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WebSphere应用服务器内存泄漏探测与诊断工具选择最佳实践
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级别: 中级
李 学朝 (lixuec@cn.ibm.com), 高级软件工程师,IBM中国软件开发中心
2006 年 11 月 21 日
本文介绍了如何在WebSphere应用服务器中实现应用程序内存泄漏的探测,并且针对IBM所提供的系列分析与诊断工具,给出了具体的配置步骤和使用最佳实践。
引言
内存泄漏是比较常见的一种应用程序性能问题,一旦发生,则系统的可用内存和性能持续下降;最终将导致内存不足(OutOfMemory),系统彻底宕掉,不能响应任何请求,其危害相当严重。同时,Java堆(Heap)中大量的对象以及对象间之复杂关系,导致内存泄漏问题的探测和分析均比较困难,采用相应的辅助工具是很必要的。
WebSphere应用服务器提供了系列针对内存问题的探测和分析诊断工具,这些工具可以帮助用户进行内存问题的及时探测,保证系统在发生OOM之前,用户可以在无须进行复杂分析的条件下,预知在其部署的应用中是否存在内存泄漏的问题。如果确有内存泄漏现象发生,WebSphere还提供了相应的工具,可以帮助用户进行分析诊断,从而找到内存泄漏的真正原因。
1. 内存泄漏探测和诊断步骤
实践中,我们可以采用以下的步骤来处理内存泄漏的问题:
(1) 首先,在WebSphere中我们启用实时探测内存泄漏工具, WebSphere性能诊断顾问会对内存泄漏提前发出警告信息。
(2) 启用WebSphere自带的Tivoli性能查看器监视系统的JVM使用状况,确定内存泄漏是否正在发生。
(3) 根据需要,生成详细内存回收日志,使用PMAT工具分析并确定泄漏的时间,周期等。
(4) 生成单个或者多个Heapdump文件,选用MDD4J进行分析诊断,找到内存泄漏的真正原因。
(5) 提交开发部门进行代码修复,然后重新部署到WebSphere应用服务器。
接下来的部分,我们针对每个环节的配置和工具使用进行阐述。
2.WebSphere应用服务器中内存泄漏的探测工具
2.1 性能诊断顾问介绍
性能诊断顾问(Performance and Diagnostic Advisor),在WebSphere应用服务器6.0.2版本之前称为运行时性能顾问(Runtime Performance Advisor)。该工具可以周期性的检查WebSphere的设置,并给出调整的推荐值。自WebSphere应用服务器6.0.2版本开始,该工具实现了一种轻量级的内存探测机制,可以非常容易的帮助用户探测是否在系统中存在内存泄漏问题,并提前通过日志和管理控制台进行通知。这样就给用户以足够的时间采取必要的措施防止系统宕掉,同时可以收集或生成相关的文件以进行离线的分析,来查找泄漏的根本原因。
2.2配置
可以在WebSphere应用服务器的管理控制台中启用性能诊断顾问
(1) 访问管理控制台 ->服务器-> 应用程序服务器。
(2) 选择所要配置的服务器。
(3) 在性能区域,选择性能和诊断顾问程序配置。
(4) 如图所示,有两个Tab, 运行时和配置。区别在于,运行时里面的内容无须重启服务器就可以生效,但下次重启服务器的时候,这些配置也会丢失。配置Tab里面的内容只有在服务器重启后才生效,而且配置的内容也会一直存在,除非再次登陆并去掉所选项。
(5)在其他属性区域,点击性能和诊断建议配置,确保内存泄漏规则处于运行状态(绿色箭头)。
2.3 查看泄漏警告信息
WebSphere性能诊断顾问输出信息可以显示在WebSphere的管理控制台,并记录在WebSphere应用服务器的SystemOut.log日志文件里面。
(1) SystemOut.log日志
[8/31/06 13:21:43:545 CST] 00000010 TraceResponse W TUNE9001W: Heap
utilization patterns indicate that you may have a memory leak
Additional explanatory data follows.
Data values for free memory between 8/31/06 1:20 PM and 8/31/06 1:21 PM were
consistently below minimum required percentage.
(2) 管理控制台
-登陆管理控制台->故障诊断 ->运行时消息 ->点击运行时警告
3. Java 虚拟机概要分析和详细垃圾回收
进一步检测是否有内存泄漏的发生,以及泄漏发生的时间,周期和速度,我们可以启用Java虚拟机中的详细垃圾回收,然后分析相应的日志。 WebSphere应用服务器6.1使用了Java SDK5.0, 在Window, Linux, AIX, i5/OS,z/Linux 和z/OS上使用了IBM的JAVA虚拟机, 在Solaris和HP-UX上使用Sun的JVM。Java 虚拟机概要分析工具接口(Java Virtual Machine Tool Interface,JVMTI)支持从运行应用程序服务器的 Java 虚拟机(JVM)收集信息(如,关于垃圾回收的数据、对象利用和线程状态)并且支持更全面的性能分析。一旦启用了 JVMTI,可以使用 PMI 定制选项来启用所选统计信息以收集特定数据。
3.1启用 Java 虚拟机概要分析和详细垃圾回收配置步骤
配置步骤:
1. 在控制台导航树中单击服务器 > 应用程序服务器
2. 单击选择所需应用程序服务器。
3. 在"服务器基础结构"下,单击 Java 和进程管理-> 进程定义。
4. 在"其他属性"下,单击 Java 虚拟机。
5. 选中配置Tab的详细垃圾回收选项。
6. 在通用 JVM 参数字段中输入 -agentlib:pmiJvmtiProfiler。
注: WebSphere6.1中,JVM概要分析接口改为Java Virtual Machine Tool Interface (JVMTI)。之前版本是JVMPI。如果需要JVMPI的时候,也可以此处输入-XrunpmiJvmpiProfiler。另外,启用JVMTI接口对性能影响较大,尽量避免在生产环境中使用。
7.点击应用或者确定。
8. 单击保存按钮。
9.重启WebSphere应用服务器。
3.2 GC数据分析工具PMAT
在WebSphere应用服务器的日志目录下,native_stderr.log文件就是我们需要的内存回收分析文件。我们推荐使用IBM Pattern Modeling and Analysis Tool for Java Garbage Collector 工具,简称PMAT。 PMAT工具解析JAVA SDK的详细内存回收(GC)日志,并提供统计信息,图表,分析并推荐Java堆配置。PMAT提供了丰富的图形界面来显示Java堆的使用状况,从而更轻松地判断是否有内存问题发生。该工具可以从IBM的alphaWorks网站下载,只有英文版。
我们可以把GC文件从服务器上下载到PMAT所在机器,然后根据WebSphere的平台选择打开相应的GC文件进行分析。下面是一个GC日志片断,手动分析是比较费劲,而且需要深入了解JVM相关知识。
<af type="tenured" id="6" timestamp="Tue Sep 05 12:31:59 2006"
intervalms="18633.354">
<minimum requested_bytes="8208" />
<time exclusiveaccessms="6.240" />
<tenured freebytes="12098304" totalbytes="268435456" percent="4" >
<soa freebytes="51952" totalbytes="255013888" percent="0" />
<loa freebytes="12046352" totalbytes="13421568" percent="89" />
</tenured>
<gc type="global" id="6" totalid="6" intervalms="18699.043">
<classloadersunloaded count="0" timetakenms="1.598" />
<refs_cleared soft="233" weak="856" phantom="65" />
<finalization objectsqueued="455" />
<timesms mark="165.502" sweep="10.989" compact="0.000" total="178.668"
/>
<tenured freebytes="169843272" totalbytes="268435456" percent="63" >
<soa freebytes="157796920" totalbytes="255013888" percent="61" />
<loa freebytes="12046352" totalbytes="13421568" percent="89" />
</tenured>
</gc>
<tenured freebytes="169834952" totalbytes="268435456" percent="63" >
<soa freebytes="157788600" totalbytes="255013888" percent="61" />
<loa freebytes="12046352" totalbytes="13421568" percent="89" />
</tenured>
<time totalms="191.943" />
</af>
PMAT在分析GC日志后,给出一个总结。下图为例,我们可以看出GC对系统性能的影响,以及完成的垃圾回收次数等,并且我们可以看出工具给出的推荐(Recommendations)显示系统的Java堆使用情况是持续增加的。
进一步,我们可以查看GC的详情,点击Analysis菜单,然后选择Graph View All,我们就可以根据需要选择所要查看的曲线。如图所示,红色曲线代表已使用内存,蓝色曲线代表每次垃圾回收后可用的内存。已使用内存逐渐增加,可用内存的持续降低表明系统可能存在内存泄漏。
4. TPV监视JVM的状况
另外一种方法是借助TPV和PMI来实时监视JVM,分析性能曲线来判断是否有内存泄漏的状况发生。 WebSphere性能监控基础结构(PMI)和Java虚拟机概要分析工具接口(JVMTI)可以帮助我们收集系统的性能状况数据,使用Tivoli性能查看器(TPV)以图形的方式显示这些数据(性能计数器),可以进一步证实是否系统正在发生内存泄漏。
4.1 PMI与TPV
PMI 提供WebSphere运行时和应用程序资源行为的一组全面的数据,。例如,PMI 提供数据库连接池大小、servlet 响应时间、 Enterprise JavaBeans(EJB)方法响应时间、Java 虚拟机(JVM)垃圾回收时间以及 CPU 使用量等等。使用 PMI 数据,可以识别并修正应用程序服务器中的性能瓶颈, 还可使用 PMI 数据来监控应用程序服务器的运行状况。PMI 数据可以由 Tivoli Performance Viewer(TPV)、其他 Tivoli 工具、您自己的应用程序或第三方工具来监控和分析。TPV 是随 WebSphere Application Server 一起提供的 PMI 数据图形查看器。
Tivoli Performance Viewer(TPV)使得我们可以通过查看图表或表格,从而解读WebSphere的性能监控基础结构(PMI)数据。
4.2 PMI的配置方法
默认情况下,PMI已经开启,级别是默认(Default)。配置步骤:
1. 在控制台导航树中单击监视&调整-> 性能监视基础结构(PMI)。
2. 选择所要配置的服务器名字。
3.单击配置选项卡,这里可以根据监控内容的需要,来选择PMI的任一种统计信息集(无,基本,扩展,全部,定制)。我们这里选择"定制"。
注:如果在配置选项卡中,则当重新启动服务器时应用设置。如果在运行时选项卡中,则立即应用设置。
4.点击定制 -> 在定制监视级别的树中,选择配置选项卡,然后点开JVM运行时,可以根据需要,启用或禁用相应的计数器。
5.保存并重启WebSphere服务器。
4.3 TPV的使用方法
实时查看 TPV 性能模块的步骤:
(1) 在控制台导航树中,单击监控和调整 -> 性能查看器 -> 当前活动 -> 服务器名字)-> 性能模块。
(2) 选中要查看的每个性能模块,例如JVM运行时。
(3) 单击查看模块按钮。 在页面的右侧会显示所选性能数据的图形或切换成表格。注:每个模块有与其关联的多个计数器。这些计数器会显示在数据图形或表格下面的表中。您可以通过选择或取消选择计数器旁的复选框,将计数器添加到图表或表中,或从中除去。
TPV显示的已使用内存的图形理想情况下应该是锯齿状,图形中每个坡(下降)对应着一次内存的垃圾回收(Garbage collection),如下图已使用内存的曲线,显示的是没有发生内存泄漏的状况。
如果测试过程中出现如下情况,则有可能发生了内存泄漏:
-每次垃圾回收后的已使用内存的数值骤增。
-TPV对应的已使用内存图形更接近于阶梯(staircase),或者锯齿形状严重不规则。
-也可以查看分配的对象数与释放的对象数之差值,如果这个数值越来越大,则有内存泄漏(如果需要查看对象数,需要启用JVMTI接口并在PMI中启用相应的JVM计数器)。
上图,红色曲线代表已使用的内存,从整体趋势,我们可以看出已使用内存一直在增长。 TPV可以帮助发现内存泄漏,为了得到最优结果,我们可以重复试验,而且每次可以增加测试的时间,例如测试1000,3000或5000个页面请求。
5. 生成Heap dump文件
WAS6.1中,在使用IBM JDK的平台上,可以直接使用以下的方法,随时生成所需的heapdump文件。如果在性能诊断顾问程序配置里面选中了"启用自动堆转储收集,则可以自动在WebSphere profile所在的路径下(例如/opt/IBM/WebSphere/WAS6.1/profiles/AppSrv01)生成heapdump文件,备用户进行分析。
在使用IBM SDK的平台上,例如AIX, Linux和Windows,在启用了性能诊断顾问工具后,如果探测到有内存泄漏发生,WebSphere会自动生成两个heapdump文件,供后续分析使用。
我们在任何时候,可以随时手动生成所需的heap dump文件。在WAS6.1 profile的bin目录下,首先运行wsadmin 脚本客户端,然后可以调用generateHeapDump操作来完成。
关键步骤:
1. 找到JVM对象名字。
<wsadmin> set objectName
WebSphere:type=JVM,process=<WebSphere服务器名字>,node=<节点名字>,*]
2. 对JVM MBean调用generateHeapDump操作。
<wsadmin> $AdminControl invoke $objectName generateHeapDump
例如:
[root@csspvm bin]# pwd
/opt/IBM/WebSphere/WAS6.1/profiles/AppSrv01/bin
[root@csspvm bin]# ./wsadmin.sh -username root -password demo4you
WASX7209I: Connected to process "server1" on node csspvmNode02 using SOAP
connector; The type of process is: UnManagedProcess
WASX8011W: AdminTask object is not available.
WASX7029I: For help, enter: "$Help help"
wsadmin>set objectName [$AdminControl queryNames
WebSphere:type=JVM,process=server1, node=csspvmNode02,*]
WebSphere:name=JVM,process=server1,platform=proxy,node=csspvmNode02,
j2eeType=JVM,J2EEServer=server1,
version=6.1.0.0,type=JVM,mbeanIdentifier=JVM,cell=csspvmNode02Cell,spec=1.0
wsadmin>$AdminControl invoke $ objectName generateHeapDump
/opt/IBM/WebSphere/WAS6.1/profiles/AppSrv01/./heapdump.20060904.075650.3576.phd
wsadmin>quit
理想情况下,在探测到问题时,尽快生成一个初始的heap dump,然后密切监控内存使用情况,等到泄漏了足够的内存的时候,再生成另外一个heap dump,这样可以对比分析以更准确地找到泄漏的原因。
注: 生成HeapDump文件的过程是比较耗资源的,所以请只在必须的时候做这样的操作。
6内存泄漏的分析诊断工具-MDD4J
一旦确定了系统中有内存泄漏,并且为此生成了heap dump。接下来,我们可以把这些文件从WebSphere应用服务器转移到离线的分析工具所在的机器,进行离线分析诊断。
6.1 工具介绍
MDD4J(Memory Dump Diagnostic for Java)是一个内存泄漏分析工具,用于对运行 WebSphere Application Server 的虚拟机(JVM)所生成的常用内存转储(堆转储)格式进行分析。进行内存转储(Memory dump)分析的目的,是为了确定 Java 堆中真正导致内存泄漏的类和包(classes and packages),这样可以缩小内存泄漏的范围并找到真正的原因,此分析还确定应用程序 Java 堆占用量的主要组成部分以及它们之间的拥有关系。
此工具支持下列格式的内存转储格式有:
-IBM 的PHD格式(heapdump.phd)
-IBM 文本堆转储(heapdump.txt)
-HPROF 堆转储格式(hprof.txt,主要针对Solaris和HP-UX平台)
-SVC 转储(dump.bin,IBM z-Series上的WebSphere)
该工具提供了两种分析机制:单转储分析以及对两个转储进行的比较分析。
单转储分析最常用于在发生 OutOfMemoryException 时自动触发的内存转储。此类分析查找可疑的数据结构,能够相对快速地提供可疑泄漏对象的分析结果。
比较分析用于对运行内存泄漏应用程序期间(即可用 Java 堆内存流失时)获取的两个内存转储进行分析。在运行泄漏应用程序的早期触发的内存转储被称为基线内存转储,发生泄漏的应用程序运行一段时间(以允许泄漏程度加大)后触发的内存转储被称为主内存转储。在发生了内存泄漏的情况下,主内存转储可能包含大量对象,而这些对象占用的 Java 堆空间量会比基线内存转储大很多。
为了获得更好的分析结果,建议使主内存转储的触发点与基线内存转储的触发点在时间上拉开一定距离,从而使总耗用堆大小在两个触发点之间大幅增长。
MDD4J的分析结果显示是基于Web界面的,具有下列特征:
- 列示分析结果、堆内容、大小和增长幅度的总结
- 列示可疑的数据结构、数据类型和包,它们是造成堆使用量增加(对于比较分析)和堆大小较大(对于单转储分析)的主要原因。
- 拥有关系上下文视图显示了占用量主要组成部分之间的关系,以及一组汇总的主要占用量组成部分所包含的重要数据类型。
- 在堆转储内容的交互式树形视图中,浏览功能能够显示堆中任何对象的所有进入引用(在树中只显示一个引用,其余引用单独显示)和外出引用,而子对象按到达大小排序。
- 导航功能使您能够从可疑对象列表转到所有关系上下文,以及从内容视图转到浏览视图。
- 提供了内存转储中所有对象和数据类型的表视图,视图中具有过滤器和经过排序的列。
6.2工具的使用
WebSphere 应用服务器v6.1的附带光盘里面有IBM Support Assistant工具的安装文件,运行相应的安装文件,MDD4J作为插件同时被安装了。
另外,也可以从IBM 技术支持站点http://www-306.ibm.com/software/support/isa/ 下载Support Assistant工具,然后选择更新程序,独立安装MDD4J插件。
启动步骤:
(1) 程序->IBM Support Assitant ->IBM Support Assistant v3
(2) 在Support Assistant窗口中,选择工具 -> 选择WebSphere版本号。
点击MDD4J的链接,就可以开启MDD4J工具。在该界面中,我们可以提交单个heap dump文件进行单转储分析,或同时提交两个文件进行比较分析。也可以从内存转储分析结果的下拉选项中选择以前的分析结果,从而查看以前的分析内容。
查看分析进度
单击"上载并分析"按钮后,MDD4J开始分析heap dump文件。在分析执行过程中,登录页面将自动刷新,以反映当前正在执行的分析步骤以及整体分析进度。如果该页面由于某种原因而不刷新,您可以单击"刷新"按钮以了解当前分析状态。如果您希望停止分析,可以单击"停止"按钮,这将在当前正在执行的模块完成后终止分析。
在提交了heap dump文件,MDD4J显示分析状态。
查看分析结果
分析完成后,Mdd4J页面将重定向到"分析结果"页面。"分析结果"页面包含 4 个选项卡:
"分析总结"选项卡:显示分析结果总结,并列示下一组用于查看分析结果的步骤。
"可疑对象"选项卡:它显示四类可疑对象,即对增长幅度影响最大的数据结构、到达大小显著流失的数据结构、有大量实例的对象类型以及有大量对象实例的 Java 包。
"察看上下文和内容"选项卡:显示主内存转储中 Java 堆占用量的主要组成部分的拥有关系上下文图,以及图中所选节点的内容。
"浏览"选项卡:根据对对象引用图执行的深度优先遍历,用树形视图显示主内存转储的所有内容。
其他内容,请参照MDD4J工具附带的Help文档,该帮助文档有详细的使用说明,在此不再赘述。
7.小结
IBM提供了一系列的工具辅助用户进行内存问题的监控和分析,在合适的阶段选择合理的工具可以帮助我们轻松搞定内存泄漏。这里介绍的工具都是WebSphere附带或者免费的,IBM Tivoli工具还提供了更强大的监控和诊断功能,例如ITCAM (IBM Tivoli Composite Application Management),可以根据实际情况选用。
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单片机课程设计__温度监控系统的设计
内容概要:本文详细探讨了利用深度强化学习(特别是DQN算法)进行微能源网的能量管理和优化调度。文中介绍了微能源网面临的挑战,如风光出力的不确定性以及传统优化算法的局限性。作者通过具体案例展示了如何构建微电网环境类MicrogridEnv,定义状态空间、动作空间和奖励函数,并实现了DQN神经网络架构。此外,还讨论了经验回放、双网络结构等关键技术细节,以及如何通过特征工程提高模型性能。最终,通过实际测试验证了DQN算法的有效性和优势。 适合人群:从事微能源网、智能电网研究的技术人员,对深度强化学习感兴趣的开发者,以及希望了解如何将机器学习应用于能源领域的研究人员。 使用场景及目标:适用于需要优化微能源网能量管理的场景,旨在提高能源利用率、降低成本并确保供电稳定性。主要目标是通过智能算法应对风光出力的不确定性和用户需求的波动,从而实现高效的能源调度。 其他说明:文章不仅提供了理论分析和技术实现,还包括了许多实用的经验分享和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用深度强化学习于实际项目中。
资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目,代码都测试ok,包含核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,答辩评审绝对信服的,拿来就能用。放心下载使用!源码、数据集、部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.dataset.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
Cache prefetch
内容概要:本文详细介绍了一种基于Matlab的FFT分析和滤波程序,旨在实现信号的频谱分析并提取特定频率的基波信号。文中通过具体代码实例展示了如何导入数据、绘制原始信号波形图、执行FFT分析、设计滤波器并对信号进行滤波处理。最终通过图形化展示,验证了滤波器的有效性和程序的实用性。 适合人群:从事信号处理、通信工程、电子工程等领域的工作技术人员,以及相关专业的学生和研究人员。 使用场景及目标:适用于需要对复杂信号进行频域分析和滤波处理的实际工程项目,如电力系统谐波分析、音频信号处理等。目标是帮助用户快速掌握Matlab在信号处理方面的应用技巧,提高工作效率。 其他说明:文中提供的代码可以直接运行于Matlab环境,用户可根据实际情况调整参数以适应不同应用场景。同时,文中附有多张图表,便于理解和验证各个步骤的效果。
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB进行直方图均衡化算法的仿真以及在FPGA上实现该算法的具体步骤和技术要点。首先,通过MATLAB代码展示了直方图统计、累积分布函数(CDF)计算和像素映射的过程,并解释了相关注意事项如索引偏移等问题。接着,深入探讨了FPGA实现中的三个主要模块:直方图统计、CDF计算和像素映射,强调了硬件并行特性的利用,特别是双端口RAM的应用及其带来的挑战。此外,还讨论了Modelsim联合仿真的方法,包括将MATLAB生成的数据用于仿真验证,确保硬件实现的准确性。最后,分享了多个实际案例的效果对比,展示了直方图均衡化在改善图像质量方面的显著成效。 适合人群:对图像处理感兴趣的研究人员、工程师,尤其是希望深入了解FPGA实现图像处理算法的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要提高图像对比度和清晰度的应用场合,如医学影像、安防监控等领域。目标是掌握直方图均衡化算法的工作原理及其在FPGA平台上的高效实现方法。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和调试技巧,帮助读者更好地理解和实践。同时提到了一些常见的错误和解决方案,有助于避免初学者常犯的问题。
内容概要:本文详细探讨了V型永磁同步电机中永磁体参数调整的方法和技术,特别是在Maxwell软件中的应用。首先介绍了V型永磁体的关键参数(如V型夹角、磁钢厚度、极弧系数等)及其对电机性能的影响。接着讨论了利用Maxwell进行参数化建模、参数扫描、优化方法(如响应面法、多目标遗传算法)的具体步骤和注意事项。文中还提供了多个实用脚本,涵盖从几何建模、材料属性设置到求解器配置、后处理分析等多个方面。此外,强调了优化过程中应注意的问题,如退磁校验、磁密饱和、涡流损耗等,并给出了一些实战技巧。 适合人群:从事电机设计与仿真的工程师、研究人员,尤其是熟悉Maxwell软件的用户。 使用场景及目标:帮助用户掌握V型永磁同步电机永磁体参数调整的技术要点,提高电机性能指标(如降低齿槽转矩、减少谐波失真、优化转矩波动等)。通过实例和脚本指导,使用户能够在Maxwell中高效地完成仿真和优化任务。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还包括大量实践经验分享和常见问题解决方案,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
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:本文详细介绍了如何使用Matlab生成滚动轴承和齿轮同时发生故障的复合仿真信号。首先,分别生成了滚动轴承内圈故障和齿轮断齿故障的信号,通过设置不同的参数如故障特征频率、调制深度等,利用卷积运算将冲击序列和衰减振荡波形结合,生成带有调制特征的故障信号。接着,将这两种故障信号进行适当的能量配比并加入适量噪声,最终形成复合故障信号。为了验证仿真信号的有效性,进行了频谱分析,确保在特定频率范围内能够观察到预期的故障特征。 适合人群:机械工程领域的研究人员和技术人员,尤其是从事故障诊断和信号处理工作的专业人士。 使用场景及目标:适用于研究和开发故障诊断算法,特别是在复杂机械设备中,用于测试和验证故障分离算法的效果。通过这种方式,可以在没有实际设备的情况下,提前评估算法性能,减少试验成本和风险。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和调试技巧,帮助读者更好地理解和实现复合故障仿真。此外,还强调了仿真信号与实际情况之间的差异以及需要注意的问题,如参数设置、信噪比调整等。
内容概要:本文详细介绍了将模糊控制与传统PID相结合应用于直流电机控制的方法。首先阐述了传统PID控制在面对负载突变或转速大幅变化时的局限性,随后引入模糊PID的概念并展示了具体的实现步骤。文中提供了完整的Python和C语言代码示例,涵盖模糊规则表的设计、隶属度函数的选择以及参数自适应调整机制。此外,作者还分享了多个实用的经验技巧,如参数调整范围限制、误差量化因子选择、抗积分饱和算法的应用等。并通过实验数据对比证明了模糊PID相比传统PID在响应速度和稳定性方面的优势。 适合人群:具有一定自动化控制理论基础和技术实践经验的研发人员,尤其是从事电机控制系统开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要提高直流电机控制系统鲁棒性和响应速度的实际工程项目。主要目标是在保持系统稳定的前提下,缩短调节时间和减少超调量,从而提升整体性能。 其他说明:尽管模糊PID能够显著改善某些特定条件下的控制效果,但仍需注意合理设置初始参数和调整幅度限制。同时,对于不同类型的电机和应用场景,可能还需要进一步优化模糊规则和隶属度函数。