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基于STM32的多源數(shù)據(jù)采集板卡設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

以STM32F429芯片為控制核心，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)采集板卡的設(shè)計(jì)、制作、調(diào)試及驅(qū)動(dòng)軟件的編寫。板卡具有2路獨(dú)立CAN總線、2路獨(dú)立RS485、4路RS232、8路輸入和8路輸出可配置GPIO端口，且板載GPS/BD模塊。軟件功能包括所有接口驅(qū)動(dòng)與GPS/BD模塊位置地理信息提取。經(jīng)測(cè)試表明，全負(fù)荷工作時(shí)，所有數(shù)據(jù)通道均處于良好的工作狀態(tài)，各端口能夠按約定波特率以最大數(shù)據(jù)更新速率同步收發(fā)數(shù)據(jù)。此外，板卡各接口模塊均進(jìn)行電器隔離，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定可靠，滿足設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間加電工作的要求。

發(fā)表于：11/22/2019 11:46:00 AM

基于電力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)的MTU值分析研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

在電力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)中，業(yè)務(wù)的遠(yuǎn)距離傳輸要先后通過傳輸層、網(wǎng)絡(luò)層及數(shù)據(jù)鏈路層的封裝，最終以以太網(wǎng)幀的形式通過光端機(jī)及光纜進(jìn)行遠(yuǎn)程通信，在通信過程中，三個(gè)協(xié)議層對(duì)數(shù)據(jù)載荷的大小均有相關(guān)參數(shù)的定義，分別是MSS、MTU及最大幀長(zhǎng)度。通過ICMP協(xié)議，討論三者之間的關(guān)系，并應(yīng)用于解決電力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)中提票業(yè)務(wù)大包不通的問題。

發(fā)表于：11/22/2019 11:18:00 AM

用于電聲測(cè)試儀的精密信號(hào)源設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了提高電聲測(cè)儀試參數(shù)測(cè)量的精確度，針對(duì)電聲測(cè)試儀校準(zhǔn)設(shè)計(jì)了一款基于DDS芯片的精密信號(hào)源。該信號(hào)發(fā)生器采用直接數(shù)字合成技術(shù)，包括STM32最小系統(tǒng)、DDS芯片系統(tǒng)、帶通濾波器模塊以及數(shù)字電位器。利用STM32控制濾波器模塊對(duì)于DDS模塊產(chǎn)生信號(hào)的諧波成分和噪聲進(jìn)行濾除，實(shí)現(xiàn)高精度的正弦波信號(hào)的產(chǎn)生，以便于電聲測(cè)試儀系統(tǒng)測(cè)量精度的提高。通過對(duì)數(shù)字電位器的控制，實(shí)現(xiàn)了電聲測(cè)試儀對(duì)于信號(hào)不同幅值的需求。

發(fā)表于：11/21/2019 11:50:00 AM

DALI 2.0智能照明主控器的研究與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

為了確保數(shù)字可尋址調(diào)光接口(Digital Addressable Lighting Interface，DALI)系統(tǒng)的兼容性，進(jìn)一步提升智能化照明控制效果，系統(tǒng)地研究了DALI 2.0標(biāo)準(zhǔn)的接口線路及協(xié)議。設(shè)計(jì)了內(nèi)置總線電源及接口電路的DALI 2.0主控器，并設(shè)計(jì)了配套的PC上位機(jī)軟件。提升了主控器的自主運(yùn)行能力，使主控器成為照明系統(tǒng)的“大腦”。實(shí)施了包含主控器、照度傳感器及LED驅(qū)動(dòng)裝置的照明系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，主控器自動(dòng)處理照度傳感器的事件報(bào)告并自主控制環(huán)境照明亮度，達(dá)到了智能管理、降低照明能耗的效果。

發(fā)表于：11/21/2019 11:41:00 AM

PMS2.0系統(tǒng)健康度模型及對(duì)策分析[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)復(fù)雜計(jì)算環(huán)境下運(yùn)維監(jiān)控需求，提出業(yè)務(wù)系統(tǒng)健康度模型，該模型建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)從微觀層面（多元化的、細(xì)粒度的監(jiān)測(cè)指標(biāo)）到宏觀層面的“健康度”評(píng)測(cè)方法體系和過程，為企業(yè)穩(wěn)定健康的業(yè)務(wù)服務(wù)提供有效的運(yùn)維保障方法。并針對(duì)PMS2.0系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)踐。

發(fā)表于：11/21/2019 11:14:00 AM

基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表優(yōu)化分析[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表作為智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)支撐的尤為關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目前對(duì)其數(shù)據(jù)提取、管理、整合、應(yīng)用的技術(shù)手段創(chuàng)新需求格外迫切。因此，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法，構(gòu)建變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表數(shù)據(jù)融合模型；借助以上模型完成變電站監(jiān)控信息冗余數(shù)據(jù)的特征提取工作，并基于矩陣分析對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法予以改進(jìn)，進(jìn)一步壓縮變電站監(jiān)控信息關(guān)聯(lián)維數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)變電站監(jiān)控信息點(diǎn)表的優(yōu)化工作。通過仿真效果分析，該方法降低了變電站監(jiān)控信息數(shù)據(jù)處理量，提升了變電站監(jiān)控信息人工智能性。

發(fā)表于：11/20/2019 3:22:00 PM

基于缺失觀測(cè)值的鋰電池剩余壽命估計(jì)方法研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

研究一種缺失觀測(cè)值條件下，鋰電池剩余使用壽命(RUL)的新型估計(jì)方法，算法框架包括預(yù)處理模塊和預(yù)測(cè)模塊，并引入極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)。預(yù)處理模塊基于單點(diǎn)插值和多重插值技術(shù)填補(bǔ)缺失觀測(cè)值，預(yù)測(cè)模塊基于一步/多步超前預(yù)測(cè)估計(jì)剩余壽命。將插值技術(shù)和超前預(yù)測(cè)算法相結(jié)合，構(gòu)建鋰電池剩余壽命智能估計(jì)系統(tǒng)，處理具有缺失觀測(cè)值的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)具有良好的魯棒性，并能夠自動(dòng)產(chǎn)生完整的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新估計(jì)方法適用于鋰電池相關(guān)的智能診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：11/20/2019 3:06:00 PM

配網(wǎng)模型中心基礎(chǔ)架構(gòu)及應(yīng)用研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為了解決配用電模型應(yīng)用及管理所面臨的問題與挑戰(zhàn)，滿足配用電的實(shí)際需要，結(jié)合業(yè)務(wù)現(xiàn)狀與特點(diǎn)，提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的配用電模型中心基礎(chǔ)架構(gòu)。研究配用電模型中心關(guān)鍵技術(shù)框架，構(gòu)建適用于配用電的模型中心核心技術(shù)架構(gòu)。設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的配用電模型中心，為配用電的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘與輔助決策支持等應(yīng)用提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理與計(jì)算環(huán)境。同時(shí)，結(jié)合東莞供電局業(yè)務(wù)特點(diǎn)和實(shí)際需求，探索適用的業(yè)務(wù)場(chǎng)，為配電各系統(tǒng)業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)、處理、計(jì)算、應(yīng)用和管理的高性能環(huán)境。

發(fā)表于：11/20/2019 2:57:00 PM

基于改進(jìn)的證據(jù)更新工業(yè)過程故障診斷研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

工業(yè)生產(chǎn)過程的故障成因頗為復(fù)雜，一種故障的故障特征可能有多種表現(xiàn)形式，而多種故障又有可能表現(xiàn)出一種故障特征。因此單模型、單因素的故障診斷方法已顯其不足。提出了改進(jìn)的證據(jù)更新的動(dòng)態(tài)故障診斷算法，并結(jié)合人工智能方法應(yīng)用到硝酸生產(chǎn)過程故障診斷系統(tǒng)中。該方法通過對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述來確定故障診斷的辨識(shí)框架，應(yīng)用新型的模糊推理方法生成診斷證據(jù)，診斷證據(jù)再基于改進(jìn)的證據(jù)更新規(guī)則來實(shí)現(xiàn)證據(jù)的動(dòng)態(tài)更新，根據(jù)結(jié)果來進(jìn)行故障決策，從而解決了故障模式多樣性、故障診斷動(dòng)態(tài)性以及故障特征不確定性的問題。經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證，該方法的應(yīng)用可提高故障診斷確診率。

發(fā)表于：11/19/2019 1:28:00 PM

面向云計(jì)算服務(wù)的鑒權(quán)協(xié)議研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

5G通信技術(shù)的快速落地，面向云計(jì)算服務(wù)的系統(tǒng)迎來了全新機(jī)遇與挑戰(zhàn)，用戶通過移動(dòng)泛在網(wǎng)絡(luò)可在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)遠(yuǎn)程登錄該系統(tǒng)獲取所需的云計(jì)算服務(wù)。面向云計(jì)算服務(wù)的系統(tǒng)的鑒權(quán)協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)用戶遠(yuǎn)程服務(wù)過程中身份認(rèn)證與數(shù)據(jù)保護(hù)密鑰生成，可抵御一系列潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅，確保個(gè)人服務(wù)數(shù)據(jù)機(jī)密性與隱私性。基于生物特征驗(yàn)證技術(shù)提出了一個(gè)新的面向云計(jì)算服務(wù)系統(tǒng)鑒權(quán)協(xié)議。在該協(xié)議中，服務(wù)器與用戶能夠在交互流程中完成相互之間的身份鑒別，確保兩者間協(xié)商的會(huì)話工作密鑰的機(jī)密性，并通過BAN-邏輯形式化證明了該鑒權(quán)協(xié)議的完整性與正確性。與近期提出的相關(guān)協(xié)議相比，新提出的面向云計(jì)算服務(wù)系統(tǒng)鑒權(quán)協(xié)議在安全性能上優(yōu)勢(shì)較為突出。

發(fā)表于：11/19/2019 1:10:00 PM