8、汽车多关注点开发过程的同步

汽车多关注点开发过程的同步

在汽车开发领域,多关注点的同步至关重要。涉及功能安全、预期功能安全和网络安全等多个方面,需要在开发过程中进行有效的协调和同步,以确保系统的可靠性和安全性。

1. 关注点详述

各关注点的相关方面可归入Avizienis等人提出的实现可靠性和安全性的类别,包括:
- 故障预防 :防止故障引入,例如采用良好的工程实践。
- 故障容忍 :通过能容忍故障存在的系统设计来避免故障,如冗余设计。
- 故障消除 :通过严格测试等方式从系统中消除故障。
- 故障预测 :对系统进行评估,预测故障可能发生的概率和后果。

功能安全关注源于随机硬件故障、可预见的非恶意误用和系统性故障的故障行为。随机硬件故障和非恶意误用源于运行环境,这些风险通过故障预测和消除在系统开发中得到缓解,可能还需要故障容忍机制进一步缓解。系统开发过程中对功能进行风险分析、规范制定、实现和测试,可能会引入系统性故障,严格的开发过程是预防系统性故障的主要机制,严格的测试则有助于消除故障。

类似的逻辑也适用于预期功能安全和网络安全,运行环境导致的故障行为风险需要在系统开发中得到缓解和正确处理。在系统开发过程中,需要采取措施防止系统性故障和漏洞的引入。网络安全通常关注利用漏洞的恶意误用带来的对财务、运营、安全和隐私等方面的广泛不利后果,这里主要关注安全问题。

在多关注点开发生命周期中,需要在系统协同设计中协调各关注点之间的故障预测、预防和容忍,在协同验证和确认中协调和统一故障消除活动

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神经网络与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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