KW-2200 IEC104协议调试工具源码解析

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资源摘要信息:"KW-2200-now_slow1tt_比较方便_iec104工具_iec104调试工具_源码.zip"是一个包含KW-2200和IEC 104协议调试工具的压缩包文件。IEC 104协议是一种电力系统自动化中广泛使用的通信协议,主要用于远动(远程监控和控制)。KW-2200可能是该工具的名称或版本号,而"now_slow1tt"可能表示这是一个特定版本或者修订版本的标识。"比较方便"可能意味着这个版本的工具在使用上较之前的版本更加用户友好。此压缩包中包含的源码可能允许用户进行定制化开发或调试。 IEC 60870-5-104(简称IEC 104)是一个国际标准,用于在变电站自动化系统和远动系统之间的远程控制和监视数据传输。这个标准通常用于电力系统中,如水电站、变电站和调度中心之间的通信。IEC 104协议确保了高可靠性和实时性,支持报文的确认机制、时标同步等功能,非常适合电力系统对通信的严格要求。 在开发或调试基于IEC 104协议的应用程序时,一个方便的调试工具是不可或缺的。该调试工具可以模拟IEC 104的通信过程,帮助开发者理解协议细节、测试程序的健壮性以及诊断可能出现的通信错误。拥有源码则意味着用户可以根据自己的需求对工具进行修改和扩展。 使用源码的形式分发工具还有以下优势: 1. 开源:开发者可以查看源代码,了解工具的工作原理。 2. 可定制:能够根据实际需要修改源码,提供个性化功能。 3. 可维护:遇到问题时可以自行修复,也可以贡献修复方案给开源社区。 4. 可扩展:可以添加新的功能或与其它系统集成。 在进行电力系统的自动化工程时,工程师可能需要使用IEC 104协议来实现设备之间的数据交换和控制。对于工程师来说,掌握IEC 104协议和相应的调试工具对于确保系统的稳定性和可靠性至关重要。因此,一个方便且功能齐全的IEC 104调试工具对于电力系统自动化项目具有重要意义。 此外,"KW-2200"可能指向特定的硬件设备或软件应用程序,与KW-2200设备或系统配套使用。如果KW-2200是一个设备型号,那么该调试工具可能是专门为这个设备定制的,以确保与KW-2200兼容并能充分利用其功能。 对于IT行业专业人士,特别是那些专注于工业通信协议和电力系统自动化的人来说,熟悉IEC 104标准和相关调试工具是必备的技能之一。随着工业4.0和智能电网的发展,对于这类知识的需求将会继续增长。

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层,隐含层,输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状,使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值,使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值,使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化,目标值是1000 ,p=0.1 ,i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

2023-06-06 上传