ibm stor 学习

ibm ds set controller HostNVSRAMBYTE
set controller [a] [0x06,0x27] 




AVT/ADT功能的开启:特别在Linux主机操作系统类型中,默认AVT/ADT功能是开启的,AV/ADT功能的开启也会造成LUN的漂移,解决方式为当映射Linux主机时


,主机操作系统类型选择LNXCLVmware类型,这种操作系统类型会关闭AVT/ADT功能。
3. RDAC多链路:在安装RDAC的AIX操作系统主机连接磁盘阵列时,只能有两条数据路径,特别是有两台光纤交换机的环境中,过多的路径RDAC链路软件无法


消除,也会出现LUN漂移的情况。




还有在操作系统的角度来看,每条路径,操作系统会认为是一个实际存在的物理盘,但实际上只是通向同一个物理盘的不同路径而已,这样是在使用的时候


,就给用户带来了困惑。多路径软件就是为了解决上面的问题应运而生的。多路径的主要功能就是和存储设备一起配合实现如下功能:
1.       故障的切换和恢复
2.       IO流量的负载均衡
3.       磁盘的虚拟化
public.dhe.ok.com/storage/storagemgr/00w1468_simplified_chinese.pdf


ibm的aix系统在5.3之前,默认的多路径软件为rdac,rdac是比较老的多路径软件,这时主机到每个控制器的路径只有一条。
5.3之后默认为MPIO
IBM高端实用SSD、SSDPCM


ALUA是“前端”?多路径机制之一。
AA,两个控制器可同时参与处理,存储系统无需主机端负载均衡软件即可自动实现负载均衡
ALUA,任一时刻,一个LUN只属于某一个控制器,想实现负载均衡就只能将任务A扔给A控,任务B扔给B控,同一个任务,任何时刻只有一个控制器控制。
目标端口状态有变迁的过程,或叫做过渡。 AO AN ST UNAV... 


When looking at the NVSram settings:


NVSRAM Region 14 Region Id = (242) Host Type Dependent Data


0000: 4c4e 5800 0000 0000 0000 0000 0000 0000 LNX.............
0010: 017f 0000 0100 0001 0001 0000 0000 0000 ................
0020: 0001 0100 0100 0008 0100 0000 0000 0000 ................
0030: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 ................


NVSRAM Region 22 Region Id = (242) Host Type Dependent Data


0000: 4c4e 5843 4c56 4d57 4152 4500 0000 0000 LNXCLVMWARE.....
0010: 017f 0000 0100 0001 0001 0001 0000 0000 ................
0020: 0001 0100 0000 0008 0100 0000 0000 0000 ................
0030: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 ................


The difference is only in byte:


0x1B Propagate Host Bus Resets (active for LNXCLWMWARE) 
0x24 Auto LUN Transfer Enabled (active for LNX)
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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