Linux实时抢占补丁研究及实时性能测试

准确的量化数据可作为评测及选择实时Linux系统的参考依据。研究实时Linux系统中实时抢占补丁的关键特性,提出一种代码插桩的实时性能评测方法。在增加实时抢占补丁的Linux操作系统上加载运行测试程序,利用测试程序关键位置的代码探测段来获取运行系统中的重要信息,以完成实时性能的评测。对基于数控平台上该实时系统的中断响应时间和上下文切换时间等评测指标进行测试,结果表明,与标准Linux系统的评测指标相比,该系统的中断响应时间和上下文切换时间分别约减少10%和99%,达到了硬实时系统的要求,满足数控应用的实时需求。     

面向控制器的DNC系统的设计与实现

DNC是用一台计算机对多台数控机床进行综合控制管理的一种方式,是实现数控设备网络化加工的重要手段.本文结合蓝天数控系统的开发需求,研究了实现DNC系统所需的关键技术,并在此基础上,采用客户/服务器体系结构,设计与实现了文件传输和管理、远程控制及DNC在线加工三个功能.实践证明该系统运行良好,达到了远程控制数控系统的要求.     

一种开放式数控系统刀具运动轨迹验证方法

为了更准确的仿真五轴数控机床各运动轴的运动情况,提出一种开放式数控系统刀具运动轨迹验证方法.本方法从运动控制组件中采集运动控制数据,利用五轴机床机构运动学模型,将运动控制数据转换为工件坐标系下刀具的运动轨迹,并以三维线框方式显示.通过CNC系统与CAD系统STL模型数据的交换,实现了刀具运动轨迹与CAD设计模型的分析比较,并设计了轨迹误差计算模型,可以定量分析仿真的刀具运动轨迹.最后通过实验验证了方法的正确性.     

面向多核处理器的共享Cache冲突预测模型

多核处理器的出现给实时系统的设计带来了新挑战,如并发任务通过共享Cache相互干扰的现象严重降低了实时系统的实时性,已有的Cache冲突评价模型没有针对多核处理器体系结构,多角度评价共享Cache对多个并发任务的影响.本文基于广泛应用的LRU Cache替换策略,根据任务的Cache静态复用距离,提出一种可以预测并发任务的Cache占用率、失效率和任务间冲突概率的Cache冲突预测模型.分析了在多核背景下共享Cache结构对实时性的影响.实验结果表明本模型不但功能比现有模型全面且精度更高.     

回卷恢复模型下容错实时系统的可调度性分析

实时任务的超时完成将会导致灾难性后果,因此实时系统必须具备严格的实时性及可靠性保障.考虑实时系统的容错需求,本文基于回卷恢复模型,对容错实时系统的可调度性分析进行研究.在基于任务最环响应时间的可调度性分析方法中,容错优先级配置是决定系统可调度性的关键.为了改进系统的可调度性,提出一种容错优先级可降低的配置策略,并推导出此策略下任务最坏响应时间的计算公式,以判断系统的可调度性.降低策略下低优先级任务可挪用高优先级任务的空闲时间来满足自身的截止时限要求.仿真实验表明,降低任务的容错优先级可以有效提升系统的容错能力.     

改进特征权重的短文本聚类算法

短文本的研究一直是自然语言处理领域的热门话题,由于短文本特征稀疏、用语口语化严重的特点,它的聚类模型存在维度高、主题聚焦性差、语义信息不明显的问题.针对对上述问题的研究,本文提出了一种改进特征权重的短文本聚类算法.首先,定义多因子权重规则,基于词性和符号情感分析构造综合评估函数,结合词项和文本内容相关度进行特征词选择;接着,使用Skip-gram模型（Continuous Skip-gram Model）在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;最后,利用RWMD算法计算短文本之间的相似度并将其应用K-Means算法中进行聚类.最后在3个测试集上的聚类效果表明,该算法有效提高了短文本聚类的准确率.     

主桙副版本模型中预分配容错实时调度算法

实时系统中任务的超时完成可能导致灾难性后果,因此要求系统具备容错处理能力,以保证系统出错后的实时性及可靠性。主/副版本模型是提高实时系统容错能力的有效技术。传统的容错实时调度算法通过为副版本预留处理器时间来实现软件容错,为副版本预留的处理器时间在系统运行过程中需动态调整,增加了系统的容错调度开销。提出一种基于res‐backw ards‐RM 预分配子算法的容错实时调度算法BCE*,通过限制预分配过程中高优先级任务的抢占条件,在不影响系统可调度性的同时可以有效避免副版本预留时间的动态调整,降低系统的容错调度开销。仿真实验验证了BC E*算法的可行性及有效性,且在系统出错概率及主版本负载较低的环境下,BC E*算法对系统容错调度开销的优化效果更显著。     

面向硬实时系统的容错调度算法研究

目前基于软件容错模型的调度算法大部分都是针对如何提高主版本可执行性的预测精度,很少考虑如何提高主版本的完成率.基于这一问题,本文提出一种基于软件容错模型的实时调度算法(kernel),该算法有选择地重新执行某些失败的主版本并允许其运行在更高的优先级别上,尽最大努力地提高了主版本的完成率,改善了输出结果的计算精度.仿真实验表明,与同类算法相比,kernel算法在提高系统容错能力方面更为有效.     

面向系统负载的分段式实时调度算法及其实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术,实时任务能否在规定的时限内完成主要依赖于调度算法的优劣.本文提出了一种分段式实时调度算法SS(Sectional Scheduling),此算法根据系统负载强度的不同将系统负载划分为三种情况:正常负载,超载和严重超载,每一种情况采用不同的调度算法.模拟实验表明,在所有负载条件下该算法相对于典型的EDF(Earliest Deadline First)算法,HVF(Highest Value First)算法与HVDF(Highest Value Density First)算法都有很大的性能改进.     

硬实时系统中基于软件容错模型的容错调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障.软件容错模型是提高硬实时系统容错能力的一种有效方法.针对硬实时系统中容错优先级两种分配策略存在的不足,基于软件容错模型提出了一种容错优先级可提升的双重优先级分配策略.该方法通过为替代版本分配双重优先级,不仅能够提高硬实时系统的容错能力,同时还能够显著减少任务间的抢占次数.为了获得双重优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,首先提出了一种最大的双重优先级配置搜索算法(MDPCSA).然后结合MDPCSA算法,提出了一种最优的双重优先级配置搜索算法（ODPCSA）.仿真实验表明,与两种分配策略相比,在提高系统容错能力和降低抢占开销方面更为有效.