42、实时编程:原理、工具与优化策略

实时编程:原理、工具与优化策略

1. 实时系统基础

实时系统是一种能够在规定的时间内对外部事件做出响应的系统。实时可分为硬实时和软实时。硬实时要求系统必须在严格的时间限制内完成任务,否则会导致严重的后果;软实时则允许在一定程度上的延迟,但也需要尽量保证及时响应。

实时系统的应用场景广泛,如工业自动化、航空航天、医疗设备等。在这些场景中,系统的响应时间直接关系到设备的性能和安全性。

2. 调度延迟测量

调度延迟是指从任务准备执行到实际开始执行之间的时间间隔。测量调度延迟对于评估实时系统的性能至关重要。常用的测量工具包括 cyclictest 和 Ftrace。

2.1 cyclictest

cyclictest 是一种标准的调度延迟测量工具。它通过周期性地执行任务,并记录任务执行的延迟时间,来评估系统的调度性能。以下是 RT 预emption 生成的输出示例:

The RT kernel is a clear winner because everything is tightly bunched around the 20-
microsecond mark, and there is nothing later than 35 microseconds.

从这个输出可以看出,RT 内核在调度延迟方面表现出色,任务的延迟时间集中在 20 微秒左右,且没有超过 35 微秒的情况。

然而,cyclictest 只能提供调度延迟的总体信息,无法帮助我们识别和解决内核延迟的具体

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值