系统端实现看门狗功能

前言:系统端实现看门狗功能


需求

各种行业定制软件,需要看门狗功能,按照系统端看门狗机制,不断喂狗,如果一段时间内发现没有喂狗了则根据喂狗类型进行对应的重启应用、服务 等相关机制的处理。
具体需求如下:

  • 以看门狗形式,喂狗机制,一分钟之内如果未收到投喂信息,则 根据喂狗类型系统重新拉起程序、执行某个程序某个业务
  • 能够实现一个看门狗,监听多个应用
  • 能够让看门狗停止其中一个监听,不让监听自己了
  • 能够让看门狗停止所有监听
  • 获取当前看门狗的监听的程序,可以理解为包名

客户大多数看门狗机制是为了防止app 挂了,保活机制。

实现方案介绍

  • 直接用系统看门狗机制实现:但是看门狗太复杂了,监听ANR、crash ,定制监听逻辑比较麻烦,不推荐。
  • 在一个服务里面或者自己写一个服务:循环检测+判断当前进程是否存在,来处理某个app 的业务逻辑
  • 在一个服务里面或者自己写一个服务:循环检测,不断监听用户是否投喂,利用缓存时间来判断app 是否正常工作。如果在一个周期内发现监听的程序不投喂了,那么就启动业务逻辑对app 进行业务处理。

一、修改文件

/frameworks/base
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
<think>好的,用户问的是上位机的看门狗功能。首先我需要确认自己对这个概念的理解是否正确。上位机通常指的是控制系统中负责监控和管理下位机(如PLC、单片机等)的计算机。看门狗功能,一般是指一种防止系统死机的机制,通过定期复位来确保系统正常运行。 接下来,用户可能想知道上位机看门狗的具体工作原理。这里需要区分上位机自身的看门狗和上位机监控下位机的看门狗。可能两种情况都存在,但用户可能更关注前者,即上位机如何确保自身不出现死机或卡死的情况。 然后,思考上位机实现看门狗的常见方法。比如,软件看门狗和硬件看门狗。软件看门狗可能通过定时器中断或线程来检测程序是否在正常运行,而硬件看门狗则需要独立的硬件电路,在上位机无法按时发送信号时触发复位。 还需要考虑应用场景。例如,工业自动化中,上位机需要长时间稳定运行,看门狗功能尤为重要。如果上位机负责数据采集或控制指令下发,一旦卡死可能导致整个生产线停工,这时候看门狗能及时重启系统,减少损失。 另外,用户可能想知道如何设计或实现这样的功能。可能需要解释看门狗的工作流程:启动看门狗定时器,定期喂狗,如果因程序跑飞或死循环无法喂狗,则看门狗触发复位。同时,要注意喂狗的时机和看门狗的 timeout 时间设置是否合理,过长或过短都会影响系统可靠性。 还要考虑可能的误区,比如认为上位机不需要看门狗,完全依赖下位机的看门狗。但实际上,上位机如果出现故障,即使下位机正常,整个系统也可能无法工作,所以上位机自身的看门狗同样重要。 此外,可能需要比较上位机看门狗与下位机看门狗的不同之处。上位机可能运行在通用操作系统上,如Windows或Linux,实现硬件看门狗可能需要额外的硬件支持,而软件看门狗可能受操作系统调度影响,可靠性不如硬件方案。 最后,总结应用中的注意事项,比如看门狗的超时时间设置、喂狗逻辑的合理性、异常处理流程等,确保看门狗既能有效检测故障,又不至于误触发。 整个过程中需要确保用词准确,结构清晰,分点说明,并举例实际应用场景,帮助用户全面理解上位机看门狗功能。</think>### 上位机看门狗功能详解 #### 1. **基本概念** 看门狗(Watchdog)是一种用于检测系统运行状态的**容错机制**,核心目标是通过**超时复位**防止系统因软件错误或硬件干扰导致“死机”。上位机看门狗特指在上位机(如工控机、PC控制软件)中实现的类似功能。 #### 2. **工作原理** - **定时喂狗(Kick)**:上位机需周期性地向看门狗发送“心跳信号”(例如通过特定指令或口操作)。 - **超时判定**:若看门狗在预设时间内未收到心跳信号(如 $t_{\text{timeout}} = 10\text{s}$),则判定系统异常。 - **触发动作**:异常时可执行预设操作,如: - 重启上位机软件 - 发送报警信号 - 强制复位关联硬件 #### 3. **实现方式** || **软件看门狗** | **硬件看门狗** | |---|---|---| | **原理** | 基于操作系统定时器或线程监控 | 依赖独立硬件电路(如看门狗芯片) | | **优点** | 成本低、易集成 | 抗干扰强、不依赖软件状态 | | **缺点** | 受系统资源调度影响(如死锁可能导致失效) | 需硬件支持,扩展性较差 | #### 4. **典型应用场景** - **工业自动化**:PLC上位机监控系统长时间运行,防止因通信中断导致产线失控。 - **数据采集系统**:确保实时数据不间断上传,超时后自动重连设备。 - **无人值守设备**:远程服务器监控设备,异常时触发备用链路。 #### 5. **设计注意事项** 1. **超时时间设定**: - 需满足 $t_{\text{task}} < t_{\text{timeout}} < t_{\text{system\_tolerance}}$ (任务周期 < 超时时间 < 系统允许最大中断时长) 2. **喂狗逻辑优化**: - 避免在单一线程中喂狗(若该线程阻塞则失效) - 多线程/多任务协同喂狗更可靠 3. **异常处理兼容性**: - 记录故障日志(时间戳、最后有效状态等) - 与冗余系统联动(如切换至备用上位机) #### 6. **实例分析(代码片段)** ```python # 软件看门狗伪代码示例 import threading watchdog_timer = 0 timeout = 10 # 单位:秒 def feed_dog(): global watchdog_timer watchdog_timer = 0 # 重置计时器 def watchdog_monitor(): while True: time.sleep(1) watchdog_timer += 1 if watchdog_timer >= timeout: restart_system() # 触发复位 # 主线程中定期调用feed_dog() ``` #### 7. **常见误区** - ❌ 认为“喂狗频率越高越好” → 实际需匹配业务关键周期 - ❌ 仅监控主进程 → 需覆盖所有关键子进程 - ❌ 忽略环境干扰 → 工业场景需考虑电磁兼容性(EMC) #### 8. **扩展应用** 结合人工智能技术,可升级为**智能看门狗**: - 使用机器学习预测系统异常(如通过历史数据训练LSTM网络) - 动态调整超时阈值($t_{\text{timeout}} = f(\text{系统负载}, \text{网络延迟})$) 通过合理设计上位机看门狗,可显著提升系统可靠性(MTBF↑,MTTR↓),尤其适用于对稳定性要求严苛的工业控制场景。
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