一种智慧管理平台高并发任务的多目标自适应调度系统的制作方法

本发明涉及边缘计算与工业物联网，具体为一种智慧管理平台高并发任务的多目标自适应调度系统。

背景技术：

1、随着工业物联网与边缘计算技术的深度融合，智慧管理平台需实时处理海量并发的异构传感数据与控制指令。在工业边缘计算场景下，系统往往面临极高的并发请求与有限的底层物理资源之间的尖锐矛盾。常规的调度系统在面对突发的高并发任务流时，极易因计算负载的瞬间暴增引发设备物理过热或响应严重延迟，导致系统整体运行的稳定性与可靠性大幅下降，进而导致单纯的软件算力调度逻辑与底层物理硬件的承载边界之间存在严重的割裂现象。

2、针对上述高并发调度与资源受限的矛盾，现有的工业网关通常依赖被动散热与静态优先级队列相结合的方式处理并发任务。在软件层面，系统往往通过预留固定的算力缓冲资源或严格的静态排队规则来应对突发流量；而在硬件及管控层面，由于调度策略与芯片热状态之间不存在反馈效果 ，系统通常只能依赖温度传感器进行阈值监控，即只能在芯片实测温度触发硬件保护阈值后，被动触发降频或复位动作以防止硬件烧毁 。

3、然而，上述现有技术的解决方案在实际高并发场景中仍存在以下问题：首先，纯软件的静态资源调度无法感知硬件底层的热积累趋势，当面临高频并发中断时，极易导致算力持续输出与热能扩散能力的双轨失衡；其次，硬件级的保护触发具有严重的滞后性，当系统被动降频时，其响应已经滞后于物理热惯性的积累过程 ；最后，这种割裂且滞后的干预机制，既无法实现对非关键任务的主动热耗散，也会引发底层算力骤降与任务拥塞，从而无法保证急停指令等安全关键任务的实时性。

4、为此，本发明提供一种智慧管理平台高并发任务的多目标自适应调度系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智慧管理平台高并发任务的多目标自适应调度系统，以解决上述背景技术中提出的现有的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智慧管理平台高并发任务的多目标自适应调度系统，包括：

3、数据接入模块，用于接收来自工业现场多路并发接口的异构报文，依据报文携带的硬件中断号或协议头部关键标志位所反映的任务类型，将并发任务分流至核心任务队列与非核心任务队列，并采集网关主控芯片的当前运行参数；

4、温升预测模块，用于基于所述当前运行参数，通过离散热传导时序方程计算设定时间窗后的预测温度与当前温升速率；

5、调制决策模块，用于基于所述预测温度与当前温升速率，通过三工作域分段函数求解算力供给调制系数；

6、执行控制模块，用于依据所述算力供给调制系数对非核心任务队列的调度频次进行压缩，将腾出的时钟周期强制置于休眠状态，并将芯片实测温度持续反馈至所述温升预测模块。

7、本发明进一步改进在于，所述数据接入模块以硬件中断触发方式接收工业现场的多路并发报文，依据报文携带的硬件中断号或协议头部关键标志位，将设备急停指令报文与高频状态同步报文划入核心任务队列，将历史数据本地持久化报文与周期性心跳包报文划入非核心任务队列，未命中已知标志位的报文默认归入非核心任务队列；所述数据接入模块同时采集当前cpu利用率、动态电流变化量与环境温度，生成一维运行参数集合送至所述温升预测模块。

8、本发明进一步改进在于，所述温升预测模块配置为实时采集网关主控芯片的当前芯片温度并施加滑动均值滤波以抑制传感器噪声；将当前cpu负载率换算为瞬时发热功率，随后将、与送入离散热传导时序方程中得到预测温度，表示为；其中β为芯片热阻转化系数，γ为外壳热扩散效率，为预测时间窗；同时通过有限差分法计算温升速率，表示为；最后将预测温度与当前温升速率输出至所述调制决策模块。

9、本发明进一步改进在于，所述芯片热阻转化系数β与外壳热扩散效率γ的标定值满足小于1；

10、所述的取值范围为0.1s至1s；当在连续不少于3个采样周期内单调递增且每个采样周期的增幅不低于芯片额定功耗系数的5%时，所述温升预测模块将δt缩短至0.1s以提前捕获热惯性积累；

11、当环境温度采集失败时，所述温升预测模块以固件预设的保守工况温度代入计算；

12、所述瞬时发热功率由当前cpu负载率与芯片额定功耗系数的乘积计算获得，所述额定功耗系数在设备出厂前通过满负载测试标定并固化于固件；所述滑动均值滤波的窗口长度为3个至10个采样点。

13、本发明进一步改进在于，所述调制决策模块首先读取预设的安全温度上限与温度保护上限，对从所述入温升预测模块配置得到的温升速率施加下限截断处理，同时当小于零时置零；最后将与、间比较，按三工作域分段规则求解并限幅至区间后输出至所述执行控制模块。

14、本发明进一步改进在于，所述三工作域分段规则表示为：

15、当预测温度小于安全温度上限时，令算力供给调制系数等于1.0；

16、当预测温度大于或等于安全温度上限且小于温度保护上限时，算力供给调制系数表示为；

17、当预测温度大于或等于温度保护上限时，令算力供给调制系数等于0；

18、其中k1和k2为调节权重，在自适应调制域内算力供给调制系数关于预测温度单调递减且关于单调递减。

19、本发明进一步改进在于，所述执行控制模块将非核心任务队列的实际调度频率设定为基准调度频率与算力供给调制系数的乘积，在每个基准调度周期内按算力供给调制系数比例决定执行或跳过当前非核心任务；

20、在每个被跳过的非核心任务时隙内向处理器核心发出休眠指令，强制主控芯片进入低功耗休眠状态，持续时长等于被跳过任务的标称执行时间；核心任务队列绑定最高调度优先级，其调度路径与算力供给调制系数的作用路径相互独立；最后持续采集芯片实测温度，并以为周期回传至所述温升预测模块。

21、本发明进一步改进在于，当所述非核心任务被跳过时，所述执行控制模块向处理器核心发出等待中断指令使主控芯片进入休眠状态，持续时长与被跳过任务的标称执行时间一致；并且算力供给调制系数自适应调制域恢复至安全执行域的条件为：芯片实测温度在连续不少于5个采样周期内均小于安全温度上限与回差值之差，其中不小于3°c；

22、当算力供给调制系数等于0时，解除极限保护域并重新进入自适应调制域，其条件为：芯片实测温度降至小于安全温度上限的温度阶梯大于或等于5°c并维持稳定；

23、本发明进一步改进在于，所述三工作域之间的状态转移满足：从低温域向高温域的升级由预测温度实时触发，从高温域向低温域的降级须经过上述滞回验证条件，不可直接跳级降回安全执行域。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

25、1、本发明首先通过引入离散热传导时序方程，结合芯片运行参数实时计算设定时间窗后的预测温度与温升速率，并据此动态求解算力供给调制系数，解决了现有工业网关在应对高并发任务时，被动降频硬件保护机制严重滞后于物理热惯性积累的技术问题 ，实现了将热管理与算力调度的干预时机前移，在无需预留静态硬件资源的条件下，主动将网关系统的运行状态自适应收敛于安全的物理热边界内。

26、2、通过依据算力供给调制系数对非核心任务队列的调度频次进行动态压缩，在被跳过的任务时隙内强制主控芯片进入休眠状态以物理阻断热量积累，同时为核心任务队列配置相互独立的最高优先级调度路径 ，解决了在异构高并发中断下，非关键任务拥塞导致算力与热能双轨失衡的问题，实现了遏制瞬时发热的同时保障了设备急停等核心指令在极端负载工况下的确定性响应能力。