7、实时Java系统中非周期性事件处理策略解析

实时Java系统中非周期性事件处理策略解析

在实时系统中,任务可分为周期性任务和非周期性任务。对于非周期性任务的处理,有两种常见的方法:预留方法和空闲时间窃取方法。下面将详细介绍这两种方法及其相关算法。

1. 非周期性任务处理方法
1.1 预留方法

预留方法主要通过任务服务器预留时间片来处理非周期性任务。这里介绍三种服务器策略:轮询服务器(Polling Server,PS)、可延迟服务器(Deferrable Server,DS)和零星服务器(Sporadic Server,SS)。
- 轮询服务器(PS)
- 原理 :PS是一个具有优先级 $P_s$、周期 $T_s$ 和容量 $C_s$ 的周期性任务。从可行性分析的角度看,它与具有最坏执行时间(WCET)为 $C_s$ 的普通周期性任务完全相同。PS可以访问一个队列,非周期性事件释放时会被排入该队列。队列策略(先进先出、后进先出等)与PS的一般原理无关,也不影响硬任务的可行性分析。当服务器周期性释放时,其容量会重置为初始值。如果作业队列不为空,它会开始服务作业,消耗其容量,直到容量降为零。如果没有更多作业要服务,其容量会立即降为零。
- 缺点 :如果一个非周期性作业在服务器周期性激活后立即释放,且此时队列为空,该作业的服务至少要延迟到下一次激活。
- 可延迟服务器(DS)
- 原理 :DS是为解决PS的上述缺点而提出的。DS算法与PS算法非常相似,但即使队列为空,它也会保留其容量。这使

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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。
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