- 浏览: 840943 次
- 性别:
- 来自: 厦门
-
文章分类
- 全部博客 (363)
- 2010年3月 (3)
- 2010年4月 (3)
- Java (116)
- ExtJs (22)
- EJB3.0 (11)
- JQuery (28)
- SqlServer (5)
- Oracle (17)
- hibernate (21)
- struts2 (14)
- php (10)
- JavaScript (11)
- jbpm (6)
- spring (24)
- lucene (2)
- ibatis (7)
- C# (8)
- mysql (11)
- json (3)
- webservice (3)
- 设计模式 (1)
- jdbc (1)
- servlet (2)
- ice (6)
- 日常软件问题 (2)
- 生活 (2)
- iphone (1)
- rest (3)
- ruby (2)
- linux (13)
- quartz (1)
- poi (1)
- redis (13)
- memcached (4)
- nosql (2)
- tomcat调优 (1)
- 项目管理 (0)
最新评论
-
天使建站:
jquery里和数组相关的操作 附带具体的实例 ...
jquery对象数组 -
Cy0941:
$('#formId').form('submit',...) ...
easyui的form表单提交处理 -
shmily2038:
swifth 写道楼主,,你的命令写错啦,,[root@ser ...
centos直接yum安装nginx -
swifth:
楼主,,你的命令写错啦,,[root@server ~]# y ...
centos直接yum安装nginx -
随遇而安DXX:
...
REST
GlassFish是目前主流的Java EE应用服务器之一,目前相当数量的Java企业级应用运行在GlassFish上,性能调优就成为每个GlassFish上的Java开发者关注的问题.
其实,Java EE应用的性能问题对严肃的项目和产品来说是一个非常重要的问题。特别是企业级的应用,并发用户多,数据传输量大,业务逻辑复杂,占用系统资源多,因此性能问题在企业级应用变得至关重要,它和系统的稳定性有着直接的联系。更加重要的是,性能好的应用在完成相同任务的条件下,能够占用更少的资源,获得更好的用户体验,换句话说,就是能够节省费用和消耗,获得更高的利润。
要获得更好的性能,就需要对原来的系统进行性能调优。对运行在Glassfish上的JavaEE应用,Glassfish性能调优是一件相对复杂的事情。在调优以前必须要认识到:对JavaEE的系统,调优是多层次的。一个JavaEE的应用其实是整个系统中很少的一部分。开发人员所开发的JavaEE程序,无论是JSP还是 EJB,都是运行在JavaEE应用服务器(Glassfish)之上。而应用服务器本身也是Java语言编写的,需要运行在Java虚拟机之上。 Java虚拟机也只不过是操作系统的一个应用而已,和其他的应用(如Apache)对于操作系统来说没有本质的区别。而操作系统却运行在一定的硬件环境中,包括CPU,内存,网卡和硬盘等等。在这么多的层次中,每一个层次的因素都会影响整个系统的性能。因此,对一个系统的调优,事实上需要同时对每个层次都要调优。JavaEE应用性能调优不仅仅和Glassfish有关,Java语言有关,还要和操作系统以及硬件都有关系,需要调优者有综合的知识和技能。这些不同层面的方法需要综合纵效,结合在一起灵活使用,才能快速有效的定位性能瓶颈。下面是一些具体的案例分析:
Glassfish性能调优之内存泄漏问题
某个JavaEE应用运行在8颗CPU的服务器上。上线运行发现性能不稳定。性能随着时间的增加而越来越慢。通过操作系统的工具(mpstat),发现在系统很慢的时候,只有一颗CPU很忙,其他的CPU都很空闲。因此怀疑是Java虚拟机经常进行内存回收,因为虚拟机在内存回收的时候,有的回收算法通常只能运行在一个CPU上。通过Java虚拟机的工具“jstat”可以清楚的看到,Java虚拟机进行内存回收的频率非常高,几乎每5秒中就有一次,每次回收的时间为2秒钟。另外,通过“jstat”的输出还发现每次回收释放的内存非常有限,大多数对象都无法回收。这种现象很大程度上暗示着内存泄漏。使用 Java虚拟机的工具“jmap”来获得当前的一个内存映象。发现有很多(超过10000)个的session对象。
这是不正常的一个现象。一般来说, session对应于一个用户的多次访问,当用户退出的时候,session就应该失效,对象应该被回收。当我们和这个系统的开发工程师了解有关 session的设置,发现当他们部署应用的时候,竟然将session的timeout时间设置为50分钟,并且没有提供logout的接口。这样的设置下,每个session的数据都会保存50分钟才会被回收。根据我们的建议,系统提供了logout的链接,并且告诉用户如果退出应用,应该点击这个 logout的链接;并且将session的timeout时间修改为5分钟。通过几天的测试,证明泄漏的问题得到解决。
Glassfish性能调优之数据库连接池问题
某财务应用运行在JavaEE服务器上,后台连接Oracle数据库。并发用户数量超过100人左右的时候系统停止响应。通过操作系统层面的进程监控工具发现进程并没有被杀死或挂起,而CPU使用率几乎为零。那么是什么原因导致系统停止响应用户请求呢?我们利用Java虚拟机的工具(kill -3 pid)将当前的所有线程状态DUMP出来,发现JavaEE服务器的大部分处理线程都在等待数据库连接池的连接,而那些已经获得数据库连接的线程却处于阻塞状态。数据库管理员应要求检查了数据库的状态,发现所有的连接的session都处于死锁状态。显然,这是因为数据库端出现了死锁的操作,阻塞了那些有数据库操作的请求,占用了所有数据库连接池中的连接。后续的请求如果还要从连接池中获取连接,就会阻塞在连接池上。当解决数据库死锁的问题之后,性能问题迎刃而解。
Glassfish性能调优之大对象缓存问题
电信应用运行在64位Java虚拟机上,系统运行得很不稳定,系统经常停止响应。使用进程工具查看,发现进程并没有被杀死或挂起。利用Java虚拟机的工具发现系统在长时间的进行内存回收,内存回收的时间长达15分钟,整个系统在内存回收的时候就像挂起一样。另外还观察到系统使用了12G的内存(因为是 64位虚拟机所以突破了4G内存的限制)。从开发人员那里了解到,这个应用为了提高性能,大量使用了对象缓存,但是事与愿违,在Java中使用过多的内存,虽然在正常运行的时候能够获得很好的性能,但是会大大增加内存回收的时间。特别是对象缓存,本系统使用了8G的缓存空间,共缓存了6000多万个对象,对这些对象的遍历导致了长时间的内存回收。根据我们的建议,将缓存空间减少到1G,并调整回收算法(使用增量回收的算法),使得系统由于内存回收而造成的最大停顿时间减少到4秒,基本满足用户的需求。
Glassfish性能调优之外部命令问题
数字校园应用运行在4CPU的Solaris10服务器上,中间件为JavaEE服务器。系统在做大并发压力测试的时候,请求响应时间比较慢,通过操作系统的工具(mpstat)发现CPU使用率比较高。并且系统占用绝大多数的CPU资源而不是应用本身。这是个不正常的现象,通常情况下用户应用的CPU占用率应该占主要地位,才能说明系统是正常工作。通过Solaris 10的Dtrace脚本,我们查看当前情况下哪些系统调用花费了最多的CPU资源,竟然发现最花费CPU的系统调用是“fork”。众所周知, “fork”系统调用是用来产生新的进程,在Java虚拟机中只有线程的概念,绝不会有进程的产生。这是个非常异常的现象。通过本系统的开发人员,我们找到了答案:每个用户请求的处理都包含执行一个外部shell脚本,来获得系统的一些信息。这是通过Java的“Runtime.getRuntime ().exec”来完成的,但是这种方法在Java中非常消耗资源。Java虚拟机执行这个命令的方式是:首先克隆一个和当前虚拟机一样的进程,再用这个新的进程去执行外部命令,最后再退出这个进程。如果频繁执行这个操作,系统的消耗会很大,不仅在CPU,内存操作也很重。用户根据建议去掉这个shell 脚本执行的语句,系统立刻回复了正常。
Glassfish性能调优之文件操作问题
内容管理(CMS)系统运行在JavaEE服务器上,当系统长时间运行以后,性能非常差,用户请求的延时比系统刚上线的时候要大很多,并且用户的并发量很小,甚至是单个用户也很慢。通过操作系统的工具观察,一切都很正常,CPU利用率不高,IO也不是很大,内存很富余,网络几乎没有压力(因为并发用户少)。先不考虑线程互锁的问题,因为单个用户性能也不好。通过Java虚拟机观察也没有发现什么问题(内存回收很少发生)。这使得我们不得不使用代码跟踪器来全程跟踪代码。我们采用了Netbeans的Profiler,跟踪的结果非常意外,用户请求的90%的时间在创建新文件。从系统设计人员了解到,此系统使用了一个目录用于保存所有上传和共享的文件,文件用其命名方式来唯一区别于其他文件。我们查看了那个文件目录,发现该目录下已经拥有80万个文件了。这时候我们才定位到问题了:在同个目录下放置太多的文件,在创建新文件的时候,系统的开销是比较大的,例如为了防止重名,文件系统会遍历当前目录下所有的文件名等等。根据我们的建议,将文件分类保存在不同的目录下,性能有了大幅度的提高。
Glassfish性能调优之高速缓存命中率问题
运行在JavaEE服务器上的ERP系统,在CPU充分利用的情况下性能仍然不太好。从操作系统层面上观察不到什么大问题,而且ERP系统过于复杂,代码跟踪比较困难。于是进行了CPU状态的进一步检查,发现CPU的TLB命中率不是很高,于是对Java虚拟机的启动参数进行了修改,强迫虚拟机使用大尺寸的内存页面,提高TLB的命中率。下面的参数是在Sun的HOTSPOT中调整大尺寸(4M)页面的设置:
-XX:+AggressiveHeap -XX:LargePageSizeInBytes=256m
通过调整,TLB命中明显提高,性能也得到近40%的提升。
其实,Java EE应用的性能问题对严肃的项目和产品来说是一个非常重要的问题。特别是企业级的应用,并发用户多,数据传输量大,业务逻辑复杂,占用系统资源多,因此性能问题在企业级应用变得至关重要,它和系统的稳定性有着直接的联系。更加重要的是,性能好的应用在完成相同任务的条件下,能够占用更少的资源,获得更好的用户体验,换句话说,就是能够节省费用和消耗,获得更高的利润。
要获得更好的性能,就需要对原来的系统进行性能调优。对运行在Glassfish上的JavaEE应用,Glassfish性能调优是一件相对复杂的事情。在调优以前必须要认识到:对JavaEE的系统,调优是多层次的。一个JavaEE的应用其实是整个系统中很少的一部分。开发人员所开发的JavaEE程序,无论是JSP还是 EJB,都是运行在JavaEE应用服务器(Glassfish)之上。而应用服务器本身也是Java语言编写的,需要运行在Java虚拟机之上。 Java虚拟机也只不过是操作系统的一个应用而已,和其他的应用(如Apache)对于操作系统来说没有本质的区别。而操作系统却运行在一定的硬件环境中,包括CPU,内存,网卡和硬盘等等。在这么多的层次中,每一个层次的因素都会影响整个系统的性能。因此,对一个系统的调优,事实上需要同时对每个层次都要调优。JavaEE应用性能调优不仅仅和Glassfish有关,Java语言有关,还要和操作系统以及硬件都有关系,需要调优者有综合的知识和技能。这些不同层面的方法需要综合纵效,结合在一起灵活使用,才能快速有效的定位性能瓶颈。下面是一些具体的案例分析:
Glassfish性能调优之内存泄漏问题
某个JavaEE应用运行在8颗CPU的服务器上。上线运行发现性能不稳定。性能随着时间的增加而越来越慢。通过操作系统的工具(mpstat),发现在系统很慢的时候,只有一颗CPU很忙,其他的CPU都很空闲。因此怀疑是Java虚拟机经常进行内存回收,因为虚拟机在内存回收的时候,有的回收算法通常只能运行在一个CPU上。通过Java虚拟机的工具“jstat”可以清楚的看到,Java虚拟机进行内存回收的频率非常高,几乎每5秒中就有一次,每次回收的时间为2秒钟。另外,通过“jstat”的输出还发现每次回收释放的内存非常有限,大多数对象都无法回收。这种现象很大程度上暗示着内存泄漏。使用 Java虚拟机的工具“jmap”来获得当前的一个内存映象。发现有很多(超过10000)个的session对象。
这是不正常的一个现象。一般来说, session对应于一个用户的多次访问,当用户退出的时候,session就应该失效,对象应该被回收。当我们和这个系统的开发工程师了解有关 session的设置,发现当他们部署应用的时候,竟然将session的timeout时间设置为50分钟,并且没有提供logout的接口。这样的设置下,每个session的数据都会保存50分钟才会被回收。根据我们的建议,系统提供了logout的链接,并且告诉用户如果退出应用,应该点击这个 logout的链接;并且将session的timeout时间修改为5分钟。通过几天的测试,证明泄漏的问题得到解决。
Glassfish性能调优之数据库连接池问题
某财务应用运行在JavaEE服务器上,后台连接Oracle数据库。并发用户数量超过100人左右的时候系统停止响应。通过操作系统层面的进程监控工具发现进程并没有被杀死或挂起,而CPU使用率几乎为零。那么是什么原因导致系统停止响应用户请求呢?我们利用Java虚拟机的工具(kill -3 pid)将当前的所有线程状态DUMP出来,发现JavaEE服务器的大部分处理线程都在等待数据库连接池的连接,而那些已经获得数据库连接的线程却处于阻塞状态。数据库管理员应要求检查了数据库的状态,发现所有的连接的session都处于死锁状态。显然,这是因为数据库端出现了死锁的操作,阻塞了那些有数据库操作的请求,占用了所有数据库连接池中的连接。后续的请求如果还要从连接池中获取连接,就会阻塞在连接池上。当解决数据库死锁的问题之后,性能问题迎刃而解。
Glassfish性能调优之大对象缓存问题
电信应用运行在64位Java虚拟机上,系统运行得很不稳定,系统经常停止响应。使用进程工具查看,发现进程并没有被杀死或挂起。利用Java虚拟机的工具发现系统在长时间的进行内存回收,内存回收的时间长达15分钟,整个系统在内存回收的时候就像挂起一样。另外还观察到系统使用了12G的内存(因为是 64位虚拟机所以突破了4G内存的限制)。从开发人员那里了解到,这个应用为了提高性能,大量使用了对象缓存,但是事与愿违,在Java中使用过多的内存,虽然在正常运行的时候能够获得很好的性能,但是会大大增加内存回收的时间。特别是对象缓存,本系统使用了8G的缓存空间,共缓存了6000多万个对象,对这些对象的遍历导致了长时间的内存回收。根据我们的建议,将缓存空间减少到1G,并调整回收算法(使用增量回收的算法),使得系统由于内存回收而造成的最大停顿时间减少到4秒,基本满足用户的需求。
Glassfish性能调优之外部命令问题
数字校园应用运行在4CPU的Solaris10服务器上,中间件为JavaEE服务器。系统在做大并发压力测试的时候,请求响应时间比较慢,通过操作系统的工具(mpstat)发现CPU使用率比较高。并且系统占用绝大多数的CPU资源而不是应用本身。这是个不正常的现象,通常情况下用户应用的CPU占用率应该占主要地位,才能说明系统是正常工作。通过Solaris 10的Dtrace脚本,我们查看当前情况下哪些系统调用花费了最多的CPU资源,竟然发现最花费CPU的系统调用是“fork”。众所周知, “fork”系统调用是用来产生新的进程,在Java虚拟机中只有线程的概念,绝不会有进程的产生。这是个非常异常的现象。通过本系统的开发人员,我们找到了答案:每个用户请求的处理都包含执行一个外部shell脚本,来获得系统的一些信息。这是通过Java的“Runtime.getRuntime ().exec”来完成的,但是这种方法在Java中非常消耗资源。Java虚拟机执行这个命令的方式是:首先克隆一个和当前虚拟机一样的进程,再用这个新的进程去执行外部命令,最后再退出这个进程。如果频繁执行这个操作,系统的消耗会很大,不仅在CPU,内存操作也很重。用户根据建议去掉这个shell 脚本执行的语句,系统立刻回复了正常。
Glassfish性能调优之文件操作问题
内容管理(CMS)系统运行在JavaEE服务器上,当系统长时间运行以后,性能非常差,用户请求的延时比系统刚上线的时候要大很多,并且用户的并发量很小,甚至是单个用户也很慢。通过操作系统的工具观察,一切都很正常,CPU利用率不高,IO也不是很大,内存很富余,网络几乎没有压力(因为并发用户少)。先不考虑线程互锁的问题,因为单个用户性能也不好。通过Java虚拟机观察也没有发现什么问题(内存回收很少发生)。这使得我们不得不使用代码跟踪器来全程跟踪代码。我们采用了Netbeans的Profiler,跟踪的结果非常意外,用户请求的90%的时间在创建新文件。从系统设计人员了解到,此系统使用了一个目录用于保存所有上传和共享的文件,文件用其命名方式来唯一区别于其他文件。我们查看了那个文件目录,发现该目录下已经拥有80万个文件了。这时候我们才定位到问题了:在同个目录下放置太多的文件,在创建新文件的时候,系统的开销是比较大的,例如为了防止重名,文件系统会遍历当前目录下所有的文件名等等。根据我们的建议,将文件分类保存在不同的目录下,性能有了大幅度的提高。
Glassfish性能调优之高速缓存命中率问题
运行在JavaEE服务器上的ERP系统,在CPU充分利用的情况下性能仍然不太好。从操作系统层面上观察不到什么大问题,而且ERP系统过于复杂,代码跟踪比较困难。于是进行了CPU状态的进一步检查,发现CPU的TLB命中率不是很高,于是对Java虚拟机的启动参数进行了修改,强迫虚拟机使用大尺寸的内存页面,提高TLB的命中率。下面的参数是在Sun的HOTSPOT中调整大尺寸(4M)页面的设置:
-XX:+AggressiveHeap -XX:LargePageSizeInBytes=256m
通过调整,TLB命中明显提高,性能也得到近40%的提升。
发表评论
-
Jackson2.x通用工具类
2014-11-03 11:38 4947import java.io.IOException; i ... -
面试题
2013-02-27 09:04 1721从1加到100(考虑减少循环次数)使用数学公式 首先要知道 ... -
单例延迟实例化
2013-01-23 08:55 13441.如果出于性能的考虑而需要对实例域使用延迟初始化,就使用双 ... -
java中重载与重写的区别
2013-01-21 10:03 939首先我们来讲讲:重载(Overloading) ( ... -
自定义标签
2012-12-15 12:58 1020package com.fsti.tag; import ... -
JAXB格式化beanToXml
2012-12-14 15:03 1315context = JAXBContext.n ... -
面向对象的特征有哪些方面?
2012-12-13 09:36 1022计算机软件系统是现实 ... -
java nio缓冲器
2012-12-05 17:03 3628缓冲器仅仅是一个" 多功能 " 的数组。可 ... -
面向对象三大特性一句话概括
2012-12-04 15:58 1573封装可以隐藏实现细节,使得代码模块化; 继承可以扩 ... -
Java序列化高级认识
2012-12-04 09:13 1086将 Java 对象序列化为二进制文件的 Java 序列化技术是 ... -
面向接口编程——提升系统多态性和可扩展性
2012-12-03 14:10 1314接口的本质 接口,在表面上是由几个没有主体代码的方 ... -
面向对象之多态
2012-11-23 19:22 889多态性(polymorphisn)是允许你将父对象设置成为和一 ... -
我对"秒杀"在技术性上的一些看法
2012-11-22 11:31 1024秒杀,是指电子商务 ... -
项目编码
2012-11-16 13:59 1188看两个项目所用的编码是否一样 Java的乱码问题: ... -
SVN错误:Attempted to lock an already-locked dir
2012-11-07 09:08 1049出现这个问题后使用“ ... -
面向对象的三个基本特征
2012-11-04 08:31 1103面向对象的三个基本特征是:封装、继承、多态。 封装 封装最 ... -
预编译防sql注入
2012-11-03 20:23 1994prepareStatement会先初始化SQL,先把这个SQ ... -
Java类与对象的初始化
2012-10-19 09:33 915Java类与对象的初始化 面试的时候,经常会遇到这样的笔试题 ... -
commons bean
2012-10-19 09:15 909这是两个javabean对象 package com.bea ... -
java工具DateUtil
2012-10-12 14:42 1074//一年内的周一 public final class Da ...
相关推荐
应用调优的目的是减少应用的响应时间、提高吞吐量,并降低资源消耗,从而提供更快更流畅的用户体验。 3. **服务器性能调优**:针对服务器性能的调优通常包括调整服务器配置、优化系统资源分配、设置合理的线程池...
GlassFish网络开发服务器是一款强大的开放源代码应用服务器,主要用于运行Java EE(Java Platform, Enterprise Edition)应用程序。由Oracle公司维护,它支持各种企业级服务,包括Web服务、EJB(Enterprise ...
1. **性能优化**:Tomcat 8.0.48进行了大量的性能调优,包括更快的启动速度、更高效的请求处理以及内存管理的优化,这使得应用程序在高并发环境下运行更加流畅。 2. **安全性增强**:此版本修复了多个安全漏洞,以...
内容概要:本文探讨了模糊故障树(FFTA)在工业控制系统可靠性分析中的应用,解决了传统故障树方法无法处理不确定数据的问题。文中介绍了模糊数的基本概念和实现方式,如三角模糊数和梯形模糊数,并展示了如何用Python实现模糊与门、或门运算以及系统故障率的计算。此外,还详细讲解了最小割集的查找方法、单元重要度的计算,并通过实例说明了这些方法的实际应用场景。最后,讨论了模糊运算在处理语言变量方面的优势,强调了在可靠性分析中处理模糊性和优化计算效率的重要性。 适合人群:从事工业控制系统设计、维护的技术人员,以及对模糊数学和可靠性分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:适用于需要评估复杂系统可靠性的场合,特别是在面对不确定数据时,能够提供更准确的风险评估。目标是帮助工程师更好地理解和预测系统故障,从而制定有效的预防措施。 其他说明:文中提供的代码片段和方法可用于初步方案验证和技术探索,但在实际工程项目中还需进一步优化和完善。
内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。
内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC和组态王软件构建的八层电梯控制系统。首先阐述了系统的硬件配置,包括PLC的IO分配策略,如输入输出信号的具体分配及其重要性。接着深入探讨了梯形图编程逻辑,涵盖外呼信号处理、轿厢运动控制以及楼层判断等关键环节。随后讲解了组态王的画面设计,包括动画效果的实现方法,如楼层按钮绑定、轿厢移动动画和门开合效果等。最后分享了一些调试经验和注意事项,如模拟困人场景、防抖逻辑、接线艺术等。 适合人群:从事自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程和组态软件有一定基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要设计和实施小型电梯控制系统的工程项目。主要目标是帮助读者掌握PLC编程技巧、组态画面设计方法以及系统联调经验,从而提高项目的成功率。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用相关知识点。此外,还强调了安全性和可靠性方面的考量,如急停按钮的正确接入和硬件互锁设计等。
内容概要:本文介绍了如何将CarSim的动力学模型与Simulink的智能算法相结合,利用模型预测控制(MPC)实现车辆的智能超车换道。主要内容包括MPC控制器的设计、路径规划算法、联合仿真的配置要点以及实际应用效果。文中提供了详细的代码片段和技术细节,如权重矩阵设置、路径跟踪目标函数、安全超车条件判断等。此外,还强调了仿真过程中需要注意的关键参数配置,如仿真步长、插值设置等,以确保系统的稳定性和准确性。 适合人群:从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对联合仿真感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行自动驾驶车辆行为模拟的研究机构和企业,旨在提高超车换道的安全性和效率,为自动驾驶技术研发提供理论支持和技术验证。 其他说明:随包提供的案例文件已调好所有参数,可以直接导入并运行,帮助用户快速上手。文中提到的具体参数和配置方法对于初学者非常友好,能够显著降低入门门槛。
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51单片机作为主控; 2、采用AD0809(仿真0808)检测"PH、氨、亚硝酸盐、硝酸盐"模拟传感; 3、采用DS18B20检测温度; 4、采用1602液晶显示检测值; 5、检测值同时串口上传,调试助手监看; 6、亦可通过串口指令对加热器、制氧机进行控制;
内容概要:本文详细介绍了双馈永磁风电机组并网仿真模型及其短路故障分析方法。首先构建了一个9MW风电场模型,由6台1.5MW双馈风机构成,通过升压变压器连接到120kV电网。文中探讨了风速模块的设计,包括渐变风、阵风和随疾风的组合形式,并提供了相应的Python和MATLAB代码示例。接着讨论了双闭环控制策略,即功率外环和电流内环的具体实现细节,以及MPPT控制用于最大化风能捕获的方法。此外,还涉及了短路故障模块的建模,包括三相电压电流特性和离散模型与phasor模型的应用。最后,强调了永磁同步机并网模型的特点和注意事项。 适合人群:从事风电领域研究的技术人员、高校相关专业师生、对风电并网仿真感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于风电场并网仿真研究,帮助研究人员理解和优化风电机组在不同风速条件下的性能表现,特别是在短路故障情况下的应对措施。目标是提高风电系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文中提供的代码片段和具体参数设置有助于读者快速上手并进行实验验证。同时提醒了一些常见的错误和需要注意的地方,如离散化步长的选择、初始位置对齐等。
适用于空手道训练和测试场景
内容概要:本文介绍了金牌音乐作词大师的角色设定、背景经历、偏好特点、创作目标、技能优势以及工作流程。金牌音乐作词大师凭借深厚的音乐文化底蕴和丰富的创作经验,能够为不同风格的音乐创作歌词,擅长将传统文化元素与现代流行文化相结合,创作出既富有情感又触动人心的歌词。在创作过程中,会严格遵守社会主义核心价值观,尊重用户需求,提供专业修改建议,确保歌词内容健康向上。; 适合人群:有歌词创作需求的音乐爱好者、歌手或音乐制作人。; 使用场景及目标:①为特定主题或情感创作歌词,如爱情、励志等;②融合传统与现代文化元素创作独特风格的歌词;③对已有歌词进行润色和优化。; 阅读建议:阅读时可以重点关注作词大师的创作偏好、技能优势以及工作流程,有助于更好地理解如何创作出高质量的歌词。同时,在提出创作需求时,尽量详细描述自己的情感背景和期望,以便获得更贴合心意的作品。
linux之用户管理教程.md
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示设置及状态; 3、采用L298驱动两个电机,模拟机械臂动力、移动底盘动力; 3、首先按键配置-待搬运物块的高度和宽度(为0不能开始搬运); 4、按下启动键开始搬运,搬运流程如下: 机械臂先把物块抓取到机器车上, 机械臂减速 机器车带着物块前往目的地 机器车减速 机械臂把物块放下来 机械臂减速 机器车回到物块堆积处(此时机器车是空车) 机器车减速 蜂鸣器提醒 按下复位键,结束本次搬运
内容概要:本文详细介绍了基于下垂控制的三相逆变器电压电流双闭环控制的仿真方法及其在MATLAB/Simulink和PLECS中的具体实现。首先解释了下垂控制的基本原理,即有功调频和无功调压,并给出了相应的数学表达式。随后讨论了电压环和电流环的设计与参数整定,强调了两者带宽的差异以及PI控制器的参数选择。文中还提到了一些常见的调试技巧,如锁相环的响应速度、LC滤波器的谐振点处理、死区时间设置等。此外,作者分享了一些实用的经验,如避免过度滤波、合理设置采样周期和下垂系数等。最后,通过突加负载测试展示了系统的动态响应性能。 适合人群:从事电力电子、微电网研究的技术人员,尤其是有一定MATLAB/Simulink和PLECS使用经验的研发人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相逆变器下垂控制机制的研究人员和技术人员,旨在帮助他们掌握电压电流双闭环控制的具体实现方法,提高仿真的准确性和效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论讲解,还结合了大量的实战经验和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了光伏并网逆变器的全栈开发资料,涵盖了从硬件设计到控制算法的各个方面。首先,文章深入探讨了功率接口板的设计,包括IGBT缓冲电路、PCB布局以及EMI滤波器的具体参数和设计思路。接着,重点讲解了主控DSP板的核心控制算法,如MPPT算法的实现及其注意事项。此外,还详细描述了驱动扩展板的门极驱动电路设计,特别是光耦隔离和驱动电阻的选择。同时,文章提供了并联仿真的具体实现方法,展示了环流抑制策略的效果。最后,分享了许多宝贵的实战经验和调试技巧,如主变压器绕制、PWM输出滤波、电流探头使用等。 适合人群:从事电力电子、光伏系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助工程师理解和掌握光伏并网逆变器的硬件设计和控制算法;②提供详细的实战经验和调试技巧,提升产品的可靠性和性能;③适用于希望深入了解光伏并网逆变器全栈开发的技术人员。 其他说明:文中不仅提供了具体的电路设计和代码实现,还分享了许多宝贵的实际操作经验和常见问题的解决方案,有助于提高开发效率和产品质量。
内容概要:本文详细介绍了粒子群优化(PSO)算法与3-5-3多项式相结合的方法,在机器人轨迹规划中的应用。首先解释了粒子群算法的基本原理及其在优化轨迹参数方面的作用,随后阐述了3-5-3多项式的数学模型,特别是如何利用不同阶次的多项式确保轨迹的平滑过渡并满足边界条件。文中还提供了具体的Python代码实现,展示了如何通过粒子群算法优化时间分配,使3-5-3多项式生成的轨迹达到时间最优。此外,作者分享了一些实践经验,如加入惩罚项以避免超速,以及使用随机扰动帮助粒子跳出局部最优。 适合人群:对机器人运动规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者,尤其是有一定编程基础并对优化算法有初步了解的人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制机器人运动的应用场合,如工业自动化生产线、无人机导航等。主要目标是在保证轨迹平滑的前提下,尽可能缩短运动时间,提高工作效率。 其他说明:文中不仅给出了理论讲解,还有详细的代码示例和调试技巧,便于读者理解和实践。同时强调了实际应用中需要注意的问题,如系统的建模精度和安全性考量。
KUKA机器人相关资料
内容概要:本文详细探讨了光子晶体中的束缚态在连续谱中(BIC)及其与轨道角动量(OAM)激发的关系。首先介绍了光子晶体的基本概念和BIC的独特性质,随后展示了如何通过Python代码模拟二维光子晶体中的BIC,并解释了BIC在光学器件中的潜在应用。接着讨论了OAM激发与BIC之间的联系,特别是BIC如何增强OAM激发效率。文中还提供了使用有限差分时域(FDTD)方法计算OAM的具体步骤,并介绍了计算本征态和三维Q值的方法。此外,作者分享了一些实验中的有趣发现,如特定条件下BIC表现出OAM特征,以及不同参数设置对Q值的影响。 适合人群:对光子晶体、BIC和OAM感兴趣的科研人员和技术爱好者,尤其是从事微纳光子学研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望通过代码模拟深入了解光子晶体中BIC和OAM激发机制的研究人员。目标是掌握BIC和OAM的基础理论,学会使用Python和其他工具进行模拟,并理解这些现象在实际应用中的潜力。 其他说明:文章不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实验心得和技巧,帮助读者避免常见错误,提高模拟精度。同时,强调了物理离散化方式对数值计算结果的重要影响。
内容概要:本文详细介绍了如何使用C#和Halcon 17.12构建一个功能全面的工业视觉项目。主要内容涵盖项目配置、Halcon脚本的选择与修改、相机调试、模板匹配、生产履历管理、历史图像保存以及与三菱FX5U PLC的以太网通讯。文中不仅提供了具体的代码示例,还讨论了实际项目中常见的挑战及其解决方案,如环境配置、相机控制、模板匹配参数调整、PLC通讯细节、生产数据管理和图像存储策略等。 适合人群:从事工业视觉领域的开发者和技术人员,尤其是那些希望深入了解C#与Halcon结合使用的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要开发复杂视觉检测系统的工业应用场景,旨在提高检测精度、自动化程度和数据管理效率。具体目标包括但不限于:实现高效的视觉处理流程、确保相机与PLC的无缝协作、优化模板匹配算法、有效管理生产和检测数据。 其他说明:文中强调了框架整合的重要性,并提供了一些实用的技术提示,如避免不同版本之间的兼容性问题、处理实时图像流的最佳实践、确保线程安全的操作等。此外,还提到了一些常见错误及其规避方法,帮助开发者少走弯路。
内容概要:本文探讨了分布式电源(DG)接入对9节点配电网节点电压的影响。首先介绍了9节点配电网模型的搭建方法,包括定义节点和线路参数。然后,通过在特定节点接入分布式电源,利用Matlab进行潮流计算,模拟DG对接入点及其周围节点电压的影响。最后,通过绘制电压波形图,直观展示了不同DG容量和接入位置对配电网电压分布的具体影响。此外,还讨论了电压越限问题以及不同线路参数对电压波动的影响。 适合人群:电力系统研究人员、电气工程学生、从事智能电网和分布式能源研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于研究分布式电源接入对配电网电压稳定性的影响,帮助优化分布式电源的规划和配置,确保电网安全稳定运行。 其他说明:文中提供的Matlab代码和图表有助于理解和验证理论分析,同时也为后续深入研究提供了有价值的参考资料。