等值、范围查询、排序等 文本类型的全文搜索, JSON等半结构化数据 Hash 等值查询 数据分布不均匀或更新频繁的场景 GiST 空间数据、文本数据的全文搜索、模糊查询 精确匹配、排序、去重等场景 SP-GiST 空间数据、文本数据的全文搜索 去重、排序, 不支持复合索引 GIN JSON等半结构化数据更新频繁的场景 大型二进制对象数据, 精确匹配等场景 BRIN 时序数据, 顺序访问模式 随机访问、精确匹配等场景
下载: 导出CSV
表 3 Real-D数据集描述
Table 3 Description of Real-D dataset
数据类型 数据来源 数据规模(GB) 时序数据 滴滴轨迹日志数据 22.1 JSON数据 HTTP请求数据 5.4 字符串数据 图片特征数据 6.8 数值数据 Kaggle 0.7
下载: 导出CSV
表 4 TPC-H、TPC-DS数据集描述
Table 4 Description of TPC-H and TPC-DS datasets
数据集名称 数据类型 数据规模(GB) TPC-H 数值、字符串等 1 TPC-DS 数值、字符串等 10
下载: 导出CSV
表 5 实验超参数设置
Table 5 Experimental setup of hyperparameters
参数名 参数值 参数说明 $ N $ 10000 训练中episode数量 $ K $ 64 单次采样经验条数 $ lr $ 0.01 学习率 $ \gamma $ 0.95 折扣因子 $ S_D $ 30000 经验回放缓冲区大小
下载: 导出CSV
表 6 AP-IS不同状态表示方法的延迟对比
Table 6 Latency comparison of different state representation methods of AP-IS
方法 频繁读 频繁写 只读 TPC-H TPC-DS Real-D TPC-H TPC-DS Real-D TPC-H TPC-DS Real-D RNN 0.550 0.604 0.548 0.616 0.695 0.599 0.569 0.618 0.657 BiRNN 0.549 0.591 0.522 0.546 0.633 0.534 0.576 0.570 0.599 LSTM 0.506 0.563 0.496 0.523 0.629 0.513 0.513 0.537 0.539 BiLSTM 0.452 0.549 0.430 0.472 0.603 0.530 0.468 0.459 0.456 GRU 0.459 0.552 0.427 0.486 0.593 0.429 0.436 0.447 0.428 Tree-LSTM 0.433 0.519 0.364 0.460 0.589 0.396 0.423 0.447 0.398
下载: 导出CSV
表 7 AP-IS在Real-D数据集上不同索引类型的选择数量
Table 7 Selection number of different index types on the Real-D dataset of AP-IS
索引类型 选择数量(10 GB) 选择数量(20 GB) B-tree 13 19 Hash 7 9 GiST 5 4 SP-GiST 3 7 GIN 1 4 BRIN 8 10
下载: 导出CSV
-
[1] Zhang C, Yang Z, He X, Deng L. Multimodal intelligence: Representation learning, information fusion, and applications. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2020, 14(3): 478−493 doi: 10.1109/JSTSP.2020.2987728 [2] Lu J, Holubová I. Multi-model databases: A new journey to handle the variety of data. ACM Computing Surveys, 2019, 52(3): 1−38 [3] Li G, Zhou X, Cao L. AI meets database: AI4DB and DB4AI. In: Proceedings of the 2021 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. New York, USA: ACM, 2021. 2859−2866 [4] Chaudhuri S, Datar M, Narasayya V. Index selection for databases: A hardness study and a principled heuristic solution. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2004, 16(11): 1313−1323 doi: 10.1109/TKDE.2004.75 [5] Sun Z, Zhou X, Li G. Learned index: A comprehensive experimental evaluation. Proceedings of the VLDB Endowment, 2023, 16(8): 1992−2004 doi: 10.14778/3594512.3594528 [6] AlMahamid F, Grolinger K. Reinforcement learning algorithms: An overview and classification. In: Proceedings of the 2021 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. Washington, USA: IEEE, 2021. 1−7 [7] Huang S, Wang Y, Li G. ACR-Tree: Constructing r-trees using deep reinforcement learning. In: Proceedings of the 28th International Conference of Database Systems for Advanced Applications. Berlin, Germany: Springer, 2023. 80−96 [8] 孙长银, 穆朝絮. 多智能体深度强化学习的若干关键科学问题. 自动化学报, 2020, 46(7): 1301−1312Sun Chang-Yin, Mu Chao-Xu. Important scientific problems of multi-agent deep reinforcement learning. Acta Automatica Sinica, 2020, 46(7): 1301−1312 [9] 胡子剑, 高晓光, 万开方, 张乐天, 汪强龙, Neretin Evgeny. 异策略深度强化学习中的经验回放研究综述. 自动化学报, 2023, 49(11): 2237−2256Hu Zi-Jian, Gao Xiao-Guang, Wan Kai-Fang, Zhang Le-Tian, Wang Qiang-Long, Neretin Evgeny. Research on experience replay of off-policy deep reinforcement learning: A review. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2237−2256 [10] Zhou X, Liu L, Li W, Jin L, Li S, Wang T. AutoIndex: An incremental index management system for dynamic workloads. In: Proceedings of the 2022 IEEE 38th International Conference on Data Engineering. Washington, USA: IEEE, 2022. 2196−2208 [11] 蒲志强, 易建强, 刘振, 丘腾海, 孙金林, 李非墨. 知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述. 自动化学报, 2022, 48(3): 627−643Pu Zhi-Qiang, Yi Jian-Qiang, Liu Zhen, Qiu Teng-Hai, Sun Jin-Lin, Li Fei-Mo. Knowledge-based and data-driven integrating methodologies for collective intelligence decision making: A survey. Acta Automatica Sinica, 2022, 48(3): 627−643 [12] Horgan D, Quan J, Budden D, Barth-Maron G, Hessel M, Hasselt H. Distributed prioritized experience replay. In: Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations. Appleton, USA: ICLR Press, 2018. 1−19 [13] Boncz P, Neumann T, Erling O. TPC-H analyzed: Hidden messages and lessons learned from an influential benchmark. In: Proceedings of the Performance Characterization and Benchmarking. Berlin, Germany: Springer, 2014. 61−76 [14] Tardío R, Maté A, Trujillo J. Beyond TPC-DS, a benchmark for big data OLAP systems (BDOLAP-Bench). Future Generation Computer Systems, 2022, 132(5): 136−151 [15] Chaudhuri S, Narasayya V R. AutoAdmin “what-if” index analysis utility. In: Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. New York, USA: ACM, 1998. 367−378 [16] Valentin G, Zuliani M, Zilio D C, Lohman G M, Skelley A. DB2 advisor: An optimizer smart enough to recommend its own indexes. In: Proceedings of the 16th International Conference on Data Engineering. Washington, USA: IEEE, 2000. 101−110 [17] Sharma V, Dyreson C, Flann N. MANTIS: Multiple type and attribute index selection using deep reinforcement learning. In: Proceedings of the 25th International Database Engineering & Applications Symposium. New York, USA: ACM, 2021. 56−64 [18] Perera R, Oetomo B, Rubinstein B, Borovica-Gajic R. DBA bandits: Self-driving index tuning under ad-hoc, analytical workloads with safety guarantees. In: Proceedings of the IEEE 37th International Conference on Data Engineering. Washington, USA: IEEE, 2021. 600−611 [19] Kossmann J, Halfpap S, Jankrift M, Schlosser R. Magic mirror in my hand, which is the best in the land? An experimental evaluation of index selection algorithms. Proceedings of the VLDB Endowment, 2020, 13(12): 2382−2395 doi: 10.14778/3407790.3407832 [20] Chaudhuri S, Narasayya V. An efficient cost-driven index selection tool for microsoft SQL server. In: Proceedings of the 23rd International Conference on Very Large Data Bases. San Francisco, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1997. 146−155 [21] Valentin G, Zuliani M, Zilio D, Lohman G, Skelley A. DB2 advisor: An optimizer smart enough to recommend its own indexes. In: Proceedings of the 16th International Conference on Data Engineering. Washington, USA: IEEE, 2000. 101−110 [22] Sharma A, Schuhknecht F M, Dittrich J. The case for automatic database administration using deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv: 1801.05643, 2018. [23] Pedrozo W, Nievola J, Carvalho D. An adaptive approach for index tuning with learning classifier systems on hybrid storage environments. In: Proceedings of the Hybrid Artificial Intelligent Systems. Berlin, Germany: Springer, 2018. 716−729 [24] Wang X, Wang S, Liang X, Zhao D, Huang J, Xu X. Deep reinforcement learning: A survey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(4): 5064−5078 doi: 10.1109/TNNLS.2022.3207346 [25] Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, Rusu A, Veness J, Bellemare M. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 2015, 518(7540): 529−533 doi: 10.1038/nature14236 [26] Katoch S, Chauhan S, Kumar V. A review on genetic algorithm: Past, present, and future. Multimedia Tools and Applications, 2021, 80(5): 8091−8126 doi: 10.1007/s11042-020-10139-6 [27] Swiechowski M, Godlewski K, Sawicki B, Mandziuk J. Monte carlo tree search: A review of recent modifications and applications. Artificial Intelligence Review, 2023, 56(3): 2497−2562 doi: 10.1007/s10462-022-10228-y [28] Tai K, Socher R, Manning C. Improved semantic representations from tree-structured long short-term memory networks. In: Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing. Stroudsburg, USA: Association for Computational Linguistics, 2015. 1556−1566 [29] Lindemann B, Müller T, Vietz H, Jazdi N, Weyrich M. A survey on long short-term memory networks for time series prediction. In: Proceedings of the 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2021. 650−655 [30] Yao Y, He J, Li T, Wang Y, Lan X, Li Y. An automatic xss attack vector generation method based on the improved dueling DDQN algorithm. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2024, 21(4): 2852−2868 doi: 10.1109/TDSC.2023.3319352 [31] Chen Y, Shih W, Lai H, Chang H, Huang J. Pairs trading strategy optimization using proximal policy optimization algorithms. In: Proceedings of the International Conference on Big Data and Smart Computing. Washington, USA: IEEE, 2023. 40−47 [32] Han Y, Li G, Yuan H, Sun J. AutoView: An autonomous materialized view management system with encoder-reducer. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(6): 5626−5639 [33] Holzer S, Stockinger K. Detecting errors in databases with bidirectional recurrent neural networks. In: Proceedings of the 25th International Conference on Extending Database Technology. Edinburgh, UK: EDBT Association, 2022. 364−367 [34] Zheng Y, Gao Z, Shen J, Zhai X. Optimizing automatic text classification approach in adaptive online collaborative discussion——A perspective of attention mechanism-based Bi-LSTM. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2023, 16(5): 591−602 doi: 10.1109/TLT.2022.3192116 [35] Yao D, Cong G, Zhang C, Meng X, Duan R, Bi J. A linear time approach to computing time series similarity based on deep metric learning. IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering, 2022, 34(10): 4554−4571 doi: 10.1109/TKDE.2020.3047070 -
计量
- 文章访问数: 241
- HTML全文浏览量: 114
- PDF下载量: 47
- 被引次数: 0
