zigbee中profile,cluster的认识

本文深入解析ZigBee协议中的Profile与Cluster概念,阐述它们如何规范智能家居产品的交互方式,并介绍ZigBee Cluster Library如何简化应用开发。
答疑解惑区里面有人问这样的问题,我就把自己的理解发在这里吧。 
   在zigbee规范中,引入了profile, cluster的概念。具体说来,假设规范一个profile(可以理解成一套规定),这个profile用来规范智能家居领域的相关产品都要满足那些要求,那么home automation public profile就规定了智能家居都要做什么。当然了,你可以自己规范一个自己的profile,称为provite profile,而zigbee联盟则已经规范了一些profile,比如home automation, smart energy,building automation等,一个public profile也规定了profile 的ID,比如智能家居就规定是0x104。协议栈本身也有一个profile,就是Zigbee Device Profile,也就是ZDP了,这里规范了一个zigbee节点都要具备那些功能,比如路由能力啊,网络发现能力啊,各个协议层都要做什么啊,如此。
   在一个profile的规范下,又提出了cluster的概念,这个cluster要理解成一个大方向下的一个特定对象,比如智能家居下的一个调光器,操作这个调光器就需要一些命令,比如变亮,变暗,关灯,开灯这些,另外,这个调光器也会有一个attribute,也就属性,比如当前的亮度啊,由亮变暗的过程经历多长时间啊(一下子变亮视觉感觉没有渐变效果好喔)。对于home automation 的public profile已经规定了调光器应该有哪些cluster,如:Color Control Cluster,Ballast Configuration Cluster 等。然后,profile也规范了color control cluster 的ID,这个就是clusterID了,在这个cluster下面,要有以下命令:
/*****************************************/
/***  Color Control Cluster Commands   ***/
/*****************************************/
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_TO_HUE                                     0x00
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_HUE                                        0x01
#define COMMAND_LIGHTING_STEP_HUE                                        0x02
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_TO_SATURATION                              0x03
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_SATURATION                                 0x04
#define COMMAND_LIGHTING_STEP_SATURATION                                 0x05
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_TO_HUE_AND_SATURATION                      0x06
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_TO_COLOR                                   0x07
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_COLOR                                      0x08
#define COMMAND_LIGHTING_STEP_COLOR                                      0x09
#define COMMAND_LIGHTING_MOVE_TO_COLOR_TEMPERATURE                       0x0a
Ballast Configuration Cluster 下面则没有定义命令。
除了命令之外,每一个cluster还会定义一些属性,比如color control cluster下有:
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_CURRENT_HUE                        0x0000
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_CURRENT_SATURATION                 0x0001
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_REMAINING_TIME                     0x0002
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_CURRENT_X                          0x0003
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_CURRENT_Y                          0x0004
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_DRIFT_COMPENSATION                 0x0005
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_COMPENSATION_TEXT                  0x0006
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_COLOR_TEMPERATURE                  0x0007
#define ATTRID_LIGHTING_COLOR_CONTROL_COLOR_MODE                         0x0008
...........................
这样的属性。
而Ballast Configuration Cluster 则有:
  // Ballast Information attribute set
#define ATTRID_LIGHTING_BALLAST_CONFIG_PHYSICAL_MIN_LEVEL                0x0000
#define ATTRID_LIGHTING_BALLAST_CONFIG_PHYSICAL_MAX_LEVEL                0x0001
#define ATTRID_LIGHTING_BALLAST_BALLAST_STATUS                           0x0002
等属性。
这些属性反映了这个cluster下设备的状态,可以通过读写这些属性来改变其值。
总结说来,Profile规范了应该包括哪些cluster,一个cluster会有一个ID,在一个cluster下又会有很多command,也会有很多attibute,在一个cluster下面command 和attribute的ID要唯一,不同的cluster下可以重复,不同的profile下clusterID也可以重复。
再延伸一点儿,zigbee联盟在协议栈之外又增加了一部分操作cluster的函数,那就是zigbee cluster library,(ZCL),这里边已经以源代码的形式提供了操作联盟规范的那些public profile下的函数,主要功能包括一些command的transmit,response,indicate以及confirm等,还有读写attribute的一些操作函数。所以在理解了ZCL的工作机制基础上,通过调用ZCL的函数实际上会让应用程序设计变得简单(但是学习ZCL倒是很麻烦)。
假设我们要控制一个LED,有一个远程节点(发命令控制led ),一个本地节点(接受命令并真正的让led 亮起来),那么如果引入ZCL的概念,你可以设置这个操作led 的事情是一个cluster,其下包含三个命令,一个open,一个close,一个read attribute,灯还有一个attribute,那就是当前的status,远程节点可以用ZCL的函数发open和close命令,也可以随时发一个read attibute命令读取本地节点led 的状态。这么做的好处是不需要再自己设计一个规定(比如:一个数据包的第几个字节表示什么。。。),而是直接调用ZCL即可实现,这对于command和attribute数量很少的应用不见得有多大好处,但是当command和attribute数量很多的时候,引入ZCL会让事情变得简单。
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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