10、家庭执行器配置与安装全攻略

家庭执行器配置与安装全攻略

在家庭自动化系统中,执行器的配置与安装是关键环节。本文将详细介绍如何对破解后的执行器进行配置,以及如何将其安装到家庭环境中,同时还会介绍如何添加非破解的商用执行器到家庭自动化系统。

破解执行器的初步操作

在上传并初步配置Tasmota固件到Sonoff设备后,需要进行以下操作:
1. 记录IP地址,断开计算机的USB电缆并关闭电源。
2. 断开电子板上的所有跳线。
3. 按拆卸的相反顺序重新组装执行器的所有部件。

配置Tasmota固件

配置执行器的Tasmota固件,需按照以下步骤进行:
1. 准备工作
- 确保Sonoff Basic R2执行器输入侧的连接器盖打开,若未打开则拧开盖子。
- 取两根20 AWG电线,两端剥去约5mm的线皮,连接到Sonoff Basic R2执行器的N和L输入。拧开绿色连接器上的两个螺丝以连接电线,然后拧回连接器盖并拧紧螺丝。
- 再次拧紧连接器盖。
- 注意:后续操作涉及连接交流电压,有触电危险,务必确保传感器操作和使用的电线绝缘,不暴露在交流电压网络中。
- 将执行器连接到交流电压,建议使用插线板,在插线板关闭状态下连接电线的火线和零线,以避免触电危险。连接后打开插线板,蓝色LED会闪烁两次后熄灭,此时可开始配置。
2. 具体配置步骤
- 使用浏览器输入执行器配置的IP地址(如192.168.0.14),会显示类似Tasmota主菜单页面,软件版本为12.3.1。
- 点击“Configurat

【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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