80、嵌入式系统安全、可靠与性能保障全解析

嵌入式系统安全、可靠与性能保障全解析

1. 安全分析技术

在开发安全关键软件时,有三种基本的安全分析技术组合使用效果良好,同时还有许多其他技术可与高安全完整性等级(SIL)系统结合使用。相关技术的详细范围可参考安全标准 IEC 61508 - 7,附件 A 中包含了数百种技术的描述。

1.1 HAZOP(危险与可操作性)分析

HAZOP 技术是一种系统地找出系统中潜在安全问题的方法。它通过将引导词应用于系统需求,并询问“如果发生这种情况,是否不安全?”来进行分析。引导词用于否定或修改正在考虑的需求,以进行假设分析。嵌入式系统常用的引导词如下:
- no:未采取所需的行动
- reverse:采取与所需行动相反的行动(例如,应开启时关闭)
- more:值增加
- less:值减少
- early:比指定时间更早发生
- late:比指定时间更晚发生
- wrong order:事件顺序错误

HAZOP 分析的结果是一份系统危险列表,描述了危险是什么以及系统可能对该危险的反应。例如,“如果阀门开启延迟,压力容器可能会爆炸”。对于硬件,HAZOP 可以考虑可能的硬件故障模式;但对于软件,故障行为可能非常随意,很难准确预测软件的行为。因此,HAZOP 的实际结果是识别与安全相关的软件需求。如果任何需求被违反或遗漏并导致重大危险,则该需求应被视为安全关键需求,软件实现必须正确处理这些需求,以确保系统安全。

1.2 PHA(初步危险分析)

PHA 用于对系统中的各种危险进行排序,以便将注意力集中在最重要的危险上。危险列表可以来自任何地方,HAZOP 是生成此列表的一个好

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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