27、嵌入式系统实时调度与状态图设计全解析

嵌入式系统实时调度与状态图设计解析

嵌入式系统实时调度与状态图设计全解析

1. 实时系统概述

在嵌入式系统领域,大多数系统都属于实时系统,这是因为计算结果的实用性与结果产生的时间紧密相关。实时性通过实时截止时间来保证,确保系统能按时完成任务至关重要,因为延迟的结果可能和错误的计算一样糟糕。

对于简单系统,纯静态任务调度方法或许可行,还能搭配辅助中断;而复杂系统则更适合采用速率单调调度系统。同时,应尽量避免使用最早截止时间优先(EDF)调度和临时的任务优先级分配方法。

1.1 实时操作的重要性

实时分析和调度的核心目标是确保系统能满足所有任务的截止时间。这需要先了解系统必须执行的各种任务,然后合理安排任务执行顺序,以保证所有截止时间都能被满足。

在实际操作中,很多人试图通过测试来验证系统是否满足实时要求,但这种方法存在局限性。测试只能表明系统在大多数情况下能满足截止时间,却无法保证在所有情况下都能如此,因为创建测试场景的最坏情况非常困难。所以,正确实现实时性的关键在于,要么设计一个便于测试最坏情况的系统(如静态调度),要么设计一个能通过数学方法理解最坏情况行为的系统(如速率单调调度),而无需实际创建和测试最坏情况。

1.2 可能出现的症状

当项目出现以下情况时,就需要仔细审视实时调度了:
- 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。例如,大部分任务采用静态调度,但在负载较重时动态跳过某些任务。
- 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。

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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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