25、嵌入式系统实时调度与设计表示全解析

嵌入式系统实时调度与设计表示解析

嵌入式系统实时调度与设计表示全解析

1. 实时分析概述

实时性能并非追求极致的速度,而是在满足需求的前提下,尽可能降低整体成本。要实现实时操作,需遵循以下步骤:明确所需假设、了解系统、选择合适的实时调度方法,并进行分析以确保能按时完成任务。

1.1 假设与术语

为确保在各种情况下都能满足实时截止时间,我们需要做出一些假设,尽管这些假设在实际中并非完全成立,但它们是很好的起点:
- 所有任务 $T_i$ 完全周期性 :假设有 $n$ 个任务,编号为 ${ T_0, T_1, \ldots, T_{N - 1} }$,每个任务在其周期内仅运行一次。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,则使用最快的周期进行调度。
- 所有任务 $T_i$ 完全独立 :避免一个任务阻塞另一个任务。但在实际中,由于共享资源(如互斥保护的共享变量和复用的 A/D 转换器)的存在,此假设往往难以实现。若该假设不成立,任务会有非零的阻塞时间,使调度变得复杂。
- 每个任务的最坏情况执行时间 $C_i$ 已知 :需了解每个任务单独执行所需的 CPU 时间,并在计算中使用最长的最坏情况执行时间(WCET)。确定 WCET 可能是一项艰巨的任务,可借助处理器自带工具或对实际系统进行测量。为确保准确性,可在 WCET 值上增加一定余量。
- 截止时间 $D_i$ 大于或等于周期 $P_i$ :每个任务必须在下一次可运行之前完成执行。若截止时间短于周期,则假设一个更快的周期等于该截止时间,以确

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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