[發(fā)明專利]一種實(shí)時(shí)系統(tǒng)可用時(shí)間快速估算與優(yōu)化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710690737.4
• 申請(qǐng)日: 2017-08-14
• 公開（公告）號(hào): CN107563511B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏同權(quán);梁文彬;周俊龍;鞠芊蕾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華東師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/08
• 分類號(hào): G06N3/08;G06N3/06
• 代理公司: 上海藍(lán)迪專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 31215
• 代理人: 徐筱梅;張翔

本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)系統(tǒng)可用時(shí)間快速估算與優(yōu)化方法，包括以下步驟：首先，根據(jù)靜態(tài)軟錯(cuò)誤故障率模型獲得樣本數(shù)據(jù)。接著，利用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為動(dòng)態(tài)軟錯(cuò)誤故障率模型。然后，根據(jù)動(dòng)態(tài)軟錯(cuò)誤故障率模型進(jìn)一步建立平均無臨時(shí)故障時(shí)間模型，結(jié)合平均無永久故障時(shí)間模型，獲得系統(tǒng)可用時(shí)間模型，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可用時(shí)間估算。最后，定義系統(tǒng)可用時(shí)間優(yōu)化問題，對(duì)Q?learning算法中一系列參數(shù)建模后，解決優(yōu)化問題，達(dá)到優(yōu)化系統(tǒng)可用時(shí)間目標(biāo)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及實(shí)時(shí)系統(tǒng)可靠性領(lǐng)域，綜合考慮了軟錯(cuò)誤可靠性和硬錯(cuò)誤可靠性兩種不同的可靠性，針對(duì)軟錯(cuò)誤故障率選擇合適的參數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練軟錯(cuò)誤動(dòng)態(tài)模型，進(jìn)一步估算平均無臨時(shí)故障時(shí)間MTTF_T，結(jié)合硬錯(cuò)誤可靠性影響的平均無永久故障時(shí)間MTTF_P，最終獲得系統(tǒng)可用時(shí)間MTTF_System。為優(yōu)化系統(tǒng)可用時(shí)間，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)中 Q-learning算法調(diào)整任務(wù)集運(yùn)行電壓，使得系統(tǒng)可用時(shí)間收斂于較優(yōu)的狀態(tài)，同時(shí)考慮系統(tǒng)的時(shí)間約束條件，最終確定任務(wù)集執(zhí)行電壓，達(dá)到滿足約束條件下優(yōu)化系統(tǒng)可用時(shí)間的目標(biāo)。具體來說，是一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加快估算系統(tǒng)可用時(shí)間和利用Q-learning算法確定電壓調(diào)整方案優(yōu)化系統(tǒng)可用時(shí)間的方法。

背景技術(shù)

實(shí)時(shí)系統(tǒng)指能夠及時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)外部或者內(nèi)部、同步或者異步事件，在指定時(shí)間期限內(nèi)處理完事件的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。實(shí)時(shí)系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果在滿足正確性的同時(shí)，還需要滿足及時(shí)性，即需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)事件的處理。系統(tǒng)的可靠性定義為在故障可能發(fā)生的情況下正確運(yùn)行的概率，當(dāng)故障率越來越高時(shí)，系統(tǒng)的可靠性隨之下降。所述系統(tǒng)指處理器系統(tǒng)。隨著用戶對(duì)微處理器性能要求的不斷提高，同時(shí)半導(dǎo)體CMOS制造工藝的飛速發(fā)展，微處理器復(fù)雜度也相應(yīng)增大。微處理器晶體管數(shù)目和集成度持續(xù)增加，晶體管柵極長度持續(xù)縮小，使得電路系統(tǒng)很容易受到電磁干擾、瞬時(shí)電壓擾動(dòng)、高能粒子撞擊的影響，發(fā)生軟錯(cuò)誤。軟錯(cuò)誤一般指由于高能粒子撞擊在半導(dǎo)體中造成的隨機(jī)、臨時(shí)的狀態(tài)改變或瞬變。軟錯(cuò)誤的發(fā)生使得系統(tǒng)軟錯(cuò)誤可靠性降低。同時(shí)，系統(tǒng)可靠性還受到硬錯(cuò)誤的影響。硬錯(cuò)誤一般指由于晶體管或者系統(tǒng)設(shè)備硬件損壞造成的永久故障。硬錯(cuò)誤的發(fā)生使得系統(tǒng)硬錯(cuò)誤可靠性降低。系統(tǒng)的正常運(yùn)行需要維持一定的功耗密度，過高的運(yùn)行電壓會(huì)使得系統(tǒng)老化加速，使得硬錯(cuò)誤提前發(fā)生，導(dǎo)致硬錯(cuò)誤可靠性降低。由于系統(tǒng)可靠性同時(shí)受到軟錯(cuò)誤可靠性和硬錯(cuò)誤可靠性的影響，因此需要同時(shí)考慮兩者，以平均無故障時(shí)間(Mean Time ToFailure，MTTF)定義系統(tǒng)的可用時(shí)間，衡量系統(tǒng)整體可靠性的好壞，軟錯(cuò)誤可靠性影響系統(tǒng)平均無臨時(shí)故障時(shí)間 MTTF_T(MTTF due to Transient Fault)，硬錯(cuò)誤可靠性影響系統(tǒng)平均無永久故障時(shí)間 MTTF_P(MTTF due to Permanent Fault)，系統(tǒng)可用時(shí)間取決于平均無臨時(shí)故障時(shí)間和平均無永久故障時(shí)間中的較小值。

由于硬錯(cuò)誤可靠性可以利用Xiang等人提出的工具或者其他模型較好地計(jì)算，著重考慮高能粒子撞擊影響的軟錯(cuò)誤可靠性。軟錯(cuò)誤可靠性可以用軟錯(cuò)誤故障率來衡量。Ebrahimi等人提出了一種跨層軟錯(cuò)誤故障率模型，能夠靜態(tài)地計(jì)算出某個(gè)條件下系統(tǒng)的軟錯(cuò)誤故障率的數(shù)值，但是在例如飛機(jī)這樣一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，設(shè)備的臨界電荷Q_crit，環(huán)境中中子通量Flux、電壓Voltage和溫度Temperature等因素是動(dòng)態(tài)變化的，因此需要研究動(dòng)態(tài)條件下系統(tǒng)的軟錯(cuò)誤故障率。