自动恒温灌溉组态软件

最新推荐文章于 2025-05-16 14:57:40 发布
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博主花费了一些时间使用GIMP，最终呈现出不错的效果。GIMP是信息技术领域用于图像处理的工具。

花了点小时间，秀了下俺的GIMP，效果还不错。


Yantai666
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大厂物联网(IoT)高频面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
10-23 2820
目录 解释物联网 (IoT) 的基本概念 物联网的主要组成部分有哪些？ 描述物联网的基本架构。 IoT 与传统网络有什么区别？ 物联网中常用的传感器类型有哪些？ 描述物联网的三个主要层次。 简述物联网中数据安全的重要性 描述物联网安全的主要威胁 解释端到端加密在 IoT 中的作用 物联网设备如何防止 DDoS 攻击？ 描述 IoT 设备身份验证的重要性 解释 “零信任” 模型在 IoT 安全中的应用 简述 IoT 中的数据隐私问题有哪些？ 描述 IoT 设备更新的安全策略。
单片机与MCGS组态软件在全自动中央供暖系统中的应用
08-11
单片机与MCGS组态软件在全自动中央供暖系统中的应用，构成了一个高效且经济的监控解决方案。单片机，通常以89S51为代表，作为数据采集系统的核心，负责处理来自AD7416数字温度传感器和JWS温度变送器的信号，这些...
基于51单片机的自动化灌溉系统程序
11-27
51单片机控制下的自动化灌溉系统程序分享
模拟灌溉系统
记得提醒我去学习
03-12 900
1.题目 2.代码 main.c #include<stc15f2k60s2.h> #include<ds1302.h> #include<iic.h> typedef unsigned char uchar; typedef unsigned int uint;
【物联网设备】PT100温度采集模块
u012984333的博客
05-16 1083
PT100温度采集模块是一种高精度温度检测装置，基于铂电阻(Pt100)技术，具有稳定性强、抗干扰能力好和宽温度范围（-200℃~+850℃）的特点。该模块提供多种通道数量选择，支持2线制和3线制传感器，采用24位AD转换，测量频率为10HZ每路，分辨率为0.01℃，测温精度为±0.1℃。模块支持多种通讯接口，包括RS232、网口和WIFI，并具备宽压DC7-30V供电，适用于工业自动化、能源电力、暖通空调、医疗实验室、农业食品、交通运输、环境监测等多个领域的温度监控与控制。通过精准的温度数据采集，PT10
《物联网IoT解决方案》（Unity+SteamVR+云技术+5G+AI+物联网+IoT+人机交互+万物互联+物物互联+射频识别+全球定位系统+实时采集+智能化感知+识别+管理+立钻哥哥+==）
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05-05 4万+
《物联网IoT解决方案》 版本 作者 参与者 完成日期 备注 YanlzVR_IoT_V01_1.0 严立钻 2020.05.05 ...
电子设计项目
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基于MCGS组态与S7-200 PLC的恒温控制设计及加热程序实现 PLC编程
07-28
首先阐述了恒温控制在现代工业自动化中的重要性，接着描述了整个系统的构成，包括S7-200 PLC作为核心控制器、MCGS组态软件用于人机界面开发和通信管理，以及加热设备的实际操作。文中还深入探讨了MCGS组态软件的功能...
基于三菱PLC和组态王的加热炉恒温控制系统设计与实现
08-14
适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC和组态软件有一定了解的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要设计和实施加热炉温度控制系统的工业环境，旨在确保生产过程的稳定性和安全性，提升生产...
工业自动化中S7-200 PLC与组态王的温度PID控制技术及应用
08-27
使用场景及目标：应用于加热炉、电阻炉等需要恒温控制的工业场景，目标是实现温度的自动化、高精度控制，提升生产效率、节能降耗，并通过组态界面实现可视化监控与参数调整。 阅读建议：建议结合S7-200 PLC编程环境...
基于MCGS组态软件以及PLC的新风空调自动化系统.pdf
08-08
基于MCGS组态软件以及PLC（可编程逻辑控制器）的新风空调自动化系统在实际应用中体现了一系列自动化技术的应用和优势。 首先，新风空调系统的基本原理是通过回风阀将室内热空气抽出，并通过送风机将过滤和制冷后的...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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