4、分布式控制与嵌入式系统中的资源分配

分布式与嵌入式系统资源分配解析

分布式控制与嵌入式系统中的资源分配

在实时网络中,资源分配是一个关键问题,涉及到通信和计算资源的合理利用,以满足严格的时间约束。下面将详细介绍实时调度理论、控制与资源分配的集成方法等内容。

1. 实时调度理论

实时网络中有多种访问协议,以下是几种常见的协议:
- 时分多址(TDMA)
- 原理 :TDMA 协议可以在时间域上静态地划分可用带宽,分配给多个竞争节点。每个节点确切知道何时可以在网络上传输数据,必须在分配给自己的 TDMA 时隙内传输,从而避免冲突。时隙是离线预先确定的,其顺序具有周期性结构,能够描述各个节点时隙顺序的最小时隙序列称为 TDMA 轮。
- 实现方式 :TDMA 协议可以集中式或分布式实现。集中式实现中,主节点负责通过发送同步信号触发其他从节点的通信,但主节点故障会导致整个网络崩溃。分布式实现需要在所有节点上建立足够精确的全局时间,因此需要使用适当的时钟同步算法。例如,移动通讯 GSM 协议以 TDMA 为基础,TTP/C 通信协议采用分布式 TDMA 访问协议管理对通信介质的并发访问,并使用 FTA 算法确保不同网络节点的时钟同步。
- 令牌总线(Token - Bus)
- 原理 :Token - Bus 访问协议由 IEEE(IEEE 标准 802.4)和 ISO(ISO 标准 8802.4)指定,是许多工业现场总线通信协议的基础,如 Profibus、ControlNet、MAP 和 ProfiNet 等。在该协议中,网络节点逻辑上

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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