4.muduo学习笔记之base_Exception.{h&cc}

本文深入解析muduo库中的异常类设计,探讨其如何继承自标准异常类std::exception,以及如何利用CurrentThread::stackTrace进行函数栈信息的捕获与展示,特别关注构造函数中的异常堆栈生成机制。

1. 类说明

1. 功能

  • muduo的异常类

2. 继承

  1. std::exception
    • 标准异常类

2. 成员变量说明

  1. message_
    • 信息的string字符串,在构造函数中赋值
  2. stack_
    • 函数栈信息的字符串

3. 成员函数说明

1. 重载函数

  1. 默认析构,没啥说的

  2. what()

    • 返回message_的char*格式
  3. stackTrace()

    • 返回stack_的char*格式

2. 其他函数

  1. 构造函数

    • 主要是初始化stack_时用到了CurrentThread::stackTrace(/*demangle=*/false)
  2. CurrentThread::stackTrace(bool)

    • backtrace,栈回溯,保存各个栈帧的地址,指定的参数为保存到的数组和最大地址数,返回实际的数量.

    • backtrace_symbols,根据地址,转成相应的函数符号,第一个采纳数为地址列表,第二个为地址数量,返回的就是函数符号.

    • abi::_cxa_demangle,ABI是Application Binary Interface的简称。C/C++发展的过程中,二进制兼容一直是个问题。不同编译器厂商编译的二进制代码之间兼容性不好,甚至同一个编译器的不同版本之间兼容性也不好。之后,C拥有了统一的ABI,而C++由于其特性的复杂性以及ABI标准推进不力,一直没有自己的ABI。这就涉及到标识符的mangle问题。比如,C++源码中的同一个函数名,不同的编译器或不同的编译器版本,编译后的名称可能会有不同。将C++ ABI标识符(C++ ABI identifier)转换成C++源程序标识符(original C++ source identifier)的过程称为demangle。更简单的说,识别C++编译以后的函数名的过程,就叫demangle。

    • 这个函数的功能就是,把出异常的函数栈转换成string返回,在构造函数中就赋值给了stack_,参数为true的时候,可以让输出信息更直观一点

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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