Marek POPŁAWSKI Systemy wbudowane

Marek POPàAWSKI
Politechnika KoszaliĔska
SYSTEMY WBUDOWANE
1. WstĊp
System wbudowany (ang. Embedded Systems) jest specjalizowanym systemem
mikroprocesorowym, wbudowanym w urządzenie bądĨ element wiĊkszego systemu, przeznaczonym do wykonywania okreĞlonych zadaĔ. Ze wzglĊdu na szeroki zakres zastosowaĔ systemów wbudowanych konstruuje siĊ je w oparciu o pojedyncze jednostki obliczeniowe, takie jak mikroprocesory, czy mikrokontrolery.
Znaczna záoĪonoĞü obliczeĔ wymaga coraz czĊĞciej stosowania wieloprocesorowych jednostek obliczeniowych. Systemy wbudowane integrują elementy
takich dziedzin nauki, jak informatyka, elektronika, automatyka czy telekomunikacja. System wbudowany jest specyficznym poáączeniem warstwy sprzĊtu i oprogramowania, o záoĪonoĞci wysoce róĪnorodnej w zaleĪnoĞci od realizowanej
funkcji. Systemy wbudowane buduje siĊ celem realizacji konkretnego pakietu
zadaĔ. Obecnie systemy wbudowane stanowią element wiĊkszoĞci urządzeĔ,
począwszy od urządzeĔ codziennego uĪytku, takich jak sprzĊt gospodarstwa
domowego, poprzez kalkulatory, telefony komórkowe, przenoĞne odtwarzacze
CD/MP3, notesy elektroniczne po zaawansowaną aparaturĊ medyczną, czy telekomunikacyjną. Podstawą dziaáania systemów wbudowanych jest wiĊc ich dedykowany charakter pracy.
ZáoĪonoĞü systemów wbudowanych stale wzrasta, a przykáadem tego moĪe
byü rynek motoryzacyjny. Mikrokontrolery jako najwaĪniejsze jednostki w systemach wbudowanych pierwotnie znalazáy zastosowanie w samochodach osobowych sterując pracą silnika, a obecnie praktycznie wszystkie systemy zainstalowane w produkowanych samochodach mają swój dedykowany sterownik, a w nim
procesor. Systemy wbudowane znalazáy szerokie zastosowanie w ukáadach kontroli i sterowania. NaleĪą one do najszybciej rozwijających siĊ dziedzin aplikacji
sprzĊtowych.
2. Czas przetwarzania
Systemy wbudowane ze wzglĊdu na czas przetwarzania moĪna dzieliü na systemy miĊkkiego i twardego czasu rzeczywistego. Jednak w wielu przypadkach
granica miĊdzy nimi jest bardzo páynna. Praca systemu w twardym czasie rzeczywistym wymaga rygorystycznego ograniczenia czasu przetwarzania poszczególnych elementów.
66
Marek Popáawski
Przykáadem twardego systemu rzeczywistego mogą byü powszechnie stosowane rozwiązania w branĪy motoryzacyjnej, takie jak samochodowe systemy
kontroli trakcji ESP, czy systemy sterujące pracą ukáadu hamulcowego ABS.
Kolejnym przykáadem tego systemu są systemy telekomunikacyjne. NaleĪą one
do grupy systemów masowej obsáugi, w których czas przetwarzania ma najwyĪszy priorytet. Czas przetwarzania w szczególnych przypadkach decyduje o bezpieczeĔstwie uĪytkowników, a przykáadem tego jest system kontroli lotów.
Mniej restrykcyjne wymagania dotyczące czasu przetwarzania speániają systemy wbudowane miĊkkiego czasu rzeczywistego. Systemy takie nie muszą
speániaü warunków dotyczących twardego czasu przetwarzania. Odchylenia
związane z czasem przetwarzania mogą jedynie wpáywaü na jakoĞü pracy danego urządzenia.
Czas przetwarzania jest parametrem związanym ĞciĞle z obszarem zastosowaĔ. Dlatego waĪne jest, w jaki sposób moĪna go ograniczyü. W jaki sposób
moĪna zbudowaü szybki system wbudowany, z moĪliwie krótkim czasem przetwarzania? Odpowiedzią na to pytanie moĪe byü nastĊpny punkt tej pracy.
3. Model dziaáania jako podstawa dziaáania
systemu wbudowanego
Systemy wbudowane moĪna opracowywaü na podstawie modelu matematycznego procesu, lub zbiorów rozmytych i logiki rozmytej. Model matematyczny
procesu (np. sterowania) jest zbiorem reguá i zaleĪnoĞci, na podstawie których
moĪna przewidzieü w drodze obliczeĔ jego zachowanie. Model matematyczny
moĪna wyraziü w postaci ukáadu równaĔ, jednak jego wykorzystanie wprost
w systemie wbudowanym jest niemoĪliwe. W tym celu naleĪy dokonaü odpowiednich uproszczeĔ i ograniczeĔ modelu, tak aby staá siĊ dogodny do implementacji. Pozwoli to na áatwy jego zapis w postaci numerycznej w takim systemie.
Odpowiednio opracowany model numeryczny umoĪliwia stworzenie algorytmu
dziaáania, który áączy w sobie zbiór elementarnych kroków umoĪliwiających
wykonanie zadania w okreĞlonym czasie. Parametrem charakteryzującym algorytm jest jego záoĪonoĞü obliczeniowa.
Systemy rozmyte wykazują znaczną przewagĊ nad klasycznymi metodami
implementacji na podstawie modelu matematycznego. W wielu przypadkach
okazuje siĊ, Īe model matematyczny jest zbyt trudny do praktycznej implementacji, bądĨ wymaga zbyt duĪych zasobów sprzĊtowych. Co jednak zrobiü, aby
przy ograniczonych zasobach dokonaü implementacji? W takim przypadku
technika rozmyta moĪe okazaü siĊ rozwiązaniem, gdyĪ umoĪliwia budowanie
systemów wbudowanych z wykorzystaniem prostych jednostek obliczeniowych.
Systemy rozmyte bazują na reguáach modelujących ludzki sposób myĞlenia,
które są áatwo interpretowane zarówno przez jednostki obliczeniowe, jak i samych ekspertów.
Systemy wbudowane
67
4. Logika rozmyta, zbiory rozmyte
Pierwotnie nieprecyzyjnoĞü byáa cechą negatywną, jednak zmieniáa to wprowadzona przez L. Zadeha w 1965 roku teoria zbiorów rozmytych oraz logiki rozmytej. Podstawą tej teorii byáa potrzeba opisania zjawisk i pojĊü, których charakter jest nieprecyzyjny i wieloznaczny. Znane metody matematyczne bazujące
na klasycznej teorii zbiorów oraz dwuwartoĞciowej logiki Boola nie pozwalaáy
rozwiązaü takiego rodzaju problemów. Zbiory rozmyte stanowią, wiĊc rozwiniĊcie dwuwartoĞciowej logiki, która opisuje funkcje przynaleĪnoĞci jako stan 0 lub 1.
WartoĞü tej funkcji zapisana z wykorzystaniem logiki rozmytej leĪy pomiĊdzy 0 a 1,
tak wiĊc jest to zbór ciągáy wielowartoĞciowy. Relacje, jakie zachodzą na takich
zbiorach, stanowią formalną podstawĊ systemów logiki rozmytej.
Początkowo wykorzystanie systemów dedykowanych wykorzystujących logikĊ rozmytą, a wiĊc nieprecyzyjnoĞü, byáo ograniczone, co wiązaáo siĊ to z trudną
implementacją w ukáadach elektronicznych. Pierwszy system rozmyty zostaá
opracowany w 1975 r. przez angielskiego inĪyniera E.H. Mamdaniego. Istotny
przeáom nastąpiá wraz z pojawieniem siĊ mikrokontrolerów; pozwoliáo to znacznie
obniĪyü koszt realizacji urządzeĔ wykorzystujących logikĊ rozmytą. PrecyzyjnoĞü
systemu jest cechą, która podnosi koszt projektu, a jak zauwaĪyá L. Zadeh, w wielu przypadkach precyzyjnoĞü jest zbĊdna do rozwiązywania konkretnych problemów. Ostatnio systemy rozmyte staáy siĊ bardzo popularne i znajdują zastosowanie w wielu aplikacjach. Obecnie logika rozmyta jest szeroko stosowana
w ukáadach regulacji, sterowania, identyfikacji systemów czy w systemach ekspertowych.