32、分布式硬实时应用的期限验证

分布式硬实时应用的期限验证

1. 引言

实时系统具有反应性和并发性,由一系列基本任务组成,这些任务可分为周期性和非周期性任务。实时系统的有效性取决于结果的正确性和对时间约束的符合程度,可分为硬实时系统和软实时系统,本文主要探讨由周期性任务组成的硬实时系统。

验证实时系统就是要证明它能始终根据时间约束对任何输入事件流做出反应,这通常有两种主要方法:
- 在线方法 :在应用运行期间,为每次上下文切换选择要执行的任务。但由于计算具有关键资源的任务系统调度问题是NP完全问题,这种方法对于几乎所有任务配置都不是最优的,且具有指数级复杂度。
- 离线方法 :使用形式化模型,通过模型检查技术来寻找至少一个满足约束的调度序列。

近年来,分布式系统在硬实时应用中越来越常见,其基于集成了消息传输时间约束的实时协议。由于分布式系统调度是NP难题,在线方法仍然不是最优的,因此采用离线方法来验证分布式系统,其原理是将通信协议集成到模型中,并使模型适应不同处理器速度的目标。

物理架构由一组通过网络通信的站点组成,每个站点有多个处理器和共享的RAM,所有处理器遵循站点的本地时钟,且每个站点都有一个包含专用处理器的网络板。在验证过程中,假设不使用缓存或流水线,以避免不确定性。

2. 集中式系统验证
2.1 任务时间建模

实时软件是一组原子任务,记为((\tau_i)_{i\in[1,n]})。每个任务(\tau_i)由到达时间(r_i)、截止时间(D_i)、周期(T_i)和CPU执行时间(C_i)指定。其中(r_i)、(D_i)和

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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