Elastalert 基于EFK环境的邮件报警

1.安装elastalert  安装的python必须是2.7以上的版本

安装的路径  /usr/local/src

安装依赖

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yum -y install wget openssl openssl-devel gcc gcc-c++ 

下载pytho的安装包  下载在/usr/local/src

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wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz

解压压缩包 检查环境并编译安装

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解压压缩包

tar -zxf Python-3.6.2.tgz

进入那个目录

cd /usr/local/src/Python-3.6.2

检查环境

./configure --prefix=/usr/local/python --with-openssl

编译安装

make && make install

删除系统自带的python (应为版本太低了)

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rm -rf /usr/bin/python

创建一个环境变量 

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vim /etc/profile

在最后一行加入一行命令

export export PATH=$PATH:/usr/local/python/bin

 

source /etc/profile

 创建两条软连接

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### 基于二阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂离子电池状态估计 #### EKF算法简介 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)是对标准卡尔曼滤波的一种改进,适用于处理非线性系统的状态估计问题。EKF通过泰勒级数展开将非线性函数近似为线性形式,在每次迭代过程中更新预测值和测量值之间的差异。 #### 锂离子电池建模 为了实现基于EKF的状态估计,首先需要建立描述锂离子电池动态特性的数学模型。常用的模型包括但不限于RC电路模型、Pseudo-two-dimensional (P2D) 模型以及Thevenin等效电路模型。这些模型能够捕捉到电池电压随电流变化的关系,并考虑温度等因素的影响[^1]。 #### 应用场景分析 在实际应用场景中,特别是针对电动汽车领域内的动力锂电池组而言,采用EKF来进行实时在线监测其健康状况(SOH),并结合SOC共同评估显得尤为重要。这是因为随着车辆行驶里程增加,电池性能逐渐衰退;而精确掌握这两项参数有助于预防潜在风险事件的发生,保障行车安全的同时延长使用寿命[^2]。 #### MATLAB仿真示例 下面给出一段简单的MATLAB代码片段来展示如何使用EKF完成上述任务: ```matlab function [soc_estimated, soh_estimated] = ekf_soc_soh_estimate(measured_voltage, measured_current) % 初始化变量... while ~isend() % 预测阶段:根据上一时刻的状态预测下一刻的状态 % 更新阶段:利用当前观测数据修正预测结果 % 记录本次计算所得的结果 soc_estimated(t) = ... soh_estimated(t) = ... t = t + 1; end end ``` 此段伪代码仅作为示意用途,具体实现细节需依据所选用的具体物理/化学机理模型调整相应方程表达式及其求解方法。
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