任务/资源图模型任务调度与资源访问仿真分析(Ⅰ)

任务／资源图仿真建模方法由于包含丰富的时间属性而非常有利于分析复杂离散实时系统。首先简单回顾了任务／资源图建模方法，然后重点探讨了任务实时调度算法和资源访问控制协议。优先级驱动可抢占式算法是任务实时调度的关键，详细分析了RM算法的可调度条件。任务调度时往往会发生资源冲突，从而对任务调度有着决定性的影响，针对对资源访问控制协议对任务可调度性的影响进行了分析。     

任务/资源图模型的任务调度与资源访问仿真分析(Ⅱ)-"爱国者"拦截作战目标过程实例分析

任务/资源图仿真建模方法由于包含丰富的时间属性而非常有利于分析复杂离散实时系统，通过一个仿真实例来分析任务/资源图模型的任务调度和资源访问。首先利用任务资源图模型对“爱国者”防空导弹拦截作战目标过程进行了仿真建模，然后利用RM任务调度方法和PCP资源访问控制协议对该系统进行了可调度性分析，包括单节点调度、多节点调度和端对端调度分析。复杂系统任务执行过程中会出现各种抢占、挂起、资源冲突情况，尤其是对于最坏情况下的任务调度和资源使用情况，通过仿真分析验证了对这些复杂情况的时间序列属性。可调度性分析和仿真分析结果表明任务/资源图模型是一种强有力的复杂离散实时系统分析仿真方法。     

神经网络非线性预测优化控制及仿真研究

针对暖通空调等一类时变多输入多输出非线性过程控制系统，采用神经网络作为优化反馈控制器求解优化反馈解，并利用预测控制滚动优化能够克服干扰和不确定性影响的优势，采用基于Hamilton-Lagrange方法和预测滚动优化算法训练多层前向神经网络，同时对系统中某些不能直接测量且受到多种因素影响、计算复杂的时变参数也利用神经网络进行预测，以实现对象特性的实时预测。利用该控制方法对某变风量暖通空调模型进行了仿真，优化指标取舒适性指标和耗能量之和。仿真结果表明，采用此方法，在模型不确定和存在外在干扰的情况下可以得到较好的控制效果。     

任务调度过程中就绪队列的优化研究

绝大多数嵌入式实时系统仅配置了必不可少的资源，任务间抢占行为导致的额外开销严重影响着系统的性能，通过分析周期性任务的调度过程，得出在确保任务不错过截止期条件下，各个任务在就绪队列中可等待的最长期限计算公式，并根据公式推导出任务满足截止期的最后抢占时刻等属性，从而定量地刻画了周期性任务抢占行为发生的必要条件，提出了一套对周期性任务的就等队列进行微调度的抢占模型，通过改变抢占关系来减少抢占次数，优化实时系统性能，本文最后通过实验验证了该微调度的抢占模型不仅有效地减少抢占次数，同时对于表态优先级调度策略如RM，能有效地提高处理器的可调度利用率。     

基于dSPACE的卫星控制实时仿真系统设计

为满足某在研大型挠性卫星计算机在回路中的仿真需要,利用dSPACE多处理器系统设计了卫星姿态和轨道控制实时仿真系统。介绍了该系统的软、硬件构成。以星载计算机与惯性基准单元串口通信为例,重点介绍了采用RTI模块、Simulink和Stateflow,实现该实时系统的串口通信建模方法。在星上自主模式下,对该实时系统进行了实时仿真。仿真结果证明了设计的卫星姿态和轨道控制实时仿真系统和串口通信接口模型的有效性。此方法对dSPACE实时仿真系统在航空航天领域的工程应用具有参考价值。     

基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法

针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。     

基于无模型自适应控制的锌层厚度预估模型

针对锌层厚度控制过程中存在时变大滞后、非线性和多变量干扰而难以实现精确控制的问题,提出基于无模型自适应(MFA)结合Smith预估反馈控制方法.采用MFA预估算法可以实现Smith预估模型的参数偏差在线估计,并且不依赖预估模型的时间常数和延迟时间.从LabVIEW仿真数据结果可以看出,此控制策略对比增益自适应Smith控制算法,不仅能够有效地解决锌厚控制中系统高阶非线性问题,能有效克服不确定系统参数的扰动,并能有效处理系统时变大滞后问题.     

基于神经网络的时变参数系统仿真优化方法

时变参数系统的仿真优化问题是一个新兴的研究课题,相比传统仿真优化,时变参数系统对实时性的要求高,而对解的精度要求不高。本文提出将该问题转换为一类神经网络预测问题,并从理论上证明了该方法的可行性。首先,线下构建神经网络模型描述输入参数到最优解的映射关系;然后,利用训练好的神经网络模型线上实时预测最优解。考虑到边界样本对最优解拟合曲面的影响,提出构建中心样本和边界样本,分别训练两个神经网络模型。仿真和实例表明,该方法能够随时变参数的变化实时给出满意解,从而为求解时变参数仿真优化问题提供一种新的解决思路。     

基于微型核的双星编队实时仿真系统

为了测试微型核的实时软/硬件性能,利用两个微型核原理样机及dSAPCE实时仿真器构建了双星编队实时仿真验证系统。在实时系统构建的过程中,分别解决了两个微型核之间的时间同步、dSAPCE与微型核原理样机CAN总线双向数据转换以及dSAPCE实时串口数据如何驱动STK场景实时动画显示等问题。利用建立的实时仿真系统,进行了双星编队姿态协同控制算法仿真,仿真结果表明基于微型核的双星编队实时仿真验证系统的软/硬件的正确性。     

基于SAAS的LVC装备试验资源实时调度模型研究

真实-虚拟-构造仿真为装备体系试验提供了有效技术手段。针对试验中大量异构仿真资源对象间的交互难以满足试验任务实时性需求问题，开展仿真资源实时调度模型研究。分析模型的功能组成，将调度模型划分为远程方法通信实现、远程方法云服务、优化调度策略3个子模型，分析各子模型的功能及其之间的关系，给出模型运行的步骤以及实现原理，并构建标准实验环境，验证模型算法。实验表明，在模型时延要求小于1 ms的标准测试环境下，云服务环境最多可承载大约30个节点同时提出订阅需求，并且调度成功率均大于98.5%,丢包率为0,符合模型性能要求。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

Research on improved integrated FDD/FTC with effectiveness factors

This paper investigates the integrated fault detection and diagnosis(FDD) with fault tolerant control(FTC) method of the control system with recoverable faults.Firstly,a quasi-linear parameter-varying(QLPV) model is set up,in which effectiveness factors are modeled as time-varying parameters to quantify actuators and sensors faults.Based on the certainty equivalency principle,replacing the real time states in the nonlinear term of the QLPV model with the estimated states,the parameters and states can be estimated by a two-stage Kalman filtering algorithm.Then,a polynomial eigenstructure assignment(PEA) controller with time-varying parameters and states is designed to guarantee the performance of the system with recoverable faults.Finally,mathematical simulation is performed to validate the solution in a satellite closed-loop attitude control system,and simulation results show that the solution is fast and effective for on-orbit real-time computation.     

一类分布式控制系统的容错优化调度算法

在分析同步采样分布式控制系统基础上,给出了一种新的容错调度算法。该算法首先在一个周期内形成一个任务调度序列(包括基版本和副版本),然后采用启发式算法将任务分配倒各个处理器上,且同一任务的基版本和副版本分配到不同的处理器上。同一处理器上的任务按照其在调度序列中的先后次序执行。由于控制系统的性能与任务的采样周期和控制延迟有关系,因而采用以整数编码为基础遗传算法对调度序列进行优化。仿真实验表明,这种调度算法在保证实时任务容错可调度的情况下,可以极大地提高控制系统地的性能。     

基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算.基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点.针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法.该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n).仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能.     

ISAR成像系统的二维资源自适应调度算法

现有认知雷达成像系统的资源调度策略只从距离向(或波形设计)或者方位向一个维度进行资源调度,没有充分分配和利用雷达系统资源,为此提出了一种针对步进频率逆合成孔径雷达成像系统的二维资源自适应调度算法,来进一步提高雷达系统的工作效率。该算法在对目标特征认知的基础上,根据压缩感知原理,计算对目标二维稀疏观测所需脉冲资源,依据二维资源调度模型,自适应分配二维脉冲资源,实现对多目标的交替稀疏观测成像。最后通过仿真验证了算法的可行性并与常规算法相比在资源饱和的情况下,可以执行更多的成像任务。     

基于权值的优先调度算法

介绍了经典的期限最近优先调度算法，分析了优先级倒置难题。提出一种基于权值的优先调度算法。该算法对资源分配权值，建立任务的权值评价函数。该算法由资源权值表和评价函数来实现。实验表明，该算法资源分配更合理，特别是能够克服期限最近优先调度算法的优先级倒置难题，从而更加有效提高实时操作系统的实时性能和稳定性。     

多功能相控阵雷达实时驻留的自适应调度算法

灵活有效的调度算法是实现多功能相控阵雷达工作性能优化和资源合理利用的基础。从调度代价的角度建立了实时驻留调度的数学模型,提出一种求解次优调度序列的自适应算法。该算法利用任务自身工作方式属性及任务中所含目标的先验信息分配任务的综合优先级,采用一步回溯的策略来确定每个驻留任务的调度属性,利用二次规划获取其最佳执行时间,并与传统的基于优先级调度算法进行了比较。仿真结果表明,提出的自适应调度算法提高了任务调度成功率,降低了截止期错失率。