26、实时系统调度与状态图设计详解

实时系统调度与状态图设计详解

1. 实时系统概述

实时系统的性能关键在于满足任务的截止时间,而非单纯追求速度快。对于嵌入式系统而言,计算结果的时效性至关重要,若错过截止时间,结果可能与错误计算一样无用。

在实时系统中,存在一些可能需要关注实时调度的症状:
- 没有书面的实时调度计划。
- 使用混合或临时的调度技术,而非单一、一致的方法。
- 采用最早截止时间优先调度或最小松弛度调度。
- 不清楚且未记录各种任务的最坏情况执行时间。
- 使用没有特定实时支持的桌面操作系统。

若缺乏全面的实时性能管理方法,系统可能会出现以下问题:
- 在正常操作中错过截止时间。
- 在特殊情况下错过截止时间,但在典型情况下正常,导致难以识别和调试实时问题。
- 花费大量精力进行代码优化或购买更快的 CPU,而这些本可避免。

2. 实时分析基础

要实现实时操作,需遵循以下步骤:
- 理解所需的假设条件。
- 了解系统情况。
- 选择合适的实时调度方法。
- 进行分析以确保能满足截止时间。

实时调度有一些基本假设:
|假设内容|详细说明|
| ---- | ---- |
|所有任务完全周期性|每个任务在其周期内只能运行一次,对于非周期性任务,使用最坏情况(最快)的到达间隔时间。若任务周期长度可变,使用最快可能的周期进行调度。|
|所有任务完全独立|避免一个任务阻塞另一个任务,但在实际中,共享资源(如互斥保护的共享变量和多路复用的 A/D 转换器)可能会导致问题。|
|每个任

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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