4.4 系统异常

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原创 最新推荐文章于 2026-10-02 13:34:26 发布 467 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
工业4.0下的设备异常预测维护系统设计 设备异常预测维护系统面临的主要问题包括：如何准确地采集设备的运行数据；如何对大量的异构数据进行有效的处理和分析；如何建立准确的故障预测模型；如何实现系统与现有工业控制系统的集成等。此外，还需要考虑系统的可靠性、安全性和可扩展性，以适应不断变化的工业环境。 阅读详情

程序4-4 代码功能

 lidt IDT_POINTER(%rip)
 ...

setup_IDT:    // ignore_int(%rip) = 0x1111 2222 3333 4444
 #首先ignore_int中断服务程序的偏移地址（OFFSET）就可以使用lea指令取出ignore_int标号的基地址

 #这个基地址要被拆分成第0-15位和第48-63位，分别放在EAX和EDX寄存器中
 #然後在將EAX的值加載到中斷描述符的低位，將EDX的值加載到中斷描述符的高位。
 leaq ignore_int(%rip), %rdx     ;假如 ignore_int 函数 的地址为 %rdx = 0x2222 3333 4444 5555
 movq $(0x08 << 16), %rax       ; 段选择子  %rax = 0x0000 0000 0008 0000 = 0b 0000 0000 0000 1000   位数: 0-1 RPL 请求特权级  1-2   TI 指示目标段描述符所在描述符表类型   3-15 用于索引目标段描述符  2   #段选择符，我们要选用代码段的段选择符，所以我们使用0008h号GDT段选择符。
 movw %dx, %ax                 ;   段内偏移 15:00  %ax =  ignore_int 函数的低16位 %ax = 0x5555 %rax = 0x0000 0000 0008 5555
 movq $(0x8E00 << 32), %rcx    ;  %rcx = 0x0000 8E00 0000 0000 = 0b0000 0000 0000 0000 1000 1110 0000 0000  32-34 IST ( Interrupt Stack Table，中断枝表)是IA-32e模式为任务状态段引人的新型战指针，其功能与 RSP相同，只不过IST切换中断棋指针时不会考虑特权级切换。 35-39:0 40-43:Type 第40-43位为段描述符类型标志（TYPE），我们设置的是1110.即将此段描述符标记为“386中断门”。  44-44:0 45-46:DPL 描述符特权级  47-48:P 指定调用门描述符是否有效
 addq %rcx, %rax              ;   %rax = 0x0000 8E00 0008 5555  %rcx = 0x0000 8E00 0000 0000        
 movl %edx, %ecx              ;   %ecx = ignore_int 函数的低32位 0x4444 5555    %rcx = 0x0000 8E00 4444 5555
 shrl $16, %ecx               ;   %ecx =  0x0000 4444 %rcx = 0x0000 8E00 0000 4444 
 shlq $48, %rcx               ;   %rcx =  4444 0000 0000 0000
 addq %rcx, %rax              ;   %rax =  0x4444 8E00 0008 5555        
 shrq $32, %rdx              ;    %rdx = 0x0000 0000 2222 3333 
 leaq IDT_Table(%rip), %rdi ;
  mov $256, %rcx
 rp_sidt:
  movq %rax, (%rdi)
  movq %rdx, 8(%rdi)
  addq $0x10, %rdi
  dec %rcx
  jne rp_sidt

·模块setup_IDT负责往IDT（中断描述符表）填入中断描述符（单个表项占用16Byte），中断描述符的格式参考下图:

在这里插入图片描述

ignore_int:
/*#CLD指令即告訴程序si，di向內存地址增大的方向走。*/
 cld
 pushq %rax
 pushq %rbx
 pushq %rcx
 pushq %rdx
 pushq %rbp
 pushq %rdi
 pushq %rsi

 pushq %r8
 pushq %r9
 pushq %r10
 pushq %r11
 pushq %r12
 pushq %r13
 pushq %r14
 pushq %r15

 movq %es, %rax
 pushq %rax
 movq %ds, %rax
 pushq %rax

 movq $0x10, %rax
 movq %rax, %ds
 movq %rax, %es

 leaq int_msg(%rip), %rax
 pushq %rax
 movq %rax, %rdx
 movq $0x00000000, %rsi
 movq $0x00ff0000, %rdi
 movq $0, %rax
 callq color_printk
 addq $0x8, %rsp

Loop:
 jmp Loop

 popq %rax
 movq %rax, %ds
 popq %rax
 movq %rax, %es

 popq %r15
 popq %r14
 popq %r13
 popq %r12
 popq %r11
 popq %r10
 popq %r9
 popq %r8

 popq %rsi
 popq %rdi
 popq %rbp
 popq %rdx
 popq %rcx
 popq %rbx
 popq %rax
 iretq

int_msg:
 .asciz "Unknown interrupt or fault at RIP\n"

·目前，只写了一个中断处理程序ignore_int，功能是在发生中断时在屏幕显示黑底红字的错误信息"Unknown interrupt or fault at RIP\n"，并随即进入死循环；

·根据描述符格式要求，现在利用ignore_int所在的内核数据段选择子0x08以及ignore_int的入口偏移地址，来创建中断描述符，并且往目前的IDT表的全部256个表项都填入这个相同的描述符（即目前无论发什么异常错误，都调用的是ignore_int）

设置TSS

TSS段主要用于任务切换(或特权级切换) 时，保存处理器的寄存器状态，以及切换至对应的 特权级栈空间，从而使得任务返回时能够还原执行现场。 下图是一个32位的任务状态段的内部结 构。 (16位的TSS段只用在Intel286处理中。 )

32位模式下的tss

TSS被分为两部分 : 动态区域和静态区域。 当任务在切换过程中挂起时， 处理器会将执行现场保 存在动态区域内，下图归纳了32位 TSS的动态区域。
在这里插入图片描述

64位模式下的tss

下图的TSS描述符位功能非常好理解， 而且功能也并无变化，但TSS的内部结构却发生革命性的 变化。 既然TSS不再需要保存和还原程序 (或任务)的执行现场环境，那么它只负责不同特权级间的栈切换工作 。
下图是IA-32e模式TSS的 内部结构 。
在这里插入图片描述

为 TSS 设置 IST

void set_tss64(unsigned long rsp0,unsigned long rsp1,unsigned long rsp2,unsigned long ist1,unsigned long ist2,unsigned long ist3,
unsigned long ist4,unsigned long ist5,unsigned long ist6,unsigned long ist7)
{
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+1) = rsp0;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+3) = rsp1;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+5) = rsp2;

	*(unsigned long *)(TSS64_Table+9) = ist1;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+11) = ist2;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+13) = ist3;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+15) = ist4;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+17) = ist5;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+19) = ist6;
	*(unsigned long *)(TSS64_Table+21) = ist7;	
}

	set_tss64(_stack_start, _stack_start, _stack_start, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00, 0xffff800000007c00);

IST和IDT的实际使用示例

/*

*/

#define _set_gate(gate_selector_addr,attr,ist,code_addr)	\
do								\
{	unsigned long __d0,__d1;				\
	__asm__ __volatile__	(	"movw	%%dx,	%%ax	\n\t"	\
					"andq	$0x7,	%%rcx	\n\t"	\
					"addq	%4,	%%rcx	\n\t"	\
					"shlq	$32,	%%rcx	\n\t"	\
					"addq	%%rcx,	%%rax	\n\t"	\
					"xorq	%%rcx,	%%rcx	\n\t"	\
					"movl	%%edx,	%%ecx	\n\t"	\
					"shrq	$16,	%%rcx	\n\t"	\
					"shlq	$48,	%%rcx	\n\t"	\
					"addq	%%rcx,	%%rax	\n\t"	\
					"movq	%%rax,	%0	\n\t"	\
					"shrq	$32,	%%rdx	\n\t"	\
					"movq	%%rdx,	%1	\n\t"	\
					:"=m"(*((unsigned long *)(gate_selector_addr)))	,					\
					 "=m"(*(1 + (unsigned long *)(gate_selector_addr))),"=&a"(__d0),"=&d"(__d1)		\
					:"i"(attr << 8),									\
					 "3"((unsigned long *)(code_addr)),"2"(0x8 << 16),"c"(ist)				\
					:"memory"		\
				);				\
}while(0)


void sys_vector_init()
{
	set_trap_gate(0,1,divide_error);
	set_trap_gate(1,1,debug);
	set_intr_gate(2,1,nmi);
	set_system_gate(3,1,int3);
	set_system_gate(4,1,overflow);
	set_system_gate(5,1,bounds);
	set_trap_gate(6,1,undefined_opcode);
	set_trap_gate(7,1,dev_not_available);
	set_trap_gate(8,1,double_fault);
	set_trap_gate(9,1,coprocessor_segment_overrun);
	set_trap_gate(10,1,invalid_TSS);
	set_trap_gate(11,1,segment_not_present);
	set_trap_gate(12,1,stack_segment_fault);
	set_trap_gate(13,1,general_protection);
	set_trap_gate(14,1,page_fault);
	//15 Intel reserved. Do not use.
	set_trap_gate(16,1,x87_FPU_error);
	set_trap_gate(17,1,alignment_check);
	set_trap_gate(18,1,machine_check);
	set_trap_gate(19,1,SIMD_exception);
	set_trap_gate(20,1,virtualization_exception);

	//set_system_gate(SYSTEM_CALL_VECTOR,7,system_call);

}

sys_vector_init 方法里面的所有异常的IST均设置为1，其代表IST1，值为0xffff800000007c00，在发生异常时，会系统会自动将rsp指针设置为 0xffff800000007c00 用于保存寄存器的值！

思考，为什么执行 i = 1/0 时，系统会找到序号为0的中断，而不产生其他中断序号？

异常事件和中断请求的 检测 都是在某一条指令执行过程中进行的，显然由硬件完成；

在 CPU 根据 CS 和 EIP 取下条指令之前，会根据检测的结果判断是否进入中断响应阶段；

异常和中断的响应也都是在某一条指令执行过程中或执行结束时进行的，显然也由硬件完成；

内存示意图

在这里插入图片描述

setup_IDT ：格式化中断描述符

在这里插入图片描述

ignore_int ：中断处理程序

在这里插入图片描述

setup_TSS64 ：格式化TSS描述符，并填入GDT表

在这里插入图片描述

参考资料

TSS Descriptor

在这里插入图片描述

汇编指令 lea

在这里插入图片描述

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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80x86处理器发布了大约20种不同的异常。内核必须为每种异常提供一个专门的异常处理程序。对于某些异常，CPU控制单元在开始执行异常处理程序前会产生一个硬件的错误码（hardware error code），并且压入内核态堆栈。下面列表给出了在80x86处理器中可以找到的异常的向量、名字、类型及其简单描述。更多信息可以在Intel的技术文挡中找到。0 - "Divide error

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操作的步骤如下：1、记录中断处理函数的段内偏移2、获取或指定段选择子3、对idt表赋值(本操作是对所有的中断都采用同一的函数(MyIntFunc)处理)注： _idt  中断描述符表的基址 idt_descr  中断描述符操作的参数图示如下：63.55.47.39.31.23.15.7.0|MyIntFunc[2] |MyIntFunc[3] |0x8e |0x00 |0x00 |0x08

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