18、实时操作系统调度与通信机制详解

实时操作系统调度与通信机制详解

1. 基于优先级的调度

操作系统的核心任务是在请求资源的程序之间分配计算系统中的资源,其中CPU是最稀缺的资源,因此CPU调度是操作系统最重要的工作。

1.1 轮询调度

通用操作系统中常见的调度算法是轮询调度。所有进程被放在一个列表中,依次进行调度。通常会结合抢占机制,防止一个进程独占CPU时间。轮询调度提供了一种公平性,所有进程都有机会执行,但它不能保证任何任务的完成时间,随着进程数量的增加,所有进程的响应时间都会增加。而实时系统要求公平性包括及时性和满足截止时间。

1.2 进程优先级

在实时操作系统(RTOS)中,选择下一个执行进程的常见方法是基于进程优先级。每个进程被分配一个整数值的优先级,选择执行的下一个进程是就绪进程集中优先级最高的进程。

示例:优先级驱动调度

假设有三个进程,其属性如下:
| 进程 | 优先级 | 执行时间 |
| ---- | ---- | ---- |
| P1 | 1 | 10 |
| P2 | 2 | 30 |
| P3 | 3 | 20 |

假设系统启动时P2就绪,P1的数据在时间15到达,P3的数据在时间18到达。系统开始执行时,P2是唯一就绪的进程,所以它被选中执行。在时间15,P1就绪,由于其优先级更高,它抢占P2并开始执行。P1是系统中优先级最高的进程,它会一直执行直到完成。P3的数据在时间18到达,但它不能抢占P1。即使P1完成,P3也不能运行,因为P2仍然就绪且优先级高于P3。只有在P1和P2都完成后,P3才能执行。

1.3 速率单调调度(

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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