15、使用 UDP 和 TCP 交换消息

使用 UDP 和 TCP 交换消息

1. 发送 UDP 数据报

UDP 通信发生在两个套接字之间,套接字是网络上通信路径的一端,每个套接字都有一个 IP 地址和一个端口号。在典型应用中,目的地会被编程为在特定端口接收 UDP 数据报。许多标准应用协议都有指定的知名端口,其他应用通常可以自由使用大于 1023 的任何端口号。目的地可以接受来自任何主机或特定主机的数据包,通常不关心源发送的端口。

下面分别介绍使用 Rabbit 模块和 TINI 发送 UDP 数据报的代码示例。

1.1 Rabbit 代码

Rabbit 模块的 Dynamic C 库包含用于 UDP 通信的函数和常量。以下是发送 UDP 数据报的详细代码及步骤:

1.1.1 初始定义和声明
#define TCPCONFIG 1
#define LOCAL_PORT     5551
#define REMOTE_IP      "192.168.111.5"
#define REMOTE_PORT    5550
#define MAX_UDP_SOCKET_BUFFERS 1
#memmap xmem
#use "dcrtcp.lib"
udp_Socket mysocket;
int sequence;
  • TCPCONFIG 1 :用于配置网络接口,使用 tcp_config.lib 文件中指定的静态 IP 地址和子网掩码。
  • LOCAL_PORT
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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