CN106990720A - 基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法 - Google Patents

基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法，该系统包括云服务端、用户端、管理监控端；云服务端搭建有对象模型库、数据库、服务器管理模块和控制算法库；用户端包括PC用户端和手机用户端；服务器管理模块，包括对象模型调度单元、共享算法单元、信息管理单元；该平台充分利用了实时云计算、云数据库、远程通讯等新技术的优势，可以实现用户在计算机网络的建模和控制实验，以及其他与控制相关的各种实验；可以实现对使用者的实验过程和各种实验数据的实时监控，达到实验过程实时监督指导的目的。

Description

基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法
技术领域
本发明属于控制实验技术领域，具体涉及一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法。
背景技术
在自动控制领域中，仿真和实验占据重要地位,而实验环节的核心在于模型建立和控制算法研究。目前实验系统主要分为三种类型：实物实验、半实物实验、计算机仿真实验。前两种实验系统资源齐全，功能完善，但是受到实验场地、设备数量、以及实验时间的限制；计算机仿真实验不受实验场所限制，但是不具有实时性，没法与实际对象的具体特性进行对比。
另一方面，以慕课(MOOC)为代表的计算机网络教学的兴起，也需要与课程配套的实验环节能够在计算机网络上进行，而目前尚没有控制实验系统可以应用于慕课大规模的远程实验教学。云计算技术和网络通讯技术的发展，为基于实时云计算模型的远程控制实验平台的搭建提供了技术支撑。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法。
一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，包括云服务端、用户端、管理监控端；
所述云服务端搭建有对象模型库、数据库、服务器管理模块和控制算法库；
所述对象模型库，用于搭建多种典型被控对象数学模型；根据用户端发送的控制量或控制算法库中用户选定控制算法得到的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量；
所述数据库，用于存储用户的基本信息和用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息，用户的被控对象数学模型使用时间、购买时间和计费信息；
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程；管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除；管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除；管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除；
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象数学模型的标准控制算法，在手机用户端选定控制算法时，启动其对应控制算法得到控制量，将控制量传输至对象模型库；
所述管理监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户使用状态，为用户分配权限；实时监控用户使用的被控对象数学模型，实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示；
所述监控端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，并传输至用户端；
所述用户端包括PC用户端和手机用户端；
所述PC用户端搭建有用户端通讯模块、控制算法挂载模块、模拟图形显示模块；
所述手机用户端搭建有云端控制算法选择模块、数据显示模块；
所述用户端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至云服务端中的被控对象数学模型，并接收管理监控端传回的输出量；
所述控制算法挂载模块，用于挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端，对云服务端中的被控对象数学模型进行实时控制；
所述模拟图形显示模块，用于根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示；
所述云端控制算法选择模块，用于访问云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，得到选用的被控对象数学模型的标准控制算法进行计算后的输出量和标准控制算法得到的控制量；
所述数据显示模块，用于根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示。
所述服务器管理模块，包括对象模型调度单元、共享算法单元、信息管理单元；
所述对象模型调度单元，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程；
所述共享算法单元，用于管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除；
所述信息管理单元，管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除，管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除。
所述的基于连续模型的分布式求解算法为Runge-Kutta分布式算法。
所述用户的基本信息包括：用户名、密码、用户的被控对象数学模型使用时间、购买时间和计费信息。
采用基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台进行控制的方法，包括以下步骤：
步骤1：在云服务端中搭建多种典型被控对象数学模型，建立对象模型库；
步骤2：若用户访问PC用户端，则执行步骤3，若用户访问手机用户端，则执行步骤8；
步骤3：通过PC用户端挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量和PC用户端输入的设定值，采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端；
步骤4：通过云服务端根据PC用户端发送的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量，传输至管理监控端；
步骤5：通过管理监控端将输出量传输至PC用户端；
步骤6：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、PC用户端传送来的控制量信息，保存用户的被控对象数学模型的标准控制算法；
步骤7：通过PC用户端根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示，返回步骤2；
步骤8：通过手机用户访问用户选择的云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法；
步骤9：通过管理监控端将输出量传输至手机用户端；
步骤10：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、控制量信息；
步骤11：通过手机用户端根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示，返回步骤2。本发明的有益效果：
本发明提出基于一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台及控制方法，该平台充分利用了实时云计算、云数据库、远程通讯等新技术的优势，可以实现用户在计算机网络的建模和控制实验，以及其他与控制相关的各种实验；更为重要的是，教师可以实现对使用者的实验过程和各种实验数据的实时监控，达到实验过程实时监督指导的目的。提供了一种基于网络的在线实验教学模式，为其它各个学科的网络实验教学提供了一种范例；以虚拟的云实时计算模型为被控对象，不需要增加任何硬件成本，即可实现远程实验教学；教师能够实时监控用户的实验过程和实验数据，达到督促和指导作用，使师生之间如同真实环境下的面对面指导一样，极大地方便了实验教学过程；基于云计算和宽带网络的极高性能，实现了大规模用户同时在线实验的能力；提供多种控制算法库和模型库进行实验，便于用户更充分的理解实验案例；用户端3D被控对象实时模拟图形显示功能和控制算法外挂功能，可以进一步加深用户对控制过程的理解，方便用户使用。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台的示意图；
图2为本发明具体实施方式中共享算法运行过程示意图；
图3为本发明具体实施方式中用户端导航器界面示意图；
图4为本发明具体实施方式中基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台的业务流程图；
图5为本发明具体实施方式中基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台的控制方法的流程图；
图6为本发明具体实施方式中本地算法与云服务端模型相互调用算法运行过程示意图；
图7为本发明具体实施方式中电机模型动态演示的示意图；
图8为本发明具体实施方式中电机模型开环曲线显示实验图；
图9为本发明具体实施方式中电机模型闭环曲线显示实验图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。
一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，如图1所示，包括云服务端、用户端、管理监控端。
所述云服务端搭建有对象模型库、数据库、服务器管理模块和控制算法库。
所述对象模型库，用于搭建多种典型被控对象数学模型；根据用户端发送的控制量或控制算法库中用户选定控制算法得到的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量。
本实施方式中，可以自行搭建或租用云服务器作为云服务端。多种典型被控对象数学模型一般为微分方程组，如直流电机控制数学模型，加热炉控制数学模型，双容水箱控制数学模型。
所述的基于连续模型的分布式求解算法为Runge-Kutta分布式算法。
所述数据库，用于存储用户的基本信息和用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息。
本实施方式中，用户的基本信息包括：用户名、密码、用户的被控对象数学模型使用时间、购买时间和计费信息。
本实施方式中，为了保证对所有用户的账号，使用情况以及计时收费情况的管理，需要在云服务端的数据库中为每个用户设计表单，表单的字段及解释如表1所示。
表1 用户表单
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程；管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除；管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除；管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除。
所述服务器管理模块，包括对象模型调度单元、共享算法单元、信息管理单元。
所述对象模型调度单元，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程。
所述共享算法单元，用于管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除。
所述信息管理单元，管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除，管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除。
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象数学模型的标准控制算法，在手机用户端选定控制算法时，启动其对应控制算法得到控制量，将控制量传输至对象模型库。
本实施方式中，实现过程采用MVC编程模型，即通过编写“共享算法控制器”来实现共享算法与被控对象数学模型的相互调用，以及各个变量的存储与中转。共享算法运行过程如图2所示，其中yk(1)～yk(10)指Runge-Kutta算法在一个采样周期计算出10个输出，u指控制算法输出的控制量。
所述管理监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户使用状态，为用户分配权限；实时监控用户使用的被控对象数学模型，实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示。
所述监控端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，并传输至用户端。
所述用户端包括PC用户端和手机用户端。
所述PC用户端搭建有用户端通讯模块、控制算法挂载模块、模拟图形显示模块。
所述手机用户端搭建有云端控制算法选择模块、数据显示模块。
所述用户端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至云服务端中的被控对象数学模型，并接收管理监控端传回的输出量。
本实施方式中，用户端在连接云服务端的网络选择方面有两种方式：局域网和广域网；局域网的带宽往往比局域网要大，因此数据传输速度较快，但局域网仅适合小范围内用户使用，即每个用户端必须与云服务端处在同一个局域网内，可以应用在校园网等较大局域网范畴；广域网主要通过申请的域名与云服务端的IP地址进行绑定，并利用内网透传技术，即便云服务端IP地址变化，通过该域名仍可访问到云服务端。
本设计中用户端具备两种网络通讯方式，并且可以相互切换。在局域网方面，用户必须要保证用户端软件与云服务端处在同一局域网内，因此当用户在用户端选择使用局域网时系统会弹出服务器的IP地址，提示用户检查用户端的IP，保证其与服务器同处一个局域网。
本实施方式中，在用户注册方面用户在输入其用户名、密码、邮箱后可以选择是否使用密码找回功能。若使用则需要填写两个密保问题，在填写结束提交后，云服务端会将表1中的1～4字段填写相应信息，将字段13置1，字段14～17填写相应信息；若不使用则字段13置0，字段14～17为空。在注册成功后系统会提示扫描二维码下载缴费的APP进行缴费；
在用户登录方面，在用户缴费成功，用户输入正确用户名和密码后，云服务端会返回登陆成功信息，用户端在该信息后跳转至系统导航器；若用户忘记密码，在设置密码找回功能的前提下，用户可以输入用户名和邮箱从云服务端中获取密保问题，在回答正确的情况下用户端从云端读取该用户密码，并将密码发送至用户邮箱。
在用户模型选择、计时计费方面，在用户登录完毕后，用户端会跳转至导航器界面，如图3所示，导航器界面包含各类模型的选择，黑色为可以使用，灰色为无法使用。点击黑色模块即可进入对该模型的控制界面，同时用户只能通过下方的“下机”模块退出。点击该模块后将已使用时间存至云服务端，并将字段7～12置0，关闭所有模型控制界面返回至登陆界面。该导航器还具有计时功能，计时单位为1分钟，并且将当前使用时间以及用户购买时间在导航器中显示。导航器每1分钟将已使用时间上传至云服务端，直至已使用时间超过购买时间，导航器将退出所有模型控制界面，将字段7～12置0，并返回至登陆界面。
所述控制算法挂载模块，用于挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端，对云服务端中的被控对象数学模型进行实时控制。
所述模拟图形显示模块，用于根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示。
所述云端控制算法选择模块，用于访问云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，得到选用的被控对象数学模型的标准控制算法进行计算后的输出量和标准控制算法得到的控制量。
所述数据显示模块，用于根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示。
本实施方式中，基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台的业务流程图如图4所示。
本实施方式中，以被控对象为电机模型，控制算法为PID算法为例加以具体说明。
采用基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台进行控制的方法，如图5所示，包括以下步骤：
步骤1：在云服务端中搭建多种典型被控对象数学模型，建立对象模型库。
本实施方式中，一阶惯性环节作为直流电机数学模型，该数学模型的传递函数G(s)，如式(1)所示：
其中，其传递函数的输入为控制量U(s)，输出为电机转速Y(s)。直流电机数学模型中的具体参数根据实际电机的实验数据辨识得到。
步骤2：若用户访问PC用户端，则执行步骤3，若用户访问手机用户端，则执行步骤8。
步骤3：通过PC用户端挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量和PC用户端输入的设定值，采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端。
本实施方式中，允许用户使用C语言、C++、MATLAB等语言在本地将控制算法编写后按照规定生成动态链接库(dll)或可执行文件(exe)，放在用户端的特定路径下，即可实现与云端模型进行相互调用；同样采用MVC编程模型，本地算法与云服务端模型相互调用算法，该过程如图6所示
本实施方式中，用户编写的控制算法：离散位置式PID算法的数学模型如式(2)所示：
其中，u(k)为k时刻的控制量，error(k)为k时刻的偏差，即实际值与设定值的差，ts为采样周期，kp为PID算法的比例系数，ki为PID算法的积分系数，kd为PID算法的微分系数。
实现过程为：首先通过构建URL以HTTP中POST方式将转速设定值，kp、ki、kd、ts等算法参数以及当前时间、干扰系数等部分模型参数传入云服务端，其次云服务端中的电机模型在接收到从用户端传来的部分参数后设定控制量为0，上次输出为0，设定转速为1500，采样周期为0.001s，干扰系数为1，设置离散位置式PID算法的kp为0.5，ki为3.7，kd为0，进行实验。
步骤4：通过云服务端根据PC用户端发送的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量，传输至管理监控端。
本实施方式中，通过网址(URL)对被控对象数学模型进行调用，该URL通过HTTP中POST的方式接收从PC用户端发送的控制量，当前转速(作为下次求解的初始)，当前时间(作为下次求解的初值)以及干扰系数，存储在云服务端中的被控对象数学模型在接收到上述参数后采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，将公式(1)中加入模型干扰项Km，并转化为微分方程模型如式(3)所示：
其中，y为被控对象数学模型的实时输出量，即电机转速，u为被控对象数学模型的实时输入量，即控制量，利用四阶Runge-Kutta算法进行求解，对于初值问题y(t0)＝y0，其四阶Runge-Kutta的迭代方程，如式(4)所示：
其中，h为计算步长，现取电机的采样周期为0.001s，选取四阶Runge-Kutta的计算步长为0.0001s，即在每个采样周期内计算出10个对象输出值，并选取电机模型的初始条件为y(0)＝0，以及控制量u为100，干扰系数Km为1，在500个采样周期内进行开环实验，通过该URL以JSON格式返回模型相应的输出量以便用户端的读取。
步骤5：通过管理监控端将输出量传输至PC用户端。
步骤6：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、PC用户端传送来的控制量信息，保存用户的被控对象数学模型的标准控制算法。
步骤7：通过PC用户端根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示，返回步骤2。本实施方式中，电机模型动态演示的示意图如图7所示。电机模型转速与GIF动态图帧数对照表如表2所示。
表2 电机模型转速与GIF动态图帧数对照表
步骤8：通过手机用户访问用户选择的云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法。
步骤9：通过管理监控端将输出量传输至手机用户端。
步骤10：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、控制量信息。
步骤11：通过手机用户端根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示，返回步骤2。
本实施方式中，电机模型开环曲线显示实验图如图8所示，电机模型闭环曲线显示实验图如图9所示。

Claims (5)

1.一种基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，其特征在于，包括云服务端、用户端、管理监控端；
所述云服务端搭建有对象模型库、数据库、服务器管理模块和控制算法库；
所述对象模型库，用于搭建多种典型被控对象数学模型；根据用户端发送的控制量或控制算法库中用户选定控制算法得到的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量；
所述数据库，用于存储用户的基本信息和用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息，用户的被控对象数学模型使用时间、购买时间和计费信息；
所述服务器管理模块，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程；管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除；管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除；管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除；
所述控制算法库，用于存储由用户端上传的被控对象数学模型的标准控制算法，在手机用户端选定控制算法时，启动其对应控制算法得到控制量，将控制量传输至对象模型库；
所述管理监控端搭建有用户信息管理监控模块、监控端通讯模块；所述用户信息管理监控模块，用于管理用户的基本信息，监控用户使用状态，为用户分配权限；实时监控用户使用的被控对象数学模型，实时监视用户实验过程中产生的计算数据，将该用户的计算数据以图形显示；
所述监控端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和用户端进行通讯，接收云服务端传回的输出量，并传输至用户端；
所述用户端包括PC用户端和手机用户端；
所述PC用户端搭建有用户端通讯模块、控制算法挂载模块、模拟图形显示模块；
所述手机用户端搭建有云端控制算法选择模块、数据显示模块；
所述用户端通讯模块，用于采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，将根据控制算法得到的控制量实时传输至云服务端中的被控对象数学模型，并接收管理监控端传回的输出量；
所述控制算法挂载模块，用于挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端，对云服务端中的被控对象数学模型进行实时控制；
所述模拟图形显示模块，用于根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示；
所述云端控制算法选择模块，用于访问云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法，采用应用层Http技术与云服务端和管理监控端进行通讯，得到选用的被控对象数学模型的标准控制算法进行计算后的输出量和标准控制算法得到的控制量；
所述数据显示模块，用于根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示。
2.根据权利要求1所述的基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，其特征在于，所述服务器管理模块，包括对象模型调度单元、共享算法单元、信息管理单元；
所述对象模型调度单元，用于在多个用户端访问时，开启线程为每一个用户端分配一个对应的被控对象数学模型，在用户端退出操作时，取消其对应线程；
所述共享算法单元，用于管理用户的被控对象数学模型的标准控制算法的添加和删除；
所述信息管理单元，管理对象模型库中被控对象数学模型的添加、更新和删除，管理用户的添加和删除，管理用户的计算数据信息的存储和删除。
3.根据权利要求1所述的基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，其特征在于，所述的基于连续模型的分布式求解算法为Runge-Kutta分布式算法。
4.根据权利要求1所述的基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台，其特征在于，所述用户的基本信息包括：用户名、密码、用户的被控对象数学模型使用时间、购买时间和计费信息。
5.采用权利要求1所述的基于实时云计算模型的虚拟控制实验平台进行控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在云服务端中搭建多种典型被控对象数学模型，建立对象模型库；
步骤2：若用户访问PC用户端，则执行步骤3，若用户访问手机用户端，则执行步骤8；
步骤3：通过PC用户端挂载根据用户编写的控制算法生成的DLL文件或EXE文件，根据管理监控端传回的输出量和PC用户端输入的设定值，采用用户编写的控制算法进行计算，得到控制量，将控制量传输至云服务端；
步骤4：通过云服务端根据PC用户端发送的控制量，采用基于连续模型的分布式求解算法对对应的被控对象数学模型进行求解，得到相应的输出量，传输至管理监控端；
步骤5：通过管理监控端将输出量传输至PC用户端；
步骤6：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、PC用户端传送来的控制量信息，保存用户的被控对象数学模型的标准控制算法；
步骤7：通过PC用户端根据被控对象数学模型建立其3D模型，并根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量进行动态演示，返回步骤2；
步骤8：通过手机用户访问用户选择的云服务端中的被控对象数学模型的标准控制算法；
步骤9：通过管理监控端将输出量传输至手机用户端；
步骤10：通过云服务端保存用户的基本信息、用户基于被控对象数学模型进行计算的计算数据信息、控制量信息；
步骤11：通过手机用户端根据接收的通过云服务端中被控对象数学模型计算后得到的输出量和标准控制算法得到的控制量，进行动态数据和曲线显示，返回步骤2。
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