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新一代DCS中智能温度监控系统设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
路永华 《计算机测量与控制》2015,23(4)
传统的分布式温度监控方法存在费时费力、不便应用在特殊环境、不便用于多点融合监控等弊端,因此设计并实现了新一代DCS智能温度监控系统,通过核心为ARM7LPC2292芯片的下位机及时调整全部温控点的温度,自主设置温度、显示实际温度与报警;采用核心为89C51微处理器模块,将上、下位机的信息互相传递,确保上位机随时查询温度信息;通过CC2530终端节点实时采集测温终端的温度数据,将温度数据无线发送给CC2530协调器节点,不再采用传统的中转服务器方式,而是采用协调器节点通过串口与上位机进行通信,并在上位机中进行温度数据的处理和存储;软件设计过程中,对系统监控过程中上位机和下位机间的主从通信方式进行详细分析,并给出了系统温度监控数据通信传输的流程图,分析了系统实现温度监控的数据库访问代码以及温控曲线显示代码的设计;实验结果说明,所设计系统性能好、操作简单、控制准确率高. 相似文献
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83.
潘虎林 《自动化与仪器仪表》2010,(3):74-75,78
介绍了一种集中管理,分散控制的计算机温度自动控制系统,该系统控制精度高,控制方法先进,测量手段简单实用,抗下扰能力强,性能价格比好。在天水宏大绒线厂的试运行中取得了良好的绒线染色效果,并取得了显著的经济效益。 相似文献
84.
分析AODV协议在多速率环境下的不足,提出一种改进的协议AODV-HC.AODV-HC采用传输容量作为判断路径优劣的标准,通过链路单向稳定性和链路传输能力的度量,构建路径传输容量度量体系.在路径选择上将每条链路的稳定性和链路可承载的容量纳入考虑因素,能有效解决多速率环境下多跳低速链路带来的吞吐量限制.通过对AODV协议的路由请求信息和路由表的扩充以及对路由发现和路由回复过程的改进来实现AODV-HC协议.仿真实验表明基于传输容量度量的AODV-HC协议在节点高密度分布时能够提高网络的饱和吞吐量和分组交付率,降低平均分组传输时延. 相似文献
85.
提取个性化目标的需求分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
目前基于目标的需求分析方法多在一定程度上依赖于当前实际的业务流程,因此提出一种弱化这种依赖,能为每一个客户提供个性化目标集的需求分析方法.在该方法中,目标由业务专家按照规范化的形式预先保存在目标知识库并能不断优化丰富,客户目标分析算法在和客户的交互中获得客户提出的目标并对其进行分析、修正,直到生成一个个性化客户目标集--目标树. 相似文献
86.
87.
88.
89.
随着新能源发电占比增加,发电侧的调节能力降低,挖掘负荷侧的可调节潜力是新型电力系统电力供需平衡的必然选择。针对工业用户,提出了一种基于二次聚类的可调节潜力特征提取与综合评估方法。综合考虑工业用户的可中断性、可转移性和生产属性,建立了负荷可调节潜力评估指标体系。首先,采用近邻传播(affinity propagation, AP)聚类-k均值(k-means)聚类的二次聚类方法挖掘用户可调节潜力特征,计算可调节指标。其次,基于相关性定权(criteria importance through intercriteria correlation, CRITIC)法和多准则妥协解排序(vlsekriterijumska optimizacija I kompromisno resenje, VIKOR)法分别评估工业用户可中断潜力、可转移潜力和生产潜力。然后,利用集对分析(set pair analysis, SPA)-可变模糊集(variable fuzzy set, VFS)法评估工业用户负荷综合可调节潜力,并得到优先级排序。最后,根据某地区9户工业用户历史负荷监测数据进行可调节潜力评估,通过对不同聚类方法、不同指标体系以及不同评估算法结果的对比分析,验证了所提方法在特征提取、指标定义以及评估合理性方面的优势。 相似文献
90.
价格预测对于大宗农产品市场的稳定具有重要意义,但是大宗农产品价格与多种因素有着复杂的相关关系.针对当前价格预测中对数据完整性依赖性强与单一模型难以全面利用多种数据特征等问题,提出了一种将基于注意力机制的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM-Attention)、支持向量机回归(SVR)与LightGBM组合的增强式集成学习方法,并分别在包含历史交易、天气、汇率、油价等多种特征数据的数据集上进行了实验.实验以小麦和棉花价格预测为目标任务,使用互信息法进行特征选择,选择误差较低的CNN-BiLSTM-Attention模型作为基模型,与机器学习模型通过线性回归进行增强式集成学习.实验结果表明该集成学习方法在小麦及棉花数据集上预测结果的均方根误差(RMSE)值分别为12.812, 74.365,较之3个基模型分别降低11.00%, 0.94%、4.44%,1.99%与13.03%, 4.39%,能够有效降低价格预测的误差. 相似文献