71、嵌入式系统的可靠性与测试策略

嵌入式系统的可靠性与测试策略

1. 嵌入式系统的可靠性规划

1.1 可靠性目标设定

可靠性目标并非只是一个简单的数字,它必须与系统和客户的实际需求相关。在设定可靠性目标时,首先要思考“对于我们的系统而言,可靠意味着什么”。常见的答案包括系统不崩溃、不给出错误答案、保持稳定控制、不遗漏预定数据样本、不丢失已获取的数据、在特定时间内响应用户输入、在出现问题前向用户发出警告等。

然而,一个系统很少需要在所有方面都具备可靠性。而且,构建可靠系统成本高昂,因此需要仔细考虑哪些可靠性特征是重要的,哪些不是。经过思考后,列出真正关心的可靠性属性。

可靠性目标的设定还需要考虑接近完美的程度。“永不失败”是不现实的目标,因为设计者可能会忽略一些系统失败的方式,而且“永不”是一个极长的时间概念。确定一个合理的时间范围,使其接近“永不失败”的效果。同时,还需要找到一种方法来衡量系统是否达到了目标,这个衡量指标必须既有用又易于测量。以下是一些不同程度的可靠性目标示例:
| 目标类型 | 具体目标 | 评价 |
| — | — | — |
| 不现实目标 | “系统永远不会崩溃” | “永远”时间太长,不切实际 |
| 表述不佳目标 | “系统应可靠” | 未明确可靠的具体程度 |
| 不现实目标 | “软件应无缺陷” | 几乎不可能实现,且难以确认是否有遗漏的错误 |
| 不完整目标 | “硬件平均无故障时间(MTBF)至少为 10,000 小时” | 未考虑软件因素 |
| 较好目标 | “所有来源导致的系统故障平均间隔时间至少为 2000 运行小时” | 综合考虑多种因素 |
| 较好目标 | “

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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