79、嵌入式系统的安全、可靠与保障

嵌入式系统的安全、可靠与保障

1. 嵌入式安全

在嵌入式系统中,实现高水平的安全并非易事,需要专业的知识和技能。

1.1 术语解释
  • 事故(Mishap) :系统运行中出现的不安全或潜在不安全事件,也可称为损失事件。
  • 危险(Hazard) :软件显示不安全行为,但缓解技术成功发挥作用,未造成不安全后果。例如,公交车行驶时自动门被命令打开,但自动锁保持关闭。
  • 事件(Incident) :软件显示不安全行为且缓解技术失效,但幸运的是未造成人员伤亡。如公交车自动门解锁并打开,但当时无人倚靠。
  • 事故(Accident) :与事件类似,但情况不幸,导致有人受伤或死亡。例如公交车自动门打开时有人倚靠并摔出。
1.2 安全软件的定义

安全软件并非孤立存在,同一软件在不同系统中的安全性可能不同。它是指在特定嵌入式系统设计中,导致事故发生概率足够低的软件。很多人误以为无缺陷的软件就是安全软件,但实际上并非如此。安全软件应具备以下特性:
- 正确提供安全相关功能。
- 不提供意外的不安全功能。
- 不基于遗漏安全相关功能或包含不安全功能的需求构建。
- 能处理不可预见的操作条件而不导致事故。

1.3 安全问题的评估

追求绝对安全通常是不可能的,但在很多情况下,使系统达到日常使用的安全标准并非难事。关键问题不是“是否安全”,而

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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