15、Cortex-M23与Cortex-M33处理器架构解析

Cortex-M23与Cortex-M33处理器架构解析

1. VTOR与向量表

在Cortex - M23处理器中,向量表偏移寄存器(VTOR)是可选的。芯片设计人员可以省略VTOR以最小化硅片面积。若未实现VTOR寄存器,它会被固定为芯片设计人员定义的值且不可更改。即便未实现VTOR,向量表的值仍可以非零,这与Cortex - M0 + 处理器不同,后者若未实现VTOR则固定为0。
若实现了TrustZone安全扩展,会有两个向量表。安全异常的向量表应位于安全地址范围,非安全异常的向量表位于非安全地址范围。VTOR寄存器分为VTOR_S(安全VTOR)和VTOR_NS(非安全VTOR)。

2. 故障处理

故障异常在处理器检测到错误(如执行未定义指令)或总线系统对内存访问返回错误响应时触发。故障异常机制能快速检测错误,使系统无需等待看门狗定时器即可响应错误。
Armv8 - M Baseline(Cortex - M23处理器)和Armv8 - M Mainline(如Cortex - M33处理器)在故障处理特性上存在差异:
- 可用异常不同 :Armv8 - M Mainline支持BusFault、UsageFault、MemManage Fault和SecureFault异常,而Armv8 - M Baseline不支持。
|异常类型|Armv8 - M Baseline(Cortex - M23)|Armv8 - M Mainline(Cortex - M33)|
| ---- | ---- | ---- |
|BusFault|不支持|支持|
|Usage

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性稳定性,下层优化用户充电成本便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安全约束用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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