实时调度及实时控制.ppt

实时调度及实时控制 一、实时任务 一、实时任务调度 硬截止期 硬截止期任务用于保证系统的正确运行,通常是周期性的或者相邻的两个任务实例之间具有一个最小间隔时间 固截止期 通常是非定期任务,具有不确定的到达时间 软截止期 通常是非定期任务,具有不确定的到达时间 周期性任务的调度算法 RM算法－单速率算法 任务的优先级决定于其周期，周期越小的任务优先级越高，由于任务的周期是固定的，所以该算法是基于静态优先级的； 周期性任务的调度算法 EDF算法－最早截止期优先调度算法 任务的优先级决定于其绝对截止期，绝对截止期越小的任务优先级越高，EDF是基于动态优先级的。 周期性任务的调度算法 RM和EDF在固定优先级和动态优先级算法中分别是最优的。 RM算法只能解决任务截止期等于任务周期时的最优调度，当这个条件不满足时，可以证明截止期单调（DM，Deadline Monotonic）算法是最优的。 非周期性任务的调度算法 混和任务的实时调度算法 静态调度 后台调度（Background Scheduling）: 非周期性任务采用先到先服务FCFS策略在周期性任务执行后的空闲时间片调度。为了提高非周期性任务的响应性能，轮询服务器策略设立一个周期任务服务器，专门用于服务非周期任务，在满足其它周期任务截止期的前提下，尽可能地给这个服务器分配服务时间。这种方法实质上是轮询服务。 动态调度 为了克服基于静态优先级方法无法处理突发事件，基于动态优先级方法可以把任何空闲处理能力（没有周期任务使用）都用于非周期任务，这样既可以实现非周期任务的快速响应特性，又能保证周期任务的实时性。 动态优先级交换服务器和动态零星服务器 其他问题 共享资源互斥的调度 过载处理 多处理器调度或多机调度（MMS:Multi-Machine Scheduling） 不但要解决何时执行任务，而且还要解决在何处执行任务。这就同时涉及到任务的分配与调度，也涉及到某一个处理器的资源、网络通信等许多问题，大大增加了问题的难度，已经证明此类调度多为NP问题。 二、实时控制 采样周期与性能损失 指数模型周期分配方法（Seto） 弹性任务模型（EPAA,Buttazzo） 动态优先级调整算法(DPAA) 动态优先级调整算法仿真结果 DPAA讨论 控制参数根据周期变化的调整 理想控制任务数字实现假设条件 抖动与延迟定义 理想控制任务数字实现假设条件 抖动和延迟对控制性能的影响 抖动和延迟静态补偿 抖动和延迟静态补偿－PID例子 静态补偿－PID仿真结果 动态补偿——单任务实时性能指标 单任务实时性能指标 多任务性能优化模型 子任务调度思想 子任务引起的截止期错失 子任务、FP调度 子任务、EDF调度 子任务调度仿真结果 子任务调度仿真结果 三、任务属性调整的意义 反馈调度系统 实时控制任务性能与周期分析 实时控制任务模糊调度 实时控制任务模糊调度元素 实时控制任务模糊调度元素 模糊控制规则 模糊控制决策表 仿真结果 仿真结果 四、具有切换时间的多机调度问题优化模型 GASA混合优化算法 GASA混合优化算法——编码及初始群体 GASA混合优化算法——选择、交叉及变异 模拟退火操作 模拟结果 t:=GetSystemTime(); SetAbsoluteDeadline(t+DCO); LOOP ReadInput(t,y_value); CalculateOutput(t,y_value); WriteOutput(t,u_value); SetAbsoluteDeadline(t+T); SleepUntil(t+DCO) UpdateState(); t:=t+T; SetAbsoluteDeadline(t+DCO); SleepUntil(t); END; 任务的释放时间在EDF调度中很难分析，将数据更新任务推迟到控制输出任务的截止期释放 控制对象： PID控制： 调度算法：FP调度 总执行时间：2.5毫秒 采样周期：12、13、14毫秒 控制输出时间：0.5毫秒 数据更新时间：2毫秒 子任务优先级分配结果 计算延迟分布 采样间隔分布 输出对比 弥补根据最坏执行时间确定任务属性的不足 需要灵活的准入机制 实时控制系统的设计中，我们通常希望其鲁棒性能够使其很好地适应任务采样周期和响应时间的变化，控制器可以被设计为能够在不同的工作方式下切换或具有不同的采样间隔，甚至在必要的时候控制器可以牺牲本回路的性能以减小处理器的负荷。 一般来说，反馈调度要解决的问题包括如何选取合适的控制信号、测量信号和设定点，采用何种控制结构