87、嵌入式系统的可靠性、安全性与重置策略

嵌入式系统的可靠性、安全性与重置策略

1. 系统重置方式

系统重置主要有外部和内部两种方式。

1.1 外部系统重置

当系统运行不正常时,用户可以进行外部重置,常见方法如下:
- 硬件重置按钮 :放置在易于触及但不太显眼的位置。其优势在于,若连接到不可屏蔽中断引脚或电源引脚,软件缺陷无法阻止重置。
- 软重置 :例如同时按下两个特定按钮并保持十秒。此方法无需额外的重置按钮,但软件崩溃时可能失效。
- 电源循环 :包括取出并重新安装电池。这种方式对用户来说不太方便,但可作为最后的重置手段。若系统有续流电容,在更换电池时不会丢失内存,此时需考虑是否还需要硬件重置开关,同时要在说明书中告知用户取出电池的时长以确保重置生效。

1.2 内部系统重置

系统也能进行内部重置,这对无人值守的系统运行十分有用。内部重置类型有:
- 看门狗定时器重置 :最常用的内部重置方式,当软件挂起或计算耗时过长时,看门狗定时器会执行重置。
- 资源耗尽时重置 :例如,当动态内存分配(如 malloc new )因内存耗尽返回错误时进行重置。
- 定期维护重置 :作为一种维护手段,定期重置可清除累积的软件数据结构错误或进行自我测试。

2. 系统可靠性相关概念

2.1 冗余对可靠

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值