44、工业领域无线监控与机器人路径规划技术解析

工业领域无线监控与机器人路径规划技术解析

1. 无线通信技术基础

在工业领域的无线监控系统中,涉及到多种无线通信技术,其中ZigBee和Wi-Fi较为关键。
- ZigBee技术 :ZigBee协议由ZigBee联盟和IEEE 802.15.4共同定义。IEEE 802.15.4规定了ZigBee的物理层(PHY)和介质访问层(MAC)标准,而ZigBee联盟则为网络层(NWK)、应用支持子层(APS)和应用层(APL)提供标准定义。ZigBee协议栈封装了各层协议,并以函数形式供用户调用。其协议栈结构如下:
| 层次 | 标准 |
| ---- | ---- |
| 应用层(APL) | ZigBee标准 |
| 应用支持子层(APS) | ZigBee标准 |
| 网络层(NWK) | ZigBee标准 |
| 介质访问控制层(MAC) | IEEE 802.15.4标准 |
| 物理层(PHY) | IEEE 802.15.4标准 |

  • Wi-Fi技术 :Wi-Fi即无线保真,是一种无线网络技术,主要采用802.11b协议,包含应用层、传输层、网络层和网络接口层。它具有诸多优点:
    • 信号全向,覆盖范围大。
    • 传输速率快,可达11 Mbit/s,保障信息传输效率。
    • 应用广泛,无需布线,降低成本。
    • 构建方法简单,可通过现有设备无线联网。基于这些特性,Wi-Fi技术常用于无线监控系统中,将数据上传至服务器以实现远程监控。 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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