现代实时控制系统(RTCS)通常是在实时操作系统(RTOS)的基础上实现的,多个任务竞争性的使用有限的处理器时间。因此,处理器时间被当作是最重要的资源,需要某种调度算法来进行分配,以满足各个任务的截止时限要求。在实时调度理论中,闭环控制任务通常是由固定的采样周期和已知的最坏情况执行时间(WCET)来描述。此外,对这些任务还有截止时限的要求,通常等于各自的周期。基于上述严格假设,传统RTCS设计被分为两个分离的阶段:设计控制器,然后配置调度策略。　　 分离设计方法尽管简化了开发过程,但是论文指出,该方法存在以下两方面的保守性:一方面,很多先进控制算法由于不确定性的执行时间而难以在具有快速动态行为的实时控制系统得到可靠应用；另一方面,即使对于简单控制任务,由实时调度过程引起的抖动可能严重损害控制性能,导致处理器利用率低下。因此,有必要对控制与实时调度两方面进行集成,采用协同设计方法来克服上述保守性问题。　　 从控制理论的观点来看,反馈是处理不确定性的有力工具,而上述两方面保守性都是由于不确定性引起的。这就意味着可以在多任务实时调度中引入闭环控制,采用反馈控制理论的方法来设计实时调度器。作为一种协同设计手段,论文所提出的反馈调度为上述两方面保守性问题提供整体解决方案,并且使得在有限计算资源约束的情况下,分别改进和优化了系统的全局控制性能。　　 论文主要研究成果和创新有:　　 1.在对闭环控制任务的时间特性进行分析的基础上,指出协同设计的主要目标是克服传统分离设计所存在的两方面保守性问题。　　 2.提出RTCS中反馈调度的一般框架。该框架存在有两个层次上的闭环控制。其中在内环的多任务实时调度层次上,由于存在明显的约束条件,提出采用模型预测控制(MPC)作为反馈调度控制策略。　　 3.针对由多个简单控制任务组成的RTCS,提出基于MPC的动态截止时限分配算法DA-MPC,使得在有限计算资源的情况下改进RTCS的全局控制性能。DA-MPC算法在保证任务集可以被最早截止时限优先(EDF)算法调度的同时,通过MPC优化目标来减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近为100％,从而提高控制任务的优先级,降低控制任务的输出抖动。仿真结果表明该反馈调度算法显著降低了由调度过程引起的控制性能损失。　　 4.针对由一组MPC任务组成的RTCS,提出基于非精确计算模型(ICM)的优化反馈调度算法FS-ICM,在有限计算资源的情况下使得RTCS的全局控制性能最大化。MPC任务按照ICM中的Anytime算法实现,从而允许在计算资源和控制性能之间进行折衷。FS-ICM算法通过一个新的MPC控制器为各个MPC任务动态预定处理器时间,并且采用约束条件保证任务集的可调度性和各组份的稳定性。分析表明FS-ICM算法对MPC任务在运行时表现出的执行时间变化不敏感,并用仿真实验对算法的有效性进行了验证。　　 5.将所提出的反馈调度算法在供研究用的S.Ha.R.K.内核上予以实现,并对算法在占用系统资源等实现方面的性能进行了评价。在对几种常见的实时内核进行对比研究的基础上,指出以RTLinux作为反馈调度实际应用的平台具有重要的现实意义。