經驗之一:用“軟體陷阱+程序口令”對付PC指針的彈飛
當CPU受到外界干擾,有時PC指針會飛到另一段程序中,或跳到空白段去。
其實,如果PC指針飛到空白段去,倒也好處理。只要在空白段設立軟體陷阱(攔截指令),將程序攔截到初始化段或程序錯誤處理段。
但是,如果PC指針飛到另一段程序中去了,系統如何辦?小匠在這裡推薦一種方法——程序口令,
思路如下:
1、首先,程序必須模塊化。每個模塊(子程序)執行一個功能。每個模塊只有一個出口(RET)。
2、設立一個模塊(子程序)ID寄存器。
3、為每個子程序配置一個唯一的ID號碼。
4、每當子程序執行完畢,要返回(RET)之前,先將本子程序的ID號送入 ID寄存器
5、返回到上級程序后,先判斷ID寄存器中的ID號。如果正確,則繼續執行;如果不正確,則表示PC指針有可能已經跳錯了,子程序沒有按預計的出口返回,這時將程序攔截到初始化段或程序錯誤處理段。
這種方法,如同在程序中設立了若干個崗哨,每次調用子程序返回后,都要對口令(ID號),驗明正身後再放行。再配合軟體陷阱,基本上可以將大多數PC指針彈飛的現象檢測到。到了程序錯誤處理段,要殺要剮(冷啟動還是熱啟動)就由您了。
僅以一條代碼來揭示程序飛跑的本質!
750102H ;MOV 01H,#02H
如當前PC不是指向75H,而是指向01H或02H,那麼51內的指令解碼器將把她們忠實地翻譯成AJMP XX01H 或 LJMP XXXXH 而XX01H XXXXH又是什麼呢?天知道!這樣惡性飛跑下去那還不死定!
改革一下:
CLR A ;0C4H
INC A ;04H
MOV R1,A ;0F9H
INC A ;04H
MOV @R1,A ;86H
每一位元組代碼都不能在生成跳轉和循環,且都是單位元組指令!往那跑去?跑出去了都要自己回來!“在家”千日好!“跳出”事事難嘛!這樣只要平時習慣了用累加器和寄存器把數倒一倒,把那些危險代碼都給倒掉,這樣雖說給PC的“足”上多加了兩位元組的“包”可它不好“跑”啊!“足包”====跑!
有朋友會問:要是PC抓做02H--LJMP 又有抓做了老鼻子遠的XXH,再抓做隔壁的YYH不就沒用了嗎?提這樣的問題只有ZENYIN這種鑽牛角得才會提!PC那一位最活躍啊?PC0啊!要“扯拐”顯然發生在她身上,至於那PC15同志啊,睡得更死豬一樣,雷爆(強幹擾)來了都打不醒?此外如果幹擾都強到了PC高位都出錯的地步!關電!關電!不幹了!“不是我們不行而是敵人太強大”!反過來要是敵人在你的專政下,只是偶爾出來搗搗亂,但一出來就衝到屁西(PC)高層,就要問問是不是你的王國根基(硬體)有問題了?而非出在意識形態(軟體)上!硬體為本!軟體為標!標本兼治鑄就堅強體魄,方能百毒不侵!
經驗之二、不要輕信軟體狗
關於軟體狗的討論,論壇上多矣。
匠人也曾經查閱過許多關於軟體狗的文章。有些大師確實提出了一些比較有技巧性的方法。
但是,匠人的忠告是:不要輕信軟體狗!
其實,軟體狗相當於軟體的一種自律行為。一般的思路都是通過設立一個計數器,在計時中斷中對其+1,在主程序的適當地方對其清零。如果程序失控了,清零指令未被執行,但中斷造常發生,則計數器溢出(狗狗叫了)。
但是這裡有個問題:萬一干擾導致中斷被屏蔽了,那軟體狗就永遠不會叫了!——針對這種可能,有人提出在主程序中反覆刷新中斷使能標誌,保證不讓中斷被屏蔽。——但萬一程序飛到某個死循環中去了,不再執行“刷新中斷使能標誌”這一功能了,還是有可能把狗狗活活餓死。
所以,匠人的觀點是:看門狗必須擁有獨立的計數器。(即硬體看門狗)
好在現在好多晶元都提供了內部WDT。這種狗都是自帶計數器的。即使干擾導致程序失控,WDT還是會造常計數直到溢出。
當然,匠人也沒有要將軟體狗一棍子全部打死的意思。畢竟不管是軟狗還是硬狗,逮到耗子就是好狗嘛(狗拿耗子——多管閑事?)。如果哪位訓狗專家確實養過一條能看門的好軟體狗,請牽出來讓大夥瞧瞧。
經驗之三、話說RAM冗餘技術
所謂的RAM冗餘,就是:
註:
1、這種思路的理論依據,據說是源於一種“概率論”,即一個人被老婆打腫臉的概率是很大的,但如果他捂著臉去上班卻發現全公司每個已婚男人的臉都青了,這種概率是很小的。同理,一個RAM寄存器數據被沖毀的概率是很大的,但地址不相連的多個RAM同時被沖毀的概率是很小的。
2、前兩年,小匠學徒時,用過一次這種方法,但效果不太理想。當時感覺可能是概率論在我這失效了?現在回想起來,可能是備份的時機選的不好。結果將已經沖毀的數據又備份進去了。這樣以來,恢復出來的數據自然也就不對了。
經驗之四、話說指令冗餘技術
前面有個朋友問到指令冗餘,按匠人的理解,指令冗餘,就是動作冗餘。
舉個例子,你要在某個輸出口上輸出一個高電平去驅動一個外部器件,你如果只送一次“1”,那麼,當干擾來臨時,這個“1”就有可能變成“0”了。正確的處理方式是,你定期刷新這個“1”。那麼,即使偶然受了干擾,它也能恢復回來。
除了I/O口動作的冗餘,匠人強烈建議大家在下面各方面也採用這種方法:
經驗之五、10種軟體濾波方法
下面奉獻——
匠人嘔心瀝血搜腸刮肚冥思苦想東拼西湊整理出來的10種軟體濾波方法
1、限幅濾波法(又稱程序判斷濾波法)
A、方法:
根據經驗判斷,確定兩次採樣允許的最大偏差值(設為A)
每次檢測到新值時判斷:
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
如果本次值與上次值之差>A,則本次值無效,放棄本次值,用上次值代替本次值
B、優點:
能有效克服因偶然因素引起的脈衝干擾
C、缺點
無法抑制那種周期性的干擾
平滑度差
2、中位值濾波法
A、方法:
連續採樣N次(N取奇數)
把N次採樣值按大小排列
取中間值為本次有效值
B、優點:
能有效克服因偶然因素引起的波動干擾
對溫度、液位的變化緩慢的被測參數有良好的濾波效果
C、缺點:
對流量、速度等快速變化的參數不宜
3、算術平均濾波法
A、方法:
連續取N個採樣值進行算術平均運算
N值較大時:信號平滑度較高,但靈敏度較低
N值較小時:信號平滑度較低,但靈敏度較高
N值的選取:一般流量,N=12;壓力:N=4
B、優點:
適用於對一般具有隨機干擾的信號進行濾波
這樣信號的特點是有一個平均值,信號在某一數值範圍附近上下波動
C、缺點:
對於測量速度較慢或要求數據計算速度較快的實時控制不適用
比較浪費RAM
4、遞推平均濾波法(又稱滑動平均濾波法)
A、方法:
把連續取N個採樣值看成一個隊列
隊列的長度固定為N
每次採樣到一個新數據放入隊尾,並扔掉原來隊首的一次數據.(先進先出原則)
把隊列中的N個數據進行算術平均運算,就可獲得新的濾波結果
N值的選取:流量,N=12;壓力:N=4;液面,N=4~12;溫度,N=1~4
B、優點:
對周期性干擾有良好的抑制作用,平滑度高
適用於高頻振蕩的系統
C、缺點:
靈敏度低
對偶然出現的脈衝性干擾的抑制作用較差
不易消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
不適用於脈衝干擾比較嚴重的場合
比較浪費RAM
5、中位值平均濾波法(又稱防脈衝干擾平均濾波法)
A、方法:
相當於“中位值濾波法”+“算術平均濾波法”
連續採樣N個數據,去掉一個最大值和一個最小值
然後計算N-2個數據的算術平均值
N值的選取:3~14
B、優點:
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
C、缺點:
測量速度較慢,和算術平均濾波法一樣
比較浪費RAM
6、限幅平均濾波法
A、方法:
相當於“限幅濾波法”+“遞推平均濾波法”
每次採樣到的新數據先進行限幅處理,
再送入隊列進行遞推平均濾波處理
B、優點:
融合了兩種濾波法的優點
對於偶然出現的脈衝性干擾,可消除由於脈衝干擾所引起的採樣值偏差
C、缺點:
比較浪費RAM
7、一階滯后濾波法
A、方法:
取a=0~1
本次濾波結果=(1-a)*本次採樣值+a*上次濾波結果
B、優點:
對周期性干擾具有良好的抑制作用
適用于波動頻率較高的場合
C、缺點:
相位滯后,靈敏度低
滯后程度取決於a值大小
不能消除濾波頻率高於採樣頻率的1/2的干擾信號
8、加權遞推平均濾波法
A、方法:
是對遞推平均濾波法的改進,即不同時刻的數據加以不同的權
通常是,越接近現時刻的數據,權取得越大。
給予新採樣值的權係數越大,則靈敏度越高,但信號平滑度越低
B、優點:
適用於有較大純滯后時間常數的對象
和採樣周期較短的系統
C、缺點:
對於純滯后時間常數較小,採樣周期較長,變化緩慢的信號
不能迅速反應系統當前所受干擾的嚴重程度,濾波效果差
9、消抖濾波法
A、方法:
設置一個濾波計數器
將每次採樣值與當前有效值比較:
如果採樣值=當前有效值,則計數器清零
如果採樣值<>當前有效值,則計數器+1,並判斷計數器是否>=上限N(溢出)
如果計數器溢出,則將本次值替換當前有效值,並清計數器
B、優點:
對於變化緩慢的被測參數有較好的濾波效果,
可避免在臨界值附近控制器的反覆開/關跳動或顯示器上數值抖動
C、缺點:
對於快速變化的參數不宜
如果在計數器溢出的那一次採樣到的值恰好是干擾值,則會將干擾值當作有效值導
入系
統
10、限幅消抖濾波法
A、方法:
相當於“限幅濾波法”+“消抖濾波法”
先限幅,后消抖
B、優點:
繼承了“限幅”和“消抖”的優點
改進了“消抖濾波法”中的某些缺陷,避免將干擾值導入系統
C、缺點:
對於快速變化的參數不宜
11 數字濾波器
A. 方法:
確定信號帶寬, 濾之。
Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X
(n-2) + ... + bk*X(n-k)
B. 優點:高通,低通,帶通,帶阻任意。設計簡單(用matlab)
C. 缺點:運算量大。
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