基于PROFIBUS-DP总线的经济型仪表接口模块开发

针对传统的现场仪表无法与先进的现场总线控制系统进行通讯问题．采用凌阳单片机SPCE061A和西门子SPC3协议芯片设计了一种经济型PROFIBUS-DP通讯转换接口模块。给出了主体部分电路原理图和软件流程图。     

面向传感器标准化接口模块的应用平台设计

传感器接口多样性给传感器应用系统的集成和维护带来了诸多不便,实现传感器接口的开放和统一显得尤为重要。在传感器接口标准化研究工作的基础上,探讨了传感器应用开发系统对接口标准的支持,基于.NET框架,设计并实现了面向传感器标准化接口模块的应用平台,该平台完成对标准化接口模块的自动识别、参数配置、校准及传感器数据测试功能。实验结果表明,该平台能够为传感器标准化接口模块的应用集成、传感器的互换和即插即用提供有效的支持,用户可快速、便捷地建立起满足需求的应用系统。     

基于Windows平台设备驱动模块的开发

为缩短设备驱动模块的开发周期,对工业实时监控组态软件中常用的设备接口及其数据读写流程进行了研究分析,归类出3类通用硬件接口,给出了基于Windows平台下开发设备驱动模块的程序框架及数据结构,并以串口通讯类为例,简述其程序框架中的主要调用函数.实际开发和工业现场的应用结果表明,在此程序框架及数据结构下,不仅对开发同种类...     

点阵式液晶显示模块与单片机的接口

本文介绍了点阵式液晶显示模块（ＬＣＤＭ）与８０３１单片机的两种接口方法，并给出例子加以说明。     

一个基于数据共享的接口开发平台

在RESTful API(以下简称接口)开发的设计、编码、测试、维护工作现状中,接口文档工具、接口Mock工具、接口测试工具和接口自动化测试技术的使用,产生了工作重复、耗时、难度大、数据不易分析的问题。为保障产品质量的同时进一步提高工作效率,提出了一个基于数据共享的接口开发平台方案。通过共享接口设计过程中录入平台的数据,在接口编码、测试、维护工作过程中,充分复用接口数据,解决了工作重复问题。通过整合这些辅助工具和技术到同一个平台中,降低了工作难度,简化了工作流程。数据集中存储、管理,解决了数据分散、不利于项目分析的问题。实验结果表明,使用该平台后,工作效率提高了58.33%。在实际项目运行中,达到了预期效果,缩短了项目周期,节省了项目成本,增加了企业收益。     

PS型数据采集接口板卡的驱动模块开发

采用Vineo Sofware公司出品的VxD开发软件包VtoolsD，开发出了Windows98环境下的数据采集卡虚拟设备驱动程序，VxD部分完成对物理设备的直接控制和通讯，DLL部分完成设备驱动（Ring0)与应用程序（Ring3)之间的接口，Microsoft Visual C 开发的应用程序通过调用Windows系统函数，实现对采样的精确定时，其周期最小可达0．1ms。     

C#数据访问Excel接口模块设计

展示C#语言对Excel的接口访问模块的设计方法,反映了C#语言数据类型定义方面的特征,演示运用C#编写程序模块所需要的技术方法.     

VFD显示模块以及同单片机的接口

本文主要介绍了真空荧光显示模块（ＶＦＤ）工作原理和单片机接口。文章第一部分主要介绍ＶＦＤ器件的工作原理和电器特性并和液晶模块进行了对比。文章第二部分介绍了ＶＦＤ的两种接口时序－－并接口和串行接口,文章最后给出了简要的汇编程序和Ｃ５１程序。     

基于改进角分类神经网络的冷水机组故障诊断

针对冷水机组的故障诊断问题及其特点,提出了一种基于改进角分类神经网络故障诊断模型FDCC（Fault Diagnosis Comer Classification）。该模型克服了角分类神经网络（CC4）输出结果为二进制的局限,根据故障模式所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行故障诊断并输出结果向量,其各分量为各故障原因可能出现的概率。     

基于改进角分类神经网络的冷水机组故障诊断

针对冷水机组的故障诊断问题及其特点,提出了一种基于改进角分类神经网络故障诊断模型FDCC(Fault Diagnosis Corner Classification)。该模型克服了角分类神经网络(CC4)输出结果为二进制的局限,根据故障模式所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行故障诊断并输出结果向量,其各分量为各故障原因可能出现的概率。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂,故障字典建立耗时长等特性,用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂，故障字典建立耗时长等特性，用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模，基于该网络学习收敛快，对网络输入不太敏感的特点，实现故障诊断。     

基于神经网络的网络故障诊断

针对传统故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷，提出了RSFBP算法，综合运用神经网络方法和粗糙集理论，实现对学习样本净化处理。实验表明，利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以取得较好的效果。     

一种基于神经网络的电路故障诊断方法

本文提出了利用遗传算法优化神经网络各层权值的方法，并以实际电路为例进行了仿真分析，从仿真结果可以看出，本文方法能对电路故障进行准确的诊断，而且具有较强的抗噪声能力，为电路故障的诊断应用提供了一定的有意义的研究。     

基于一种新型联想记忆神经网络的传感器故障诊断

联想记忆网络是一种反馈型神经网络。由于反馈型网络会收敛于某个稳定状态，因此，可用于联想记忆。神经网络具有高度的并行处理能力和极强的非线性映射能力，可以实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系，因此在机械故障诊断领域中显示了很大的应用潜力。本文以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础，通过引入联想记忆衰减因子，改进神经网络结构和学习算法．应用于系统的故障诊断。     

基于S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断

提出了一种结合S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断新方法;该方法通过对被测电路的冲激响应进行S变换,提取信号的时频信息做为特征量,并将所提取的特征量做为小波神经网络的输入进行训练并分类;仿真实验结果表明该方法诊断速度快且故障定位准确率高,在噪声影响、故障类型的特征向量重叠率高以及可测节点不足的情况下,具有良好的故障识别效果。     

一种基于可信平台模块的可信网络模型

针对网络中可信模型的建立问题,在现有可信计算理论、可信网络接入技术基础上,提出一种基于可信平台模块安全芯片的可信网络模型。该模型从终端建立可信链并将其传递到网络中,给出模型的架构及信息流分析,对信任度的度量进行形式化计算。性能分析结果显示,该网络模型具有较强的健壮性和较高的可信度。