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yexiaochong:
我从头到尾看完了。写得也挺有道理的。我也类似你一样。花了不止两 ...
工作意向及规划个人建议 -
netkiller.github.com:
写的真多,实在看不下去了,支持一下
工作意向及规划个人建议
经常出现在使用过程中,不能够启动公司产品的JAVA应用程序,有一部分原因是不能够获取到足够大的内存。有一部分原因是因为内存泄露。故网上查找资料如下,给自己做个资料库备份,转载的,作者谁忘了,嘿嘿,转载无罪,学习至上。
编者按:Java内存泄漏是每个Java程序员都会遇到的问题,程序在本地运行一切正常,可是布署到远端就会出现内存无限制的增长,最后系统瘫痪,那么如何最快最好的检测程序的稳定性,防止系统崩盘,作者用自已的亲身经历与各位网友分享解决这些问题的办法。
作为Internet最流行的编程语言之一,Java现正非常流行。我们的网络应用程序就主要采用Java语言开发,大体上分为客户端、服务器和数据库三个层次。在进入测试过程中,我们发现有一个程序模块系统内存和CPU资源消耗急剧增加,持续增长到出现java.lang.OutOfMemoryError为止。经过分析Java内存泄漏是破坏系统的主要因素。这里与大家分享我们在开发过程中遇到的Java内存泄漏的检测和处理解决过程.
一. Java是如何管理内存
为了判断Java中是否有内存泄露,我们首先必须了解Java是如何管理内存的。Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。在Java中,内存的分配是由程序完成的,而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序员不需要通过调用函数来释放内存,但它只能回收无用并且不再被其它对象引用的那些对象所占用的空间。
Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链,当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。GC为了能够正确释放对象,必须监控每一个对象的运行状态,包括对象的申请、引用、被引用、赋值等,GC都需要进行监控。监视对象状态是为了更加准确地、及时地释放对象,而释放对象的根本原则就是该对象不再被引用。
在Java中,这些无用的对象都由GC负责回收,因此程序员不需要考虑这部分的内存泄露。虽然,我们有几个函数可以访问GC,例如运行GC的函数System.gc(),但是根据Java语言规范定义,该函数不保证JVM的垃圾收集器一定会执行。因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC。通常GC的线程的优先级别较低。JVM调用GC的策略也有很多种,有的是内存使用到达一定程度时,GC才开始工作,也有定时执行的,有的是平缓执行GC,有的是中断式执行GC。但通常来说,我们不需要关心这些。
一. 什么是Java中的内存泄露
导致内存泄漏主要的原因是,先前申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用,那么这些对象就会驻留内存,消耗内存,因为无法让垃圾回收器GC验证这些对象是否不再需要。如果存在对象的引用,这个对象就被定义为"有效的活动",同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收,我们就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。但当局部变量不需要时,不需明显的设为null,因为一个方法执行完毕时,这些引用会自动被清理。
在Java中,内存泄漏就是存在一些被分配的对象,这些对象有下面两个特点,首先,这些对象是有被引用的,即在有向树形图中,存在树枝通路可以与其相连;其次,这些对象是无用的,即程序以后不会再使用这些对象。如果对象满足这两个条件,这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏,这些对象不会被GC所回收,然而它却占用内存。
这里引用一个常看到的例子,在下面的代码中,循环申请Object对象,并将所申请的对象放入一个Vector中,如果仅仅释放对象本身,但因为Vector仍然引用该对象,所以这个对象对GC来说是不可回收的。因此,如果对象加入到Vector后,还必须从Vector中删除,最简单的方法就是将Vector对象设置为null。
Vector v = new Vector(10);
for (int i = 1; i < 100; i++)
...{
Object o = new Object();
v.add(o);
o = null;
}//此时,所有的Object对象都没有被释放,因为变量v引用这些对象。
实际上这些对象已经是无用的,但还被引用,GC就无能为力了(事实上GC认为它还有用),这一点是导致内存泄漏最重要的原因。 再引用另一个例子来说明Java的内存泄漏。假设有一个日志类Logger,其提供一个静态的log(String msg),任何其它类都可以调用Logger.Log(message)来将message的内容记录到系统的日志文件中。
Logger类有一个类型为HashMap的静态变量temp,每次在执行log(message)的时候,都首先将message的值写入temp中(以当前线程+当前时间为键),在退出之前再从temp中将以当前线程和当前时间为键的条目删除。注意,这里当前时间是不断变化的,所以log在退出之前执行删除条目的操作并不能删除执行之初写入的条目。这样,任何一个作为参数传给log的字符串最终由于被Logger的静态变量temp引用,而无法得到回收,这种对象保持就是我们所说的Java内存泄漏。总的来说,内存管理中的内存泄漏产生的主要原因:保留下来却永远不再使用的对象引用。
三. 几种典型的内存泄漏
我们知道了在Java中确实会存在内存泄漏,那么就让我们看一看几种典型的泄漏,并找出他们发生的原因和解决方法。
3.1 全局集合
在大型应用程序中存在各种各样的全局数据仓库是很普遍的,比如一个JNDI-tree或者一个session table。在这些情况下,必须注意管理储存库的大小。必须有某种机制从储存库中移除不再需要的数据。
通常有很多不同的解决形式,其中最常用的是一种周期运行的清除作业。这个作业会验证仓库中的数据然后清除一切不需要的数据。
另一种管理储存库的方法是使用反向链接(referrer)计数。然后集合负责统计集合中每个入口的反向链接的数目。这要求反向链接告诉集合何时会退出入口。当反向链接数目为零时,该元素就可以从集合中移除了。
3.2 缓存
缓存一种用来快速查找已经执行过的操作结果的数据结构。因此,如果一个操作执行需要比较多的资源并会多次被使用,通常做法是把常用的输入数据的操作结果进行缓存,以便在下次调用该操作时使用缓存的数据。缓存通常都是以动态方式实现的,如果缓存设置不正确而大量使用缓存的话则会出现内存溢出的后果,因此需要将所使用的内存容量与检索数据的速度加以平衡。
常用的解决途径是使用java.lang.ref.SoftReference类坚持将对象放入缓存。这个方法可以保证当虚拟机用完内存或者需要更多堆的时候,可以释放这些对象的引用。
3.3 类装载器
Java类装载器的使用为内存泄漏提供了许多可乘之机。一般来说类装载器都具有复杂结构,因为类装载器不仅仅是只与"常规"对象引用有关,同时也和对象内部的引用有关。比如数据变量,方法和各种类。这意味着只要存在对数据变量,方法,各种类和对象的类装载器,那么类装载器将驻留在JVM中。既然类装载器可以同很多的类关联,同时也可以和静态数据变量关联,那么相当多的内存就可能发生泄漏。
四. 如何检测和处理内存泄漏
如何查找引起内存泄漏的原因一般有两个步骤:第一是安排有经验的编程人员对代码进行走查和分析,找出内存泄漏发生的位置;第二是使用专门的内存泄漏测试工具进行测试。
第一个步骤在代码走查的工作中,可以安排对系统业务和开发语言工具比较熟悉的开发人员对应用的代码进行了交叉走查,尽量找出代码中存在的数据库连接声明和结果集未关闭、代码冗余等故障代码。
第二个步骤就是检测Java的内存泄漏。在这里我们通常使用一些工具来检查Java程序的内存泄漏问题。市场上已有几种专业检查Java内存泄漏的工具,它们的基本工作原理大同小异,都是通过监测Java程序运行时,所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。开发人员将根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。这些工具包括Optimizeit Profiler,JProbe Profiler,JinSight , Rational 公司的Purify等。
4.1检测内存泄漏的存在
这里我们将简单介绍我们在使用Optimizeit检查的过程。通常在知道发生内存泄漏之后,第一步是要弄清楚泄漏了什么数据和哪个类的对象引起了泄漏。
一般说来,一个正常的系统在其运行稳定后其内存的占用量是基本稳定的,不应该是无限制的增长的。同样,对任何一个类的对象的使用个数也有一个相对稳定的上限,不应该是持续增长的。根据这样的基本假设,我们持续地观察系统运行时使用的内存的大小和各实例的个数,如果内存的大小持续地增长,则说明系统存在内存泄漏,如果特定类的实例对象个数随时间而增长(就是所谓的“增长率”),则说明这个类的实例可能存在泄漏情况。
另一方面通常发生内存泄漏的第一个迹象是:在应用程序中出现了OutOfMemoryError。在这种情况下,需要使用一些开销较低的工具来监控和查找内存泄漏。虽然OutOfMemoryError也有可能应用程序确实正在使用这么多的内存;对于这种情况则可以增加JVM可用的堆的数量,或者对应用程序进行某种更改,使它使用较少的内存。
但是,在许多情况下,OutOfMemoryError都是内存泄漏的信号。一种查明方法是不间断地监控GC的活动,确定内存使用量是否随着时间增加。如果确实如此,就可能发生了内存泄漏。
4.2处理内存泄漏的方法
一旦知道确实发生了内存泄漏,就需要更专业的工具来查明为什么会发生泄漏。JVM自己是不会告诉您的。这些专业工具从JVM获得内存系统信息的方法基本上有两种:JVMTI和字节码技术(byte code instrumentation)。Java虚拟机工具接口(Java Virtual Machine Tools Interface,JVMTI)及其前身Java虚拟机监视程序接口(Java Virtual Machine Profiling Interface,JVMPI)是外部工具与JVM通信并从JVM收集信息的标准化接口。字节码技术是指使用探测器处理字节码以获得工具所需的信息的技术。
Optimizeit是Borland公司的产品,主要用于协助对软件系统进行代码优化和故障诊断,其中的Optimizeit Profiler主要用于内存泄漏的分析。Profiler的堆视图就是用来观察系统运行使用的内存大小和各个类的实例分配的个数的。
首先,Profiler会进行趋势分析,找出是哪个类的对象在泄漏。系统运行长时间后可以得到四个内存快照。对这四个内存快照进行综合分析,如果每一次快照的内存使用都比上一次有增长,可以认定系统存在内存泄漏,找出在四个快照中实例个数都保持增长的类,这些类可以初步被认定为存在泄漏。通过数据收集和初步分析,可以得出初步结论:系统是否存在内存泄漏和哪些对象存在泄漏(被泄漏)。
接下来,看看有哪些其他的类与泄漏的类的对象相关联。前面已经谈到Java中的内存泄漏就是无用的对象保持,简单地说就是因为编码的错误导致了一条本来不应该存在的引用链的存在(从而导致了被引用的对象无法释放),因此内存泄漏分析的任务就是找出这条多余的引用链,并找到其形成的原因。查看对象分配到哪里是很有用的。同时只知道它们如何与其他对象相关联(即哪些对象引用了它们)是不够的,关于它们在何处创建的信息也很有用。
最后,进一步研究单个对象,看看它们是如何互相关联的。借助于Profiler工具,应用程序中的代码可以在分配时进行动态添加,以创建堆栈跟踪。也有可以对系统中所有对象分配进行动态的堆栈跟踪。这些堆栈跟踪可以在工具中进行累积和分析。对每个被泄漏的实例对象,必然存在一条从某个牵引对象出发到达该对象的引用链。处于堆栈空间的牵引对象在被从栈中弹出后就失去其牵引的能力,变为非牵引对象。因此,在长时间的运行后,被泄露的对象基本上都是被作为类的静态变量的牵引对象牵引。
总而言之, Java虽然有自动回收管理内存的功能,但内存泄漏也是不容忽视,它往往是破坏系统稳定性的重要因素。

编者按:Java内存泄漏是每个Java程序员都会遇到的问题,程序在本地运行一切正常,可是布署到远端就会出现内存无限制的增长,最后系统瘫痪,那么如何最快最好的检测程序的稳定性,防止系统崩盘,作者用自已的亲身经历与各位网友分享解决这些问题的办法。
作为Internet最流行的编程语言之一,Java现正非常流行。我们的网络应用程序就主要采用Java语言开发,大体上分为客户端、服务器和数据库三个层次。在进入测试过程中,我们发现有一个程序模块系统内存和CPU资源消耗急剧增加,持续增长到出现java.lang.OutOfMemoryError为止。经过分析Java内存泄漏是破坏系统的主要因素。这里与大家分享我们在开发过程中遇到的Java内存泄漏的检测和处理解决过程.
一. Java是如何管理内存
为了判断Java中是否有内存泄露,我们首先必须了解Java是如何管理内存的。Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。在Java中,内存的分配是由程序完成的,而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序员不需要通过调用函数来释放内存,但它只能回收无用并且不再被其它对象引用的那些对象所占用的空间。
Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链,当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。GC为了能够正确释放对象,必须监控每一个对象的运行状态,包括对象的申请、引用、被引用、赋值等,GC都需要进行监控。监视对象状态是为了更加准确地、及时地释放对象,而释放对象的根本原则就是该对象不再被引用。
在Java中,这些无用的对象都由GC负责回收,因此程序员不需要考虑这部分的内存泄露。虽然,我们有几个函数可以访问GC,例如运行GC的函数System.gc(),但是根据Java语言规范定义,该函数不保证JVM的垃圾收集器一定会执行。因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC。通常GC的线程的优先级别较低。JVM调用GC的策略也有很多种,有的是内存使用到达一定程度时,GC才开始工作,也有定时执行的,有的是平缓执行GC,有的是中断式执行GC。但通常来说,我们不需要关心这些。
一. 什么是Java中的内存泄露
导致内存泄漏主要的原因是,先前申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用,那么这些对象就会驻留内存,消耗内存,因为无法让垃圾回收器GC验证这些对象是否不再需要。如果存在对象的引用,这个对象就被定义为"有效的活动",同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收,我们就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。但当局部变量不需要时,不需明显的设为null,因为一个方法执行完毕时,这些引用会自动被清理。
在Java中,内存泄漏就是存在一些被分配的对象,这些对象有下面两个特点,首先,这些对象是有被引用的,即在有向树形图中,存在树枝通路可以与其相连;其次,这些对象是无用的,即程序以后不会再使用这些对象。如果对象满足这两个条件,这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏,这些对象不会被GC所回收,然而它却占用内存。
这里引用一个常看到的例子,在下面的代码中,循环申请Object对象,并将所申请的对象放入一个Vector中,如果仅仅释放对象本身,但因为Vector仍然引用该对象,所以这个对象对GC来说是不可回收的。因此,如果对象加入到Vector后,还必须从Vector中删除,最简单的方法就是将Vector对象设置为null。
Vector v = new Vector(10);
for (int i = 1; i < 100; i++)
...{
Object o = new Object();
v.add(o);
o = null;
}//此时,所有的Object对象都没有被释放,因为变量v引用这些对象。
实际上这些对象已经是无用的,但还被引用,GC就无能为力了(事实上GC认为它还有用),这一点是导致内存泄漏最重要的原因。 再引用另一个例子来说明Java的内存泄漏。假设有一个日志类Logger,其提供一个静态的log(String msg),任何其它类都可以调用Logger.Log(message)来将message的内容记录到系统的日志文件中。
Logger类有一个类型为HashMap的静态变量temp,每次在执行log(message)的时候,都首先将message的值写入temp中(以当前线程+当前时间为键),在退出之前再从temp中将以当前线程和当前时间为键的条目删除。注意,这里当前时间是不断变化的,所以log在退出之前执行删除条目的操作并不能删除执行之初写入的条目。这样,任何一个作为参数传给log的字符串最终由于被Logger的静态变量temp引用,而无法得到回收,这种对象保持就是我们所说的Java内存泄漏。总的来说,内存管理中的内存泄漏产生的主要原因:保留下来却永远不再使用的对象引用。
三. 几种典型的内存泄漏
我们知道了在Java中确实会存在内存泄漏,那么就让我们看一看几种典型的泄漏,并找出他们发生的原因和解决方法。
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在大型应用程序中存在各种各样的全局数据仓库是很普遍的,比如一个JNDI-tree或者一个session table。在这些情况下,必须注意管理储存库的大小。必须有某种机制从储存库中移除不再需要的数据。
通常有很多不同的解决形式,其中最常用的是一种周期运行的清除作业。这个作业会验证仓库中的数据然后清除一切不需要的数据。
另一种管理储存库的方法是使用反向链接(referrer)计数。然后集合负责统计集合中每个入口的反向链接的数目。这要求反向链接告诉集合何时会退出入口。当反向链接数目为零时,该元素就可以从集合中移除了。
3.2 缓存
缓存一种用来快速查找已经执行过的操作结果的数据结构。因此,如果一个操作执行需要比较多的资源并会多次被使用,通常做法是把常用的输入数据的操作结果进行缓存,以便在下次调用该操作时使用缓存的数据。缓存通常都是以动态方式实现的,如果缓存设置不正确而大量使用缓存的话则会出现内存溢出的后果,因此需要将所使用的内存容量与检索数据的速度加以平衡。
常用的解决途径是使用java.lang.ref.SoftReference类坚持将对象放入缓存。这个方法可以保证当虚拟机用完内存或者需要更多堆的时候,可以释放这些对象的引用。
3.3 类装载器
Java类装载器的使用为内存泄漏提供了许多可乘之机。一般来说类装载器都具有复杂结构,因为类装载器不仅仅是只与"常规"对象引用有关,同时也和对象内部的引用有关。比如数据变量,方法和各种类。这意味着只要存在对数据变量,方法,各种类和对象的类装载器,那么类装载器将驻留在JVM中。既然类装载器可以同很多的类关联,同时也可以和静态数据变量关联,那么相当多的内存就可能发生泄漏。
四. 如何检测和处理内存泄漏
如何查找引起内存泄漏的原因一般有两个步骤:第一是安排有经验的编程人员对代码进行走查和分析,找出内存泄漏发生的位置;第二是使用专门的内存泄漏测试工具进行测试。
第一个步骤在代码走查的工作中,可以安排对系统业务和开发语言工具比较熟悉的开发人员对应用的代码进行了交叉走查,尽量找出代码中存在的数据库连接声明和结果集未关闭、代码冗余等故障代码。
第二个步骤就是检测Java的内存泄漏。在这里我们通常使用一些工具来检查Java程序的内存泄漏问题。市场上已有几种专业检查Java内存泄漏的工具,它们的基本工作原理大同小异,都是通过监测Java程序运行时,所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。开发人员将根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。这些工具包括Optimizeit Profiler,JProbe Profiler,JinSight , Rational 公司的Purify等。
4.1检测内存泄漏的存在
这里我们将简单介绍我们在使用Optimizeit检查的过程。通常在知道发生内存泄漏之后,第一步是要弄清楚泄漏了什么数据和哪个类的对象引起了泄漏。
一般说来,一个正常的系统在其运行稳定后其内存的占用量是基本稳定的,不应该是无限制的增长的。同样,对任何一个类的对象的使用个数也有一个相对稳定的上限,不应该是持续增长的。根据这样的基本假设,我们持续地观察系统运行时使用的内存的大小和各实例的个数,如果内存的大小持续地增长,则说明系统存在内存泄漏,如果特定类的实例对象个数随时间而增长(就是所谓的“增长率”),则说明这个类的实例可能存在泄漏情况。
另一方面通常发生内存泄漏的第一个迹象是:在应用程序中出现了OutOfMemoryError。在这种情况下,需要使用一些开销较低的工具来监控和查找内存泄漏。虽然OutOfMemoryError也有可能应用程序确实正在使用这么多的内存;对于这种情况则可以增加JVM可用的堆的数量,或者对应用程序进行某种更改,使它使用较少的内存。
但是,在许多情况下,OutOfMemoryError都是内存泄漏的信号。一种查明方法是不间断地监控GC的活动,确定内存使用量是否随着时间增加。如果确实如此,就可能发生了内存泄漏。
4.2处理内存泄漏的方法
一旦知道确实发生了内存泄漏,就需要更专业的工具来查明为什么会发生泄漏。JVM自己是不会告诉您的。这些专业工具从JVM获得内存系统信息的方法基本上有两种:JVMTI和字节码技术(byte code instrumentation)。Java虚拟机工具接口(Java Virtual Machine Tools Interface,JVMTI)及其前身Java虚拟机监视程序接口(Java Virtual Machine Profiling Interface,JVMPI)是外部工具与JVM通信并从JVM收集信息的标准化接口。字节码技术是指使用探测器处理字节码以获得工具所需的信息的技术。
Optimizeit是Borland公司的产品,主要用于协助对软件系统进行代码优化和故障诊断,其中的Optimizeit Profiler主要用于内存泄漏的分析。Profiler的堆视图就是用来观察系统运行使用的内存大小和各个类的实例分配的个数的。
首先,Profiler会进行趋势分析,找出是哪个类的对象在泄漏。系统运行长时间后可以得到四个内存快照。对这四个内存快照进行综合分析,如果每一次快照的内存使用都比上一次有增长,可以认定系统存在内存泄漏,找出在四个快照中实例个数都保持增长的类,这些类可以初步被认定为存在泄漏。通过数据收集和初步分析,可以得出初步结论:系统是否存在内存泄漏和哪些对象存在泄漏(被泄漏)。
接下来,看看有哪些其他的类与泄漏的类的对象相关联。前面已经谈到Java中的内存泄漏就是无用的对象保持,简单地说就是因为编码的错误导致了一条本来不应该存在的引用链的存在(从而导致了被引用的对象无法释放),因此内存泄漏分析的任务就是找出这条多余的引用链,并找到其形成的原因。查看对象分配到哪里是很有用的。同时只知道它们如何与其他对象相关联(即哪些对象引用了它们)是不够的,关于它们在何处创建的信息也很有用。
最后,进一步研究单个对象,看看它们是如何互相关联的。借助于Profiler工具,应用程序中的代码可以在分配时进行动态添加,以创建堆栈跟踪。也有可以对系统中所有对象分配进行动态的堆栈跟踪。这些堆栈跟踪可以在工具中进行累积和分析。对每个被泄漏的实例对象,必然存在一条从某个牵引对象出发到达该对象的引用链。处于堆栈空间的牵引对象在被从栈中弹出后就失去其牵引的能力,变为非牵引对象。因此,在长时间的运行后,被泄露的对象基本上都是被作为类的静态变量的牵引对象牵引。
总而言之, Java虽然有自动回收管理内存的功能,但内存泄漏也是不容忽视,它往往是破坏系统稳定性的重要因素。
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内容概要:本文详细介绍了参与西门子杯比赛中关于三部十层电梯系统的博图V15.1程序设计及其WinCC画面展示的内容。文中不仅展示了电梯系统的基本架构,如抢单逻辑、方向决策、状态机管理等核心算法(采用SCL语言编写),还分享了许多实际调试过程中遇到的问题及解决方案,例如未初始化变量导致的异常行为、状态机遗漏空闲状态、WinCC画面动态显示的挑战以及通信配置中的ASCII码解析错误等问题。此外,作者还特别提到一些创意性的设计,如电梯同时到达同一层时楼层显示器变为闪烁爱心的效果,以及节能模式下电梯自动停靠中间楼层的功能。 适合人群:对PLC编程、工业自动化控制、电梯调度算法感兴趣的工程技术人员,尤其是准备参加类似竞赛的学生和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PLC编程实践、掌握电梯群控系统的设计思路和技术要点的人士。通过学习本文可以更好地理解如何利用PLC进行复杂的机电一体化项目的开发,提高解决实际问题的能力。 其他说明:文章风格幽默诙谐,将严肃的技术话题融入轻松的生活化比喻之中,使得原本枯燥的专业知识变得生动有趣。同时,文中提供的经验教训对于从事相关领域的工作者来说非常宝贵,能够帮助他们少走弯路并激发更多创新思维。
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内容概要:本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)的FOC(磁场定向控制)和SVPWM(空间矢量脉宽调制)算法的仿真模型。首先解释了FOC的基本原理及其核心的坐标变换(Clark变换和Park变换),并给出了相应的Python代码实现。接下来探讨了SVPWM算法的工作机制,包括扇区判断和占空比计算的方法。此外,文章还讨论了电机的PI双闭环控制结构,即速度环和电流环的设计与实现。文中不仅提供了详细的理论背景,还分享了一些实用的编程技巧和注意事项,帮助读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群:电气工程专业学生、从事电机控制系统开发的技术人员以及对永磁同步电机控制感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:① 学习和掌握永磁同步电机的FOC控制和SVPWM算法的具体实现;② 提供丰富的代码示例和实践经验,便于快速搭建和调试仿真模型;③ 探讨不同参数设置对电机性能的影响,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文章强调了在实际应用中需要注意的一些细节问题,如坐标变换中的系数选择、SVPWM算法中的扇区判断优化以及PI控制器的参数调整等。同时,鼓励读者通过动手实验来加深对各个模块的理解。
# 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;
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1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
内容概要:本文详细介绍了平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在永磁同步电机(PMSM)控制系统中的应用及其相对于传统CKF的优势。文章首先指出传统CKF在处理协方差矩阵时存在的数值不稳定性和非正定问题,导致系统性能下降。接着,作者通过引入SRCKF,利用Cholesky分解和QR分解来确保协方差矩阵的正定性,从而提高状态估计的精度和稳定性。文中展示了具体的电机模型和状态方程,并提供了详细的代码实现,包括状态预测、容积点生成以及观测更新等关键步骤。此外,文章还分享了实际调试过程中遇到的问题及解决方案,如选择合适的矩阵分解库和处理电机参数敏感性。最终,通过实验数据对比,证明了SRCKF在突加负载情况下的优越表现。 适合人群:从事永磁同步电机控制研究的技术人员、研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标:适用于需要高精度状态估计的永磁同步电机控制系统的设计与优化,特别是在处理非线性问题和提高数值稳定性方面。 其他说明:文章引用了相关领域的权威文献,如Arasaratnam的TAC论文和Zhong的《PMSM无传感器控制综述》,并强调了实际工程实践中代码调试的重要性。
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
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