第1章 工業(yè)實時操作系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢分析1
1.1 相關(guān)研究概述1
1.2 國內(nèi)外主要產(chǎn)品2
1.2.1 國外主要產(chǎn)品2
1.2.2 國內(nèi)主要產(chǎn)品3
1.3 工業(yè)實時操作系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)5
1.3.1 實時操作系統(tǒng)內(nèi)核5
1.3.2 中間件層8
1.3.3 輔助設(shè)計工具8
1.4 工業(yè)協(xié)議9
1.4.1 協(xié)議功能9
1.4.2 協(xié)議分類10
1.4.3 協(xié)議特點11
1.5 應(yīng)用場景12
1.5.1 造紙行業(yè)（流程型）12
1.5.2 煉化行業(yè)（流程型）13
1.5.3 日化行業(yè)（離散型）13
1.5.4 材料加工行業(yè)（離散型）13
1.6 發(fā)展趨勢14
1.6.1 輕量化趨勢14
1.6.2 虛擬化及云化趨勢14
1.6.3 跨平臺移植及網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用15
1.7 本章參考文獻15
第2章 工業(yè)實時操作系統(tǒng)安全現(xiàn)狀分析18
2.1 相關(guān)研究概述18
2.2 典型工業(yè)實時操作系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)18
2.2.1 SCADA系統(tǒng)18
2.2.2 DCS系統(tǒng)20
2.2.3 PLC系統(tǒng)21
2.2.4 OCNC系統(tǒng)22
2.2.5 DNC系統(tǒng)25
2.2.6 Robot系統(tǒng)29
2.3 工業(yè)實時操作系統(tǒng)安全問題34
2.3.1 安全威脅分析34
2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議及技術(shù)36
2.3.3 互聯(lián)接入的持續(xù)增長36
2.3.4 具有欺詐性的鏈接37
2.3.5 公共信息37
2.4 工業(yè)操作系統(tǒng)安全防護要點38
2.4.1 管理保障38
2.4.2 物理防護39
2.4.3 入侵判斷41
2.4.4 入侵防御41
2.5 工業(yè)實時操作系統(tǒng)攻擊場景42
2.5.1 通過現(xiàn)場總線響應(yīng)延遲漏洞攻擊模擬42
2.5.2 通過控制以太網(wǎng)交換設(shè)備攻擊模擬45
2.5.3 通過工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)攻擊48
2.5.4 對工業(yè)控制無線網(wǎng)絡(luò)的攻擊49
2.5.5 Havex——專門針對工業(yè)控制系統(tǒng)的新型攻擊50
2.5.6 其他典型領(lǐng)域場景52
2.6 工業(yè)實時操作系統(tǒng)視角下的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全性分析54
2.6.1 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全概述54
2.6.2 工業(yè)實時操作系統(tǒng)視角下的車聯(lián)網(wǎng)56
2.7 本章參考文獻61
第3章 工業(yè)實時操作系統(tǒng)低功耗調(diào)度算法62
3.1 相關(guān)研究概述62
3.2 引入關(guān)鍵速度的LA-EDF-CRITICAL算法63
3.2.1 任務(wù)模型63
3.2.2 引入關(guān)鍵速度的LA-EDF-CRITICAL算法介紹64
3.2.3 實驗與分析66
3.3 面向硬實時系統(tǒng)的零星任務(wù)低功耗調(diào)度算法67
3.3.1 任務(wù)模型67
3.3.2 研究動機68
3.3.3 DVSSTSTA算法70
3.3.4 實驗與分析73
3.4 基于平衡因子的動態(tài)偶發(fā)任務(wù)低功耗調(diào)度算法74
3.4.1 任務(wù)模型74
3.4.2 研究動機75
3.4.3 平衡因子算法77
3.4.4 動態(tài)偶發(fā)任務(wù)低功耗調(diào)度算法介紹79
3.4.5 動態(tài)功耗對比實例81
3.4.6 LP-DSAFST算法可調(diào)度性分析82
3.4.7 實驗與分析84
3.5 本章參考文獻88
第4章 面向工業(yè)實時操作系統(tǒng)的可靠性協(xié)同優(yōu)化調(diào)度算法91
4.1 相關(guān)研究概述91
4.2 基于滑動窗口的低功耗高可靠調(diào)度算法92
4.2.1 基于滑動窗口的低功耗高可靠調(diào)度算法的模型92
4.2.2 問題定義95
4.2.3 低能耗與可靠性優(yōu)化調(diào)度算法95
4.2.4 實驗結(jié)果與分析105
4.3 工業(yè)實時操作系統(tǒng)的低功耗和可靠性協(xié)同優(yōu)化算法110
4.3.1 任務(wù)模型與能耗模型110
4.3.2 低能耗與可靠性協(xié)同優(yōu)化調(diào)度算法113
4.3.3 能耗與可靠性實例分析118
4.3.4 實驗與分析122
4.4 本章參考文獻125
第5章 工業(yè)實時操作系統(tǒng)多核處理器低功耗調(diào)度算法127
5.1 相關(guān)研究概述127
5.2 多核處理器低功耗調(diào)度算法介紹128
5.2.1 混合任務(wù)系統(tǒng)調(diào)度模型129
5.2.2 EARTAMT算法129
5.3 實例分析134
5.4 實驗與分析136
5.4.1 總利用率136
5.4.2 非周期任務(wù)負(fù)載138
5.5 本章參考文獻139
第6章 工業(yè)實時操作系統(tǒng)低功耗數(shù)據(jù)清洗算法140
6.1 相關(guān)研究概述140
6.2 系統(tǒng)信息模型141
6.2.1 系統(tǒng)調(diào)度模型141
6.2.2 能耗模型142
6.2.3 數(shù)據(jù)模型143
6.3 低功耗數(shù)據(jù)清洗算法介紹143
6.3.1 數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)：MTConnect143
6.3.2 網(wǎng)內(nèi)節(jié)能數(shù)據(jù)清洗算法144
6.3.3 匯聚節(jié)點通信的低功耗協(xié)議148
6.4 實例分析149
6.5 實驗與分析150
6.5.1 數(shù)據(jù)清洗實驗150
6.5.2 HMS-CPMTS的能耗實驗152
6.6 本章參考文獻153
第7章 面向工業(yè)實時操作系統(tǒng)的邊緣計算檢測算法156
7.1 相關(guān)研究概述156
7.1.1 數(shù)字孿生156
7.1.2 邊緣計算156
7.2 邊緣計算檢測算法介紹157
7.2.1 一元離群點邊緣計算檢測算法159
7.2.2 多元參數(shù)關(guān)系的邊緣計算檢測算法160
7.3 原型開發(fā)162
7.3.1 MTConnect代理163
7.3.2 MTConnect適配器163
7.3.3 局部DT164
7.3.4 云中DT165
7.4 算法實驗167
7.4.1 測試驗證集167
7.4.2 異常檢測結(jié)果分析169
7.4.3 邊緣計算和云計算耗時171
7.5 本章參考文獻172
第8章 基于云邊協(xié)同的工業(yè)實時操作系統(tǒng)任務(wù)卸載方法175
8.1 相關(guān)研究概述175
8.2 云邊協(xié)同方法176
8.2.1 系統(tǒng)模型176
8.2.2 卸載策略178
8.3 案例研究182
8.3.1 物理裝置和實驗環(huán)境183
8.3.2 網(wǎng)絡(luò)層：MTDT建模和部署184
8.3.3 應(yīng)用層：刀具PHM187
8.4 本章參考文獻188
第9章 工業(yè)生產(chǎn)線三維檢測與交互算法190
9.1 相關(guān)研究190
9.2 問題描述與方案191
9.3 數(shù)字孿生模型192
9.3.1 離線靜態(tài)模型193
9.3.2 在線動態(tài)投票環(huán)節(jié)195
9.4 實驗與驗證199
9.4.1 實驗平臺199
9.4.2 實驗結(jié)果與分析199
9.5 本章參考文獻201
第10章 面向工業(yè)實時操作系統(tǒng)的人工智能芯片測評技術(shù)204
10.1 相關(guān)研究概述204
10.1.1 人工智能芯片的分類204
10.1.2 人工智能芯片的衡量和評價指標(biāo)206
10.1.3 人工智能芯片的測評方法207
10.2 人工智能芯片測評研究現(xiàn)狀207
10.2.1 架構(gòu)層面的測評研究現(xiàn)狀207
10.2.2 應(yīng)用層面的測評研究現(xiàn)狀208
10.2.3 測評研究綜合分析210
10.3 未來研究趨勢210
10.3.1 加強架構(gòu)層面的測評研究210
10.3.2 建立靈活的測評方法研究211
10.3.3 開展基于新興器件的測評研究211
10.4 本章參考文獻211
結(jié)束語213