20、全面解析BPM流程的管理、监控与管理

全面解析BPM流程的管理与监控

全面解析BPM流程的管理、监控与管理

在企业的业务流程管理(BPM)中,有效的管理、监控和管理BPM流程至关重要。本文将深入探讨BPM流程管理的各个方面,包括开发模式的作用、SOA基础设施的监控、BPMN应用程序的部署、故障恢复、通知设置、与业务活动监控的集成以及角色和组织单元的管理。

1. 开发模式与日志级别设置

开发模式提供了更多的数据值链接,对于调试非常有用。将审计级别设置为开发模式可以启用复合跟踪和有效负载详细信息跟踪,同时还可以对运行实例进行单独跟踪,捕获所有实例的运行状态。

为了简化故障排除,可以在Oracle Enterprise Manager Fusion Middleware Control中将日志级别设置为TRACE:32 FINEST。具体操作步骤如下:
1. 使用WebLogic用户登录到Enterprise Manager控制台。
2. 右键单击SOA基础设施。
3. 选择“Logs” | “Logs Configuration”。
4. 从“Oracle Diagnostic Logging Level”列表中,将父记录器设置为TRACE: 32 FINEST级别。

2. 监控SOA基础设施

监控SOA基础设施可以帮助我们了解BPM复合应用程序的运行情况、处理请求的性能以及服务和参考绑定组件的状态。具体操作步骤如下:
1. 使用WebLogic用户登录到http://localhost:7001/。
2. 展开“soa-infra” | “default”,然后单击已部署的项目,如“SalesToContractDemo”。
3. 打开复

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能制、机器人制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂制系统的设计流程优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值