煮男日记2 DI

在控制系统中最简单也是存在变化的就有现在要谈到的DI,作为一个很简单逻辑量输入卡件,DI只有两个输入,一个为0,一个为1,当然在现场我们说0v就是0,3.3-5v就是1了。

在现实电路中,1的存在有多种样式,比如在485中,只要两个线的压差过了一个界限,就是0,反之就是1,在rs232中,存在基准地,和地线进行比较出现“1" or  "0"。

DI有多个功能性卡件,我在后面会讲到。

DI就是一个电压输入口,本来想用TI的msp430做几个例子给大家,不过最近是煮男状态,太懒了,就说说原理了。

如果输入IO口采集到电压,芯片的内部程序就是认为是1,否则就是0。是不是很简单,弄个单片机,分分钟就可以写出一个DI输入程序来。

有变化的。

首先是硬件上,同时要进行4路、8路、16路或者32路的DI输入,怎么办?芯片怎么选,芯片内的程序用轮询还是用中断?

其次,隔离和非隔离,各有什么好处。

再有就是对高电压DI输入怎么处理?

还有就是常见的干结点问题,基本属于一个纯sb的问题,就是无源结点了,有干就有湿,湿结点就是有源结点,就是Dry Contact和Wet Contact,很多工程人员都知道干了,一说湿,就鄙视开发人员,其实就是自己不知道了。这个问题涉及到有源接入还是无源接入。

当然还有很多七七八八的零碎问题。但是作为自动控制系统的4个基本卡件,DI可以用在信号状态的采集,比如说,红绿灯中的,状态,只需要3个DI输入,我们就知道当前的显示状态,从而可以判定是不是有故障。

我们可以对电路进行监视,对输出的信号进行反馈监视,这些操作都需要DI或者AI的参与,在后面要谈到的脉冲输入卡件等都是以DI为基础的,甚至我认为如果电路做的足够nice,你可以用一个DI 程序,通过跳线把所有功能卡件的功能进行集成。


PS:最近是闲赋在家状态,手头的开发板只有MSP430的基础开发板和一个DSP的开发板,如果要通过这两个进行全部讲解肯定似是而非,只有想起多少写多少,后续的硬件设计和嵌入式也会慢慢补上,全部自己了。上位机代码在完成原型后,考虑是开源了,主要是架构要设计好才可以,要不拿出手太寒碜了。自动控制领域是很好玩的,而且如果有好的框架,比纯软件有意思的多。我原来做纯软件,后来做嵌入式和FPGA,再后来就参与自动控制系统整个软硬件研发,最后做的是自动仿真软件。做仿真现在都是纯软件,后来做的自己都很无趣了。所以就放了自己的大假。

如果大家有问题可以email给我了。



内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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