- 浏览: 1040719 次
- 性别:
- 来自: 成都
-
文章分类
最新评论
-
繁星水:
Useful!!
Object-C之(Null)与(Bool) -
pacer123:
请问注解@ApiModelProperty 在哪个jar包下面 ...
Micro Service工具集之Swagger:可测试的样式化API文档 -
sucheng2016:
这东东真的好用么/
对象转换利器之Dozer -
zzq0324:
http://git.oschina.net/zzq0324/ ...
基于Spring-WS的Restful API的集成测试 -
lrz0534:
你好,我在maven上面下载了swagger-springmv ...
Micro Service工具集之Swagger:可测试的样式化API文档
监控HystrixCommand
除了隔离依赖服务的调用外,Hystrix还提供了近乎实时的监控,Hystrix会实时的,累加的记录所有关于HystrixCommand的执行信息,包括执行了每秒执行了多少请求,多少成功,多少失败等等,更多指标请查看:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Metrics-and-Monitoring
导出监控数据
有了这些指标,Netflix还提供了一个类库(hystrix-metrics-event-stream:https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-metrics-event-stream)把这些指标信息以‘text/event-stream’的格式开放给外部使用,用法非常简单,首先,把hystrix-metrics-event-stream库添加到项目中:
然后,在web.xml中配置一个Servlet来获取Hystrix提供的数据:
data: {"type":"HystrixCommand","name":"Address","group":"Address","currentTime":1393154954462,"isCircuitBreakerOpen":false,"errorPercentage":0,"errorCount":0,"requestCount":0,"rollingCountCollapsedRequests"......
系统会不断刷新以获取实时的数据。
Dashboard
从上面的输出可以看到,这样的纯字符输出可读性实在太差,运维人员很难从中就看出系统的当前状态,于是Netflix又开发了一个开源项目(Dashboard:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Dashboard)来可视化这些数据,帮助运维人员更直观的了解系统的当前状态,Dashboard使用起来非常方便,其就是一个Web项目,你只需要把war包(http://search.maven.org/#browse%7C1045347652)下载下来,放到一个Web容器(Tomcat,Jetty等)中即可。
启动WebContainer访问Dashboard主页,可以看到如下的界面:
填入上面获取hystrix.stream的URL,点击Monitor,即可看到实时的监控画面:
Dashboard主要展示了2类信息,一是HystrixCommand的执行情况,Hystrix Wiki上详细说明了图上的每个指标代表的含义:
二是线程池的状态,包括线程池名,大小,当前活跃线程说,最大活跃线程数,排队队列大小等。
Turbine
在复杂的分布式系统中,相同服务的结点经常需要部署上百甚至上千个,很多时候,运维人员希望能够把相同服务的节点状态以一个整体集群的形式展现出来,这样可以更好的把握整个系统的状态。 为此,Netflix又提供了一个开源项目(Turbine)来提供把多个hystrix.stream的内容聚合为一个数据源供Dashboard展示。
Turbine有2种用法,其一是内嵌Turbine到你的项目中;另外一个是把Turbine当做一个独立的Module。不管哪种用法,配置文件都是一致的。 Turbine默认会在classpath下查找配置文件:config.properties, 该文件中会配置:
1. Turbine在监控哪些集群:turbine.aggregator.clusterConfig=cluster-1,cluster-2
2. Turbine怎样获取到节点的监控信息(hystrix.stream):turbine.instanceUrlSuffix.<cluster-name> = :/HystrixDemo/hystrix.stream
3. 集群下有哪些节点:turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.cluster-1.instances=localhost:8080,localhost:8081
上面这些都是最简单的配置方法 Turbine使用了Netflix的另一个开源项目Archaius(https://github.com/Netflix/archaius)来做配置文件的管理,其提供了非常强大的配置文件管理策略,有需要的同学可以深入研究(https://github.com/Netflix/Turbine/wiki/Configuration)。
使用Turbine的步骤一般如下:
1. 下载Turbine.war(https://github.com/downloads/Netflix/Turbine/turbine-web-1.0.0.war),并把其置于Web容器中。
2. 在Turbine项目的WEB-INF/classes目录下创建配置文件config.properties:
3. 启动Turbine服务
4. 在Dashboard项目中填入Tubine项目提供的stream: http://hostname:port/turbine/turbine.stream也可添加?cluster=<cluster-name>参数只监控某一个Cluster. Dashboard上展示的指标和之前是一样的,只是数据是已经聚合的数据了。
为遗留系统添加Hystrix
最后,来看看如何在不改动已有代码的前提下为应用添加Hystrix支持,在Spring的世界,以不改变已有代码的前提添加功能的最好解决方案就是aop,还是使用上面的示例,假设已有一个Customer Service, Customer Service会调用ContactDao和AddressDao去获取Contact和Address信息。 如下:
下面就来看看如何在不改动已有代码的基础上把ContactDao和AddressDao封装到HystixCommand中,首先创建HystrixComnandAdvice,该类会为创建一个HystrixCommand, 然后把切面封装到该HystrixCommand中:
然后,只需要再为ContactDao和AddressDao配置上该类示例就行了:
该示例的系统行为和前面直接使用HystrixCommand构建的时完全一样的。
总结
从全文涉及的内容中,不难看出Netflix构建了一个完整的Hystrix生态系统,这个生态系统让Hystrix非常易于上手,同时又有非常多的配置选项和高级用法来满足不同系统的个性化需求。对于这样的工具,相信每个开发者都会喜欢。另外,对于Netflix这样把自己的经验变成工具造福整个社区的行为,不由得不赞赏。
除了隔离依赖服务的调用外,Hystrix还提供了近乎实时的监控,Hystrix会实时的,累加的记录所有关于HystrixCommand的执行信息,包括执行了每秒执行了多少请求,多少成功,多少失败等等,更多指标请查看:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Metrics-and-Monitoring
导出监控数据
有了这些指标,Netflix还提供了一个类库(hystrix-metrics-event-stream:https://github.com/Netflix/Hystrix/tree/master/hystrix-contrib/hystrix-metrics-event-stream)把这些指标信息以‘text/event-stream’的格式开放给外部使用,用法非常简单,首先,把hystrix-metrics-event-stream库添加到项目中:
dependencies { compile( ... 'com.netflix.hystrix:hystrix-metrics-event-stream:1.3.9', ... ) }
然后,在web.xml中配置一个Servlet来获取Hystrix提供的数据:
<servlet> <description></description> <display-name>HystrixMetricsStreamServlet</display-name> <servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name> <servlet-class>com.netflix.hystrix.contrib.metrics.eventstream.HystrixMetricsStreamServlet</servlet-class> </servlet> <servlet-mapping> <servlet-name>HystrixMetricsStreamServlet</servlet-name> <url-pattern>/hystrix.stream</url-pattern> </servlet-mapping>配置好,重新启动应用。访问http://hostname:port/appname/hystrix.stream, 可以看到如下的输出:
data: {"type":"HystrixCommand","name":"Address","group":"Address","currentTime":1393154954462,"isCircuitBreakerOpen":false,"errorPercentage":0,"errorCount":0,"requestCount":0,"rollingCountCollapsedRequests"......
系统会不断刷新以获取实时的数据。
Dashboard
从上面的输出可以看到,这样的纯字符输出可读性实在太差,运维人员很难从中就看出系统的当前状态,于是Netflix又开发了一个开源项目(Dashboard:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Dashboard)来可视化这些数据,帮助运维人员更直观的了解系统的当前状态,Dashboard使用起来非常方便,其就是一个Web项目,你只需要把war包(http://search.maven.org/#browse%7C1045347652)下载下来,放到一个Web容器(Tomcat,Jetty等)中即可。
启动WebContainer访问Dashboard主页,可以看到如下的界面:

填入上面获取hystrix.stream的URL,点击Monitor,即可看到实时的监控画面:

Dashboard主要展示了2类信息,一是HystrixCommand的执行情况,Hystrix Wiki上详细说明了图上的每个指标代表的含义:

二是线程池的状态,包括线程池名,大小,当前活跃线程说,最大活跃线程数,排队队列大小等。

Turbine
在复杂的分布式系统中,相同服务的结点经常需要部署上百甚至上千个,很多时候,运维人员希望能够把相同服务的节点状态以一个整体集群的形式展现出来,这样可以更好的把握整个系统的状态。 为此,Netflix又提供了一个开源项目(Turbine)来提供把多个hystrix.stream的内容聚合为一个数据源供Dashboard展示。
Turbine有2种用法,其一是内嵌Turbine到你的项目中;另外一个是把Turbine当做一个独立的Module。不管哪种用法,配置文件都是一致的。 Turbine默认会在classpath下查找配置文件:config.properties, 该文件中会配置:
1. Turbine在监控哪些集群:turbine.aggregator.clusterConfig=cluster-1,cluster-2
2. Turbine怎样获取到节点的监控信息(hystrix.stream):turbine.instanceUrlSuffix.<cluster-name> = :/HystrixDemo/hystrix.stream
3. 集群下有哪些节点:turbine.ConfigPropertyBasedDiscovery.cluster-1.instances=localhost:8080,localhost:8081
上面这些都是最简单的配置方法 Turbine使用了Netflix的另一个开源项目Archaius(https://github.com/Netflix/archaius)来做配置文件的管理,其提供了非常强大的配置文件管理策略,有需要的同学可以深入研究(https://github.com/Netflix/Turbine/wiki/Configuration)。
使用Turbine的步骤一般如下:
1. 下载Turbine.war(https://github.com/downloads/Netflix/Turbine/turbine-web-1.0.0.war),并把其置于Web容器中。
2. 在Turbine项目的WEB-INF/classes目录下创建配置文件config.properties:
3. 启动Turbine服务
4. 在Dashboard项目中填入Tubine项目提供的stream: http://hostname:port/turbine/turbine.stream也可添加?cluster=<cluster-name>参数只监控某一个Cluster. Dashboard上展示的指标和之前是一样的,只是数据是已经聚合的数据了。
为遗留系统添加Hystrix
最后,来看看如何在不改动已有代码的前提下为应用添加Hystrix支持,在Spring的世界,以不改变已有代码的前提添加功能的最好解决方案就是aop,还是使用上面的示例,假设已有一个Customer Service, Customer Service会调用ContactDao和AddressDao去获取Contact和Address信息。 如下:
public Customer getCustomerThroughDao(String customerId) { logger.info("Get Customer {}", customerId); try { Customer customer = new Customer(customerId, "xianlinbox"); customer.setContact(contactDao.getContact(customerId)); customer.setAddress(addressDao.getAddress(customerId)); return customer; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } public class AddressDao { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AddressDao.class); public Address getAddress(String customerId) throws IOException { logger.info("Get address for customer {}", customerId); String response = Request.Get("http://localhost:9090/customer/" + customerId + "/address") .connectTimeout(1000) .socketTimeout(1000) .execute() .returnContent() .asString(); return new ObjectMapper().readValue(response, Address.class); } } public class ContactDao { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ContactDao.class); public Contact getContact(String customerId) throws IOException { logger.info("Get contact for customer {}", customerId); String response = Request.Get("http://localhost:9090/customer/" + customerId + "/contact") .connectTimeout(1000) .socketTimeout(1000) .execute() .returnContent() .asString(); return new ObjectMapper().readValue(response, Contact.class); } }
下面就来看看如何在不改动已有代码的基础上把ContactDao和AddressDao封装到HystixCommand中,首先创建HystrixComnandAdvice,该类会为创建一个HystrixCommand, 然后把切面封装到该HystrixCommand中:
public class HystrixCommandAdvice { private String groupName; private String commandName; public Object runCommand(final ProceedingJoinPoint pjp) { return wrapWithHystrixCommnad(pjp).execute(); } private HystrixCommand<Object> wrapWithHystrixCommnad(final ProceedingJoinPoint pjp) { return new HystrixCommand<Object>(setter()) { @Override protected Object run() throws Exception { try { return pjp.proceed(); } catch (Throwable throwable) { throw (Exception) throwable; } } @Override protected Object getFallback() { return null; } }; } private HystrixCommand.Setter setter() { return HystrixCommand.Setter .withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey(groupName)) .andCommandKey(HystrixCommandKey.Factory.asKey(commandName)); } public void setGroupName(String groupName) { this.groupName = groupName; } public void setCommandName(String commandName) { this.commandName = commandName; } }
然后,只需要再为ContactDao和AddressDao配置上该类示例就行了:
<bean id="contactDaoCommand" class="com.xianlinbox.hystrix.dao.HystrixCommandAdvice"> <property name="groupName" value="Contact"/> <property name="commandName" value="Contact"/> </bean> <bean id="addressDaoCommand" class="com.xianlinbox.hystrix.dao.HystrixCommandAdvice"> <property name="groupName" value="Address"/> <property name="commandName" value="Address"/> </bean> <aop:config> <aop:aspect id="contactServiceAspect" ref="contactDaoCommand"> <aop:pointcut id="contactServiceTarget" expression="execution(* com.xianlinbox.hystrix.dao.ContactDao.getContact(..))"/> <aop:around method="runCommand" pointcut-ref="contactServiceTarget"/> </aop:aspect> </aop:config> <aop:config> <aop:aspect id="addressServiceAspect" ref="addressDaoCommand"> <aop:pointcut id="addressServiceTarget" expression="execution(* com.xianlinbox.hystrix.dao.AddressDao.getAddress(..))"/> <aop:around method="runCommand" pointcut-ref="addressServiceTarget"/> </aop:aspect> </aop:config>
该示例的系统行为和前面直接使用HystrixCommand构建的时完全一样的。
总结
从全文涉及的内容中,不难看出Netflix构建了一个完整的Hystrix生态系统,这个生态系统让Hystrix非常易于上手,同时又有非常多的配置选项和高级用法来满足不同系统的个性化需求。对于这样的工具,相信每个开发者都会喜欢。另外,对于Netflix这样把自己的经验变成工具造福整个社区的行为,不由得不赞赏。
评论
2 楼
krystal_zyy
2015-11-05
现在dashboard数据是从hystrix.stream里面过来的,hystrix.stream里面的数据是怎么产生的,求解释

1 楼
yangchao228
2015-10-25
楼主的分享非常赞,这些东西一般都会有坑,不知道楼主是否有遇到过
发表评论
-
关于并发的思考
2015-02-08 22:33 4380并发数 并发数和2个因 ... -
使用Hystrix守护应用(2)
2014-12-30 14:35 16873接上篇(http://ningandjiao.iteye.co ... -
使用Hystrix守护应用(1)
2014-12-30 14:28 15335Hystrix(https://github.com/Netf ... -
Mac下同时安装多个版本的JDK
2014-04-14 21:42 33306JDK8 GA之后,小伙伴们喜大普奔,纷纷跃跃欲试,想体验一下 ... -
性能测试工具之Gatling
2014-01-15 19:27 17335Gatling一直是久闻其名但 ... -
JavaMail测试工具之GreenMail
2014-01-08 19:13 7397不管现在各种Mock框架的运用有多广,我个人在写单元测试的时候 ... -
定制一个Gradle Plugin --- project-structure
2014-01-03 21:23 8531最近在项目中遇到一个 ... -
Restful Spring MVC应用的Request验证
2013-12-26 15:05 23421在开放平台的时候,尤其是坐Rest服务的时候,因为用户可以给你 ... -
Spring MVC中的异常处理
2013-12-25 13:13 24221在一个良好的Rest架构的应用中,所有的异常都应该有对应的Ht ... -
Spring 4.0升级小贴士
2013-12-22 19:40 11464随着Spring4.0的发布,很多同志估计都在考虑升级的事情了 ... -
Spring4.0给我们带来什么?
2013-12-22 17:13 45062JDK8 对JDK8的支持,这个目前来说还是探索性质,毕竟Ja ... -
RESTful API版本控制策略
2013-12-15 19:51 31935做RESTful开放平台,一方面其API变动越少, 对API调 ... -
对象转换利器之Dozer
2013-12-14 22:46 19930在Java的世界中,经常会 ... -
基于Spring-WS的Restful API的集成测试
2013-11-28 19:41 9115在很多Java企业级应用中,Spring占据了非常重要的位置, ... -
TDD Of Spring JMS
2013-11-25 19:53 1781不知何时养成了习惯,在没有一个可运行的测试的时候,个人完全没有 ... -
Micro Service工具集之Swagger:可测试的样式化API文档
2013-09-28 19:55 44789在我之前的一篇博文中,介绍了Yammer开发团队贡献的开源微服 ... -
进击的Java开发
2013-07-14 20:48 5944今天在公司的邮件组中看到一组很有趣的讨论,这是我最喜欢目前公司 ... -
说说SpringBatch的领域概念
2013-06-21 20:32 3643谈到Spring Batch,会谈到 ... -
做项目时需要考虑的安全性问题
2013-04-16 20:20 4827在开发一个项目的时候,大家经常会忽略项目的安全性问题,有很多的 ... -
使用Gradle部署jar包到Maven中央库
2013-04-12 16:15 24204Maven作为目前Java界最好的Dependency管理系统 ...
相关推荐
介绍 人类预期寿命是指在特定年龄出生的人群,按照当前的死亡率水平,预期平均能够存活的年数。预期寿命衡量一个国家和地区卫生健康状况、社会经济发展水平和生活条件的重要参数 数据来源为世界银行、第四-七次全国人口普查数据 ## 一、人类预期寿命趋势 2022年,全球人类预期平均寿命为72岁。其中女性为74.5岁,男性为69.6岁 世界银行的数据显示,1960-2022年期间,人类预期寿命整体呈上升趋势。随着医疗技术的进步、公共卫生的改善、营养条件的提升以及生活方式的改变,这62年间,人类平均预期寿命提升了21岁。受到新冠疫情的影响,2021年,预期寿命有所下降,但在2022年有所回升
内容概要:本文深入探讨了光伏超级电容与蓄电池混合储能系统在能量管理方面的仿真研究。主要内容涵盖光伏Boost模块的最大功率点跟踪(MPPT)算法实现、蓄电池与超级电容的分工及其控制策略、仿真工况的设计与分析。文中不仅提供了详细的数学模型和控制算法,还展示了具体的仿真案例,如200Hz投切负载和光照突降测试,验证了系统的动态响应能力和稳定性。此外,文章强调了仿真过程中需要注意的关键技术和参数设置,为实际应用提供了宝贵的理论支持和技术指导。 适合人群:从事新能源技术研发的专业人士、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:适用于光伏储能系统的研究与开发,旨在提高系统的能量利用效率和稳定性,特别是在面对复杂工况时的表现。通过仿真研究,可以优化系统设计,降低成本,提升性能。 其他说明:文中提供的代码片段和仿真模型仅供参考,在实际应用中需要结合具体情况进行调整和完善。同时,建议参考更多相关领域的权威文献,以确保研究成果的科学性和可靠性。
内容概要:本文详细介绍了利用FPGA和Verilog实现的一个能够实时切换六种波形并进行频率调节的DDS信号发生器的设计。文中首先阐述了波形切换机制,通过ROM查表法实现不同波形的数据存储与读取;接着讲解了按键交互设计,确保用户可以通过三个按键轻松地控制设备的功能;然后讨论了频率调节方法,采用相位累加器实现精确的频率控制;此外,还探讨了ASK和FSK调制的具体实现方式以及一些优化技巧如PWM替代DAC等。最终经过测试验证,该发生器可以在1kHz到10MHz范围内平稳运行,具有良好的性能表现。 适合人群:对FPGA开发有一定了解的技术爱好者、电子工程专业学生或者从事相关领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要生成多种标准波形并且可以灵活调整输出频率的应用场合,例如实验室环境下的教学演示、科研实验或是产品原型开发阶段。 其他说明:文中提供了大量具体的Verilog代码片段作为参考,帮助读者更好地理解和复现整个项目。同时提到了一些常见问题及其解决方案,有助于初学者避开潜在陷阱。
内容概要:本文详细介绍了使用 ABAQUS 有限元软件构建刀盘切削竹材模型的方法。首先,设定了刀具的工作参数,如转速和进给速度。接着,通过创建部件、定义材料属性、装配部件、设置分析步和划分网格等步骤完成了整个模型的建立。文中还强调了材料定义的关键性,特别是竹材作为复合材料层时使用的 Hashin 准则。此外,讨论了刀具运动的设置方法,包括旋转和平移动态的组合。对于接触设置部分,则探讨了摩擦系数和损伤耦合的影响。最后,提供了模型验证的一些技巧,确保仿真结果的有效性和准确性。 适合人群:从事机械工程、材料科学及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对有限元分析有一定基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要研究刀具切削竹材过程的工程项目,旨在帮助工程师们更好地理解和优化切削工艺,提高生产效率和产品质量。 其他说明:文章不仅涵盖了理论知识,还包括了大量的代码片段和实践经验,有助于读者快速掌握相关技能并在实际工作中加以运用。
光电材料仿真,电子仿真等;从入门到精通教程;含代码案例解析。
基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法,旨在通过利用深度学习技术修复图像中的缺陷和损坏区域。算法中包括两个主要组件:一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)。生成器使用的是无注意力机制的全卷积架构UNet,而判别器采用的是PatchGAN架构。预处理过程中,加载图像和掩码文件并调整大小,进行随机掩码应用,准备模型输入。生成器根据对抗损失、感知损失和结构一致性损失调整其参数,以改善生成图像的质量和真实性。判别器评估两类图像:真实的未损坏图像和生成器产生的修复图像。通过设计生成器和判别器,算法能够有效地处理和修复图像中的缺陷。
内容概要:本文详细介绍了利用西门子TIA Portal V15.1和Factory IO构建虚拟工厂仿真的全过程。首先讲述了环境搭建,包括选择合适的PLC型号(如S7-1200)、正确配置通信参数(如IP地址)以及启用必要的通信权限。接着深入探讨了Factory IO场景的创建,强调了合理的信号映射和物理属性设置对于仿真效果的影响。随后展示了PLC程序的设计思路,特别是状态机的应用和关键逻辑的实现方法。文中还记录了一些常见的调试问题及其解决方案,例如因变量映射错误导致的传送带异常加速现象。最后分享了作者在联机调试过程中积累的经验教训,如使用Ping命令检查网络连通性和调整定时器参数避免误触发等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术爱好者,尤其是对PLC编程和虚拟仿真感兴趣的初学者。 使用场景及目标:帮助读者掌握如何使用TIA Portal和Factory IO进行虚拟工厂仿真系统的搭建与调试,提高编程技能并减少实际项目中的试错成本。 其他说明:文中提供了大量实用的技术细节和实战案例,有助于加深理解和应用。同时提醒读者注意一些容易忽视的小问题,如IP地址配置、变量映射等,这些都是确保系统稳定运行的关键因素。
内容概要:本文详细介绍了如何使用Comsol进行金属贴片建模及其多极子展开分析,特别关注于透反射计算。首先,文章讲解了金属贴片建模的具体步骤,包括选择合适的物理场、绘制几何图形、设定材料属性等。接着,探讨了多极子展开的基础理论及其在Comsol中的实现方式,解释了多极子如电偶极子和磁偶极子如何影响电磁波的散射行为。随后,讨论了透反射计算的方法,强调了边界条件和求解器设置的重要性,并展示了如何通过多极子分解来分析透反射系数的变化。最后,文章还分享了一些实用技巧,如参数化扫描、网格优化和多极子分解的实际操作方法。 适合人群:从事电磁学研究的专业人士、研究生及以上学历的研究人员、对电磁仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于科研项目中涉及金属贴片结构的设计与分析,帮助研究人员更好地理解和预测金属贴片在不同电磁环境下的表现,尤其是透反射特性和多极子效应的应用。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和代码片段,便于读者动手实践并加深理解。同时,针对可能出现的问题给出了具体的解决方案,确保仿真的准确性。
郑予彬-生成式AI提升开发者效能.pdf
内容概要:本文详细介绍了基于MATLAB的三自由度车辆动力学模型以及利用容积卡尔曼滤波(CKF)进行车辆质心侧偏角估计的方法。首先,文章解释了三自由度模型的基本原理,包括状态方程的构建和线性轮胎模型的应用。接着,深入探讨了CKF算法的具体实现,包括容积点生成、预测和更新步骤,并展示了其相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)的优势。此外,文章还讨论了与CarSim软件的联合仿真过程中遇到的问题及解决方案,如时钟同步和参数调试技巧。最终,通过实验验证了CKF在车辆状态估计中的高效性和准确性。 适合人群:从事车辆动力学研究、自动驾驶技术研发的专业人士,尤其是有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要精确估计车辆状态(如质心侧偏角、横摆角速度等)的场合,旨在提高自动驾驶系统的感知能力和控制精度。目标是帮助研究人员更好地理解和应用CKF算法,优化车辆控制系统的设计。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和调试经验分享,有助于读者快速上手并解决实际问题。同时,强调了在特定工况下(如低附着力路面)采用自适应CKF的重要性。
内容概要:本文详细介绍了使用一维CNN结合MMD(最大均值差异)和Coral(协方差对齐)进行轴承故障诊断的迁移学习方法。主要内容涵盖数据预处理、网络模型设计、域适应技术以及训练技巧等方面。文中使用西储大学CWRU数据集进行实验,通过滑动窗口切片、归一化等手段处理振动信号,并构建了一维CNN模型,利用MMD和Coral实现源域和目标域的特征对齐。最终模型取得了99%的准确率,验证了方法的有效性。 适合人群:对机器学习特别是迁移学习感兴趣的初学者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要解决不同工况下轴承故障诊断问题的研究人员和工程师。主要目标是通过迁移学习提高模型在新环境下的泛化能力。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还包括具体的代码实现和可视化工具的应用,如损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵和t-SNE图等,有助于读者更好地理解和评估模型性能。此外,作者还分享了一些实用的经验和技巧,例如如何设置超参数、选择合适的学习率调度器等。
打包了西安电子科技大学B级测试低通滤波器设计,属于巴特沃斯低通滤波器,包含电路仿真、报告、matlab仿真,适合初学者以及西电学生作参考使用。
光电材料仿真,电子仿真等;从入门到精通教程;含代码案例解析。
该资源为natsort-6.0.0-py2.py3-none-any.whl,欢迎下载使用哦!
内容概要:本文详细介绍了基于积分时滞模型(ID Model)的渠道水位预测控制算法,主要聚焦于模型预测控制(MPC)框架下的实现。文章首先概述了论文的核心内容,即通过MPC结合渠道仿真模型和简化预测模型来实现水位控制。接着,通过详细的代码实现展示了从环境准备、渠道参数设置、SWMM模型构建、简化预测模型、MPC控制器实现到最后的完整仿真流程。文中还深入解析了积分时滞模型的数学原理及其参数辨识方法,并通过状态空间模型构建和滚动优化策略,实现了多渠段渠道水位的精准控制。此外,文章还提供了完整的性能评估和可视化展示,确保算法的有效性和适应性。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉Python编程语言的研发人员,以及从事水利、自动化控制领域研究的专业人士。 使用场景及目标:①帮助读者理解如何利用SWMM模型和MPC算法实现渠道水位控制;②掌握积分时滞模型的数学原理及其在预测控制中的应用;③学习如何通过Python代码实现从模型构建到性能评估的完整流程;④提供实际案例,便于研究人员和工程师在实际项目中应用和改进该算法。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码实现和理论解析,还强调了实际应用中的关键技术和创新点。读者可以通过跟随代码逐步实践,深入理解MPC在渠道水位控制中的应用,并根据具体需求进行扩展和优化。
espidf启动流程
内容概要:本文介绍了利用COMSOL与Matlab接口编程生成三维随机裂隙网络模型的方法和技术细节。首先阐述了裂隙网络模拟的重要性和传统方法的局限性,然后详细讲解了从二维到三维裂隙网络的数字化重构过程,强调了三维模型在捕捉地质结构复杂空间关系方面的优势。接着讨论了裂隙的随机性与多样性,通过Matlab中的随机数生成函数模拟裂隙的各种特性。随后介绍了多组裂隙的联合模拟以及模型的可扩展性和实用性,展示了该模型在地下水污染研究、油气资源开发和地质碳封存等多个领域的广泛应用前景。最后分享了一些实用技巧,如避免裂隙交叉、优化网格剖分等。 适合人群:从事地质学、水文学及相关领域研究的专业人士,尤其是那些希望深入了解并掌握三维裂隙网络建模技术的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要精确模拟地下裂隙系统的研究项目,旨在帮助研究人员更好地理解和预测地下水流动、污染物迁移、油气开采效率等问题。同时,也为相关工程决策提供科学依据。 其他说明:文中提供的代码示例和操作指南有助于读者快速上手实践,附带的示范视频和详细的注释使学习更加便捷高效。此外,作者还提到了一些常见的坑点及解决方案,确保模型生成过程顺利进行。
内容概要:本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制中滑模观测器(SMO)的设计与仿真实现。首先阐述了系统的整体架构,包括速度环和电流环的工作机制。接着深入探讨了滑模观测器的关键实现步骤,如滑模增益选择、符号函数的应用以及低通滤波器的作用。文中还涉及了坐标变换(Clarke变换和Park变换)、PI参数整定、SVPWM调制等重要环节的具体实现方法和技术难点。此外,作者分享了多个调试过程中遇到的问题及解决方案,如波形抖振、电流采样延时、扇区判断错误等。最后展示了仿真结果,证明了所提方案的有效性和可行性。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的技术人员,尤其是对无位置传感器控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并掌握永磁同步电机无位置传感器控制技术的研究人员和工程师。目标是帮助读者理解滑模观测器的工作原理,掌握其设计与调试技巧,从而应用于实际项目中。 其他说明:文中提供了丰富的代码片段和实践经验,有助于读者更好地理解和应用理论知识。同时提醒读者注意离散化步长的选择和滑模增益的调整,这些都是确保系统稳定运行的重要因素。
内容概要:本文详细介绍了ARXML文件在汽车电子架构中的作用及其分类。ARXML(AUTOSAR XML)是AUTOSAR标准中定义的一种基于XML的文件格式,主要用于描述整车电子电气架构中的软件组件、通信矩阵、ECU配置等信息,是AUTOSAR工具链中数据交换的核心载体。文章从标准化数据交换、分层建模支持、工具链集成三个方面阐述了ARXML文件的核心作用。接着,根据系统级、应用级、基础软件级三个层次分别介绍了ARXML文件的内容和用途。系统级ARXML文件描述了系统架构、网络拓扑、通信矩阵和SWC到ECU的映射;应用级ARXML文件定义了SWC的实现细节,包括接口、数据类型、内部行为等;基础软件级ARXML文件则描述了BSW模块的配置,确保其能与应用程序软件和硬件抽象层正确交互。 适合人群:汽车电子工程师、嵌入式软件开发者、AUTOSAR架构师等相关技术人员。 使用场景及目标:①帮助工程师理解ARXML文件在AUTOSAR架构中的重要性和具体应用;②指导工程师如何利用ARXML文件进行系统设计、软件开发和集成测试;③提高工程师对AUTOSAR标准的理解和掌握,提升项目开发效率和质量。 其他说明:ARXML文件如同一棵树状结构,从根部扩展到底端,每个元素都可以有子元素、文本内容和属性。合理的ARXML配置是AUTOSAR系统成功实现的基础,建议使用专业的配置工具如EB tresos、Vector DaVinci Configurator等来管理和生成ARXML文件。
爬虫.md