基于嵌入式STM32的ModbusRTU协议实现

随着工业现场总线技术的快速发展,Modbus协议以其高效性、可靠性,广泛应用于电力行业。为了提高电厂对数据采集的可靠性和实时性,提出了将Modbus通信协议与32位STM32F103ZE微处理器相结合的设计方案,介绍了系统的总体设计方案和Modbus通信协议的内容。在嵌入式实时操作系统μC／OS-Ⅱ上实现了基于ModbusRTu通信协议的主站和从站的通信,并详细讨论了Modbus通信协议中CRC校验码的生成。实验结果表明,该方案有效地实现了Modbus协议,可以广泛地应用于电厂和其他工业现场。     

基于变步长动态规划的火电机组负荷优化分配研究

提出动态规划法运用到火电厂负荷调度中的一种变步长的动态规划算法,解决了运用等微增率法要求火电厂各机组的耗量特性曲线必须要单调递增的问题。并通过实际的算例分析证明了这一算法的可行性,可实际用于解决电力系统的规划和经济性运行等问题。     

基于嵌入式ARM和组合滤波的巡检机器人轮速控制

巡检机器人在未来将应用到工业和生活各个领域,轮速控制系统是实现机器人自主巡检的关键环节。针对工程研发过程中遇到的问题和传统控制系统滤波方式的优缺点,设计了三种滤波相融合的机器人轮速控制系统滤波方案,并在STM32F103嵌入式ARM控制器中采用增量式PID控制算法对其进行轮速控制。实验对复合滤波器使用前后进行实物数据采样和图表对比,验证了三种滤波器的组合方案可以使巡检机器人轮速控制精度较滤波前提高至0.9%,轮速偏差均值提升至0.6 r/min。     

嵌入式PowerPC实时系统的通用I/O控制方法

主要介绍了嵌入式系统中通用I／O口的控制方法。通过对PowerPC8248芯片通用I／O的分析,得出了芯片级通用I／O的控制方法。通过对嵌入式Linux系统的启动流程分析,得出了Linux环境下对通用I／O的控制方法。所研究的平台是基于PowerPC8248芯片嵌入式系统,软件操作系统是Linux系统。     

含规模化充电桩的微电网运行优化方法

针对大规模电动汽车接入含有大量充电桩的区域微电网,导致区域内负荷的随机性和不确定性增加的问题,提出了一种规模化电动汽车参与微电网运行管理的优化方法.首先,充分利用电动汽车作为柔性负荷的自然属性,构建规模化电动汽车的响应调度模型.然后,考虑系统运行、用户参与和环境治理3个因素,建立以微电网的运行管理费用、环境污染治理费用...     

基于新的广义粒子群方法的发电机组轴心轨迹提纯

针对发电机组等旋转机械轴心轨迹图的特点,结合案例提出一种新的广义粒子群思想,并将这一新的广义粒子群优化方法用于轴心轨迹提纯。将轴心轨迹图作为粒子群,建立粒子运动模型,阐述了广义粒子群方法的提纯和去噪机制,并给出了广义粒子群–模拟退火算法。通过转子振动试验平台上的模拟测试实例验证了该方法提纯轨迹的效果;对提纯后的轨迹图反演振动信号的分析表明,该方法去噪效果优于数学形态学滤波方法。该方法实现简单,是一种有效实现轴心轨迹提纯的新方法。     

基于GA-PSO-BP的发电机组故障诊断

介绍了一种具有遗传算法中的选择、交叉、变异操作的遗传—粒子群算法(GA-PSO),解释了用于BP神经网络的参数优化过程。阐述了通过转子振动试验台上的仿真将GA-PSO-BP用于发电机组故障诊断的测试,表明GA-PSO-BP在训练速度及诊断准确率等方面优于传统BP及PSO-BP。     

应用型高校自动化专业课程建设的研究与实践

结合学校自动化专业课程创新建设的实践,阐述了应用型高校在专业建设中突出行业特色的一些思考和做法,探讨了加强实践性教学环节和提升学生综合应用能力培养等方面的措施。     

FlexRay总线技术及其多节点通信测试研究

新一代FlexRay总线采用时间触发方式,并具有数据传输速率高、可靠性高和实时性好等优点,它给工业领域监控系统中原有的RS485、CAN总线等通信方式带来了更新换代的可能.研究了FlexRay总线技术的网络拓扑结构和通信协议,在飞思卡尔公司FlexRay开发套件基础上实现了3节点FlexRay网络的节点间通信,并应用FreeMASTER软件进行了FlexRay通信机制的测试,为FlexRay总线技术在分布式测控系统中的应用奠定了基础.     

两级融合的多传感器数据融合算法研究

针对智慧工厂监测环境中多源数据融合精度问题,提出了一种两级融合的多传感器数据融合方法,旨在提高多源数据融合的准确性和可靠性。该方法分为一级数据融合和二级决策融合,首先采用卡尔曼滤波结合自适应加权平均对同类型传感器进行数据降噪融合处理,其次利用人工兔优化算法(ARO)优化ELM神经网络进行决策融合。实验结果表明,基于ARO优化ELM神经网络的多传感器数据融合算法在融合精度方面优于其他先进算法。经验证,所提出的两级融合多传感器数据融合方法具有更好的融合性能,有效提升感知系统的可靠性和鲁棒性,实现更加准确和可靠的监测和预测。