42、实时编程:Cyclictest与Ftrace的应用与分析

实时编程:Cyclictest与Ftrace的应用与分析

1. 实时编程基础

1.1 实时概念

实时系统需明确截止时间和可接受的错过率才有意义。实时可分为硬实时和软实时,硬实时要求任务必须在严格的时间限制内完成,软实时则允许一定的延迟。在选择操作系统时,需考虑这些因素来判断是否适合。

1.2 调度延迟

调度延迟是实时系统中的关键指标,它指的是任务从准备执行到实际开始执行的时间间隔。测量调度延迟常用的工具是cyclictest和Ftrace。

2. Cyclictest与Ftrace概述

2.1 Cyclictest

Cyclictest是测量调度延迟的标准工具。使用RT预emption生成的输出显示,RT内核表现出色,任务延迟主要集中在20微秒左右,且不超过35微秒。然而,Cyclictest无法帮助识别和解决内核延迟的具体问题。

2.2 Ftrace

Ftrace是内核函数跟踪器,用于追踪内核延迟。它能捕获运行过程中检测到的最坏情况延迟的跟踪信息,显示导致延迟的函数。Ftrace有多种跟踪器,不同跟踪器对应不同的内核配置参数,具体如下:
| 跟踪器名称 | 内核配置参数 | 功能描述 |
| — | — | — |
| irqsoff | CONFIG_IRQSOFF_TRACER | 跟踪禁用中断的代码,记录最坏情况 |
| preemptoff | CONFIG_PREEMPT_TRACER | 跟踪内核抢占被禁用的最长时间(仅适用于可抢占内核) |
| preemptirqsoff |

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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