33、U-Boot 引导加载器使用指南

U-Boot 引导加载器使用指南

1. 使用 U-Boot 的环境变量

U-Boot 启动并运行后,可通过设置适当的环境变量对其进行配置。U-Boot 环境变量的使用与 Unix 外壳(如 bash)中的环境变量使用非常相似。若要查看目标设备上环境变量的当前值,可使用 printenv 命令。以下是 OpenMoko GTA01 开发硬件上的部分环境变量:

GTA01Bv4 # printenv
bootargs=
bootdelay=3
baudrate=115200
usbtty=cdc_acm
bootargs_base=rootfstype=jffs2 root=/dev/mtdblock4 console=ttySAC0,115200 console=tty0 loglevel=8
stdin=serial
stdout=serial
stderr=serial
dontask=y
bootcmd=setenv bootargs ${bootargs_base} ${mtdparts}; bootm 0x30100000
menu_1=Set console to USB: setenv stdin usbtty; setenv stdout usbtty; se
menu_2=Set console to serial: setenv stdin serial; setenv stdout serial; \
  setenv stderr serial
menu_3=Power off: neo1973 power-off
splashimage=nand read.e 0x3600000
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值