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linux使用sar命令进行系统监视优化

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了解如何将用户抱怨与系统活动报告程序 (SAR) 关联,并使用 SAR 日志针对趋势建立性能基准。SAR 是系统管理员的理想工具。它以周期性的间隔捕获系统性能度量。
用户总是在出现性能问题之后才想到它们。“为什么有些问题以前并不重要,而现在却变得重要了呢?”,如果忽略这样的问题,那么问题就变成了“系统在出现所谓的问题时状态如何呢?”。通过周期性地获取性能快照和查看数据,您就离确定问题的原因并创建相应的解决方案更近了一步。

收集数据

您的系统捆绑了 SAR 实用程序套件(事实上,大多数版本的 UNIX® 都安装了 SAR),但可能还没有启用。要启用 SAR,必须通过 cron 工具以周期性的间隔运行某些实用程序。在以 root 用户身份运行时,使用 crontab -e 命令,然后提供如清单 1 所示的配置。


清单 1. 以 root 用户运行 crontab 来启用 SAR 集合

# Collect measurements at 10-minute intervals
0,10,20,30,40,50   * * * *   /usr/lib/sa/sa1
# Create daily reports and purge old files
0                  0 * * *   /usr/lib/sa/sa2 -A
 


第一个命令 sa1,是调用 sadc 以将性能数据收集到二进制日志文件中的一个 Shell 脚本。sa1 命令还确保了每天都使用不同的文件,我将在时间是最重要的部分中对这一点进行解释。每隔十分钟运行一次该命令,这是粒度和系统性能影响之间的折衷办法。

第二个命令 sa2,是将当日二进制日志文件中所有的数据转储到文本文件的另一个 Shell 脚本,然后它将清除七天之前的所有日志文件。参数 -A 指定了从二进制文件中提取哪些数据转储到文本文件中。尽管可以阅读文本文件以查看系统该日的状态,但我将介绍如何更精确地查询二进制日志文件。

提取有用的信息

已经收集到了相应的数据,但是必须通过查询才能使其更有价值。不带选项运行 sar 命令,这将生成关于当日 CPU 使用情况的基本统计信息。清单 2 显示了不带任何选项的 sar 命令的输出结果。(在不同的平台中,可能会看到不同的列名。在一些 UNIX 版本中,sadc 命令将根据可用的信息来收集不同的数据。)这里的示例来自于 Sun Solaris 10,无论使用什么平台都是类似的,但列名可能会稍有不同。


清单 2. sar 的缺省输出(显示了 CPU 使用情况)

-bash-3.00$ sar

SunOS unknown 5.10 Generic_118822-23 sun4u    01/20/2006

00:00:01    %usr    %sys    %wio   %idle
00:10:00       0       0       0     100
. cut ...
09:30:00       4      47       0      49

Average        0       1       0      98
 


sar 命令输出中的每一行都是一项单独的度量,并且在最左边的列中显示了时间戳。其他列中则存放了相应的数据。(根据命令行所使用参数的不同,这些列也会有所不同。)在清单 2 中,CPU 使用情况被分解为四种类别:

%usr: CPU 花费在用户进程(如应用程序、Shell 脚本或与该用户进行的交互)上的时间的百分比。
%sys: CPU 用来执行核心任务的时间的百分比。在本示例中该数字比较大,这是因为我正从核心随机数生成器获取数据。
%wio: CPU 等待块设备(如磁盘)输入或输出的时间的百分比。

%idle: CPU 未进行任何有用操作的时间的百分比。
最后一行是所有数据点的平均值。然而,因为大多数系统都会在忙时间段后经历空闲时间段,所以平均值并不能反映完整的情况。

监视磁盘活动

同时,对磁盘活动也进行了监视。高磁盘使用率意味着,从磁盘请求数据的应用程序更有可能会被阻塞(暂停),直到磁盘为该进程做好准备。通常,解决方案涉及到将文件系统拆分到不同的磁盘或阵列。然而,第一步是要知道出现了问题。

sar -d 的输出显示了一个度量时间段内各种与磁盘相关的统计数据。为了更加简洁,清单 3 仅显示了硬盘驱动器的活动。


清单 3. sar -d 的输出(显示了磁盘活动)

$ sar -d

SunOS unknown 5.10 Generic_118822-23 sun4u    01/22/2006

00:00:01   device       %busy   avque   r+w/s  blks/s  avwait  avserv
. cut ...
14:00:02   dad0             31     0.6      78   16102     1.9     5.3
           dad0,c            0     0.0       0       0     0.0     0.0
           dad0,h           31     0.6      78   16102     1.9     5.3
           dad1              0     0.0       0       1     1.6     1.3
           dad1,a            0     0.0       0       1     1.6     1.3
           dad1,b            0     0.0       0       0     0.0     0.0
           dad1,c            0     0.0       0       0     0.0     0.0
 


和前面的示例一样,最左边的是时间。其他列如下:

device: 这是指正在进行测量的磁盘或磁盘分区。在 Sun Solaris 中,必须通过查找 /etc/path_to_inst 中所报告的名称将该磁盘转换为物理磁盘,然后将该信息交叉引用到 /dev/dsk 中的项目。在 Linux® 中,使用了磁盘设备的主从设备号。
%busy: 这是读取或写入设备的时间的百分比。

avque: 这是用来串行化磁盘活动的队列的平均深度。avque 的值越大,发生的阻塞就越多。
r+w/s、blks/s:这分别是用每秒的读或写操作和磁盘盘块来表示的磁盘活动。
avwait:这是磁盘读或写操作等待执行的平均时间(单位为毫秒)。
avserv:这是磁盘读或写操作所执行的平均时间(单位为毫秒)。
其中的一些数值,如 avwait 和 avserv 值,直接关系到用户体验。磁盘的高等待时间可能表示多个人正在竞争使用该磁盘,这一点可以通过高 avque 数值来证实。高 avserv 值表示磁盘的速度较慢。

其他度量

同时还收集了许多其他的项目,可使用相应的参数来查看它们:

-b 参数显示了缓冲区信息和使用缓冲区与必须写磁盘的比率。
-c 参数显示了系统调用分解为一些常用的调用,如 fork()、exec()、read() 和 write()。高进程创建会导致较差的性能,并且这是可能需要将一些应用程序转移到其他计算机的信号。
-g、-p 和 -w 参数显示了分页(交换)活动。高分页操作是内存缺乏的信号。特别地,-w 选项显示了进程切换的次数:高的数值表示计算机上运行的内容过多,该计算机在切换任务上花费了比实际工作更多的时间。
-q 参数显示了运行队列的大小,它与当时的平均负载相同。
-r 参数显示了一段时间的可用内存和交换空间。
每种 UNIX 版本都对 sar 实现了自己的度量集合和命令行参数。我介绍的这些都是比较常见的,并且代表了更加有用的元素。

时间是最重要的

到此为止,示例显示了当日的数据,它虽然具有相应的作用,但也存在着两个问题:

感兴趣的是一个小时内的数据,但获得的是一整天的。
需要返回到不同的日期。
正如前面看到的,sa1 将每天的数据保存到不同的文件中。查看 sa1 脚本,会发现所使用的目录,如果是 Sun Solaris 10,该目录为 /var/adm/sa。该目录中有一些文件,它们以“sa”或“sar”开头,后跟一个数字。这个数字表示一个月中的第几天,以“sar”开头的文件是该日数据的文本转储(由夜间运行的 sa2 所创建),而以“sa”开头的文件保存着数据的二进制版本。实际上,包含当前日期的文件是启动 sar 时所读取的文件。

为 sar 命令指定 -f 以选择要读取的文件。如果今天是一个月中的第 23 日,可以使用命令 sar -f /var/adm/sa/sa22 来读取 sa22 以查看昨天的数据。还可以传递介绍过的其他参数以访问不同类型的数据。

可以做的第二件事情是,通过使用 -s 和 -e 参数(即开始 和结束)来指定具体时间以缩小查询的范围。请注意,-s 并不是包含性的,所以必须从所选择的开始时间中多减去十分钟。继续前面的示例,清单 4 显示了交换文件的使用情况和从第 22 天的 2:30 p.m. 到 3:00 p.m 的运行队列。


清单 4. 指定了日期、时间和多数据集的复杂 sar 查询

# sar -f /var/adm/sa/sa22 -s 14:20 -e 15:00 -w -q -i 4

SunOS unknown 5.10 Generic_118822-23 sun4u    01/22/2006

14:20:00 swpin/s bswin/s swpot/s bswot/s pswch/s
14:30:00    0.00     0.0    0.00     0.0     140
14:40:01    0.00     0.0    0.00     0.0     144
14:50:01    0.00     0.0    0.00     0.0     140
15:00:00    0.00     0.0    0.00     0.0     139

Average     0.00     0.0    0.00     0.0     140

14:20:00 runq-sz %runocc swpq-sz %swpocc
14:30:00    10.5     100     0.0       0
14:40:01    10.5     100     0.0       0
14:50:01    10.4     100     0.0       0
15:00:00    10.5     100     0.0       0

Average     10.5     100     0.0       0
 

 了解它的所有含义

简单查看一下清单 4,它显示出交换活动为零,每秒大约发生 140 次进程切换,并且平均负载略高于 10。假设您当时正在调查较差性能的要求,那么从这些数据中可以得到什么结论呢?

因为没有发现交换过程,无论在运行什么进程,它们并没有消耗大量的内存。
该问题可能是由一组长时间运行的进程所导致,因为运行队列和进程切换相对稳定。如果以前并不是这样,那么可以怀疑是应用程序级的问题,如繁忙的 Web 服务器。
由于了解到清单 3 的输出显示了同一时间段的其他数据,您可以查看某块使用频繁的磁盘(根据 sar -b 为百分之 31,同时每秒 16,000 个盘块)。该磁盘是 home 目录分区,根据用户想要完成的任务不同,他/她可能会遇到较慢的响应。
快速查看该时间段内的 CPU 使用情况,显示出系统大约占用了百分之 80 的 CPU,剩下的用于用户任务。作为系统管理员,可以通过下面三种方式使用这一信息:

回到前几天的日志中。在本例中,我发现问题开始于 1:00 p.m.,并于第二天早上结束。
尝试将该活动与任何可能在该日开始的 cron 工作关联。
尝试找到其趋势。查看另外几天的数据,我发现性能是正常的,这并不表示系统已经达到其上限。
在本例中,看来已经将问题隔离出来了,出于该原因,我有意地使用 Shell 脚本来运转磁盘以创建一些有趣的 sar 报告!然而发现了一个趋势,如在工作时间内 home 驱动器比较繁忙,关于该问题可能存在完成某项任务的调用。可能的解决方案包括,将 home 目录拆分到其他磁盘、安装高速磁盘或将其转移到其他地方,如 Network Attached Storage (NAS)。


如果系统没有安装相关工具可以到此下载:

http://rpm.pbone.net/index.php3/stat/3/limit/1/srodzaj/1/dl/40/search/config%28sysstat%29/field[]/1/field[]/2

sysstat

使用yum安装
#yum install sysstat

sysstat的安装包是:sysstat-5.0.5-1.i386.rpm,装完了sysstat-5.0.5-1.i386.rpm
后 就会有iostat、mpstat、sar、sa的功能,sysstat-5.0.5-1.i386.rpm

启动sysstat
/etc/init.d/sysstat start

设置sysstat自启动
#checkfig sysstat on

MPSTAT
MPSTAT -P ALL 2 3
mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具。其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里,其不 但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息。下面只介绍 mpstat与CPU相关的参数,mpstat的语法如下:
mpstat [-P {|ALL}] [internal [count]]
参数的含义如下:
参数 解释
-P {|ALL} 表示监控哪个CPU, cpu在[0,cpu个数-1]中取值
internal 相邻的两次采样的间隔时间
count 采样的次数,count只能和delay一起使用
当没有参数时,mpstat则显示系统启动以后所有信息的平均值。有interval时,第 一行的信息自系统启动以来的平均信息。从第二行开始,输出为前一个interval时间段的平均信息。与CPU有关的输出的含义如下:
参数 解释 从/proc/stat获得数据
CPU 处理器ID
user 在internal时间段里,用户态的CPU时间(%) ,不包含 nice值为负 进程 usr/total*100
nice 在internal时间段里,nice值为负进程的CPU时间(%) nice/total*100
system 在internal时间段里,核心时间(%) system/total*100
iowait 在internal时间段里,硬盘IO等待时间(%) iowait/total*100
irq 在internal时间段里,软中断时间(%) irq/total*100
soft 在internal时间段里,软中断时间(%) softirq/total*100
idle 在internal时间段里,CPU除去等待磁盘IO操作外的因为任何原因而空闲的时间闲置时间 (%) idle/total*100
intr/s 在internal时间段里,每秒CPU接收的中断的次数 intr/total*100
CPU总的工作时 间=total_cur=user+system+nice+idle+iowait+irq+softirq
total_pre=pre_user+ pre_system+ pre_nice+ pre_idle+ pre_iowait+ pre_irq+ pre_softirq
user=user_cur – user_pre
total=total_cur-total_pre
其中_cur 表示当前值,_pre表示interval时间前的值。上表中的所有值可取到两位小数点。
cat /proc/stat
“ctxt”给出了自系统启动以来CPU发生的上下文交换的次数。
“btime”给出了从系统启动到现在为止的时间,单位为秒。
“processes (total_forks) 自系统启动以来所创建的任务的个数目。
“procs_running”:当前运行队列的任务的数目。
“procs_blocked”:当前被阻塞的任务的数目。
============================
sysstat工具包提供的主要命令:iostat mpstat sar
sar的最后两个参数一般是interval count
1、sar -u 1 5
输出CPU使用情况的统计信息,每秒输出一次,一共输出100次
17时06分01秒       CPU     %user     %nice   %system   %iowait     %idle
17时06分02秒       all      1.27      0.00      0.51      1.01     97.22
17时06分03秒       all      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00
17时06分04秒       all      0.00      0.00      0.00      0.00    100.00
17时06分05秒       all      0.25      0.00      0.00      0.00     99.75
17时06分06秒       all      0.00      0.00      0.00      0.51     99.49
Average:          all      0.30      0.00      0.10      0.30     99.29
CPU      all 表示统计信息为所有 CPU 的平均值。                                       
%user    显示在用户级别(application)运行使用 CPU 总时间的百分比。                  
%nice    显示在用户级别,用于nice操作,所占用 CPU 总时间的百分比。            
%system 在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 总时间的百分比。      
%iowait 显示用于等待I/O操作占用 CPU 总时间的百分比。
%steal   管理程序(hypervisor)为另一个虚拟进程提供服务而等待虚拟 CPU 的百分比。
%idle    显示 CPU 空闲时间占用 CPU 总时间的百分比。
tips:
若 %iowait 的值过高,表示硬盘存在I/O瓶颈
若 %idle 的值高但系统响应慢时,有可能是 CPU 等待分配内存,此时应加大内存容量
若 %idle 的值持续低于 10,则系统的 CPU 处理能力相对较低,表明系统中最需要解决的资源是 CPU。
2、sar -b 1 5
显示I/O和传送速率的统计信息
17时09分07秒       tps      rtps      wtps   bread/s   bwrtn/s
17时09分08秒      3.12      3.12      0.00     25.00      0.00
17时09分09秒     89.58      6.25     83.33    141.67    733.33
17时09分10秒     42.71      9.38     33.33    141.67    600.00
17时09分11秒      2.11      2.11      0.00     16.84      0.00
17时09分12秒      1.04      0.00      1.04      0.00    175.00
Average:        27.77      4.18     23.59     65.14    302.30
tps     每秒钟物理设备的 I/O 传输总量                   
rtps    每秒钟从物理设备读入的数据总量                 
wtps    每秒钟向物理设备写入的数据总量                 
bread/s 每秒钟从物理设备读入的数据量,单位为 块/s   
bwrtn/s 每秒钟向物理设备写入的数据量,单位为 块/s   
3、sar -c
每秒钟创建的进程数
15时10分01秒      1.35
15时20分01秒      1.01
15时30分01秒      0.59
15时40分01秒      1.35
15时50分01秒      0.99
16时00分01秒      0.57
16时10分01秒      1.33
16时20分01秒      1.02
16时30分01秒      0.57
16时40分01秒      1.33
16时50分01秒      1.07
17时00分01秒      0.56
17时10分01秒      1.32
4、sar -n DEV 1 5
输出网络设备状态的统计信息
17时13分42秒     IFACE   rxpck/s   txpck/s   rxbyt/s   txbyt/s   rxcmp/s   txcmp/s rxmcst/s
17时13分43秒      eth1   3669.70   4156.57 368362.63 2747714.14      0.00      0.00      0.00
17时13分44秒      eth1   2689.11   2585.15 289661.39 701461.39      0.00      0.00      0.00
17时13分45秒      eth1   3746.00   4077.00 415178.00 2605720.00      0.00      0.00      0.00
17时13分46秒      eth1   3096.00   3241.00 327916.00 1597320.00      0.00      0.00      0.00
17时13分47秒      eth1   2910.00   2834.00 312632.00 957903.00      0.00      0.00      0.00
Average:         eth1   3220.20   3375.60 342592.60 1717931.20      0.00      0.00      0.00
IFACE      网络设备名                          
rxpck/s    每秒接收的包总数                 
txpck/s    每秒传输的包总数                  
rxbyt/s    每秒接收的字节(byte)总数        
txbyt/s    每秒传输的字节(byte)总数        
rxcmp/s    每秒接收压缩包的总数              
txcmp/s    每秒传输压缩包的总数              
rxmcst/s   每秒接收的多播(multicast)包的总数
5、sar -q 1 5
输出进程队列长度和平均负载状态统计信息
17时16分28秒   runq-sz plist-sz   ldavg-1   ldavg-5 ldavg-15
17时16分29秒         0       160      0.26      0.11      0.03
17时16分30秒         0       160      0.26      0.11      0.03
17时16分31秒         0       160      0.24      0.11      0.03
17时16分32秒         0       160      0.24      0.11      0.03
17时16分33秒         0       160      0.24      0.11      0.03
Average:            0       160      0.25      0.11      0.03
runq-sz   运行队列的长度(等待运行的进程数)                                     
plist-sz 进程列表中进程(processes)和线程(threads)的数量                    
ldavg-1   最后1分钟的系统平均负载(System load average)                         
ldavg-5   过去5分钟的系统平均负载                                                
ldavg-15 过去15分钟的系统平均负载                                              
6、sar -r
输出内存和交换空间的统计信息
7、iostat
tps 每秒钟物理设备的 I/O 传输总 量。                                                                                          
Blk_read 读入的数据总量,单位为 块。                                                                                          
Blk_wrtn 写入的数据总量,单位为 块。                                                                                          
kB_read 读入的数据总量,单位为 KB。                                                                                           
kB_wrtn 写入的数据总量,单位为 KB。                                                                                           
MB_read 读入的数据总量,单位为 MB。                                                                                           
MB_wrtn 写入的数据总量,单位为 MB。                                                                                           
Blk_read/s 每秒从驱动器读入的数据量,单位为 块 /s。                                                                           
Blk_wrtn/s 每秒向驱动器写入的数据量,单位为 块 /s。                                                                           
kB_read/s 每秒从驱动器读入的数据量,单位为 KB/s。                                                                             
kB_wrtn/s 每秒向驱动器写入的数据量,单位为 KB/s。                                                                             
MB_read/s 每秒从驱动器读入的数据量,单位为 MB/s。                                                                             
MB_wrtn/s 每秒向驱动器写入的数据量,单位为MB/s。
rrqm/s 将读入请求合并后,每秒发送到设备的读入请求数。   
wrqm/s 将写入请求合并后,每秒发送到设备的写入请求数。
r/s 每秒发送到设备的读入请求 数。                                                                                             
w/s 每秒发送到设备的写入请求 数。                                                                                             
rsec/s 每秒从设备读入的扇区 数。                                                                                              
wsec/s 每秒向设备写入的扇区 数。                                                                                              
rkB/s 每秒从设备读入的数据量,单位为 KB/s。                                                                                  
wkB/s 每秒向设备写入的数据量,单位为 KB/s。                                                                                  
rMB/s 每秒从设备读入的数据量,单位为 MB/s。                                                                                  
wMB/s 每秒向设备写入的数据量,单位为 MB/s。                                                                                  
avgrq-sz 发送到设备的请求的平均大小,单位为扇 区。                                                                            
avgqu-sz 发送到设备的请求的平均队列长 度。                                                                                    
await I/O请求平均执行时间。包括发送请求和执行的时间。单位为毫 秒。                                                   
svctm 发送到设备的I/O请求的平均执行时间。单位为毫 秒。                                                                      
%util 在I/O请求发送到设备期间,占用CPU时间的百分比。用于显示设备的带宽利用率。当这个值接近100%时,表示设备带宽已经占满。
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    内容概要:本文详细探讨了变压器励磁涌流的仿真复现,主要集中在如何通过合理的参数设置(如合闸角、剩磁参数等),利用Python和Matlab进行励磁涌流的建模。文中不仅提供了具体的代码实现,还深入讨论了仿真过程中遇到的问题及其解决方案,如数值稳定性的维护、非线性电感模型的设计以及环流电流的观测。此外,作者还分享了一些实践经验,比如剩磁设置、合闸相位的选择对涌流波形的影响,以及如何通过调整仿真步长提高仿真精度。 适合人群:从事电力系统仿真工作的研究人员和技术人员,尤其是对变压器励磁涌流感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要理解和掌握变压器励磁涌流特性的场合,帮助读者理解励磁涌流产生的机制,学会构建和优化励磁涌流仿真模型,从而更好地预测和解决实际工程中可能出现的相关问题。 其他说明:文章强调了仿真与实际情况之间的差异,指出仿真结果可能会因为某些理想化的假设而与现实有所偏差,因此在应用仿真结果时需要注意这一点。同时,文章鼓励读者尝试不同的参数组合,探索更多可能性,以加深对励磁涌流的理解。

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    内容概要:本文详细介绍了利用Pandat软件进行Mg-Y-Al合金成分设计的方法及其对合金性能的影响。首先,通过热力学计算确定了Y和Al的最佳含量范围,确保LPSO相的适量生成,从而提高合金的强度和延展性。接着,作者展示了具体的Python代码用于成分筛选和LPSO相含量的计算,并通过Matplotlib进行了三维可视化展示。此外,文中还讨论了不同热处理工艺对合金性能的影响,如梯度热处理显著提升了合金的综合机械性能。最后,通过实验数据验证了理论模型的准确性。 适合人群:从事材料科学尤其是镁合金研究的专业人士,以及对合金成分设计感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于需要精确控制合金成分以获得最佳性能的研究项目。主要目标是在保证高强度的同时提升合金的延展性和韧性,为工业应用提供理论支持和技术指导。 其他说明:文章强调了理论计算与实验验证相结合的重要性,提供了详细的代码示例和实验数据,有助于读者理解和复制相关研究成果。

    基于PLL改进的超螺旋滑模观测器用于电机电角度精确观测

    内容概要:本文介绍了一种将锁相环(PLL)与超螺旋滑模观测器相结合的方法,旨在解决传统滑模观测器在电机控制中出现的相位抖动问题。文中详细展示了改进后的观测器如何通过引入非线性项和PLL进行相位补偿,从而显著提高电角度观测的精度和稳定性。核心代码片段展示了具体的算法实现,包括滑模面计算、控制律更新以及PLL参数整定等方面的内容。实验结果显示,在多种工况下,改进后的观测器能够将相位误差控制在极小范围内,特别是在低速和负载突变情况下表现尤为突出。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的技术人员,尤其是关注无传感器矢量控制(FOC)、永磁同步电机(PMSM)控制领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要高精度电角度观测的应用场合,如工业自动化设备、电动汽车驱动系统等。主要目标是提高电机控制系统的稳定性和响应速度,降低相位误差,增强系统的鲁棒性。 其他说明:文中提到的代码可以在MATLAB 2021b及以上版本中运行,并提供了详细的调试建议和参考资料,帮助读者更好地理解和应用这一改进方案。

    基于A*算法的多AGV路径规划与冲突避让的Matlab实现

    内容概要:本文详细介绍了利用A*算法进行多AGV(自动导引车)路径规划的方法及其在Matlab环境下的具体实现。首先,针对单个AGV,使用A*算法计算最短路径,采用曼哈顿距离作为启发函数,适用于栅格地图场景。其次,在多AGV环境中,通过时空冲突检测机制来识别路径重叠,并采取动态调整策略,如让低优先级AGV等待,确保各AGV能够顺利到达目的地而不发生碰撞。此外,还提供了可视化的路径动态演示和时间坐标曲线,帮助用户更好地理解和监控AGV的移动过程。文中给出了完整的代码框架,包括地图配置、AGV数量设定以及起终点随机生成等功能,适用于中小型场景的AGV调度。 适合人群:对机器人导航、路径规划感兴趣的科研人员和技术开发者,尤其是那些希望深入了解A*算法及其应用的人士。 使用场景及目标:本方案旨在解决多AGV系统中存在的路径交叉和死锁问题,提高物流运输效率。主要应用于自动化仓储、智能交通等领域,目标是通过合理的路径规划减少碰撞风险,提升系统的稳定性和可靠性。 其他说明:作者提到在实际运行过程中遇到了一些挑战,比如Matlab全局变量在并行计算时不稳定的问题,经过面向对象重构后得到了改善。同时,对于更大规模的AGV调度,可能需要探索更加高效的算法。

    永磁同步电机滑模控制与模型预测转矩控制的Simulink仿真及应用

    内容概要:本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)采用滑模控制(SMC)与模型预测转矩控制(MPTC)相结合的控制策略及其在Simulink中的仿真实现。滑模控制用于转速环,通过设计滑模面和切换增益来提高系统的鲁棒性和抗扰动能力;模型预测转矩控制则应用于转矩环,利用滚动优化和代价函数最小化来实现精确的转矩控制。文中提供了具体的MATLAB代码片段,展示了如何通过调整参数如饱和函数、预测步长和权重系数来优化控制性能。仿真结果显示,在面对转速阶跃和突加负载的情况下,该混合控制策略能够显著降低超调量并提高响应速度。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的技术人员,尤其是对永磁同步电机控制感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:适用于需要高性能、高精度电机控制的应用场合,如工业自动化、电动汽车等领域。目标是通过滑模控制和模型预测转矩控制的结合,实现更好的动态响应和抗扰动性能。 其他说明:文中还提到了一些调试技巧和常见问题,如仿真步长的选择、参数设置的影响以及如何避免常见的错误配置。此外,附带了一份《滑模控制极简指南》,帮助读者更好地理解和应用滑模控制理论。

    基于VB的27轴混合电机与工业相机集成的PCB喷胶系统

    内容概要:本文详细介绍了使用Visual Basic (VB) 开发的一个复杂的工业自动化项目,涉及27轴混合电机(步进电机、伺服电机和直线电机)以及8台500万像素工业相机的应用。项目采用德国高创运动控制卡和映美精相机SDK,实现了多轴协同控制、视觉定位和喷胶系统的无缝集成。文中涵盖了运动控制卡的初始化、多轴电机类型的设定、工业相机的配置与图像处理、多线程控制与实时性优化、喷胶路径规划与控制等方面的内容。此外,还讨论了实际应用中的挑战及其解决方案,如多轴同步、喷胶精度控制、动态负载补偿等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉VB编程和有一定运动控制、机器视觉基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要高精度、高速度的PCB生产线改造或新建项目。目标是提高生产效率和产品质量,减少人工干预和维护成本。 其他说明:项目实施过程中遇到了许多技术难题,如多轴同步、喷胶精度控制等,通过合理的硬件选择和软件优化得以解决。文中提供的代码片段和实践经验对于类似项目的开发具有重要参考价值。

    COMSOL仿真优化水系锌离子电池电场与浓度场:高介电物质涂层的应用与效果评估

    内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL软件构建水系锌离子电池的电场和浓度场仿真模型,重点探讨了高介电物质涂层对锌负极的影响。通过调整材料属性如介电常数,作者展示了如何在COMSOL中设置并优化模型,以改进电场和浓度场的分布,从而提高电池性能。文章不仅提供了详细的代码片段用于设置材料属性、边界条件和网格划分,还讨论了仿真结果及其与实验数据的对比,揭示了高介电涂层在抑制锌枝晶形成方面的有效性。 适合人群:从事电池研究、电化学仿真以及COMSOL软件使用者的专业研究人员和技术人员。 使用场景及目标:①帮助科研人员理解和掌握COMSOL在电池仿真中的应用;②提供具体的技术指导,以便更好地进行电池性能优化;③为解决锌枝晶问题提供理论依据和技术支持。 其他说明:文中强调了介电常数设置的重要性,并指出过高或不当的参数可能导致计算发散或其他问题。此外,还分享了一些实用的小技巧,如自适应网格设置和结果后处理方法,使仿真结果更加直观和可靠。

    混凝土搅拌站自动化系统中组态王6.55与三菱PLC的IO表设计及仿真调试

    内容概要:本文详细介绍了混凝土搅拌站自动化系统中,组态王6.55与三菱PLC之间的IO表设计及仿真调试方法。首先讨论了典型的IO配置场景,如电机控制、料位传感器和急停按钮的地址映射。接着深入探讨了PLC的梯形图编程、组态王的变量绑定以及两者间的通讯配置。文中还分享了许多实战经验和常见问题解决方案,如地址映射表的制作、事件触发机制的应用、数据类型匹配的重要性等。最后强调了仿真调试的关键步骤和技术要点,确保系统的稳定性和可靠性。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是那些负责混凝土搅拌站控制系统的设计和调试人员。 使用场景及目标:适用于需要将组态王6.55与三菱PLC进行集成并完成IO表设计和仿真调试的工程项目。主要目标是提高系统的可靠性和调试效率,减少现场调试的时间成本。 其他说明:文章提供了大量实用的技术细节和实战经验,帮助读者避免常见的陷阱和错误,提升工作效率。

    natsort-6.2.0.tar.gz

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    机械工程基于专利CN112302938A的节能高效双螺杆压缩机转子型线设计与实现:动力传动与控制技术领域非对称齿面组合型线系统开发(论文复现或解答,含详细代码及解释)

    内容概要:该专利提出了一种节能高效的双螺杆压缩机转子型线设计方案,属于动力传动与控制技术领域。核心创新点在于阴阳转子的齿曲线采用抛物线、圆弧、椭圆及其共轭包络线组合而成,形成二次曲线与二次曲线包络线的组合型线。设计特点包括非对称齿面(前齿面更宽,b/a>1.8)、各段曲线光滑连接无尖点、七段曲线组合结构。该设计旨在提高密封性、改善动力特性、降低损耗、提升效率,从而提高双螺杆压缩机的整体性能。文中提供了详细的Python代码实现,包括转子型线的计算和可视化,以及改进后的代码,以更好地反映专利的具体参数和技术细节。 适合人群:机械工程专业人员、从事压缩机设计与制造的技术人员、对双螺杆压缩机转子型线设计感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①用于研究和开发新型双螺杆压缩机,特别是在提高压缩机效率和性能方面;②作为教学案例,帮助学生和工程师理解双螺杆压缩机转子型线的设计原理和技术实现;③为企业提供参考,优化现有产品的设计和制造工艺。 其他说明:文中提供的代码基于专利描述进行了合理的假设和简化,实际应用中可能需要根据具体性能要求进行优化调整。专利技术通过非对称设计、多段曲线组合等方式,实现了高效的密封性和优良的动力特性,显著提升了双螺杆压缩机的性能。

    ### 2024年重要战略技术趋势综述

    内容概要:本文介绍了Gartner评选出的2024年十大重要战略技术趋势,涵盖AI信任、风险和安全管理(AI TRiSM)、持续威胁暴露面管理(CTEM)、可持续技术、平台工程、AI增强开发、行业云平台、智能应用、生成式AI全民化、增强型互联员工队伍和机器客户。这些技术旨在帮助企业机构在AI时代优化技术投资,建立信任和信心,提高运营活动的可持续性,满足具体任务、行业和功能的需求,提高效率和生产力,同时减少所需投资或工作量,为内外部利益相关方创造更多价值。 适合人群:企业机构的技术决策者、IT高管、CIO、CTO、技术领导者、信息安全管理人员、开发者等。 使用场景及目标:①AI TRiSM:提高AI应用的可信度、公平性和可靠性;②CTEM:持续调整网络安全优化优先事项,减少违规事件;③可持续技术:推动环境、社会和治理(ESG)成果;④平台工程:构建内部自助服务平台,优化开发人员体验;⑤AI增强开发:提高开发人员生产力,支持业务发展;⑥行业云平台:根据行业特性定制云方案,满足特定需求;⑦智能应用:利用AI增强应用,优化业务成果;⑧生成式AI全民化:推动广泛任务自动化,提高生产力;⑨增强型互联员工队伍:优化员工技能,加快人才建设;⑩机器客户:探索市场机会,构建数据源和API平台。 其他说明:企业机构可以根据自身业务目标和发展水平,选择合适的技术趋势进行应用和投资,以构建符合自身需求的基础设施、治理机制和工具,提高韧性和自主性。文中还提供了具体的实践案例和启动方法,以帮助企业更好地理解和应用这些技术趋势。

    2001-2022年农产品分地区进出口额统计数据.xlsx

    中国农产品进出口数据是研究中国农业发展、国际贸易和经济状况的重要依据。本分享数据于HS编码(1-24位)进行分类,展示了1999至2022年间中国对各国农产品进出口的详细数据,涵盖了广泛的农产品种类,体现了中国农业的进出口动态。 ## 一、中国对各国农产品进出口的介绍 ‌中国对各国的农产品进出口现状‌呈现出多样化的特点。本分享数据涵盖中国对世界各国的农产品进出口情况,时间跨度为1999年至2022年,可以更好地帮助研究者理解我国在国际农产品市场中的角色和影响力,为我国在全球农业发展中的地位和作用提供数据支持‌

    纯电动汽车两档AMT控制Simulink模型详解:换挡控制与执行模块的技术实现

    内容概要:本文详细介绍了纯电动汽车两档AMT(Automated Manual Transmission)控制系统的Simulink模型。该模型主要分为两个核心模块:换挡控制模块和换挡执行模块。换挡控制模块利用Stateflow状态机根据车速、油门深度和电机转速等因素进行换挡决策,确保电机始终处于最佳工作效率区间。执行模块则通过PID自整定算法精准控制气动执行器的动作,确保换挡过程平顺且迅速。此外,模型还包括故障注入功能、扭矩协调模块以及详细的参数优化和调试技巧,使仿真更加贴近实际工况。 适合人群:汽车电子工程师、自动化控制工程师、Simulink建模工程师、新能源汽车行业从业者。 使用场景及目标:适用于研究和开发纯电动汽车的变速器控制系统,帮助工程师理解和优化换挡逻辑、执行机构控制策略以及故障处理机制,提升整车性能和可靠性。 其他说明:模型中融入了许多实际工程经验和创新设计,如换挡决策中的抗抖动处理、不同工作模式下的PID参数动态调整、故障注入测试等,使得该模型不仅具有学术价值,还具备很强的工程应用前景。

    dasshujv1111

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    COMSOL 6.2中1-3压电复合材料厚度共振模态仿真及优化技巧

    内容概要:本文详细介绍了使用COMSOL 6.2进行1-3压电复合材料厚度共振模态仿真的方法和技巧。主要内容涵盖了几何参数的参数化设置、边界条件的正确配置、扫频计算的优化以及表面位移和阻抗曲线的高级可视化。文中还提供了一些实用的MATLAB和Java代码片段,用于自动化和优化仿真流程。此外,针对常见的仿真难题如网格划分、材料参数设置等问题给出了具体的解决方案。 适合人群:从事压电材料研究、仿真工程技术人员,尤其是有一定COMSOL使用经验的研究人员。 使用场景及目标:帮助用户掌握COMSOL 6.2中压电复合材料仿真的具体步骤和技术要点,提高仿真效率和准确性,解决仿真过程中遇到的实际问题。 其他说明:文中提供的技巧不仅适用于1-3型压电复合材料,也可推广应用于其他类型的压电材料仿真项目。

    深度学习SPIDER-Baseline-IIS-main算法部署指南:从源码获取到模型训练全流程解析

    内容概要:本文档详细介绍了SPIDER-Baseline-IIS-main算法从获取到运行的具体步骤。首先,提供算法源代码的获取链接。接着,重点讲解了tiger安装包问题的解决方法,包括环境配置和安装依赖项,强调了cuda和python版本的选择。然后,指导用户下载MR数据集,并对数据集进行处理,具体说明了metadata.json文件的生成方式。再者,针对不同文件如config.py、GenerateMetadataFile.py、TrainSpine.py和utils.py给出了详细的修改指南。最后,描述了训练过程,包括运行GenerateMetadataFile.py生成metadata.json文件,以及通过TrainSpine.py开始训练,介绍了实验概念及其命名规则。; 适合人群:具有一定的深度学习和Python编程基础,对医学影像处理感兴趣的科研人员或开发者。; 使用场景及目标:①希望快速搭建并运行SPIDER-Baseline-IIS-main算法的研究人员;②想要深入理解该算法的实现细节和技术栈的开发者;③需要处理MR数据集并进行脊柱图像分析的专业人士。; 阅读建议:此文档内容详尽,操作性强,读者应按照步骤逐一操作,并根据自身环境和需求调整相关参数,同时注意保存好每个阶段的工作成果,以便后续回溯或优化。

    艾尔登法环游戏存档替换工具

    艾尔登法环游戏存档替换工具

    环境热力学:水体热传导模拟.zip

    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。

    【生物质热解与CO₂气化动力学分析】基于多高斯-DAEM模型的纤维素、半纤维素和木质素热分解研究:N₂和CO₂气氛的比较及两阶段反应特性分析(论文复现或解答,含详细代码及解释)

    内容概要:本文详细探讨了纤维素、半纤维素和木质素在氧化性(CO₂)和惰性(N₂)气氛下的非等温热分解行为。作者开发了多高斯分布活化能模型(DAEM)来描述三种组分的热分解过程,发现CO₂在高温区增强了分解,而在低温区影响较小。CO₂下的分解行为可通过两阶段反应机制分析:原始材料的热解过程和炭的气化过程。气化阶段,CO₂被还原为CO,这不仅减少了温室气体排放还提高了气体热值。此外,文章通过Python代码复现了TGA实验数据模拟、多高斯DAEM模型、两阶段反应模型以及参数优化过程,为生物质CO₂气化技术提供了理论支持。 适合人群:具备一定化学工程、热化学或生物质能源背景的研究人员和技术人员,尤其是关注生物质热解与气化领域的学者和工程师。 使用场景及目标:①研究生物质在不同气氛下的热分解行为;②分析CO₂气化技术在生物质利用中的潜力;③优化生物质热解和气化反应器的设计与操作参数;④评估不同气氛条件下生物质组分的分解动力学参数。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了完整的Python代码实现,便于读者理解和复现实验结果。代码涵盖了从数据模拟、模型构建到参数优化的全过程,强调了CO₂气化技术在提高碳转化效率和减少温室气体排放方面的优势。此外,文中还讨论了模型的创新点和应用前景,为生物质能源化利用提供了重要的理论工具和实验指导。

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