工业实时操作系统关键技术研究与应用

第1章 工业实时操作系统关键技术及发展趋势分析 1
1.1 相关研究概述 1
1.2 国内外主要产品 2
1.2.1 国外主要产品 2
1.2.2 国内主要产品 3
1.3 工业实时操作系统关键技术 5
1.3.1 实时操作系统内核 5
1.3.2 中间件层 8
1.3.3 辅助设计工具 8
1.4 工业协议 9
1.4.1 协议功能 9
1.4.2 协议分类 10
1.4.3 协议特点 11
1.5 应用场景 12
1.5.1 造纸行业（流程型） 12
1.5.2 炼化行业（流程型） 13
1.5.3 日化行业（离散型） 13
1.5.4 材料加工行业（离散型） 13
1.6 发展趋势 14
1.6.1 轻量化趋势 14
1.6.2 虚拟化及云化趋势 14
1.6.3 跨平台移植及网络化应用 15
1.7 本章参考文献 15
第2章 工业实时操作系统安全现状分析 18
2.1 相关研究概述 18
2.2 典型工业实时操作系统体系结构 18
2.2.1 SCADA系统 18
2.2.2 DCS系统 20
2.2.3 PLC系统 21
2.2.4 OCNC系统 22
2.2.5 DNC系统 25
2.2.6 Robot系统 29
2.3 工业实时操作系统安全问题 34
2.3.1 安全威胁分析 34
2.3.2 标准协议及技术 36
2.3.3 互联接入的持续增长 36
2.3.4 具有欺诈性的链接 37
2.3.5 公共信息 37
2.4 工业操作系统安全防护要点 38
2.4.1 管理保障 38
2.4.2 物理防护 39
2.4.3 入侵判断 41
2.4.4 入侵防御 41
2.5 工业实时操作系统攻击场景 42
2.5.1 通过现场总线响应延迟漏洞攻击模拟 42
2.5.2 通过控制以太网交换设备攻击模拟 45
2.5.3 通过工业控制网络网关攻击 48
2.5.4 对工业控制无线网络的攻击 49
2.5.5 Havex——专门针对工业控制系统的新型攻击 50
2.5.6 其他典型领域场景 52
2.6 工业实时操作系统视角下的车联网系统安全性分析 54
2.6.1 车联网系统安全概述 54
2.6.2 工业实时操作系统视角下的车联网 56
2.7 本章参考文献 61
第3章 工业实时操作系统低功耗调度算法 62
3.1 相关研究概述 62
3.2 引入关键速度的LA-EDF-CRITICAL算法 63
3.2.1 任务模型 63
3.2.2 引入关键速度的LA-EDF-CRITICAL算法介绍 64
3.2.3 实验与分析 66
3.3 面向硬实时系统的零星任务低功耗调度算法 67
3.3.1 任务模型 67
3.3.2 研究动机 68
3.3.3 DVSSTSTA算法 70
3.3.4 实验与分析 73
3.4 基于平衡因子的动态偶发任务低功耗调度算法 74
3.4.1 任务模型 74
3.4.2 研究动机 75
3.4.3 平衡因子算法 77
3.4.4 动态偶发任务低功耗调度算法介绍 79
3.4.5 动态功耗对比实例 81
3.4.6 LP-DSAFST算法可调度性分析 82
3.4.7 实验与分析 84
3.5 本章参考文献 88
第4章 面向工业实时操作系统的可靠性协同优化调度算法 91
4.1 相关研究概述 91
4.2 基于滑动窗口的低功耗高可靠调度算法 92
4.2.1 基于滑动窗口的低功耗高可靠调度算法的模型 92
4.2.2 问题定义 95
4.2.3 低能耗与可靠性优化调度算法 95
4.2.4 实验结果与分析 105
4.3 工业实时操作系统的低功耗和可靠性协同优化算法 110
4.3.1 任务模型与能耗模型 110
4.3.2 低能耗与可靠性协同优化调度算法 113
4.3.3 能耗与可靠性实例分析 118
4.3.4 实验与分析 122
4.4 本章参考文献 125
第5章 工业实时操作系统多核处理器低功耗调度算法 127
5.1 相关研究概述 127
5.2 多核处理器低功耗调度算法介绍 128
5.2.1 混合任务系统调度模型 129
5.2.2 EARTAMT算法 129
5.3 实例分析 134
5.4 实验与分析 136
5.4.1 总利用率 136
5.4.2 非周期任务负载 138
5.5 本章参考文献 139
第6章 工业实时操作系统低功耗数据清洗算法 140
6.1 相关研究概述 140
6.2 系统信息模型 141
6.2.1 系统调度模型 141
6.2.2 能耗模型 142
6.2.3 数据模型 143
6.3 低功耗数据清洗算法介绍 143
6.3.1 数据交换标准：MTConnect 143
6.3.2 网内节能数据清洗算法 144
6.3.3 汇聚节点通信的低功耗协议 148
6.4 实例分析 149
6.5 实验与分析 150
6.5.1 数据清洗实验 150
6.5.2 HMS-CPMTS的能耗实验 152
6.6 本章参考文献 153
第7章 面向工业实时操作系统的边缘计算检测算法 156
7.1 相关研究概述 156
7.1.1 数字孪生 156
7.1.2 边缘计算 156
7.2 边缘计算检测算法介绍 157
7.2.1 一元离群点边缘计算检测算法 159
7.2.2 多元参数关系的边缘计算检测算法 160
7.3 原型开发 162
7.3.1 MTConnect代理 163
7.3.2 MTConnect适配器 163
7.3.3 局部DT 164
7.3.4 云中DT 165
7.4 算法实验 167
7.4.1 测试验证集 167
7.4.2 异常检测结果分析 169
7.4.3 边缘计算和云计算耗时 171
7.5 本章参考文献 172
第8章 基于云边协同的工业实时操作系统任务卸载方法 175
8.1 相关研究概述 175
8.2 云边协同方法 176
8.2.1 系统模型 176
8.2.2 卸载策略 178
8.3 案例研究 182
8.3.1 物理装置和实验环境 183
8.3.2 网络层：MTDT建模和部署 184
8.3.3 应用层：刀具PHM 187
8.4 本章参考文献 188
第9章 工业生产线三维检测与交互算法 190
9.1 相关研究 190
9.2 问题描述与方案 191
9.3 数字孪生模型 192
9.3.1 离线静态模型 193
9.3.2 在线动态投票环节 195
9.4 实验与验证 199
9.4.1 实验平台 199
9.4.2 实验结果与分析 199
9.5 本章参考文献 201
第10章 面向工业实时操作系统的人工智能芯片测评技术 204
10.1 相关研究概述 204
10.1.1 人工智能芯片的分类 204
10.1.2 人工智能芯片的衡量和评价指标 206
10.1.3 人工智能芯片的测评方法 207
10.2 人工智能芯片测评研究现状 207
10.2.1 架构层面的测评研究现状 207
10.2.2 应用层面的测评研究现状 208
10.2.3 测评研究综合分析 210
10.3 未来研究趋势 210
10.3.1 加强架构层面的测评研究 210
10.3.2 建立灵活的测评方法研究 211
10.3.3 开展基于新兴器件的测评研究 211
10.4 本章参考文献 211
结束语 213