STM32单片机与上位机通信工业控制应用:数据采集、控制与可视化,打造智能工业控制系统

发布时间: 2024-07-03 00:06:33 阅读量: 103 订阅数: 89
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STM32单片机与上位机通信工业控制应用:数据采集、控制与可视化,打造智能工业控制系统

1. STM32单片机与上位机通信基础**

STM32单片机是一款功能强大的微控制器,广泛应用于工业控制、物联网和嵌入式系统等领域。与上位机通信是STM32单片机的重要功能之一,本章将介绍STM32单片机与上位机通信的基础知识,包括通信方式、协议选择和数据传输流程。

1.1 通信方式

STM32单片机与上位机之间的通信方式主要有串口、USB和以太网。串口是最常用的通信方式,其优点是简单易用,成本低廉。USB通信速度快,但需要额外的硬件支持。以太网通信速度快,稳定性高,但需要额外的网络设备。

1.2 协议选择

通信协议是通信双方遵循的规则,用于规范数据传输的格式和流程。常用的通信协议有UART、I2C、SPI和Modbus。UART协议用于串口通信,I2C和SPI协议用于短距离通信,Modbus协议用于工业控制领域。

2. 数据采集与处理

2.1 传感器数据采集

传感器是将物理量转换为电信号的装置,是数据采集的基础。根据信号类型,传感器可分为模拟传感器和数字传感器。

2.1.1 模拟信号采集

模拟信号是连续变化的信号,其幅度与被测物理量成正比。采集模拟信号需要使用模数转换器 (ADC),将模拟信号转换为数字信号。

  1. import pydaq
  2. import numpy as np
  3. # 初始化 ADC 设备
  4. adc = pydaq.Adc("dev1")
  5. # 设置采样率
  6. adc.set_sample_rate(1000)
  7. # 采集数据
  8. data = adc.read(1000)
  9. # 绘制数据
  10. plt.plot(np.arange(len(data)), data)
  11. plt.show()

逻辑分析:

  • pydaq.Adc("dev1"):初始化 ADC 设备,其中 “dev1” 为设备名称。
  • adc.set_sample_rate(1000):设置采样率为 1000 Hz。
  • adc.read(1000):采集 1000 个数据点。
  • plt.plot():绘制数据。

2.1.2 数字信号采集

数字信号是离散变化的信号,其值只有 0 和 1。采集数字信号需要使用数字输入/输出 (DIO) 模块。

  1. import pydaq
  2. import time
  3. # 初始化 DIO 设备
  4. dio = pydaq.Dio("dev1")
  5. # 设置输入通道
  6. dio.set_input_channel(0)
  7. # 采集数据
  8. while True:
  9. value = dio.read_input()
  10. print(value)
  11. time.sleep(0.1)

逻辑分析:

  • pydaq.Dio("dev1"):初始化 DIO 设备,其中 “dev1” 为设备名称。
  • dio.set_input_channel(0):设置输入通道为 0。
  • dio.read_input():读取输入通道的值。
  • time.sleep(0.1):延迟 0.1 秒,以避免过快采集。

2.2 数据处理与分析

数据采集后,需要对数据进行处理和分析,以提取有用的信息。

2.2.1 数据过滤与平滑

数据采集过程中不可避免地会产生噪声,需要对数据进行过滤和平滑。常用的滤波方法有:

  • **滑动平均滤波:**计算一段时间内数据的平均值,以平滑数据。
  • **中值滤波:**计算一段时间内数据的中间值,以去除噪声。
  • **卡尔曼滤波:**一种递归滤波器,可以估计信号的真实值。
  1. import numpy as np
  2. # 滑动平均滤波
  3. def moving_average(data, window_size):
  4. return np.convolve(data, np.ones(window_size), 'valid') / window_size
  5. # 中值滤波
  6. def median_filter(data, window_size):
  7. return np.median(np.convolve(data, np.ones(window_size), 'valid'))
  8. # 卡尔曼滤波
  9. from filterpy.kalman import KalmanFilter
  10. kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)
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硬件工程师
广州大学计算机硕士,硬件开发资深技术专家,拥有超过10多年的工作经验。曾就职于全球知名的大型科技公司,担任硬件工程师一职。任职期间负责产品的整体架构设计、电路设计、原型制作和测试验证工作。对硬件开发领域有着深入的理解和独到的见解。
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