令牌目的循环时间TTR对现场总线PROFIBUS测控周期的影响

在对PROFIBUS的令牌总线协议深入分析的基础上,讨论了影响基于PROFIBUS的现场总线系统的测控周期的因素,通过对令牌目的循环时间TTR不同设置对测控周期时间影响的具体分析,得出两个主要的结论:(1 )测控周期是在一定范围内随着TTR的增加而增加,之后将不随TTR变化;(2 )将TTR置于令牌的最小周转时间W时,高优先级任务能获得最短实时响应,但低优先级任务将得不到响应处理。文中还详细描述了一个具有两个主站、五个从站的实验系统的构成和实验过程,实验结果与理论分析一致     

基于HTML5和多协议网关的智能家居控制系统

为了解决智能家居系统中的设备多种多样、通信控制协议众多、用户控制界面互不兼容且难以配置的问题,提出了基于HTML5的B/S架构下的智能家居控制系统,设计了集成ZigBee、Bluetooth、Wi-Fi和有线以太网4种无线/有线子系统的多协议转换网关,网关经以太网将数据传入上层MySQL数据库,数据库中间件中定义了设备事件表、状态/控制触发器表,利用HTML5构建了主页,实现了在网页上自由添加、删除设备、手动控制设备等配置功能,通过拖放事件元素,实现了自定义控制逻辑。实验结果表明,HTML5构建的控制系统使用方便,控制有效,能够控制多协议网关下的智能家居系统。     

基于IEEE802．15．4a的无线测控网络协议

为满足工业现场测控任务对网络通信实时性的要求,提出一种基于IEEE80215．4a的无线测控网络协议,其中的令牌控制子层采用令牌机制管理各站点对无线信道的访问,克服了CSMA／CA机制无序竞争的缺陷,保证数据传输的时间确定性,介绍协议栈模型、逻辑令牌环动态建立过程以及令牌故障的自恢复机制,并在硬件平台NanoNET上加以实现。实验结果表明,该协议能够在强电磁干扰环境中稳定运行,具备实时特性。     

基于IEEE802．15．4a标准的工业无线网络节点设计

针对工业自动化领域对无线数据通信的需求以及国内基于切普扩频技术(CSS)的无线短程网络研究太少的现状,从实际应用角度出发,设计了一种基于IEEE802.15.4a标准的工业无线短程网络节点,给出了硬件设计电路图和软件流程图.在所设计的硬件平台基础上,采用CSMA/CA的介质访问控制策略进行组网通信测试,在强电磁干扰的环境中所设计的无线节点能够稳定运行,实时性能满足设计要求,可将该无线节点应用于实际的无线工业现场.     

基于多模板匹配的捆扎棒材计量方法

针对目前钢铁物流行业人工计数法存在劳动繁重、效率低下等问题,介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌入式WinCE操作系统的手持式捆扎棒材计数系统.该系统采用基于连通性和圆形度检测的多模板匹配法来统计棒材根数,可以准确地分辨出每根棒材并实现计数;系统使用CMOS数字图像传感器获得原始的捆扎棒材图像,再由图像处理程序对图像数据进行处理.试验结果表明,系统有效提高了计数准确度,而区域标识和人工修正相配合的方法,使得系统能够在工业现场被广泛应用.     

基于RFID和二维码的装备管理系统

介绍了一种基于射频识别标签和二维码的装备管理系统,实现了装备物资出入库、物资收发、门禁联动和库存盘点等功能,提升了仓库管理的效率和正规化水平,降低了人工管理的劳动强度.     

OPNET网络仿真技术及其应用

网络仿真是一种新的网络设计和优化技术,它能够为网络的规划设计提供可靠的定量依据,也能够验证实际方案或比较多个不同的设计方案.介绍了OPNET网络仿真软件,并对其主要特性、建模机制以及仿真步骤进行了深入的阐述.最后,给出了OPNET软件在预测网络性能方面的一个应用实例.实验结果表明,OPNET网络仿真软件能够准确地分析复杂网络的性能和行为.     

面向自动抄表系统的智能消息语言

针对传统自动抄表系统存在的多种计量设备相互通信困难的问题,提出了一种面向自动化抄表系统的智能消息语言(SML).分别阐述了SML的基本概念、结构及其在网络结构中的定位,分析了SML语言标准中的消息簇组成格式、封装和编码方式等.最后,结合电力抄表系统的应用实例,给出了SML语言在电力自动抄表系统中的各种数据传输格式.通过...     

河南省碳达峰与碳中和战略、技术路线和行动方案

河南省是中国重要的人口、农业、工业及能源消费大省,碳中和战略的实施对推动区域经济绿色低碳高质量发展、促进中国2060年碳中和愿景的实现具有重要意义.但长久以来煤炭主导的较单一能源结构导致河南省面临碳排放基数大、生态治理形势严峻、能源对外依存度持续增长、可再生能源开发程度低等关键问题.为此,详细梳理了河南省当前的能源供需...     

基于嵌入式系统的智能售货柜目标检测算法

针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法DS_YOLOv3.利用k-means++聚类算法得到适应于售货柜中售卖饮料图像数据的先验框;采用深度可分离卷积替换标准卷积,并加入倒置残差模块重构YOLOv3算法,减少了计算复杂度使其能在嵌入式平台实时检测;同时引入CIoU作为边界框回归损失函数,提高目标图像定位精度,实现了对传统YOLOv3算法的改进.在计算机工作站和Jeston Xavier NX嵌入式平台上进行了典型场景下的商品检测实验.实验结果表明,DS_YOLOv3算法mAP达到了96.73％,在Jeston Xavier NX平台上实际检测的速率为20.34fps,满足了基于嵌入式系统平台的智能售货柜对实时性和商品识别精度的要求.