第一个项目感悟记录

本文详细探讨了在复杂现场条件下,串口数据接收不全的问题及解决方案。通过定时器延迟接收和增加接收延时功能,确保数据完整。并附带代码实例,分享了串口初始化、配置与读取的具体实现。

刚入公司4个月,正式接手了一个项目,压力很大,但是不能说No
在此记录每天疑问以及所得所获,算是积累以及加深记忆。入行萌新,也请各位大佬不吝赐教!
19.12.11

main.h
//串口的简单实现
QByteArray requestData;
QSerialPort *my_serialPort;
void serialport_init();//串口刷新函数

main.cpp
void serialport_init()
{
	foreach(const QSerialPortInfo info, QSerialPortInfo::availablePorts()){
		QSerialPort serial;
		serial.setPort(Info);
		if(serial.open(QIODevice::ReadWrite)){
            ui->comboBox_port->addItem(Info.portName());
            serial.close();
        }
	}
}

void openSerialport()//串口配置、打开
{
	my_serialPort = new QSerialPort(this);
	my_serialPort -> setPortName(ui->comboBox_port->currentText());
	my_serialPort->setBaudRate(QSerialPort::Baud57600);
    my_serialPort->setDataBits(QSerialPort::Data8);
    my_serialPort->setParity(QSerialPort::NoParity);
    my_serialPort->setFlowControl(QSerialPort::NoFlowControl);
    my_serialPort->setStopBits(QSerialPort::OneStop);
}

void readSerialport()
{
	requestData = my_serialPort->readAll();
}

需要注意的是,在理想情况下readAll()是可以完全接受下位机上传的数据的,然而现场情况复杂多变,且readyRead()信号,只要有数据传输就会抛出,导致一次readAll()有可能导致上传数据接收不全
我的方法是定时器延迟后一次性接收数据,没有从根本上解决问题所在

//延时500ms读取
TxtTime.start();
while(TxtTime.elapsed()<500)
	QCoreApplication::processEvents();
requestData = my_serialPort->readAll();

现两种解决方案(PS:其实好像是一种,我好呆啊…)
1、开一个定时器,我们接收串口端发来的数据,这个时候会产生接收中断,
在中断里面做三件事,⑴启动定时器;⑵清除时间计数器;⑶接收数据存放到事先定义好的缓存buffer
在定时器中断里面也做三件事:⑴累加时间计数器;⑵判断时间计数器是否超过我们设定的阈值(超过,说明等待了一段时间没有收到数据,判定数据接收完毕,具体时间是具体情况而定)⑶判定接收完毕数据之后,清除计数器,处理接收数据的buffer,清除buffer,关闭定时器
思路来自于https://blog.youkuaiyun.com/Damon_Sandy/article/details/84998144

2、增加接收延时功能,将多次读取的数据保存在缓冲区,在延时结束后一次性读取数据

connect(serial,SIGNAL(readyRead()),this,SLOT(com_delay()));
connect(timer,SIGNAL(timeout()),this,SLOT(serialRead()));

void com_delay()
{
	timer->start(100);
	buffer.append(serial->readAll().toHex());
)
void serialRead()
{
	timer->stop();
}
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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