XK3190-DS7耀华数字称重仪表用户手册含通信协议详解

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"XK3190-DS7耀华称重仪表说明书含通信协议" XK3190-DS7是一款由上海耀华称重系统有限公司生产的数字式称重显示器,适用于物联网领域的重量测量和数据管理。该仪表具备先进的技术和可靠的功能,能与多种传感器、打印机和大屏幕显示器配合使用,同时支持串行通讯接口,便于数据传输和集成到更广泛的系统中。 技术参数方面,XK3190-DS7采用了RS485接口,支持两线制传输,最大传输距离可达1000米,传输速度为9600 baud。它能够连接最多16个数字传感器,并兼容耀华公司的数字模块协议和四线制数字传感器。7位高亮度LED显示屏能清晰显示重量和其他信息,同时配备有24个功能键,包括10个与数字键复合的键,便于用户操作。内置的实时时钟可准确显示年、月、日、时、分、秒,并且不受电源中断影响。 在连接设备方面,XK3190-DS7支持大屏幕显示器,采用串行输出方式,传输波特率为600,最大传输距离为2000米。此外,还提供了串行通讯接口,支持RS232和RS422,波特率可选600至9600 baud,传输距离分别为RS232的30米和RS422的1200米。打印接口为标准并行输出,兼容多种型号的微型打印机和宽行打印机,以及热敏微打。 在数据处理和存储上,XK3190-DS7可以存储1000组车号皮重、201组货号,以及1001组称重记录,满足大量数据的管理和查询需求。此外,仪表还具备节电功能、显示亮度调节、毛净重切换等功能,以适应不同工作环境和节能要求。 操作方法涵盖开机、置零、去皮、时间设置、蓄电池使用、内码显示、数据记录存储、打印操作、报表打印、记录查询和清除、记忆皮重输入、以及显示亮度和模式切换等日常使用过程中的各种功能。 维护保养和注意事项章节则提醒用户应遵循正确的使用和维护规则,确保仪表的正常运行和延长使用寿命。信息提示部分列出了可能遇到的问题及其解决方案,帮助用户快速解决问题。 XK3190-DS7耀华称重仪表是一款功能强大、连接灵活、数据处理能力强的工业级称重设备,适用于工厂、仓库、物流等多种场合的重量测量和管理,通过其详尽的说明书和通信协议,用户可以全面了解并有效利用该设备的各项功能。

将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

2023-06-06 上传