[发明专利]基于数字化微内核的实时动态调度策略测试方法有效

专利信息
申请号: 201010287941.X 申请日: 2010-09-21
公开(公告)号: CN101944063A 公开(公告)日: 2011-01-12
发明(设计)人: 马新平;江平;戴志强;邓路 申请(专利权)人: 南京中德保护控制系统有限公司
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;H02J13/00
代理公司: 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 代理人: 牛莉莉
地址: 210061 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 数字化 内核 实时 动态 调度 策略 测试 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于数字化微内核的实时动态调度策略测试方法,属于嵌入式实时操作系统微内核技术领域。

背景技术

嵌入式实时操作系统微内核技术是智能变电站自动化领域中智能设备广为采用的关键技术,其内核实时动态调度策略更是其中的核心技术,内核实时动态调度策略直接影响智能设备的可靠性、实时性以及可扩展性。内核实时动态调度策略统筹管理智能设备的软硬件,通过系统应用需求,调度、分配内核系统拥有的所有资源,实施系统的外在和内部行为。目前基于数字化微内核的应用极其复杂,在应用测试过程中,主要进行离散的功能测试,当系统出现故障时,无法判断故障产生的原因是系统资源造成还是系统应用造成。针对目前的应用现状,数字化微内核实时动态调度策测试方法通过系统相对精准时钟、系统资源对象描述矩阵以及实施过程触发控制时序,内嵌资源对象触发代码,实现对实时微内核调度行为的全景描述,当系统出现故障可以动态识别造成故障的原因是系统级错误,还是应用级错误。

发明内容

本发明要解决技术问题是:克服目前智能变电站自动化领域中智能设备在采用数字化微内核技术,其时间精准性和执行逻辑可靠性的保证没有通过定量方法进行测评的缺陷,提供一种基于数字化微内核的实时动态调度测试方法,其将数字化微内核以及逻辑应用抽象为一个动态实时对象,对其资源包括系统资源以及应用资源进行统一建模,通过模型的表现行为,动态以相对时间跟踪记录模型中资源的实时逻辑行为,通过分析实时逻辑行为时序报告,测试其系统运行的实时性以及精准性。

为了解决以上技术问题,本发明的数字化微内核的实时动态调度策略测试方法,包括如下步骤:

第一步、根据数字化微内核运行资源分配状态,抽取系统级资源配置参数,包括:系统任务数目、系统任务优先级、系统信号量、消息队列运行模式及其配置信息,建立系统级资源时序分析矩阵;

第二步、根据数字化智能设备应用特性及抽象应用资源的分配状态,抽取应用资源配置参数,包括:系统应用任务数目、应用任务优先级、应用系统信号量、消息队列运行模式及其配置信息,建立应用任务级资源时序分析矩阵;

第三步、根据系统级资源配置参数、应用资源配置参数以及应用触发条件,建立数字化微内核行为模型;

第四步、根据数字化微内核行为模型,建立数字化微内核调度时序相对时钟;统一抽象动态时序跟踪点,生成动态时序逻辑描述对象,建立动态跟踪对象监视模型;

第五步、根据动态对象监视模型,设置动态跟踪对象输入矩阵、动态跟踪对象输出矩阵;

第六步、根据在线监测情况,启动动态跟踪对象触发条件,所述触发条件包含有:数字化微内核实时动态调度策略约束条件、边界条件、时序配合条件以及时间精准条件;

第七步数字化微内核根据各种触发条件执行实时动态调度,根据预置调度策略生成过程时序图以及生成动态对象集合记录。

进一步的,第七步完成之后,分析展现内核动态调度时序图,检验数字化微内核实时动态调度策略逻辑的正确性以及过程逻辑的可行性,资源分配以及应用的合理性。

本发明的有益效果如下:

本发明通过对智能变电站自动化系统中智能设备的微内核进行动态跟踪,实时记录其动态过程,利用微内核实时动态调度策略时序过程图分析其逻辑行为的正确性以及任务执行的实时性,定量分析微内核的调度策略以及外部事件响应的实时性,提高了系统运行的实时性以及精准性,解决了微内核系统运行异常情况下内核和应用界面不确定的问题,确保智能设备的可靠稳定运行。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明基于数字化微内核的实时动态调度策略测试方法流程图。

图2为本发明基于数字化微内核的实时动态调度策略测试方法的时序图。

具体实施方式

本发明数字化微内核的实时动态调度策略测试方法,如图1所示,包括如下步骤:

第一步、根据数字化微内核运行资源分配状态,抽取系统级资源配置参数,包括:系统任务数目、系统任务优先级、系统信号量、消息队列运行模式及其配置信息,建立系统级资源时序分析矩阵;

第二步、根据数字化智能设备应用特性及抽象应用资源的分配状态,抽取应用资源配置参数,包括:系统应用任务数目、应用任务优先级、应用系统信号量、消息队列运行模式及其配置信息,建立应用任务级资源时序分析矩阵;

第三步、根据系统级资源配置参数、应用资源配置参数以及应用触发条件,建立数字化微内核行为模型;

上述第一步至第三步为初始化系统模型参数的步骤;

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