一种PLC温备份冗余方法及系统

    公开(公告)号:CN105259863B

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201510729600.6

    申请日:2015-10-30

    IPC分类号: G05B19/05

    摘要: 本发明涉及一种PLC温备份冗余方法及系统,包括:主PLC基于接收的外部信号及上位机发送的控制指令输出第一信号,备份PLC基于外部信号及控制指令生成正常逻辑信号;备份PLC采集主PLC输出的第一信号,并基于第一信号与正常逻辑信号,判断主PLC处于正常工作模式、故障模式或误输出模式中的哪一模式;当备份PLC判断主PLC处于故障模式,则接管主PLC的工作;本发明能够在不降低PLC系统可靠性和安全性的基础上,延长系统工作寿命,提高容错性,实现故障识别定位和故障即时消除。

    一种PLC温备份冗余方法及系统

    公开(公告)号:CN105259863A

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201510729600.6

    申请日:2015-10-30

    IPC分类号: G05B19/05

    CPC分类号: G05B19/054 G05B2219/14136

    摘要: 本发明涉及一种PLC温备份冗余方法及系统,包括:主PLC基于接收的外部信号及上位机发送的控制指令输出第一信号,备份PLC基于外部信号及控制指令生成正常逻辑信号;备份PLC采集主PLC输出的第一信号,并基于第一信号与正常逻辑信号,判断主PLC处于正常工作模式、故障模式或误输出模式中的哪一模式;当备份PLC判断主PLC处于故障模式,则接管主PLC的工作;本发明能够在不降低PLC系统可靠性和安全性的基础上,延长系统工作寿命,提高容错性,实现故障识别定位和故障即时消除。

    一种基于元强化学习的机器学习作业调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117851004A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311809153.6

    申请日:2023-12-26

    摘要: 一种基于元强化学习的机器学习作业调度方法及系统,包括:基于强化学习算法框架,对机器学习集群中数据并行的机器学习作业调度问题进行建模,确定强化学习算法框架中的状态、动作以及奖励;基于构建的模型,对调度框架部件进行定义;所述调度框架部件包括环境、调度器、性能监视器和性能模型;使用集群离线数据对不同超参数设定下的调度器和性能模型进行训练,并选出使调度器和性能模型收敛最快的最优超参数组合;使用元强化学习方法对待调度作业进行在线调度,并在调度的同时,基于所述最优超参数组合对调度器和性能模型进行在线训练,直至调度任务完成。