基于模型集成计算(MIC)的嵌入式数控系统模型抽象及实现

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《基于ARM-Linux的嵌入式移动计算系统的研究与实现》

《基于ARM-Linux的嵌入式移动计算系统的研究与实现》一、引言随着信息技术的发展和智能设备的普及，嵌入式系统以其小型化、高集成度的优势逐渐在各领域发挥重要作用。

ARM作为主要的嵌入式系统架构，其结合Linux操作系统的移动计算系统成为了研究热点。

本文将就基于ARM-Linux的嵌入式移动计算系统的相关技术进行探讨，并对系统的实现进行详细分析。

二、ARM-Linux嵌入式移动计算系统概述ARM-Linux嵌入式移动计算系统是以ARM架构为核心，结合Linux操作系统构建的移动计算平台。

该系统具有高集成度、低功耗、可扩展性强等特点，广泛应用于移动设备、智能家居、工业控制等领域。

三、关键技术研究（一）ARM架构研究ARM架构作为嵌入式系统的核心，其性能和功耗的平衡是关键。

通过对不同ARM内核的比较分析，本文选取了适用于移动计算系统的内核类型，以满足高效率和低功耗的需求。

（二）Linux操作系统研究Linux操作系统作为系统软件的基础，为硬件提供了丰富的接口和良好的兼容性。

本文对Linux内核进行了优化，以适应嵌入式系统的资源限制，提高系统的运行效率和稳定性。

（三）系统硬件设计研究系统硬件设计是实现嵌入式移动计算系统的关键。

本文对硬件设计进行了详细规划，包括处理器选择、内存分配、存储方案等，以确保系统的高效运行和稳定性。

四、系统实现（一）系统架构设计系统架构设计是系统实现的基础。

本文设计了一种基于ARM-Linux的嵌入式移动计算系统架构，包括硬件层、操作系统层和应用层。

硬件层负责与硬件设备进行交互，操作系统层负责管理硬件资源和提供系统服务，应用层则负责实现具体的应用功能。

（二）系统开发环境搭建为便于开发，本文搭建了基于ARM-Linux的嵌入式开发环境。

包括交叉编译环境的搭建、开发工具的安装等，为后续的系统开发提供了良好的支持。

（三）系统软件设计与实现在软件设计方面，本文对Linux内核进行了裁剪和优化，以适应嵌入式系统的资源限制。

基于模型驱动的实时嵌入式系统

基于模型驱动的实时嵌入式系统赵勇;陈香兰【摘要】随着实时嵌入式系统的功能越来越复杂,现有的软硬件分离、软硬件协调等实时系统设计方法已经无法满足其系统实现的要求.本文根据模型驱动开发架构MDA和模型集成开发MIC的核心思想,将时间语义结合服务体/执行流(Servant/Exe-Flow Model,简称SEFM)模型,提出了一种基于模型驱动的实时系统设计方法.首先,本文给出了SEFM模型的元模型表达系统的抽象语义,同时使用XML语言和框图语言来描述SEFM模型的具体语法.结合XML解析技术,根据同一抽象语法的不同具体语法能够相互转化,实现了框图语言的代码生成,最后以实时跟车系统设计方案表明该系统实现方法的可行性和正确性.%As the real-time embedded systems are more and more complex,the existing RTOS design method,such as hardware and software separation,hardware and software coordination and so on,is unable to meet the requirements of its bined with the core idea of MDA and MIC,this paper proposes a method based on model-driven for the RTOS design,which combines the temporal semantics with the Servant / Exe-FlowModel.Firstly,the paper gives the abstract semantics of the meta model expressing SEFM,and describes the concrete syntax of SEFM using XML language and block diagram language.If a different specific syntax can express the same abstract syntax,then each of them can be transformed into the bined with XML parsing technology,the code generation of SEFM can be realized.Finally,the experiments of thefollowing vehicle system show that the method of system design is feasible and correct.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)008【总页数】5页(P83-87)【关键词】实时;嵌入式;MDA;MIC;SEFM【作者】赵勇;陈香兰【作者单位】中国科学技术大学计算机学院,合肥230026;中国科学技术大学计算机学院,合肥230026【正文语种】中文嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适应应用系统对功能、功耗、可靠性、体积、成本严格要求的专用计算机系统[1]. 当前嵌入式系统已被广泛地应用到航天航空、工业控制、消费类电子产品等领域,嵌入式系统设计也变得越来越复杂,一般会涉及硬件与软件,以及功能和时间等多个方面的要求.传统的嵌入式系统设计方法已经无法满足复杂嵌入式系统的设计需求了,主要表现在以下几个方面:(1)软硬件分离的设计方法,只能实现软硬件性能的各自优化,无法达到系统的整体性能最优. (2)软硬件协同设计方法对系统开发者提出了很高的要求——对系统统的软件和硬件熟悉程度到了苛刻的要求. (3)嵌入式系统不仅功能变得越来越复杂,而且对系统完成这些功能的响应时间也提出了更为严格的要求.近年来,随着软件工程和系统模型技术的发展,模型驱动开发的系统设计理念被越来越多的系统开发人员认可和使用. 模型驱动系统软件开发是对现实世界建立模型、转换模型,直到生成可执行代码. 在模型驱动系统开发过程中,模型是软件开发的核心. 软件的开发和更新过程就是以模型为载体,通过模型之间的映射机制来驱动的过程,也可以认为是高抽象级模型向低抽象级模型的逐层转化和实现的过程.2002年,对象管理组织OMG(object management group)提出了模型驱动架构MDA(Model Driven Architecture). MDA结合面向对象技术,利用统一建模语言UML对系统进行分析建模,再通过模型得到代码. MDA提倡将模型作为核心,贯穿于系统设计的整个开发周期,用模型描述系统的需求、设计、测试、维护等过程. 但是,MDA作为一个通用的软件开发标准,缺乏面向领域开发的支持. 范德堡大学的Janos Sztipanovits和Gabor Karsai提出了模型集成计算MIC(Model-Integrated Computing). MIC是一种以模型为中心的软件系统开发理论,其模型分为4个层次,从上到下依次为元元模型层、元模型层、模型层以及实现层.在嵌入式领域中,MIC已经得到广泛关注和应用. 目前,MIC在嵌入式系统的模型研究更多地局限于功能的设计,而缺乏时间语义的支持.本文在深入研究MDA和MIC方法的基础上,将时间语义结合SEFM模型,提出了一种基于模型驱动架构的实时嵌入式系统设计方法,重点表述了层次间模型的映射转化和代码生成的设计,最后以跟车系统案例建模仿真实现加以说明本设计方法的可行性和有效性.前面提到,传统的嵌入式实时系统设计的不足之处是,高层次的抽象阶段与目标环境中的开发编程阶段脱节. 这是因为各个抽象层次之间的映射关系不明确,高层次的应用抽象描述无法直接映射成抽象模型,抽象模型也无法直接转化成代码. 实际的系统设计还需要手动编写代码,系统的功能特性和时间特性都是经过代码的某种组合才能完成,这个过程是艰难而容易出错的.本文将嵌入式系统按照设计阶段分为5个层次.如图1所示,从上到下依次是应用描述层,抽象模型层,编程语言层,可执行代码层,硬件层. 模型驱动开发关键在于最上面的三个层次的研究,应用描述层位于整个开发过程的最顶层,它定义了模型的建模元素,一般是一种领域无关的通用模型描述语言. 该层不仅需要描述整个系统的行为,而且需要分析和验证系统,为后续开发打下基础. 抽象模型层采用领域内抽象模型对嵌入式实时系统进行抽象描述和刻画. 利用仿真平台对整个系统或局部系统进行仿真,并观察仿真结果. 当系统满足设计要求时,将领域抽象模型变换成代码. 最后,结合硬件平台代码,使用嵌入式集成开发工具,将生成的可执行软件代码移植到相关的硬件平台,完成系统实现.在实时嵌入式领域中,系统行为的正确性不仅取决于计算的逻辑结果,而且与产生这些结果的物理时间有关. 传统的实时系统模型无法保障任务释放时间的确定性,尽管可以通过反复测试使得系统具有可靠性,但这种方法存在缺陷,其根本原因在于: 实时系统模型中缺乏明确描述时间属性的语义.中国科学技术大学龚育昌教授等人提出了执行流/服务体(SEFM)模型,并在此基础上进行了时间可预测实时模型的深入研究. 执行流是对CPU执行能力的抽象,每个CPU对应一个执行流抽象; 服务(Service)是最基本的功能单元,也是调度的单位,任务由一组服务组合而成,服务描述了任务间的交互方式以及各任务的时间属性.根据MDA和MIC方法提出的元模型思想,可使用元模型刻画SEFM最核心的语义,也就是SEFM的抽象语法. 在元模型的基础上再实现时间约束和服务体组件刻画,可实现多种语言来描述SEFM的具体语法. 这样基于相同抽象语法的具体语法的不用语言可以实现相互转化.编程语言的语法和语义有着很重要的区别,语法为构造有效语言制定规则,语义则表示语言的含义. 模型也有着类似的区别,语法为模型如何表示制定规则,语义则表示模型意味着什么含义.模型的抽象语法代表着模型的结构,比如模型可以使用图的结构表示,由点和边构成,边连接着点. 或者使用树结构表示,可以定义层次结构. 相比较而言,模型的具体语法表达抽象语法的特殊符号,如框图语言. 具体语法代表的所有结构集合能够用来表示模型的抽象语法. 也就是抽象语法包含了模型的抽象结构,具体语法提供文本或者图描述模型.抽象语法比具体语法更加基础,如果针对同一个抽象语法表达的两个具体语法,那么一个转化成另一个往往是容易的. 通常,元模型是一种模型的建模语言或符号. 在建模过程中,工程师经常使用元模型来精确定义抽象语法. 元模型形式化地定义了语言的各种组成元素以及它们的抽象语法. 在MDA和MIC中,元模型一般使用UML类图表示. SEFM模型的UML元模型如图2.SEFM模型中的每个组件都是NamedObj类的实例. NamedObj有四个子类,分别是属性Parameter、实体Entities、端口Port和关系Relation. SEFM模型由顶层实例包含其他实例组成,这些实例通过端口进行交互. 所有的对象(实例,端口,关系)都可以分配属性,用来定义参数或者注释. 端口间通过链接来确定关系,表示元模型中关系类和端口类之间的关联关系.上文提到,具体语法是抽象语法的更高层次描述.抽象语法是定义数据结构来表示模型,具体语法则是捕获如何呈现机器间通信或与人类交互. 具体语法一般可使用编程语言表示,常用的替代具体语法的语言是可扩展标记语言XML. 从常见的元模型可以推导出建模语言的可视化语法,也可以是文档类型定义或XML文档. 每个元素的图形语言将对应于一个XML文件元素. 比如使用图形符号的输入端口IP0对应XML文件元素＜inputport name=IP0＞.区别模型的抽象语法和具体语法对于建模技术会产生一个深远的影响: 编辑和操作. 建模者与具体语法进行交互: 使用具体语法的“原始”概念来创建和修改模型结构. 如果开发环境是图形化的,那么开发人员可以直接对图形对象进行操作. 这些图形对象只是底层抽象语法对象的渲染; 因此,图形对象的变化将导致底层对象的更改.随着高层次抽象模型的发展,基于模型的代码生成技术(Model-Based CodeGeneration,简称MBDG)成为一个新的研究领域. 代码生成的核心思想就是将模型的建模语言转化成可执行语言. 代码生成能够从设计的模型中有效的综合实现代码. 理想情况下,在系统的设计阶段,代码生成可以实现模型在不同平台下的实现.生成编码社区(GPCE)着重推广了一种基于模板的元编程技术,编译器工具如AspectJ和AHEAD为这种编程范例提供标准,涉及模板语言、源建模语言的元模型的使用和目标语言和平台的描述. 基于模板的元编程技术采用一种编程语言操纵其他编程语言完成代码生成. 操纵语言称为元语言,被操纵语言称为对象语言. 对象语言使用模板作为语言的第一对象数据,在编译时模板会被解释为平台相关的可执行语言. 通过对基于模板的元编程技术研究,本文模型的代码生成思想如图4所示,代码生成过程可以等价为一个模型转换,它为模型生成其他平台语言提供了规范,呈现相同模型的不同语法实现,同时保留了模型的抽象语义.实时嵌入式系统一般使用C语言编写功能代码,本文也采用C语言作为对象语言,也就是模板. C语言模板是一个.c文件,这样可以保证文件的结构唯一. 适配器是代码生成框架的关键抽象,每个模型组件都与一个适配器. 为了实现可读性和可维护性的适配器,目标代码块的适配器被放置在同一目录下的不同文件中.对于每个适配器来说,对象代码包含的代码模板文件都是人工手写的,并且已经验证了代码的正确性(即语言功能上等价于SEFM模型组件). 代码模型存储在代码库中,针对相同模型的代码生成来说,代码模型是可重用的. 手动编写模板还保留了生成代码的可读性,同时使用宏处理组件实例的具有信息(如端口信息,参数变量等).本文提出的模型系统设计方法是面向框图语言、并行计算和仿真等技术在嵌入式系统设计中的综合应用,该方法将模型驱动架构的核心思想贯穿整个系统设计的全过程.如图5所示,是基于模型驱动的实时嵌入式系统方法实现框架. 在应用问题层使用框图语言来描述系统的功能属性,使用逻辑时间(时间戳)的语义来描述系统的时间属性.使用时间戳的时间语义可以有效的支持系统各个簇之间的事件同步和时间同步. 通过建模可以得到仿真的结果,如果仿真结果能够达到预期目标,利用代码生成技术,就可以生成相应的功能代码了.结合WCET和调度器算法分析功能代码的可调度性.如果产生的功能代码,不满足可调度性,就需要重新建模,直到产生的功能代码满足可调度性. 将功能代码和系统代码链接在一起,通过编译器写入到相关硬件.本文用两种方案实现了实时跟车系统: 1)使用SEFM模型实现,如图6所示; 2)在μC OS上进行实现.响应时间是衡量实时系统性能的一个重要指标,表1显示了不同方案中任务实际响应时间与实际需求时间的统计结果. 从实验结果可以看出SEFM能够较好的满足实际的时间需求,波动较小. 其主要原因是因为模型驱动在系统设计整个过程始终将功能和时间紧密的结合,确保模型映射和转换过程中,时间语义不发生改变,同时,也不随着硬件平台的变化而变化.本文结合MDA和MIC的模型驱动思想,将时间语义结合SEFM模型,提出了一种基于模型驱动架构的实时嵌入式系统设计方法. 将系统的功能设计和时间设计贯穿整个实时系统实现的全部过程. 使用元模型来表达SEFM的抽象语义,XML语义和框图语言来表达SEFM的具体语言,这样的设计可以确保系统在转化过程中语义的不变. 通过实验发现,这样的设计能够确保系统在实际运行时的物理时间满足系统需求.目前,建模平台功能比较单一,需要进一步完善建模平台的建模仿真功能.【相关文献】1Schirner G,Götz M,Rettberg A,et al. Embedded systems:Design,analysis and verification. Berlin Heidelberg:Springer,2013.2Henzinger TA,Sifakis J. The embedded systems design challenge. International Symposium on Formal Methods.Berlin Heidelberg,Germany. 2006. 1–15.3Miller J,Mukerji J,Belaunde M. MDA Guide V1.0.1. Object Management Group,2003.4Völter M,Stahl T,Bettin J,et al. Model-driven software development:Technology,engineering,management. New York: John Wiley & Sons,2013.5Sztipanovits J,Karsai G. Model-integrated puter,1997,30(4): 110–111. [doi: 10.1109/2.585163]6Iacovella CR,Varga G,Sallai J,et al. A model-integrated computing approach to nanomaterials simulation. Theoretical Chemistry Accounts,2013,132: 1315. [doi:10.1007/s00214-012-1315-7]7Atkinson C,Kühne T. Model-driven development: A metamodeling foundation. IEEE Software,2003,20(5):36–41. [doi: 10.1109/MS.2003.1231149]8Lee I,Leung JYT,Son SH. Handbook of real-time and embedded systems. Florida: CRC Press,2007.9Krahn H,Rumpe B,Völkel S. Roles in software development using domain specific modeling languages.Proc. of the 6th OOPSLA Workshop on Domain-Specific Modeling (DSM‘ 06). Portland,Oregon,USA,2014.10龚育昌,张晔,李曦,等. 一种新型的构件化操作系统的内核设计. 小型微型计算机系统,2009,30(1): 1–7.11吴明桥,陈香兰,张晔,等. 一种基于服务体/执行流的新型操作系统构造模型. 中国科学技术大学学报,2006,36(2):230–236.12Zhou Y,Lee EA. Causality interfaces for actor networks.ACM Trans. Embedded Computing Systems (TECS),2008,7(3): 29.13Jensen JC. Elements of model-based design. University of California,Berkeley,Technical Memorandum. UCB/EECS-2010-19,2010.14Ptolemaeus C. System design,modeling,and simulation:Using ptolemy II. Berkeley: Ptolemy,2014.15Marwedel P,Goossens G. Code generation for embedded processors. US: Springer Science & Business Media,2002.16Rajamani R,Choi SB,Law BK,et al. Design and experimental implementation of longitudinal control for a platoon of automated vehicles. Journal of Dynamic Systems,Measurement,and Control,2000,122(3): 470–476. [doi:10.1115/1.1286682]。

嵌入式系统开发中的数学模型

嵌入式系统开发中的数学模型嵌入式系统是指被嵌入到其他系统中的计算机系统。

它们通常运行在资源有限、功耗有限和空间有限的环境中，因此需要有高效、紧凑和可靠的解决方案。

数学模型作为嵌入式系统开发中的一种高效解决方案，发挥了不可替代的作用。

数学模型可以把复杂的物理系统、信号系统、通信系统等抽象成数学模型，建立相应的方程式，并利用数学算法对模型进行求解。

在嵌入式系统中，数学模型有以下三个重要功能：1. 优化算法嵌入式系统中的优化算法是指为了在资源受限的情况下最大化系统性能而设计的算法。

数学模型可以帮助工程师更好地理解嵌入式系统中不同部件之间的关系，为优化算法提供理论基础。

例如，在嵌入式系统中使用的最小二乘法、快速傅里叶变换、最大似然估计等算法都是基于数学模型建立的。

2. 控制系统嵌入式系统中的控制系统是指根据反馈信息来调整系统输出的系统。

例如，在自动驾驶汽车中，控制系统会通过不断的调整车辆的速度、转向等控制参数，使得汽车能够在复杂的交通环境中稳定地行驶。

数学模型在控制系统中起到了关键作用，例如在飞行控制系统中，数学模型可以帮助工程师建立飞行器的运动方程，并结合反馈信息来调整控制参数。

3. 信号处理嵌入式系统中的信号处理是指从传感器获取物理量或从网络接收数字信号等一系列信号分析和处理过程。

例如，在恒温控制系统中，需要使用数字信号处理技术来读取温度传感器的信号，并根据信号来控制恒温器的温度。

数学模型可以帮助工程师对信号进行有效的处理和分析，例如使用数字滤波器来滤除噪声，使用功率谱分析来分析信号的特征频率。

总之，数学模型是嵌入式系统中不可或缺的一部分。

它可以帮助工程师更好地理解系统的物理特性，并提供一系列高效的解决方案。

未来，在人工智能技术的推动下，数学模型将继续得到广泛应用，并且会成为嵌入式系统开发中的核心竞争力。

陈立平：关于中国工业软件技术创新与应用发展的思考

陈立平：关于中国工业软件技术创新与应用发展的思考近日，华中科技大学机械学院CAD中心陈立平教授撰文，针对我国工业软件技术创新与应用发展现状，做了深入的思考并提出了很有价值的建议，认为基于统一模型规范的全系统建模、分析、仿真优化及软件自动生成技术是国际智能系统与产品研发技术的重要创新方向，中国在该领域应有所作为，快速赶上。

本文版权归作者所有，由陈立平教授授权《走向智能论坛》微信公号发布，转载请注明作者及出处。

关于中国工业软件技术创新与应用发展的思考陈立平科技部国家企业信息化应用支撑软件工程技术研究中心（武汉）华中科技大学机械学院 CAD中心近一年来，随着中美贸易战的开启，特别是“中兴事件”的爆发，引发了国人对自主核心技术的广泛焦虑和深入思考。

近期“走向智能论坛”、“知识自动化”等知名微信公众号曾连续发表了关于中国工业软件发展的历史思考与回顾的系列文章，引起了业界读者强烈反响。

笔者作为从事自主可控数字化设计技术研究、开发及产业化推广长达26年的一线从业者更是感慨万千。

谨以此文向关注、关心、思考、坚守中国工业软件的同仁表示最诚挚的敬意。

一、破“集成创新”，立工业软件软件是智能的载体，是智能社会最重要的基础要素。

运行于智能产品、工业装备与系统全生命周期活动中的先进软件是工业乃至社会发展水平的重要标志，是未来智能工业的重要基础支撑，是不能受制于人的关键核心技术。

工业软件不同于IT软件，是工业知识创新长期积累、积淀并在应用中迭代进化的工具产物，正如赵敏先生在《为工业软件正名》鲜明指出“工业软件是一个典型的高端工业品，它首先是由工业技术构成的！研制工业软件是一门集工业知识与“Know-how”大成于一身的专业学问。

没有工业知识，没有制造业经验，只学过计算机软件的工程师，是设计不出先进的工业软件的！”。

工业软件是工业创新实践的技术溢出，是先进生产力的关键要素，只要工业技术创新不息，工业软件创生不止。

林雪萍、赵敏先生在《工业软件黎明静悄悄|“失落的三十年”工业软件》对中国工业软件历史给出了“亲历的全景式”回望，彻腹的“哀其不幸、怒其不争”让人嘘唏不已。

嵌入式人工智能技术开发及应用

嵌入式人工智能技术开发及应用嵌入式人工智能技术是指将智能算法和模型集成到嵌入式系统中，实现边缘智能计算和应用。

嵌入式人工智能技术广泛应用于物联网、智能家居、智能制造等领域，为实现智慧城市和智能生活提供了有力支持。

嵌入式系统是一种小型化、低功耗、高性能的计算机系统，其主要特点是在固定的硬件平台上运行专门设计的软件，满足实时监控、数据处理、物联网通信等实际需求。

嵌入式人工智能技术则是将人工智能算法和模型直接部署在嵌入式系统中，使其具备智能分析和决策能力。

嵌入式人工智能技术的开发主要包括以下几个方面：1. 硬件平台设计嵌入式系统的硬件平台设计是嵌入式人工智能技术开发的基础。

硬件平台需要满足计算能力、存储能力、数据传输速度等要求，同时还需要考虑功耗、体积、成本等方面的问题。

常见的硬件平台包括ARM、FPGA、DSP等。

2. 嵌入式人工智能算法设计嵌入式人工智能技术的核心是算法设计。

嵌入式系统具有计算能力有限、存储空间受限等特点，因此需要设计高效、轻量级、节省内存和计算资源的算法。

嵌入式人工智能算法包括神经网络、决策树、支持向量机等，其中深度学习算法应用最广泛。

嵌入式人工智能模型训练是将算法应用到具体问题中的过程。

嵌入式系统的资源受限，因此需要将大规模数据集进行分解和简化，降低数据维度并优化算法。

模型训练通常涉及数据预处理、特征提取、模型选择、超参数优化等环节。

嵌入式人工智能应用开发是将算法和模型应用到实际场景中的过程。

嵌入式人工智能应用包括智能交通、智能家居、智能制造等。

应用开发需要将嵌入式系统和各种传感器、执行器、控制器等设备进行有机结合，构建起完整的智能控制系统。

总而言之，嵌入式人工智能技术的应用范围广泛，但也面临着硬件性能约束、算法优化等挑战。

随着通信技术的不断发展和计算资源的逐步提高，嵌入式人工智能技术将在未来实现更广泛的应用。

集成电路设计嵌入式系统

集成电路设计嵌入式系统集成电路设计是现代电子技术的基石随着技术的进步，集成电路变得越来越小，功能越来越强大嵌入式系统是集成电路应用的一个重要领域本文将从集成电路设计的角度，探讨嵌入式系统的相关技术集成电路设计概述集成电路设计是一个复杂的过程，包括多个阶段首先，需要进行系统级设计，确定系统的功能和性能要求然后，进行硬件描述语言（HDL）编码，实现电路的功能接下来，进行逻辑合成和仿真，验证电路的功能和性能最后，进行物理设计，包括布局、布线和版图设计集成电路设计的关键目标是提高性能、降低功耗和减小面积为了实现这些目标，设计师需要使用先进的算法和技术，如时序优化、功耗优化和面积优化嵌入式系统概述嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，它将计算机硬件和软件集成在一起，用于执行特定的任务嵌入式系统通常具有有限的资源，如有限的内存和计算能力因此，嵌入式系统设计需要考虑资源限制和任务需求嵌入式系统的核心是微控制器（MCU），它负责控制系统的运行和执行任务嵌入式系统的设计通常包括硬件设计和软件设计两个方面硬件设计涉及选择合适的微控制器和其他硬件组件，软件设计涉及编写嵌入式软件，实现系统的功能和性能集成电路设计嵌入式系统面临许多挑战首先，嵌入式系统的设计要求高度定制化，以满足特定的应用需求这需要设计师具有丰富的经验和专业知识其次，随着技术的发展，集成电路的复杂性不断增加，设计师需要使用先进的工具和算法来满足性能和功耗要求此外，嵌入式系统的实时性要求也给设计带来了挑战为了应对集成电路设计嵌入式系统的挑战，设计师可以采取一些策略首先，使用硬件描述语言（HDL）进行设计，可以提高设计的灵活性和可重用性其次，采用模块化的设计方法，可以将复杂的系统分解为多个简单的模块，降低设计的复杂性此外，使用多处理器和分布式计算技术，可以提高系统的性能和可靠性集成电路设计嵌入式系统是一个复杂而重要的领域随着技术的发展，集成电路变得越来越小，嵌入式系统的应用也越来越广泛设计师需要使用先进的算法和技术，以及采取合适的策略，来满足嵌入式系统的功能和性能要求以上内容为文章的相关左右后续内容将详细讨论集成电路设计嵌入式系统的具体技术和实例集成电路设计嵌入式系统的关键技术在集成电路设计嵌入式系统的过程中，有几个关键技术需要重点关注1. 微控制器设计微控制器（MCU）是嵌入式系统的核心在设计微控制器时，需要考虑以下几个方面：•指令集架构（ISA）：选择合适的指令集架构，如CISC或RISC，以满足系统的性能和功耗要求•内核类型：根据应用需求选择单核、多核或混合核的微控制器•存储器组织：设计合适的存储器组织结构，如内部存储器、外部存储器和缓存机制•外设接口：提供丰富的外设接口，如UART、SPI、I2C等，以支持与其他设备的通信2. 数字信号处理（DSP）数字信号处理是嵌入式系统中的重要技术在集成电路设计中，需要考虑以下几个方面：•算法实现：根据应用需求选择合适的数字信号处理算法，如滤波器、快速傅里叶变换（FFT）等•数据路径设计：设计高效的数据路径，以提高处理速度和减少资源消耗•流水线设计：采用流水线技术，以提高处理器的吞吐量和性能3. 模拟前端设计嵌入式系统中的模拟前端设计对系统的性能和可靠性具有重要影响在设计过程中，需要考虑以下几个方面：•模拟前端电路：设计合适的模拟前端电路，如放大器、滤波器、ADC等，以满足系统的功能和性能要求•电源管理：设计高效的电源管理电路，以降低功耗和提高系统的稳定性•信号完整性分析：进行信号完整性分析，确保信号在传输过程中的稳定性和可靠性集成电路设计嵌入式系统的实例分析接下来，我们通过一个实例来分析集成电路设计嵌入式系统的过程实例：智能家居系统智能家居系统是一个典型的嵌入式系统应用，它将计算机技术应用于家庭生活和家居控制中系统需求分析首先，我们需要分析智能家居系统的需求智能家居系统需要实现以下功能：•家庭环境监控：监控温度、湿度、光照等环境参数•家电控制：控制空调、照明、电视等家电设备•安全防护：监控家庭安全，如入侵报警、火灾报警等•数据分析：分析家庭数据，提供智能化建议硬件设计根据系统需求，我们需要设计相应的硬件主要包括以下部分：•微控制器：选择一款适合智能家居系统的微控制器，如具有丰富外设接口和足够的计算能力的ARM Cortex-M系列•传感器模块：选择合适的传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等•家电控制模块：设计相应的电路，如继电器控制电路、灯光调节电路等•安全防护模块：设计相应的电路，如烟雾传感器、门磁传感器等软件设计智能家居系统的软件设计包括以下几个部分：•传感器数据采集：编写程序实现传感器数据的采集和处理•家电控制逻辑：编写程序实现家电的控制逻辑•安全防护逻辑：编写程序实现安全防护逻辑，如火灾报警、入侵报警等•数据分析与展示：编写程序实现数据分析与展示，如环境数据分析、家电使用数据分析等以上内容为文章的前60%左右后续内容将继续讨论集成电路设计嵌入式系统的其他实例和挑战集成电路设计嵌入式系统的实例分析（续）实例：智能交通系统智能交通系统是利用计算机技术、通信技术、传感器技术等实现交通管理和交通控制的系统在集成电路设计嵌入式系统的过程中，需要考虑以下几个方面：硬件设计•车辆检测器：使用雷达、地磁传感器等检测车辆的存在和速度•交通信号灯控制：设计控制器，根据车辆流量和时间段自动调节交通信号灯•摄像头系统：用于监控交通状况，识别违法行为•RSU（路侧单元）：与车辆通信，提供实时交通信息软件设计•车辆检测算法：实现车辆检测算法，如基于机器学习的车辆识别•交通控制算法：实现交通控制算法，如绿波控制、交通流量统计•数据处理与分析：对收集到的交通数据进行处理和分析，提供决策支持实例：医疗设备医疗设备是利用计算机技术和集成电路来实现医疗诊断和治疗的设备在集成电路设计嵌入式系统的过程中，需要考虑以下几个方面：硬件设计•传感器模块：使用温度传感器、心率传感器等获取患者生理数据•信号处理电路：对传感器采集到的信号进行放大、滤波等处理•数据通信接口：提供与上位机或其他设备的通信接口软件设计•数据采集与处理：实现对生理数据的采集和处理，如心电图、血压监测等•算法实现：实现相应的算法，如机器学习算法用于疾病预测•用户界面：设计用户界面，展示医疗数据和提供操作指令集成电路设计嵌入式系统的挑战与趋势集成电路设计嵌入式系统面临着许多挑战，如系统复杂性、实时性要求、资源限制等为了解决这些挑战，设计师需要采取以下策略：•系统级设计方法：采用系统级设计方法，如使用硬件/软件协同设计•算法优化：对算法进行优化，以满足实时性要求和资源限制•低功耗设计：采用低功耗设计和电源管理技术，以降低功耗未来的趋势包括：•与嵌入式系统的融合：利用技术，提高嵌入式系统的智能水平•物联网与嵌入式系统的融合：利用物联网技术，实现设备之间的互联互通•边缘计算与嵌入式系统的融合：利用边缘计算技术，提高嵌入式系统的数据处理能力集成电路设计嵌入式系统是一个充满挑战和机遇的领域随着技术的发展，集成电路变得越来越小，嵌入式系统的应用也越来越广泛设计师需要使用先进的算法和技术，以及采取合适的策略，来满足嵌入式系统的功能和性能要求同时，集成电路设计嵌入式系统也需要关注、物联网和边缘计算等趋势，以实现更高效、更智能的系统性能。

《BIM理论知识》模拟题(二)

《BIM理论知识》模拟试题（二）一、单项选择题(共60题，每题1分。

每题的备选项中，只有1个最符合题意)1.下列选项中，不属于协同工作目的的是（）。

A.实现多用户在同一项目上同时工作，节省时间B.提高大型项目的操作效率C.避免因协同不好引发材料浪费D.不同专业间的协作2.下列说法中，不属于基于BIM的工程变更管理内容的是（）。

A.更改工程有关部位的标高、位置和尺寸B.改变工程质量、性质或工程类型C.为使工程竣工而必需实施的任何种类的附加工作D.所有变更都是非必要的和破坏性的3.4D进度管理软件是在（）（上，附加施工（）（例如，某结构构件的施工时间为某时间段）形成4D 模型，进行施工进度管理。

A.三维几何模型，安全信息B.三维几何模型，成本信息C.三维几何模型，时间信息D.三维几何模型，管理信息4.在《建筑工程施工信息模型应用标准》中，对于模型质量控制不包含（）。

A.浏览检查B.拓扑检查C.标准检查D.政策检查5.基于BIM技术生成的工程量，下列选项中描述错误的是（）。

A.不是简单的长度和面积的统计B.可以获得更符合实际的工程量数据C.专业的BIM造价软件可以进行精确的3D布尔运算和实体减扣D.不可以自动形成电子文档进行交换、共享、远程传递和永久存档6.在对模型进行碰撞检查阶段，实施方的工作内容是（）。

A.提前发现设计图纸中安装各专业间的碰撞，以及安装与结构间的碰撞B.注明碰撞所在位置、涉及图纸以及碰撞详细情况C.对可能发现碰撞点提前预警D.实施方通过后台数据中心进行碰撞检测，最后提交相关碰撞结果7.在建筑信息模型中，模型中附带的（）是BIM模型的核心价值。

A.参数B.工程量清单C.信息D.建筑功能分析8.下列选项中，不属于BIM模型的生成方式的是（）。

A.依据图纸建模B.依据图片建模C.三维设计建模D.实体生成模型9.施工方项目管理的核心任务是项目的（）。

A.质量控制B.进度控制C.安全控制D.目标控制10.下列选项中,不属于BIM技术应用目的的是（）。

简谈基于模型的系统工程概述

简谈基于模型的系统工程概述伴随中国航空工业的进展，航空产品经受了从机械到机械、电子到机械、电子、软件等多学科高度综合的过程，其体系也经受了从分立式到联合式、综合式、高度综合式的进展历程。

在系统体系的演化历程中，系统功能的互操作由向基于共享资源的交互演进，接口定义由功能性的聚合、松耦合向高度综合、紧耦合的方向进展，集成工作由简洁功能向更加冗杂的功能进展，系统的互联由离散向高度网络化的互联进展，系统失效模式由透亮化的简洁行为向不透亮的冗杂综合行为进展。

目前，在航空系统工程实施过程中，产生的信息均是以文档的形式来描述和记录。

随着近年来中国航空型号研制数量大幅度增加，系统冗杂度和规模不断提高，跨学科、交叉学科系统的消失，基于文档的系统工程难以保证产品数据全都性、数据的可追溯性等需求。

为了应对类似的挑战，在国际航空领域，NASA在原有系统工程研制模式的基础上采纳了国际系统工程组织(INCOSE)提出的基于模型的系统工程(Model-basedSystemsEngineering，MBSE)[1]管理新模式和实现技术。

基于模型的系统工程思想是通过建立和使用一系列模型对系统工程的原理、过程和实践进行形式化掌握，通过建立系统、连续、集成、综合、掩盖全周期的模型驱开工作模式关心人们更好地运用系统工程的原理，大幅降低管理的冗杂性，提高系统工程的鲁棒性和精确性，将整个系统工程作为一个技术体系和方法，而不是作为一系列的大事。

本文通过从当前遇到的问题、推行基于模型的系统工程的必要性、优势、将来的挑战等几个方面进行了较为具体的阐述。

1TSE的概念传统的系统工程用各种文本文档构建系统架构，其中的产出物是一系列基于自然语言的、以文本格式为主的文档，比方用户的需求、设计方案，当然也包括一些用实物做成的物理模型等。

例如火箭的总体布局方案、推动系统、掌握系统等分系统的设计方案以及弹道方案、分别方案等。

把这些文档串起来的东西是一系列的术语及参数，这些术语对系统进行了定性描述。

基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现

基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统设计与实现一、概述随着工业0时代的到来，数字化转型已成为制造业发展的重要趋势。

数控机床作为制造业的核心设备，其智能化、数字化水平直接关系到生产效率和产品质量。

构建基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统，对于提升数控机床的智能化水平、优化生产流程、降低生产成本具有重要意义。

数字孪生技术是指通过数据模型、传感器更新、历史数据等，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

将数字孪生技术应用于数控机床，可以实现对机床运行状态、加工过程等的实时监测与模拟，为机床的优化设计、故障诊断和远程维护提供有力支持。

本文旨在设计并实现一种基于数字孪生的数控机床虚拟交互系统。

该系统通过构建机床的数字孪生模型，实现对机床的虚拟仿真和实时交互。

通过该系统，用户可以在虚拟环境中对机床进行操作和调试，预测机床的加工效果和潜在问题，从而在实际加工前进行优化和调整。

该系统还可以与实体机床进行实时数据交换，实现对机床运行状态的实时监测和故障预警，提高机床的可靠性和稳定性。

本文将从系统架构设计、数字孪生模型构建、虚拟交互功能实现等方面进行详细阐述，并通过实验验证该系统的可行性和有效性。

本文将总结该系统的优点和不足之处，并展望其在未来制造业中的应用前景和发展方向。

1. 数字孪生技术在工业制造领域的应用背景随着工业0时代的来临，全球制造业正面临着前所未有的转型挑战。

在这一背景下，数字孪生技术以其独特的优势，正在工业制造领域发挥着越来越重要的作用。

数字孪生技术，作为连接物理世界与数字世界的桥梁，通过集成物理模型、传感器更新、历史和实时数据，实现了对实际生产过程的精确模拟和优化。

在制造业中，数字孪生技术的应用不仅可以帮助企业更好地理解和掌握生产过程中的各种参数和变量，还可以通过模拟和预测，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。

随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，数字孪生技术在工业制造领域的应用范围也在不断扩大。

嵌入式数控系统模型层验证设计策略研究

ｅａｌｆＣＮＣｗｏｋｎｄｕｉｇｔｅｔｉｄｓｍｕａｉｎｔｏｓＳａｅｏ，ｈａｅｅａｌｔｅｃｎｔｕｔｎｏ — ｘｍｐｅｏｒｉｇｍｏｅｄｒｈｈｒｉｌｔｌ（ｔｔＦｌｗ）ｔｅｐｐｒｄｔｉｈｏｓｒｃｉｆＤｏｎｏｏｓｏ
关键词数控系统，定领域，型驱动，型转换特模模
ＤｅｉｎＳｒｔｇｏｓｇｔａｅｙｆｒＥｍｂｄｄｄｅｅＣＮＣｏｅｒｆｃｔｏＭｄｌＶｅｉａｉｎｉ
ＺＮＪａ－ｕＬｉＺＨＥＧｉｈａ’ ＩＨＵｏｄＸＡＯＳ－ｕＳｈｏｇｎｎ。ＤＲｎＩｕｈａＵＺａ－ａｇ
ｍａｎｓｅｉｃｌｎｕｇｎｅｌａｉｎｏｄｌｔａｓｏｍａｉｎｉｈｎｈｏｒｓｏｄｎｔｔＦｌｗｉｇａｏｔｉｅｉｐｃｆａｇａｅａｄｒａｉｔｆｍｏｅｒｎｆｒｔ，ｎｔｅｅｄｔｅｃｒｅｐｎｉｇＳａｅｏｄａｒｍｂａｎｄｉｚｏｏｂｒｎｆｒｔｎｉｌｔｄｙｔａｓｏｍａｉｓｉｅ．ｏｓＫｅｗｏｄＣｍｐｔｒｎｍｅｉａｏｔｏ，ｍａｎｓｅｉｃＭｏｅｒｖｎ，ｏｅ．ａｓｏａｉｎｙｒｓｏｕｅｕｒｌｎｒｌＤｃｃｏｉｐｃｆ，ｄｌｉｅＭｄ１ｔｎｆｒｔｉｄｒｍｏ
摘要在分析传统嵌入式数控的开发方法上的不足，以及目前对其开发方法的诸多变革的基础上，出并实现将特提

一种基于模型集成运算的嵌入式构件开发工具

程中模型的表示、成、析和控制，贯穿于系组分它统开发的整个生命周期，括规范，计，发，包设开验证，成和维护。建模语言的语法抽象了领域集
内的共性和不变性．领域应用的多样化则通过灵活的模型定制来实现。于ＭＩ架的软件和系基Ｃ框统开发包含三个技术组成部分：建、析和管构分
Ｍｏｅ－ｔｇａｅｍｐｔｎｄｌｉｅｒｔｄＣｏｎｕｉｇ
Ｇｏｕ１Ｌｏｇｏ．ＨＮｉｈａ＇ｕｈａ，ＩｎｐＺＥＧＱｕｕ２Ｓ
（．ｎｔｕｅｏｒｐｉｎｇ，ａｇｈｕＤａｚＵｉｅｉ，ａｇｈｕＺ￣ａｇＰｏｉｃ１０８Ｃｉ；１ＩｓｔｔｆａｈｃａｄＩｅＨｎｚｏｉｎｉｎｖｒｔＨｎｚｏ，ｈｉｎｒｖｅ３０１，ｈｎｉＧｓｍａｓｙｎａ
益复杂的技术和层出不穷的框架中解放出来．建
立以模型为核心的开发。这两种方法都提高了软
理模型技术：型到可执行程序的转换及分析技模术；构并行和分布式计算平台上的集成应用技异
ｂｓｇｉｉｈｓｐｐｒｐｉａｉｎｅａｌｘｌｉｓｔｅａｖｎａｅｏｉｔｏ．ｙｕｉｎｔｉａｅ．ｎｔＮｐｌｔｘｍｐｅｅｐａｎｄａｔｇｆｔｓｏ１ｅｏｈｈ

基于MIC理论构建嵌入式系统模型的方法研究

基于MIC理论构建嵌入式系统模型的方法研究
叶肇恒;王海滨;胡玉良
【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(029)001
【摘要】针对统一建模语言UML构建嵌入式软件系统模型时难以生成完整应用系统等问题,本文研究了基于模型集成计算(MIC)理论的嵌入式软件系统建模方法,该方法采用面向领域建模语言(DSML)对特定领域进行建模,并生成可执行模型,进一步加强了模型的可描述性和町执行性,提高了嵌入式软件系统的开发效率及其完整性.
【总页数】5页(P4-8)
【作者】叶肇恒;王海滨;胡玉良
【作者单位】西华大学电气信息学院四川省信号与信息处理重点实验室,四川,成都,610039;西华大学电气信息学院四川省信号与信息处理重点实验室,四川,成都,610039;西华大学电气信息学院四川省信号与信息处理重点实验室,四川,成都,610039
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.模型驱动的嵌入式系统设计安全性验证方法研究 [J], 刘雪;胡军;黄志球;马金晶;程桢;石娇洁
2.基于MIC理论构建嵌入式装备控制领域建模语言的研究 [J], 宋柱梅;李迪
3.基于均衡理论构建区域平均空间重力异常方法研究 [J], 王伟;李姗姗;马彪;高新兵
4.模型驱动的嵌入式系统测试脚本生成方法研究与实现 [J], 黄松;陈明宇;颜运强;白云祥
5.面向地址数据基于ISM理论构建数据清洗规则链方法研究 [J], 殷滋伟;张伟;王佳慧;马利民
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信息系统项目管理师(软考高级)2019年5月信息系统项目管理师考试真题解析

2019年5月信息系统项目管理师考试真题解析1、RFID射频技术多应用于物联网的（1）。

A、网络层B、感知层C、应用层D、传输层【难度系数】低【心得感受】必须掌握。

【答案】B【解析】考查的是物联网的相关知识，必须掌握。

射频识别（RFID）是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。

用排除法，射频识别是一种无线通信技术，不属于OSI7层协议中，应属于感知层。

2、智慧城市建设参考模型的（2）利用SOA（面向服务的体系架构）、云计算、大数据等技术，承载智慧应用层中的相关应用，提供应用所需的各种服务和共享资源。

A、通信网络层B、计算与存储层C、物联感知层D、数据及服务支撑层【难度系数】低【心得感受】必须掌握。

【答案】D【解析】考查的是智慧城市的相关知识，必须掌握。

智慧城市参考模型：(1)物联感知层：提供对城市环境的智能感知能力，通过各种信息采集设备、各类传感器、监控摄像机、GPs终端等实现对城市范围内的基础设施、大气环境、交遥、公共安全等方面信息采集、识别和检测。

(2)通信网络层：广泛互联，以互联网、电信网、广播电视网以及传输介质为光纤的城市专用网作为骨干传输网络，以覆盖全城的无线网络（如WiFi）、移动4G为主要接入网，组成网络通信基础设施。

（3）计算与存储层：包括软件资源、计算资源和存储资源，为智慧城市提供数据存储和计算，保障上层对于数据汇聚的相关需求。

(4)数据及服务支撑层：利用SOA（面向服务的体系架构）、云计算、大数据等技术，通过数据和服务的融合，支撑承载智慧应用层中的相关应用，提供应用所需的各种服务和共享资源。

(5)智慧应用层：各种基于行业或领域的智慧应用及应用整合，如智慧交通、智慧家政、智慧剩区、智慧社区、智慧政务、智慧旅游、智慧环保等，为社会公众、企业、城市管理者等提供整体的信息化应用和服务。

3、在信息系统的生命周期中，开发阶段不包括（3）。

嵌入式系统设计实例完全ppt课件

– 以上是以我们开发的硬件系统平台为例的硬件控制接口操作函数之一，用于控制I C卡的复位信号置
15.1 嵌入式Linux IC卡接口设计与驱动开发
针对不同硬件平台函数，内部操作方法不尽相同。类似的其它操作函数还有：
staticvoidsetrstout(void) staticvoidclearrst(void) staticvoidsetclk(void) staticvoidsetrst(void) staticvoidclearclk(void) staticvoidsetsda(void) staticvoidclearsda(void) staticvoidsetsdain(void) staticvoidsetsdaout(void) (3)模块初始化函数的实现 static int __init init_ic(void) { initicdata(&icdata); init_waitqueue_head(&icdev.readq);
– 模块初始化函数是模块开发过程中必不可少的处理函数，用于实现设备的初始化、中断初始化及处理、设备注册等，在上面函数中首先应用initicdata(&icdata)实现了卡数据的初始化，然后定义了队列数据，再进行了中断处理函数的绑定、中断申请以及中断初始化。最后实现了IC卡字符设备的申请，设备名为IC。
15.1 嵌入式Linux IC卡接口设计与驱动开发
– Module是Linux内核的一大创新，其正规的叫法应该是Loadable Kernel Module，即可安装模块。可安装模块实现了Linux操作系统的可扩展性。模块运行在内核空间环境中，它的程序运行函数库都是在内核空间定义，而不是在用户函数库空间。Linux模块的最方便之处为可加载和卸载，Linux操作系统提供了系统调用 insmod和rmmod，可随时将自己开发的模块进行加载和卸载。

广东省重点领域研发计划2019年度新一

附件1广东省重点领域研发计划2019年度“新一代人工智能”重大科技专项申报指南人工智能作为颠覆性技术的典型代表，其迅速发展将深刻变革人类社会运行的传统模式，已成为各国科技发展的重要战略方向。

本专项以国家战略和广东省产业发展需求为牵引，围绕人工智能产业发展亟待突破的关键技术瓶颈，集聚国内优势团队组织技术攻关，力争取得一批标志性成果，在部分关键领域实现科技自立。

2019年度“新一代人工智能”重大专项共设置关键基础体系研究及验证、关键共性技术研究及应用、关键处理与感知器件等专题。

要求项目须覆盖每个研究方向要求的全部研究内容和考核指标，且成果实施地点在广东省内。

项目实施周期一般为3年。

专题一：关键基础体系研究及验证（专题编号：20190153）项目1：面向自主智能体感知与协作的计算架构和验证（一）研究内容针对自主智能体感知与协作的新型深度计算架构开展研究。

针对实时感知与识别、自主控制与协作、动态环境下的自适应任务重构等难题，突破实时目标检测算法、多智能体协作、智能计算智能处理器系统结构设计等关键技术。

研究低功耗、强实时的软硬件协同解决方案；研究基于语义地图的情境理解和多智能体协作等核心技术；完成基于认知计算模型的人工智能原型处理器设计，面向多智能协同任务的原理验证系统。

可支持智慧物流、智慧社区、智慧安防等领域。

（二）考核指标项目完成时，须基于自主智能理论计算架构完成一款新型处理器原型设计，并建成面向物流、无人驾驶等领域技术验证系统，可与原有自主智能体感知、协作、任务执行效率直接比对。

其中，处理器峰值算力不低于12.8TOPs，执行效率不低于70%，部分网络不低于80%；单处理器支持不低于8路的1080P@60Hz目标检测任务；基于该原型处理器构建自主智能体数目≥10个、种类≥2类的多智能体协同验证系统；验证系统围绕混合增强智能、机载实时处理、空地联合感知协作、动态环境任务自适应重构等关键技术开展集成验证，达到低能耗、高实时、强适应的要求；项目执行期内在广东省内自主智能体领域进行不少于3处应用，完成新申请发明专利大于等于20项（其中至少包含5项PCT专利），研制并发布实施团体标准2项，集成电路保护布图1项。

一种嵌入式控制领域元模型抽象方法及系统的制作方法

一种嵌入式控制领域元模型抽象方法及系统的制作方法专利名称：一种嵌入式控制领域元模型抽象方法及系统的制作方法技术领域：本发明属于控制领域，尤其涉及一种嵌入式控制领域元模型抽象方法及系统。

背景技术：由于嵌入式系统的固有特性以及控制领域应用的日趋复杂化，嵌入式控制系统面临着模块化、重用性和系统维护等方面的问题。

面向领域建模方法被誉为“下一代建模方法”，它将嵌入式软件的开发重心由底层代码转变为领域模型。

该方法用统一的元模型来提高软件的复用度，提高开发效率，方便系统维护。

然而在建立嵌入式控制领域元模型的过程中，存在以下问题(1)如何分解嵌入式控制系统，选择合适的角度来解决系统的复杂性问题；(2)构建的元模型通用性较差。

发明内容本发明实施例的目的在于提供一种嵌入式控制领域元模型抽象方法，旨在解决构建领域元模型过程复杂，而且构建的元模型通用性差的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种嵌入式控制领域元模型抽象方法，所述方法包括下述步骤从横向、纵向和第三方向对控制系统进行解析，所述横向表示所述控制系统的构成，其包括系统结构和系统行为；所述纵向表示所述控制系统的层次，其包括功能层和实现层；根据对所述控制系统的解析，对控制系统的组成部件进行定义；确定所述定义的各个组成部件的特性，所述特性包括输入、输出和内部特性；建立所述定义的各个组成部件的关联关系，从而生成控制领域元模型。

本发明实施例的另一目的在于提供一种嵌入式控制领域元模型抽象系统，所述系统包括解析单元，用于从横向、纵向和第三方向对控制系统进行解析，所述横向表示所述控制系统的构成，其包括系统结构和系统行为；所述纵向表示所述控制系统的层次，其包括功能层和实现层；组成部件定义单元，用于根据对所述控制系统的解析，对控制系统的组成部件进行定义；组成部件特性确定单元，用于确定所述定义的各个组成部件的特性，所述特性包括输入、输出和内部特性；以及组成部件关联关系建立单元，用于建立所述定义的各个组成部件的关联关系，从而生成控制领域元模型。