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秦健 《计算机测量与控制》2010,18(2)
分析和对比了RS485和CAN总线技术,指出RS485总线具有成本低和开发简单、而CAN总线具有可靠性高和通信距离远的特点;虽然它们的总线信号逻辑不同,但是它们与单片机的接口数字逻辑信号相同;在此基础上,结合两者的优点设计了基于CAN总线驱动器和异步收发器的通信网络,给出了基于该通信网络的一种应用形式;在Modbus主从式通信方式基础上,设计了新的适合多主通信方式的数据包格式,给出了发送节点的通信活动图,并详细陈述了基于有限状态机的通信流程和编程方法;该通信网络可以用于传统RS485总线很难满足要求、需要CAN总线的性能而又要求价格比较低的场合。 相似文献
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CAN总线网络节点通信的一种方法及实现 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高速布铗丝光联合机控制系统中FX系列PLC和CAN协议现场总线网络节点的通信问题,提出了通过一个CAN/485节点来解决PLC和现场CAN节点之间的通信方案。介绍了基于微控制器89C52的CAN/485通信节点的硬件线路:给出了面向实际应用的PLC的Computer Link通信协议和CAN总线报文协议,介绍了通信节点前后台软件具体的实现方法,通过所提出的实现方法,实现了在PLC和CAN总线节点混合系统中PLC人机界面对CAN节点数据的监控,该方法已在实际系统中得到成功应用。 相似文献
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简要介绍了CAN总线接口芯片SJA1000的结构和性能.描述了在嵌入式船舶自动化异构网络中网关的设计方案.详细阐述了嵌入式系统中CAN总线/Ethernet互联装置之间的协议及其转换.嵌入式网关为两个网段之间提供了透明的数据传输服务,能实现一个网段的设备可以通过网关读取另一个网段中的数据并完成控制计算的功能. 相似文献
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介绍了车用现场总线网络的特点和发展情况,着重分析了CAN总线的特点及其在纯电动汽车控制系统中的应用情况,并且探讨了当前我国在CAN总线研究的重点和关键技术问题。 相似文献
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列车总线控制系统的CAN—485总线网关设计 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了列车总线控制系统中的CAN总线与485总线之间的互联网关,CAN总线控制器INTEL82526的基本工作原理和功能,给出了CAN—485总线网关的软、硬件具体实现方案。 相似文献
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本介绍了一种集成了CAN控制器的8位单片机C505C实现CAN网络结点的方法,并给出了CAN网络结点的通信过程控制及其软件实现,最后讨论了两种典型应用。 相似文献
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朱成云 《自动化技术与应用》2010,29(12):103-106
提出了一种基于CAN总线和RS485总线的变频器控制系统。系统设计了以C8051F040单片机为核心的智能测控仪表,通过CAN总线组成的现场网络与远程控制中心实现数据交换,接受控制中心发出的指令或者根据实测数据实时控制变频器工作。实际运行效果表明,系统运行准确可靠,具有良好的应用前景。 相似文献
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阐述了一种以TMS320LF2407A为核心,RS232、RS485和CAN总线之间接口和协议转换的设计方案,实现了这几种通用的串行总线之间的通信;叙述了总线转换器的功能、硬件设计、通信协议和软件设计。总线转换器的通信网络接口为多种异型总线之间的互联和构建比较复杂的总线型网络提供了一种解决方案。 相似文献
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基于CAN总线的分布式火灾报警控制系统 总被引:3,自引:1,他引:2
本文介绍了CAN总线技术在分布式火灾报警控制系统中的应用,描述了控制系统的结构,并且对火灾报警控制系统的各种性能指标进行了模拟测试。结果表明,CAN总线比RS-485总线在通信能力、可靠性、实时性等方面有明显的优势。 相似文献
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挖掘隐藏在异质信息网络中丰富的语义信息是数据挖掘的重要任务之一.离群点在值、数据分布、和产生机制上都明显不同于正常数据对象.检测离群点并分析其不同的产生机制,最终消除离群点具有重要的现实意义.目前,针对异质信息网络动态离群点检测的研究工作相对较少,还有很多问题有待解决.由于异质信息网络的动态性,随着时间的变化,正常数据对象也可能转变为离群点.针对异质网络提出一种基于张量表示的动态离群点检测方法(TRBOutlier),并根据张量表示的高阶数据构建张量索引树.通过搜索张量索引树,将特征加入到直接项集和间接项集中.同时,根据基于短文本相关性的聚类方法来判断数据集中的数据对象是否偏离其原聚簇来动态检测网络中的离群点.该模型能够在充分降低时间和空间复杂度的条件下保留异质网络中的语义信息.实验结果表明:该方法能够快速有效地进行异质网络环境下的动态离群点检测. 相似文献
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图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果. 相似文献