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本书以工业实时操作系统为研究对象，内容主要围绕工业实时操作系统的核心技术展开，深入探讨了工业实时操作系统关键技术及发展趋势分析、安全现状分析、低功耗调度算法、可靠性协同优化调度算法、多核处理器低功耗调度算法、低功耗数据清洗算法、边缘计算检测算法、基于云边协同的工业实时操作系统任务卸载方法、工业生产线三维检测与交互算法，以及面向工业实时操作系统的人工智能芯片测评技术，为读者提供全面的视角和深入的理解。通过阅读本书，读者可以掌握工业实时操作系统的核心技术，了解其在工业领域的应用和发展动态，为相关研究和实践提供有价值的指导。

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

前言1   

随着科技的不断进步和工业的快速发展，工业实时操作系统作为支撑现代工业自动化的核心技术之一，其重要性和紧迫性日益凸显。本书致力于深入探讨工业实时操作系统的关键技术，旨在为相关领域的研究人员、工程师和技术人员提供全面、系统的理论指导和实践参考。工业实时操作系统作为一种特殊的操作系统，其核心特性在于对实时性、可靠性和安全性的要求极高。它能够确保在复杂的工业环境中，让各类设备和系统按照预定的时间要求，准确、快速地响应和处理各种事件，从而保障工业生产的连续性和稳定性。因此，对工业实时操作系统的关键技术研究具有重要的理论和实践意义。
本书内容涵盖工业实时操作系统的基本概念、核心原理、设计优化、实时调度、安全性保障等多个方面。通过对这些关键技术的深入剖析和探讨，我们期望能够帮助读者更好地理解工业实时操作系统的本质和内涵，掌握其核心技术和方法，推动其在工业领域的广泛应用和发展。在编写本书的过程中，我们参考了大量国内外相关文献和资料，结合工业实时操作系统的实际应用场景和发展趋势，力求做到内容全面、系统、深入。同时，我们也注重理论与实践的结合，通过应用案例、实验验证等方式，让读者更好地理解和掌握相关技术的实际应用。
衷心希望本书能够为工业实时操作系统的研究与应用提供有益的参考和借鉴，为推动我国工业自动化技术的发展和进步贡献一份力量。同时，我们也期待与广大读者和同行进行深入的交流和探讨，共同推动工业实时操作系统关键技术的创新与发展。

编著者
2024年3月




前言2  

工业实时操作系统是面向工业应用的实时操作系统，广泛应用于工业自动化、军事、电力、新能源等工业领域关键场景中，对操作系统实时性、并行性、可靠性、功耗等方面的要求较为严苛，其处理器芯片的更新换代周期通常为几年到几十年。在工业产品或工业制造流程中，实时操作系统通常以嵌入式形态作为装备或生产系统的“大脑”，对提高装备与生产过程的智能化，满足工业生产对于高效、可靠、实时、绿色等方面的要求具有显著作用。在实际应用过程中，工业实时操作系统并非作为单一封闭软件工作，而是与硬件、协议、应用软件等广泛连接和协同，形成纵横连通的生态网络。
本书以工业实时操作系统为研究对象，分析了工业实时操作系统关键技术及发展趋势与安全现状，提出了工业实时操作系统的低功耗调度算法、面向工业实时操作系统的可靠性协同优化调度算法、工业实时操作系统多核处理器低功耗调度算法、工业实时操作系统低功耗数据清洗算法、面向工业实时操作系统的边缘计算检测算法，以及基于云边协同的工业实时操作系统任务卸载方法，此外，进一步提出了工业生产线三维检测与交互算法、面向工业实时操作系统的人工智能芯片测评技术等，并通过实验验证了上述方法的可行性及有效性。本书主要内容包含以下几个方面：
第一，阐述了工业实时操作系统的概念及关键作用，分析了国内外整体市场现状及代表性产品，梳理了工业实时操作系统内核、中间件、辅助设计工具等关键技术及相关现有研究基础，分析了工业操作系统通信协议与应用场景，并进一步指出其轻量化、虚拟化、跨平台移植及网络化等发展趋势，为国产工业实时操作系统加速发展与应用提供参考。
第二，总结梳理了工业实时操作系统的安全现状，分析阐述了典型工业操作系统体系结构、工业实时操作系统安全问题、工业实时操作系统防护要点、工业实时操作系统攻击场景，以及工业操作系统视角下的车联网系统安全性。
第三，基于工业实时操作系统中零星任务调度需求，提出利用空闲时间动态调节零星任务算法。该算法根据零星任务到达时间随机的特点，将处理器速度调节推迟到任务到达那一刻，在任务执行完成后利用任务提前完成剩下的时间调节后续任务执行速度，并且考虑处理器通用模型，既考虑处理器的动态功耗又考虑处理器静态功耗。此外，为了平衡数控系统偶发任务的动态功耗和静态功耗，在低功耗算法中采用动态电压调节技术和关键速度，同时结合动态电源管理技术，进一步降低系统功耗。研究发现，在关键速度和传统DVS调度策略之间存在一个平衡因子。为了更好地降低系统功耗，本书提出了一种基于平衡因子的动态偶发任务低能耗调度算法——LP-DSAFST。实验表明，新算法与目前已存在的DVSST和DSTLPSA算法相比节能效果更好。
第四，基于工业操作系统对功耗和可靠性的需求，通过优化空闲时间分配策略，在保证系统可靠性的前提下最小化系统能耗。本书提出了基于滑动窗口的低功耗调度算法——LPRSW，LPRSW 算法分为LPRSW-H算法和LPRSW-A算法，前者以最快速度恢复出错任务，后者在恢复出错任务时采用动态电压节技术调节后的速度。在此基础上，本书提出了一种基于滑动窗口的低功耗与可靠性协同优化调度算法——COSALPRSW，该算法用分配全局共享空闲时间给备份任务代替给每个任务都分配一个备份任务的方法，获得了更多空闲时间，以降低系统功耗，同时利用空闲时间的能耗因子将空闲时间合理分配给后续任务，实现可靠性和低功耗之间的协同优化。最后，通过算法的可调度性分析，以及仿真实验对这两种调度算法的可行性、有效性进行了验证。
第五，为了充分利用多核处理器的并行能力，同时在保证工业实时操作系统可靠性的前提下实现系统低功耗，本书提出了一种工业实时操作系统多核处理器低功耗调度算法。首先，提出了非依赖有向无环图算法，将周期性依赖任务转换为基于重定时的一组独立任务，通过任务并发执行和动态电压调节技术降低系统能耗。其次，在确保系统可靠性上，算法包括无错阶段和容错阶段两个阶段。在无错阶段，一个任务的多个副本同时运行，采用投票的办法确定任务是否被正确执行。当执行结果出现不一致时，任务进入容错模式。在容错模式下，剩余副本采用独占处理器的模式以最快速度完成容错。最后，实验表明，该算法在保证工业实时操作系统可靠性的前提下，可以降低系统能耗，相比已有算法不仅具有更高的可靠性，而且能耗更低。
第六，提出工业实时操作系统低功耗数据清洗算法。为了实现可靠、准确的数据采集，同时保证传感器的低能耗和长寿命，本书提出了节能数据清洗算法。数据清洗算法在局部传感器中进行数据清洗，采用动态电压调节和动态电源管理，在不影响系统性能的前提下，在任务调度层级上降低传感器功耗。此外，本书在网络层面提出了一种用于汇聚节点通信的低功耗协议。通过实验验证，证明了所提的算法有效性和科学性。
第七，针对数字孪生模型在工业应用中的计算效率问题，本书构建了一种基于边缘计算的工业控制系统三层架构，提出了一种面向工业实时操作系统的边缘计算检测算法，从边缘数据本身的一元离群点和边缘设备之间的多元参数相关性两个方面检测边缘数据的异常，缩短了映射延迟，减少了云中的高计算工作量。本书通过原型系统和边缘算法实验，验证了所提算法的有效性。
第八，在基于工业实时操作系统的设备应用中，边缘计算仅用于数据融合阶段，这并没有最大限度地发挥云边协同的效用。针对上述问题，本书构建了一种基于云边协同的工业控制系统架构，提出了一种基于云边协同的工业实时操作系统任务卸载方法，利用边缘计算和云计算的互补特性，为现有工业实时操作系统与工业设备融合的服务化转型提供了新的思路和途径。
第九，针对生产线中检测算法与各个生产环节相对独立、缺乏被测物体特征描述与特征匹配约束等问题，本书提出了基于数字孪生技术的三维检测算法，通过建立物理空间与虚拟空间的数字化映射，实现检测算法和设备的匹配，解决传统三维特征匹配方法中出现大量伪对应关系的问题。算法在离线环节建立被测物三维特征描述的孪生模型，是基于SHOT特征上的局部投票向量；在线检测环节仅采用一个孪生的三维投票空间，投票选出正确的匹配关系，这也降低了计算复杂度。本书将所提算法在数字孪生生产线中进行实验，通过与传统匹配方法对比，发现新算法在特征点匹配精确性、识别率方面都强于传统方法，在生产线的检测应用领域有积极的意义。
第十，人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段，面向工业实时操作系统的人工智能芯片测评研究仍处于探索阶段，国内外均未建立完善的测评体系。针对上述问题，本书介绍了当前人工智能芯片主要的性能衡量和评价指标，总结了现有测评技术的难点，从架构、应用两个层面阐述了国内外测评研究的现状，并对现有方法进行了综合分析，对人工智能芯片测评技术未来的研究趋势进行了展望。


编著者
2024年3月

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工业实时操作系统关键技术研究与应用