39、看门狗设备驱动全解析

看门狗设备驱动全解析

1. 预超时和调节器处理

在Linux内核的多个子系统中,调节器(governor)的概念屡见不鲜,像热调节器、CPU频率调节器,如今还有看门狗调节器。调节器本质上是一种驱动程序,用于实现策略管理,有时以算法的形式呈现,对系统的某些状态或事件做出响应。

虽然各子系统实现调节器驱动的方式可能有所不同,但核心思想是一致的。调节器通过唯一的名称和正在使用的调节器(策略管理器)来识别,并且可以动态更改,通常通过sysfs接口进行操作。

要在Linux内核中添加对看门狗预超时和调节器的支持,可启用 CONFIG_WATCHDOG_PRETIMEOUT_GOV 内核配置选项。内核中实际上有两个看门狗调节器驱动: drivers/watchdog/pretimeout_noop.c drivers/watchdog/pretimeout_panic.c ,它们的唯一名称分别是 noop panic 。可以通过启用 CONFIG_WATCHDOG_PRETIMEOUT_DEFAULT_GOV_NOOP CONFIG_WATCHDOG_PRETIMEOUT_DEFAULT_GOV_PANIC 来默认使用其中一个。

本部分的主要目标是将预超时事件传递给当前活动的看门狗调节器。这可以通过 watchdog_notify_pretimeout() 接口实现,其原型如下:


                
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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