power Management ---赏析

本文详细解析了在系统进入休眠状态时,平台提供的suspend相关函数的调用时机及流程。包括验证函数的有效性、设备暂停前后调用的prepare与enter函数等关键步骤。
设备的suspend什么时候被调用

看一张流程图:
驱动提供的suspend、resume函数在其他不存在的时候才会被调用
这里写图片描述
– ####实验验证

如果平台提供了begin()函数

这里写图片描述

三条链表
/**
    系统休眠,最终是平台提供的这个s3c_pm_enter()函数来休眠的。
    一下都是第三部分 ,由平台提供的,在app冻结、设备暂停后被调用
*/
static const struct platform_suspend_ops s3c_pm_ops = {
    .enter      = s3c_pm_enter,           //真正休眠函数,在冻结app、内核线程、暂停设备后。
    .prepare    = s3c_pm_prepare,         //这个函数也是在暂停设备后调用的。他调用的时机 早于上面的enter函数
    .finish     = s3c_pm_finish,
    .valid      = suspend_valid_only_mem,//判断系统支不支持传入的休眠方式,比如嵌入式不支持to disk
};
下面用实验验证这几个函数被调用
平台提供的valid()函数
发送通知到驱动的时机
睡眠流程

先冻结APP、内核线程
这里写图片描述

唤醒流程
runtime电源管理
usb的电源管理
lcd的电源管理
实验验证
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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