24、Linux系统性能监控与控制组管理

Linux系统性能监控与控制组管理

1. 页面错误监控

当内核首次从磁盘加载程序时,会发生页面错误。若再次运行相同命令,由于内核已缓存磁盘页面,可能不会出现重大页面错误。若想查看进程运行时的页面错误,可使用 top ps 命令。
- 使用 top 命令 :运行 top 后,按 f 键更改显示字段,选择 nMaj 列以显示重大页面错误数量。若要追踪可能行为异常的进程,选择 vMj (自上次更新以来的重大页面错误数量)会很有帮助。
- 使用 ps 命令 :可使用自定义输出格式查看特定进程的页面错误。例如,查看PID为20365的进程:

$ ps -o pid,min_flt,maj_flt 20365 
  PID  MINFL  MAJFL 
20365 834182     23

MINFL MAJFL 列分别显示次要和重大页面错误的数量。可结合 ps(1) 手册页中描述的任何其他进程选择选项使用。

2. 使用vmstat监控CPU和内存性能

vmstat 是监控系统性能的古老工具之一,开销极小。它能让你大

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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