现场可配置车间信息采集系统设计
这是一篇关于信息采集系统,可配置,异构多核处理器,Qt Quick,Linux的论文, 主要内容为近年来,随着智能制造和车间发展的推进,车间信息采集系统已经被广泛应用于各个领域,成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。其有效地提高了企业的生产效率和降低了成本,并成为了汽车制造、电子制造、航空航天等领域的关键技术支撑。然而,车间信息采集系统的开发需要掌握多种技术,同时也容易出现重复的工作,这需要投入大量的时间和精力。此外,由于用户需求和应用场景的不断变化,车间信息采集系统的灵活性和适应性也面临着挑战。因此,提高车间信息采集系统开发的效率和系统的可扩展性,采用更加高效的开发方法和技术使其趋于可配置化有着重要意义。同时可配置技术的不断发展为实现可配置车间信息采集系统提供了基础,通过使用可配置技术,系统可以灵活地进行配置,从而实现不同采集场景的个性化需求。本论文首先对车间信息采集系统的国内外研究现状和可配置技术的发展现状进行了综述,并进一步介绍了系统的可配置性和嵌入式系统可配置的方法。在此基础上,本论文提出了一种车间信息采集系统方案,该方案利用异构多核微处理器的特点实现集成了系统的可配置性和信息采集的实时性,使得系统可以根据不同应用场景自由配置功能,更好地满足了用户对信息采集系统的需求。接着重点研究了信息采集板的硬件设计和系统的软件设计。硬件设计部分不仅包括了系统核心电路、电源管理电路、以太网电路、ADC电路以及通信电路等设计,还包括了信号完整性分析和PCB设计。软件设计部分包括了Linux系统的移植与驱动实现,核间通信程序和协议的设计,终端程序和可配置参数的设计,应用层的信息采集主控程序的设计。最后搭建了可配置车间信息采集系统的测试平台,对系统中的所有硬件模块进行了测试和调试,并对软件功能进行了全面测试。此外,本系统将手套生产车间作为应用场景,对系统进行了应用与调试,以确保系统能够满足实际生产环境的需求。通过在手套生产设备的应用和调试,验证了可配置车间信息采集系统能够高效地应用于实际场景,并达到预期的设计要求。与其他车间信息采集系统相比,可配置车间信息采集系统缩短了开发时间,增加了系统的复用性和扩展性,具有更好的适用性。
现场可配置车间信息采集系统设计
这是一篇关于信息采集系统,可配置,异构多核处理器,Qt Quick,Linux的论文, 主要内容为近年来,随着智能制造和车间发展的推进,车间信息采集系统已经被广泛应用于各个领域,成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。其有效地提高了企业的生产效率和降低了成本,并成为了汽车制造、电子制造、航空航天等领域的关键技术支撑。然而,车间信息采集系统的开发需要掌握多种技术,同时也容易出现重复的工作,这需要投入大量的时间和精力。此外,由于用户需求和应用场景的不断变化,车间信息采集系统的灵活性和适应性也面临着挑战。因此,提高车间信息采集系统开发的效率和系统的可扩展性,采用更加高效的开发方法和技术使其趋于可配置化有着重要意义。同时可配置技术的不断发展为实现可配置车间信息采集系统提供了基础,通过使用可配置技术,系统可以灵活地进行配置,从而实现不同采集场景的个性化需求。本论文首先对车间信息采集系统的国内外研究现状和可配置技术的发展现状进行了综述,并进一步介绍了系统的可配置性和嵌入式系统可配置的方法。在此基础上,本论文提出了一种车间信息采集系统方案,该方案利用异构多核微处理器的特点实现集成了系统的可配置性和信息采集的实时性,使得系统可以根据不同应用场景自由配置功能,更好地满足了用户对信息采集系统的需求。接着重点研究了信息采集板的硬件设计和系统的软件设计。硬件设计部分不仅包括了系统核心电路、电源管理电路、以太网电路、ADC电路以及通信电路等设计,还包括了信号完整性分析和PCB设计。软件设计部分包括了Linux系统的移植与驱动实现,核间通信程序和协议的设计,终端程序和可配置参数的设计,应用层的信息采集主控程序的设计。最后搭建了可配置车间信息采集系统的测试平台,对系统中的所有硬件模块进行了测试和调试,并对软件功能进行了全面测试。此外,本系统将手套生产车间作为应用场景,对系统进行了应用与调试,以确保系统能够满足实际生产环境的需求。通过在手套生产设备的应用和调试,验证了可配置车间信息采集系统能够高效地应用于实际场景,并达到预期的设计要求。与其他车间信息采集系统相比,可配置车间信息采集系统缩短了开发时间,增加了系统的复用性和扩展性,具有更好的适用性。
基于机器学习的异构感知映射方法研究
这是一篇关于异构多核处理器,机器学习,性能预测,映射和调度,热安全的论文, 主要内容为近年来,随着半导体技术的发展,处理器中晶体管密度和主频逐渐提高,一方面新增的硬件资源所能带来的每周期性能提升空间越来越小,传统的单核处理器已难以满足人们对计算性能的需求,另一方面随着处理器芯片体积的缩小,而芯片的散热能力增长有限,使得芯片在高负荷运行时的稳定性降低,并造成性能下降。传统的单核处理器已无法满足人们对计算性能以及功耗的需求,加上处理器的应用领域逐渐多元化,对处理器的需求更加多样化,因此异构多核处理器逐渐成为现代计算机系统的主流解决方案。对于异构多核处理器来说,为了充分利用其高性能与低功耗兼具的特点以及异构特性,需要解决的一个重要问题是应用程序的动态映射(调度)问题。一个好的异构调度策略需要能够感知异构处理器各个处理核之间的异构性和应用程序行为的不同特性,在对不同映射方案进行高效评估的基础上,动态地进行应用程序到处理核的映射。这种决定某个线程应该映射到哪个处理核的问题类似于机器学习技术已成功得到应用的推荐系统要解决的推荐问题,因此本文围绕机器学习方法在异构多核调度策略上的应用展开研究。针对异构多核处理系统上的应用程序动态映射和调度问题,提出了一种基于机器学习技术来快速准确评估程序性能和程序行为阶段变化检测技术来有效确定重映射时机从而最大化系统性能的映射和调度解决方案。该方案一方面通过合理选择处理核和程序运行时的静态和动态特征来有效感知异构处理所带来的计算能力和工作负载运行行为的差异,从而能够构建更加准确的预测模型;另一方面通过引入阶段检测技术来尽可能减少在线映射计算的次数,从而能够提供更加高效的调度方案。并通过实验与Linux默认的CFS调度方法进行对比,在系统性能与资源利用率方面均取得了更好的效果。随着处理核数量的增加,当异构多核平台上的处理核处于高负荷运作时,散热系统可能无法满足处理芯片的散热需求,从而发生暗硅危机导致芯片的晶体管资源利用率降低,同时高温环境也将降低芯片的可靠性和寿命。因此为了保证在此情况下调度方法仍能很好的运作,本文在异构感知调度方法的基础上进一步提出了一种使用动态安全功率预算为不同的处理核设置不同的功率预算,尽可能确保在映射后处理核运行时的温度不会高于临界温度,从而避免暗硅危机产生的满足热安全的调度方法,在充分利用功率预算以保证热安全的前提下,尽可能提高系统的吞吐量和资源利用率。
现场可配置车间信息采集系统设计
这是一篇关于信息采集系统,可配置,异构多核处理器,Qt Quick,Linux的论文, 主要内容为近年来,随着智能制造和车间发展的推进,车间信息采集系统已经被广泛应用于各个领域,成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。其有效地提高了企业的生产效率和降低了成本,并成为了汽车制造、电子制造、航空航天等领域的关键技术支撑。然而,车间信息采集系统的开发需要掌握多种技术,同时也容易出现重复的工作,这需要投入大量的时间和精力。此外,由于用户需求和应用场景的不断变化,车间信息采集系统的灵活性和适应性也面临着挑战。因此,提高车间信息采集系统开发的效率和系统的可扩展性,采用更加高效的开发方法和技术使其趋于可配置化有着重要意义。同时可配置技术的不断发展为实现可配置车间信息采集系统提供了基础,通过使用可配置技术,系统可以灵活地进行配置,从而实现不同采集场景的个性化需求。本论文首先对车间信息采集系统的国内外研究现状和可配置技术的发展现状进行了综述,并进一步介绍了系统的可配置性和嵌入式系统可配置的方法。在此基础上,本论文提出了一种车间信息采集系统方案,该方案利用异构多核微处理器的特点实现集成了系统的可配置性和信息采集的实时性,使得系统可以根据不同应用场景自由配置功能,更好地满足了用户对信息采集系统的需求。接着重点研究了信息采集板的硬件设计和系统的软件设计。硬件设计部分不仅包括了系统核心电路、电源管理电路、以太网电路、ADC电路以及通信电路等设计,还包括了信号完整性分析和PCB设计。软件设计部分包括了Linux系统的移植与驱动实现,核间通信程序和协议的设计,终端程序和可配置参数的设计,应用层的信息采集主控程序的设计。最后搭建了可配置车间信息采集系统的测试平台,对系统中的所有硬件模块进行了测试和调试,并对软件功能进行了全面测试。此外,本系统将手套生产车间作为应用场景,对系统进行了应用与调试,以确保系统能够满足实际生产环境的需求。通过在手套生产设备的应用和调试,验证了可配置车间信息采集系统能够高效地应用于实际场景,并达到预期的设计要求。与其他车间信息采集系统相比,可配置车间信息采集系统缩短了开发时间,增加了系统的复用性和扩展性,具有更好的适用性。
基于机器学习的异构感知映射方法研究
这是一篇关于异构多核处理器,机器学习,性能预测,映射和调度,热安全的论文, 主要内容为近年来,随着半导体技术的发展,处理器中晶体管密度和主频逐渐提高,一方面新增的硬件资源所能带来的每周期性能提升空间越来越小,传统的单核处理器已难以满足人们对计算性能的需求,另一方面随着处理器芯片体积的缩小,而芯片的散热能力增长有限,使得芯片在高负荷运行时的稳定性降低,并造成性能下降。传统的单核处理器已无法满足人们对计算性能以及功耗的需求,加上处理器的应用领域逐渐多元化,对处理器的需求更加多样化,因此异构多核处理器逐渐成为现代计算机系统的主流解决方案。对于异构多核处理器来说,为了充分利用其高性能与低功耗兼具的特点以及异构特性,需要解决的一个重要问题是应用程序的动态映射(调度)问题。一个好的异构调度策略需要能够感知异构处理器各个处理核之间的异构性和应用程序行为的不同特性,在对不同映射方案进行高效评估的基础上,动态地进行应用程序到处理核的映射。这种决定某个线程应该映射到哪个处理核的问题类似于机器学习技术已成功得到应用的推荐系统要解决的推荐问题,因此本文围绕机器学习方法在异构多核调度策略上的应用展开研究。针对异构多核处理系统上的应用程序动态映射和调度问题,提出了一种基于机器学习技术来快速准确评估程序性能和程序行为阶段变化检测技术来有效确定重映射时机从而最大化系统性能的映射和调度解决方案。该方案一方面通过合理选择处理核和程序运行时的静态和动态特征来有效感知异构处理所带来的计算能力和工作负载运行行为的差异,从而能够构建更加准确的预测模型;另一方面通过引入阶段检测技术来尽可能减少在线映射计算的次数,从而能够提供更加高效的调度方案。并通过实验与Linux默认的CFS调度方法进行对比,在系统性能与资源利用率方面均取得了更好的效果。随着处理核数量的增加,当异构多核平台上的处理核处于高负荷运作时,散热系统可能无法满足处理芯片的散热需求,从而发生暗硅危机导致芯片的晶体管资源利用率降低,同时高温环境也将降低芯片的可靠性和寿命。因此为了保证在此情况下调度方法仍能很好的运作,本文在异构感知调度方法的基础上进一步提出了一种使用动态安全功率预算为不同的处理核设置不同的功率预算,尽可能确保在映射后处理核运行时的温度不会高于临界温度,从而避免暗硅危机产生的满足热安全的调度方法,在充分利用功率预算以保证热安全的前提下,尽可能提高系统的吞吐量和资源利用率。
现场可配置车间信息采集系统设计
这是一篇关于信息采集系统,可配置,异构多核处理器,Qt Quick,Linux的论文, 主要内容为近年来,随着智能制造和车间发展的推进,车间信息采集系统已经被广泛应用于各个领域,成为了现代工业生产中不可或缺的一部分。其有效地提高了企业的生产效率和降低了成本,并成为了汽车制造、电子制造、航空航天等领域的关键技术支撑。然而,车间信息采集系统的开发需要掌握多种技术,同时也容易出现重复的工作,这需要投入大量的时间和精力。此外,由于用户需求和应用场景的不断变化,车间信息采集系统的灵活性和适应性也面临着挑战。因此,提高车间信息采集系统开发的效率和系统的可扩展性,采用更加高效的开发方法和技术使其趋于可配置化有着重要意义。同时可配置技术的不断发展为实现可配置车间信息采集系统提供了基础,通过使用可配置技术,系统可以灵活地进行配置,从而实现不同采集场景的个性化需求。本论文首先对车间信息采集系统的国内外研究现状和可配置技术的发展现状进行了综述,并进一步介绍了系统的可配置性和嵌入式系统可配置的方法。在此基础上,本论文提出了一种车间信息采集系统方案,该方案利用异构多核微处理器的特点实现集成了系统的可配置性和信息采集的实时性,使得系统可以根据不同应用场景自由配置功能,更好地满足了用户对信息采集系统的需求。接着重点研究了信息采集板的硬件设计和系统的软件设计。硬件设计部分不仅包括了系统核心电路、电源管理电路、以太网电路、ADC电路以及通信电路等设计,还包括了信号完整性分析和PCB设计。软件设计部分包括了Linux系统的移植与驱动实现,核间通信程序和协议的设计,终端程序和可配置参数的设计,应用层的信息采集主控程序的设计。最后搭建了可配置车间信息采集系统的测试平台,对系统中的所有硬件模块进行了测试和调试,并对软件功能进行了全面测试。此外,本系统将手套生产车间作为应用场景,对系统进行了应用与调试,以确保系统能够满足实际生产环境的需求。通过在手套生产设备的应用和调试,验证了可配置车间信息采集系统能够高效地应用于实际场景,并达到预期的设计要求。与其他车间信息采集系统相比,可配置车间信息采集系统缩短了开发时间,增加了系统的复用性和扩展性,具有更好的适用性。
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