控制文件损坏恢复(20100402)

本文详细介绍了如何处理NC数据库中出现的控制文件损坏问题,包括全库冷备份、删除坏控制文件、复制修复控制文件、数据库mount启动、备份参数文件、备份控制文件等步骤。

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1.1. 控制文件损坏恢复(20100402


1.1.1.            问题现象


NC数据库逻辑备份将近2G,查看数据库警告日志



clip_image002



通过警告日志可以看到,可能是03控制文件损坏;



clip_image004



clip_image006



 


 


 


1.1.2.            恢复操作


对数据库进行全库的冷备份:



clip_image008



删除坏的控制文件,利用其他好的控制文件拷贝恢复03控制文件;



clip_image010



启动数据库到mount



clip_image012



备份参数文件



clip_image014



 # cd /oracle/ora_bak  查看备份的初始化参数文件



clip_image016



备份控制文件到udump下的trace文件中:



clip_image018



# cd /oracle/product/10.2.0/admin/landsea/udump/



# more landsea_ora_467234.trc



clip_image020s



clip_image022



备份控制文件到文件:



clip_image024



clip_image026



 


clip_image028



clip_image030



# compress –v ncdata_bak.tar   压缩打包的备份;



 


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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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