The real-time industrial network, often referred to as fieldbus, is an important element for building automated manufacturing systems. Thus, in order to satisfy the real-time requirements of field devices, numerous fieldbus protocols have been announced. But the application of fieldbus has been limited due to the high cost of hardware and the difficulty in interfacing with multi-vendor products. Therefore, as an alternative to fieldbus, the computer network technology, especially Ethernet (IEEE 802.3), is being adapted to the industrial environment. However, the crucial technical obstacle for Ethernet is its non-deterministic behavior that makes it inadequate for industrial applications where real-time data have to be delivered within a certain time limit. Recently, the development of switched Ethernet shows a very promising prospect for industrial application due to the elimination of uncertainties in the network operation resulting in much improved performance. This paper focuses on the application of the switched Ethernet for industrial communications. More specifically, this paper presents an analytical and experimental performance evaluation of the switched Ethernet and a case study about networked control system.
This paper presents the result of a comparison study to evaluate the performance of several semi-active control algorithms for use with large-scale MR damper applied to a building structure under seismic excitation using real-time hybrid test method. Recently, a variety of semi-active control algorithm studies are developed and generally evaluated the performance by using numerical analysis. In this paper real-time hybrid test method was applied to performance evaluating of semi-active control algorithms including a clipped optimal algorithm and the modulated homogeneous friction algorithm.
Most of the tasks in wireless sensor networks (WSN) are requested to run in a real-time way. Neither EDF nor FIFO can ensure real-time scheduling in WSN. A real-time scheduling strategy (RTS) is proposed in this paper. All tasks are divided into two layers and endued diverse priorities. RTS utilizes a preemptive way to ensure hard real-time scheduling. The experimental results indicate that RTS has a good performance both in communication throughput and over-load.
In real-time control systems, the traditional timing analysis based on worst-case response-time(WCRT) is too conservative for the firm and soft real-time control systems, which permit the maximum utilization factor greater than one. We suggested a probabilistic analysis method possible to apply the firm and soft real-time control systems under considering dependency relationship between tasks. The proposed technique determines the deadline miss probability(DMP) of each task from computing the average response-time distribution under a fixed-priority scheduling policy. The method improves the predictable ability forthe average performance and the temporal behavior of real-time control systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3689-3700
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2016
It is not practically feasible to apply hardware-based fault-tolerant schemes, such as hardware replication, in mobile devices. Therefore, software-based fault-tolerance techniques, such as checkpoint and rollback schemes, are required. In checkpoint and rollback schemes, the optimal checkpoint interval should be applied to obtain the best performance. Most previous studies focused on minimizing the expected execution time or response time for completing a given task. Currently, most mobile applications run in real-time environments. Therefore, it is extremely essential for mobile devices to employ optimal checkpoint intervals as determined by the real-time constraints of tasks. In this study, we tackle the problem of determining the optimal inter-checkpoint interval of checkpoint and rollback schemes to maximize the deadline meet ratio in real-time systems and to build a probabilistic cost model. From this cost model, we can numerically find the optimal checkpoint interval using mathematical tools. The performance of the proposed solution is evaluated using analytical estimates.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.
This paper analyses the performance of network system using the CAN(Controller Area Network) protocol. Given messages are assumed to be scheduled by the DMS(Deadline Monotonic Scheduling) algorithm. The mathematical models for time-delay that can be occurred between CAN nodes are defined. The effectiveness of modeling is shown by comparing the difference of time-delay between simulations and practical experiments. We analyse the results according to the variation of factors, such as the number of nodes, the transmission speed, the message size and the number of aperiodic messages through simulation and confirm the real-time performance of lower priority messages. We also investigate the real-time performance of periodic messages when aperiodic message generates.
Java has been increasingly used in programming for real-time systems. However, some of Java's features such as automatic memory management and dynamic compilation are harmful to time predictability. If these problems are not solved properly then it can fundamentally limit the usage of Java for real-time systems, especially for hard real-time systems that require very high time predictability. In this paper, we propose to exploit multicore computing in order to reduce the timing unpredictability that is caused by dynamic compilation and adaptive optimization. Our goal is to retain high performance comparable to that of traditional dynamic compilation, while at the same time, obtain better time predictability for Java virtual machine (JVM). We have studied pre-compilation techniques to utilize another core more efficiently, preoptimization on another core (PoAC) scheme to replace the adaptive optimization system (AOS) in Jikes JVM and the counter based optimization (CBO). Our evaluation reveals that the proposed approaches are able to attain high performance while greatly reducing the variation of the execution time for Java applications.
실시간 응용 제품을 개발하기 위해 운영체제는 실시간 태스크의 시간 보장성(timeliness guarantee)이 지원되어야한다. 그러나 현재 대부분의 운영체제는 실시간 태스크의 시간적 제약조건(timing constraints)을 효율적으로 지원할 수 있는 방법을 제공해 주지 못하고 있다. 실시간 응용의 시간적 제약조건을 지원하기 위해서는 운영체제 커널 변경 방법과 미들웨어 방법이 있다. 본 논문에서는 운영체제 변경없이 잘 알려진 Real-time Object Model인 TMO에 근거한 미들웨어 접근 방식을 적용한다. 현재 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델을 기반으로 한 미들웨어로 다양한 운영체제 시스템 상에서 개발되어온 TMOSM(TMO Support Middleware)이 있다. 리눅스 기반의 TMOSM의 스케줄링 알고리즘은 효율적으로 실시간 스케줄링을 지원하지만 주기적인 실시간 태스크를 위해 몇 가지 고려해야할 사항들이 있다. 본 논문에서 는 주기적인 실시간 태스크를 효율적으로 처리할 수 있는 개선된 실시간 미들웨어 스케줄링 알고리즘을 제안하고 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 실시간 미들웨어의 구조를 간단하게 함으로써 시스템 성능 향상과 주기적인 실시간 태스크의 적시성을 더욱더 보장함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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