嵌入式人工智能包括各种技术,从高级算法到高度专业的计算系统。智能嵌入式系统在汽车,航空航天,医疗保健和物联网等各个行业中起着越来越重要的作用。在考虑智能嵌入式系统所带来的日常生活的位置时,了解其安全性的重要性非常重要。为了确保其高性能,能源效率和鲁棒性,必须确保严格的任务计划。我们对定期和独立的先发制件任务的硬实时容忍度安排的问题感兴趣。本文着重于为这些系统提出一种容忍度的调度算法。通过使用看门狗计时器,该计时器允许智能嵌入式系统通过检测处理器错误并采用最早的截止日期(EDF)算法来更加自治,以允许我们的系统尊重时间约束。目的是通过确保尽管存在故障来确保执行关键任务,以提高可靠性和效率。设计和实施嵌入式系统的耐故障调度算法是各个行业的关键方面。这有助于提高智能嵌入式系统的可靠性和安全性,这对于确保系统的平稳操作至关重要。
骑自行车能力清除此错误。如果发生相同的故障,请检查电源输入或替换CPU。软件故障条件 - 闪烁故障灯:闪烁的故障光条件是软件故障。在软件故障上,所有QuickStep程序的执行都将停止。控制器的寄存器,标志,数字输出和模拟输出的状态保留在故障时所处的状态。在快速参考注册指南列表中,请参阅登录#13009,以获取有关关闭S软件故障事件的数字输出的详细信息。此输出可用于删除外部emo电路。电动机和伺服轴在故障时运行,将完成其剖面动作。齿轮和cammed轴将保持运行。软件故障的类型:目标步骤为空显示#X不存在
摘要:航空航天业越来越多地采用机电驱动系统,因此需要可靠的诊断和预测方案来确保安全运行,尤其是在关键的安全关键系统(例如主飞行控制)中。此外,如果在预测性维护框架中实施预测方法,则可以提高系统在生命周期内的可用性,从而降低成本。在本文中,将介绍一种已经提出的算法的改进,该算法的范围是预测机电执行器中电机的实际退化状态,并提供温度估计。该目标是通过使用适当处理的反电动势信号和简单的前馈神经网络来实现的。可以以较小的误差实现对电机健康状况的良好预测。
国际能源署在许多与能源相关的领域资助研究和开发。在这些领域之一,即建筑节能领域,国际能源署资助各种活动,以更准确地预测建筑物的能源使用情况,包括现有计算机程序的比较、建筑监测、计算方法的比较以及空气质量和占用率研究。17 个国家已选择参与这一领域,并已指定缔约方参与涵盖这一领域合作研究的实施协议。政府指定一些私人组织以及大学和政府实验室作为缔约方,为解决不同技术领域的项目提供了更广泛的专业知识,而如果参与仅限于政府,情况将不会如此。国际能源署认识到将工业界与政府资助的能源研究和开发联系起来的重要性,并尽一切努力鼓励这种趋势。
过去 20 年,我们在创建、控制和测量超导“人造原子”(量子比特)和存储在谐振器中的微波光子的量子态方面取得了令人瞩目的实验进展。除了作为研究全新领域强耦合量子电动力学的新型试验台之外,“电路 QED”还定义了一种基于集成电路的全电子量子计算机的基本架构,该集成电路的半导体被超导体取代。人造原子基于约瑟夫森隧道结,它们的尺寸相对较大(约毫米),这意味着它们与单个微波光子的耦合非常强。这种强耦合产生了非常强大的状态操纵和测量能力,包括创建极大(> 100 个光子)“猫”态和轻松测量光子数奇偶性等新量的能力。这些新功能使基于在微波光子的不同 Fock 态叠加中编码量子信息的“连续变量”量子误差校正新方案成为可能。在我们尝试构建大规模量子机时,我们面临的最大挑战是容错能力。如何用大量不完美的部件构建出一台近乎完美的机器?二战后,冯·诺依曼开始在经典计算领域探讨这个问题 [ 1 ] 。1952 年,他在加州理工学院的一系列讲座中(这些讲座于 1956 年发表 [ 2 ] ;在耶鲁大学的西利曼讲座中,他未能出席,但其手稿在他死后出版 [ 3 ] 。除了思考当时粗糙、不可靠的真空管计算机外,他还对大脑中复杂神经元网络的可靠计算能力着迷。克劳德·香农 (Claude Shannon) 也对这个问题非常感兴趣 [ 5 ] ,他的硕士论文首次证明开关和继电器电路可以执行任意布尔逻辑运算 [ 4 ] 。冯·诺依曼证明(并不十分严格),一个可由 L 个可靠门网络计算的布尔函数,也可以由 O(L log L)个不可靠门网络可靠地(即以高概率)计算。Dobrushin 和 Ortyukov [6] 严格证明了这一结果。若要进一步了解该领域,可参考 [7-10] 等相关著作。现代观点将使用不可靠设备的可靠计算问题与香农信息论 [11] 联系起来,该理论描述了如何在噪声信道上进行可靠通信。如图 1 所示,在香农信息论中,只有通信信道被视为不可靠的,输入处的编码和输出处的解码被认为是完美的。通过使用对为香农通信问题设计的代码字进行操作的电路模块并经常检查它们,不可靠的电路也可以执行可靠的计算。诀窍在于找到区分模块输出和输入差异的方法,这些差异是故意的(即由于模块正确计算了输入的预期功能)还是错误的 [ 10 ] 。除了与信息论的这种关键联系之外,与控制论也有重要的联系,如图 2 所示。量子计算机是一个动态系统,尽管噪音和错误会不断发生,我们仍试图控制它。诺伯特·维纳创立的经典控制理论处理容易出错的系统(传统上称为“工厂”,实际上可能代表汽车制造厂或化工厂)。如图 3 所示,传感器连续测量工厂的状态,控制器分析这些信息并使用它来(通过“执行器”)向工厂提供反馈,以使其稳定可靠地运行。鲁棒控制系统能够处理传感器、控制器和执行器单元也可能由不可靠的部件制成的事实。我们会发现这是一个有用的观点,但在思考量子系统的控制时,我们必须处理许多微妙的问题,因为我们知道对量子态的测量会通过测量“反向作用”(状态崩溃)扰乱状态。
为了保证安全运行和任务完成,必须尽早诊断自动系统中的任何故障。基于模型的技术已被广泛认为是诊断故障的可行且有效的方法,并且需要被监控系统的数学模型。成功的基于模型的故障诊断的先决条件是对建模不确定性具有令人满意的稳健性。本论文研究并进一步发展了稳健残差生成技术在基于模型的故障诊断中的理论和应用,首先研究并回顾了基于模型的故障诊断的基本原理。然后提出了一些设计稳健残差生成器的策略。本论文提出了一种用于稳健残差生成的新型全阶未知输入观测器结构,然后使用该结构设计方向和最小方差残差。然后非常详细地介绍了故障诊断的特征结构分配方法。提出了一种在扰动解耦设计中分配右观测器特征向量的新算法。然后使用扰动解耦残差生成来诊断喷气发动机系统示例中的故障。为了促进这一应用,提出了几种技术来推导近似扰动分布矩阵。这些技术扩大了扰动解耦残差生成方法的应用范围。鲁棒性
摘要:现代航空涡轮喷气发动机代表着复杂的系统,因此,重点关注安全性、可靠性、效率以及降低维护成本等问题。诊断技术的不断进步为实施渐进方法带来了新的可能性,而不是基于硬件冗余的传统方法。本文讨论了诊断和备份系统的设计,该系统使用投票方法和分析冗余来表示使用实验识别方法(多项式模型、神经网络)的计算模型。该系统的一部分也是专家系统,能够区分发动机故障和传感器错误。所提出的喷气发动机系统在实验室条件下在小型涡轮喷气发动机 iSTC-21v 上进行了测试,结果良好。
在 1995 年地震工程研究所年会上,以北海沃德断层为例,举行了一场为期一天的专题研讨会,探讨了大城市地震的多学科挑战。年会筹备委员会选择了 16 位有见地的演讲者,涵盖了这次地震的各个方面,从旧金山湾区的社会和经济环境,到如此严重的地震在高度城市化地区引发的地质、地震学和地震工程问题,再到对湾区社区、组织和政府能力构成挑战的应急响应和恢复方面。几次练习会议在演讲者之间提出了跨学科问题,形成了对地震准备和响应相互关系的新理解,并为研讨会期间提出的见解做出了贡献。本报告报告了所提交内容的实质内容——文字、地图、表格和照片——经过转录和编辑。虽然现场演示的即时性有所减弱,但会议的本质却得以保留:对海沃德断层发生的 7.0 级地震的生动描述。北海沃德地震场景提供了一个机会来了解大地震发生时的个人、科学、工程和社会问题。旧金山湾区的社区和居民都知道地震
通过预测性维护,可以使用测量的过滤器压差来计算更换过滤器的最佳时间。预测性维护系统会自动监控过滤器,因为随着时间的推移,过滤器会积聚污垢(压差增加),并在正确的时间触发维护操作。更换过滤器时,压差会下降,从而验证更换是否正确。通过分析过滤器随时间推移的压降,可以建立最佳的过滤器更换过程。此外,还可以收集有关哪些过滤器制造商的产品在每种条件下表现最佳的信息。当所讨论的空气过滤器用于洁净室时,请考虑这种预测方法的好处,因为错误可能会导致颗粒污染、操作中断以及潜在的产品和/或研究损失。
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