可调量程智能压力开关:STC单片机驱动,RS485modbus通讯,4-20mA与继电器输出,数码显示,远程监控,安全防护,完整电路设计资料,可调量程智能压力开关:STC单片机驱动,RS485 Modbus通讯,多输出功能,数码显示,远程监控与保护,原理图和源码齐全,可调量程智能压力开关,采用STC15单片机设计,RS485modbus输出,4-20mA输出,继电器输出,带数码管显示,提供原理图,PCB,源程序。 可连接上位机实现远程监控,RS485使用modbus协议,标定方法简单,使用三个按键实现标定和参数设定,掉电数据不会丢。 有反接和过压过流保护。 ,可调量程;智能压力开关;STC15单片机;RS485;modbus输出;4-20mA输出;继电器输出;数码管显示;原理图;PCB;源程序;远程监控;标定方法;参数设定;掉电数据保持;反接保护;过压过流保护。,STC15单片机驱动的智能压力开关:RS485 Modbus通讯,4-20mA输出,多保护功能
2025-04-29 14:16:01 7.41MB xhtml
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基于深度学习的OFDM系统信道估计与均衡算法Matlab仿真及其误码率分析研究,基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法误码率分析的Matlab仿真研究,深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真 ,深度学习; OFDM信道估计; 均衡算法; 误码率; Matlab仿真,深度OFDM信道估算均衡算法的误码率仿真 在通信领域中,正交频分复用(OFDM)技术因其在宽带无线通信中的高效性和抵抗多径效应的出色性能而被广泛应用。然而,由于多径传播,OFDM系统在实际应用中会遇到信道估计和均衡的问题,这些问题会严重影响信号的接收质量。随着人工智能特别是深度学习技术的发展,研究者们开始探索如何利用深度学习的方法来解决OFDM系统中的信道估计和均衡问题。 深度学习方法因其强大的特征提取和模式识别能力,在处理复杂的非线性问题方面显示出巨大的优势。在信道估计领域,深度学习可以通过学习大量的信道数据来预测和估计信道的特性,这比传统的基于导频的信道估计方法更加灵活和高效。此外,利用深度学习方法进行均衡算法的设计,可以更准确地消除信道干扰,提高数据传输的准确性和速率。 在进行仿真研究时,Matlab软件因其强大的数学计算和算法仿真能力而成为通信领域研究者的首选工具。通过Matlab仿真,研究者可以构建OFDM系统的信道模型,设计深度学习算法,并分析算法对系统性能的影响,尤其是在误码率方面的影响。误码率是衡量通信系统质量的重要指标,它直接关系到通信系统能否可靠地传输数据。因此,对于基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法的研究来说,误码率的分析是非常关键的。 本次研究的主要内容包括:深入分析OFDM系统的工作原理和信道估计与均衡的挑战;探讨深度学习在信道估计与均衡中的应用方法;基于Matlab实现相关算法的仿真设计;评估不同深度学习模型对误码率的影响,并提出改进方案。研究的最终目的是提出一种有效的信道估计和均衡算法,通过深度学习方法降低OFDM系统的误码率,从而提高通信系统的整体性能。 为了进行这项研究,研究者们准备了多篇文档和报告,记录了从理论研究到仿真设计,再到结果分析的整个过程。这些文档详细描述了算法设计的具体步骤,仿真环境的搭建,以及仿真结果的解读。此外,相关的图片文件为研究提供了直观的展示,辅助理解仿真结果和算法效果。文本文件则包含了研究过程中的关键讨论点和一些初步的研究成果。 这项研究的开展不仅能够推动OFDM技术的发展,还能为通信系统设计提供新的思路,特别是在如何利用深度学习技术优化传统通信算法,以适应日益增长的数据传输需求。通过这种方法,未来通信系统可能会实现更高的数据传输速率,更低的误码率,以及更强的环境适应能力。 由于研究涉及大量的数据处理和算法设计,研究者需要具备深厚的通信原理知识,同时也要对深度学习理论和Matlab仿真工具有着丰富的操作经验。因此,这项研究不仅是技术上的挑战,也是对研究者多学科知识和技能的考验。通过不断的努力和探索,研究者有望找到降低OFDM系统误码率的有效方法,为现代通信系统的发展贡献新的力量。
2025-04-27 01:50:27 577KB
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根据给定文件的信息,我们可以提炼出关于“电压电流转换器XTR111”的一系列重要知识点,主要包括其功能特性、工作原理以及应用领域等。 ### 一、产品概述 XTR111是一款高精度电压转电流转换器,主要用于标准0-20mA或4-20mA模拟信号的转换,能够提供高达36mA的电流输出。该转换器通过单个电阻RSET设置输入电压与输出电流的比例关系,并可通过外部P-MOSFET晶体管确保较高的输出阻抗和宽广的电压范围。 ### 二、主要特点 1. **易于设计的输入/输出范围**:支持0-20mA、4-20mA、5-25mA以及电压输出等多种范围选择。 2. **非线性误差低**:仅为0.002%,适用于需要高精度信号转换的应用场景。 3. **低偏移漂移**:温度变化导致的偏移仅为1μV/°C,确保了在不同温度条件下的稳定性能。 4. **高精度**:整体精度达到0.015%,适用于对信号转换精度有严格要求的场合。 5. **单电源供电**:可采用单一电源进行供电,简化电路设计。 6. **宽电源电压范围**:支持7V至44V的宽电源电压范围,增强了设备的适应性和灵活性。 7. **输出错误标志**:具备输出错误标志功能,可以监测并提示输出异常情况。 8. **输出禁用功能**:提供输出禁用功能,便于控制信号输出状态。 9. **可调节的电压稳压器**:内部集成3V至15V的可调节电压稳压器,为附加电路提供稳定的电源供应。 10. **通用电压控制电流源**:可以作为通用的电压控制电流源使用。 ### 三、工作原理 XTR111的工作原理基于输入电压与输出电流之间通过单个电阻RSET设置的比例关系。该转换器通过外部P-MOSFET晶体管确保高输出阻抗和宽泛的电压范围,使得输出电流能够适应不同的负载条件。此外,通过调整RSET的值可以改变输入电压与输出电流之间的比例,从而实现对输出电流大小的精确控制。 ### 四、应用场景 1. **3线式传感器系统中的电流或电压输出**:适用于需要将电压信号转换为电流信号输出的3线式传感器系统。 2. **可编程驱动器的PLC输出**:用于工业自动化控制系统中,如可编程逻辑控制器(PLC)的输出部分。 3. **电流模式传感器激励**:对于需要使用电流激励的传感器而言,XTR111可以提供稳定的电流源,确保传感器工作的准确性和可靠性。 ### 五、总结 XTR111是一款功能强大的电压转电流转换器,具有高精度、低偏移漂移、宽电源电压范围等特点,适用于多种应用场景,如3线式传感器系统、PLC输出可编程驱动器等。通过灵活的输入/输出范围设定和外部P-MOSFET晶体管的应用,XTR111能够满足不同领域的信号转换需求,是工业自动化控制系统中的理想选择。
2025-04-13 17:25:17 1.9MB 0-20mA
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基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,(1)含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型,EI,如图1—3 matlab源代码,高水平文章,保证正确 在电力市场环境下,供电公司通过对接入配电网的分布式电源(distributed generation,DG)的优化调度,能够有效地降低其运行成本,规避市场竞争环境下的风险。 提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型:第1阶段为DG优化调度阶段,根据市场电价、DG运行成本、签订可中断负荷(interruptable load,IL)合同的价格来确定DG的机组组合、从大电网的购电量及IL削减量:第2阶段为无功优化阶段,在第1阶段的基础上,考虑DG的无功出力特性,通过优化DG和无功补偿装置的出力调节电压使其在规定的范围内且配电网的网损最小。 通过基于修改的IEEE 33节点系统的仿真计算,表明所提出的日前2阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本。 (2)包含分布式电源的配电网无功优化 图4—6 matlab源代码,代码按照高水平文章
2025-04-13 08:57:32 2.13MB edge
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本方案是昆仑通态触摸屏与4台DTD433FC无线模拟量信号测试终端进行无线 Modbus通信的实现方法。本方案中昆仑通态触摸屏作为主站显示各从站的模拟量信号,传感器、DCS、PLC、智能仪表等4个设备作为Modbus从站输出模拟量信号。方案中采用达泰电子无线模拟量信号测控终端——DTD433FC与达泰电子无线通信数据终端——DTD433MC,作为实现无线通讯的硬件设备。 无线系统构成示意图 ▼ 通过西安达泰电子 DTD433FC和DTD433MC可以很方便的实现无线 MODBUS 主从网络,无需更改网络参数和设备程序,可以直接替换有线连接。 一、测试设备与参数 1.硬件环境搭建 l昆仑通态触摸屏TPC7062TD *1台 l模拟量信号发生器*20个(实际使用中为用户模拟量输出设备) l无线数据终端(主站设备)DTD433MC*1块 l无线模拟量信号测控终端(从站设备)DTD433FC-4 *3块,DTD433FC-8 *1块 2. 测试参数 l通讯协议:Modbus RTU协议 l主从关系:1主4从 l主站通
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资料包含电流环芯片AD5410,AD5420中文数据手册,HART芯片AD5700,AD5701中文数据手册,AD5420和AD5700的电路设计,AD5420驱动代码
2024-06-18 09:22:00 1.98MB
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:49 41KB 神经网络 lstm
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1.本资源包含了MACD,KDJ,LSTM,MA等多种技术指标进行股票预测,形成完整的k线预测图。 2.所有数据都是真实可靠 3.代码简洁易懂,开发者可以在此基础上二次开发 4
2024-04-10 09:49:36 15KB python lstm
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我国有大量的机床采用落后的手工操作方式,效率低,能耗高,工人的劳动强度大,因此,对普通机床进行数控改造是刻不容缓的事情。介绍了X53T立式铣床数控化改造的方案,重点介绍了铣床的电气系统改造。改造后的铣床在零件加工精度及加工效率等方面都有明显的提高。
2024-03-01 10:30:59 217KB 行业研究
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S7200PLC 模拟量4-20 mA转换成整数程序算法示例,以及模拟量数据滤波平缓处理,消除曲线的尖峰毛刺程序示例。连续采集10个数,找出最大值,最小值,十个值相加-减去最大值和最小值,除以8,求平均值,即可,数显示比以前稳定多了。 1、以下程序是把4-20mA对应的400-1200度的量程的测温探头的温度转换 2、模拟量模块(比如AIW0、AIW2、AIW4、AIW6等等,要看模块的位置)读取(0~20ma的转换为0~32000,4~20ma对应6400~32000)
2024-02-29 23:31:37 41KB 模拟量4-20
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