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题名一种EtherCAT主站存取网络结构设计
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作者
胡鑫明
蒋大海
雷妮
巩芫芳
宁少楠
冯武彤
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机构
西安西电数字科技有限公司
西安西电电力系统有限公司
中国人民武装警察部队工程大学信息工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第3期91-96,共6页
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基金
中国西电集团揭榜挂帅项目(XS2022XCP04)。
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文摘
针对EtherCAT主站存储和读取网络结构信息较为复杂的问题,设计一种先将网络结构信息与源代码分离,之后再将这些信息集成到可执行程序文件内部的方法。该方法在网络设计阶段通过配置软件将从站型号信息、型号索引、设备选型信息保存为文本文件;在软件构建阶段将上述文件与源代码一并处理生成程序;程序运行后通过型号索引直接寻址查询到设计方案中从站的ID,通过ID、从站数量对比实际部署的网络结构与所设计的方案是否一致。经测试验证,程序中存储的从站型号信息、型号索引及从站选型信息完整正确;在线检查网络结构功能可高效查询到方案中每个节点的型号信息并对比型号是否匹配。该方法实现简单且运行高效,有效降低主站和配套的网络结构设计工具的开发难度,同时改善了EtherCAT主站产品的用户体验和经济效益。
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关键词
EtherCAT主站
网络结构
在线检查
从站选型
SOEM
配置文件
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Keywords
EtherCAT master
network structure
online checking
slave selection
SOEM
configuration file
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分类号
TN915.11-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名双系统冗余热备EtherCAT主站的设计与实验
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作者
胡鑫明
蒋大海
任艳兵
巩芫芳
魏超
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机构
西安西电数字科技有限公司
西安西电电力系统有限公司
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出处
《计算机技术与发展》
2024年第4期1-6,共6页
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基金
广东省重点领域研发计划(2019B111109001)。
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文摘
EtherCAT总线技术凭借低成本、高性能的优势已广泛应用于工业控制领域。针对目前EtherCAT主站产品普遍无法同时满足线缆冗余和热备份运行,设计了一种双系统冗余热备主站方案。该主站设备由2个主站模块与1个冗余控制模块协同工作,主站模块负责控制网络中的从站设备,冗余控制模块在监视主站模块并仲裁其激活/备用状态的同时还通过其内部网口切换组件控制仅激活的主站模块接入网络。方案中主站模块基于龙芯微处理器设计,冗余控制模块基于意法半导体微控制器设计,所选用的主要软件如实时操作系统(SylixOS,RT-Thread)以及协议栈(SOME,libmodbus)均为开源产品。最后对所设计的主站设备进行测试验证,结果证明该主站功能完整性能优秀,既保留了线缆冗余机制还实现了双系统冗余热备份运行,能够在激活系统故障后毫秒级时间完成系统切换,可靠性满足大多数工业控制应用场景对主站控制器的要求。
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关键词
EtherCAT主站
双系统
冗余
热备份
SylixOS
RT-THREAD
SOEM
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Keywords
EtherCAT master
dual system
redundancy
hot-standby
SylixOS
RT-Thread
SOEM
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名面向能源枢纽的通信技术分析
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作者
巩芫芳
胡鑫明
余加霞
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机构
西电电力系统有限公司
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出处
《通信电源技术》
2023年第9期175-177,共3页
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文摘
能源枢纽是多能源系统的重要组成部分,可利用多种类型的储能设备进行发电,其具有规模大、结构复杂等特点,对不同设备之间的通信提出新的挑战。分析能源枢纽通信的基本需求,并在此基础上全面阐述面向能源枢纽的有线通信方式和无线通信方式,总结、对比相应的通信技术,以此促进能源枢纽的发展。
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关键词
能源枢纽
电力系统
无线通信
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Keywords
energy hub
power system
wireless communications
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分类号
TN9
[电子电信—信息与通信工程]
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题名一种基于极限学习机的输电线路故障诊断方法
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作者
巩芫芳
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机构
西电电力系统有限公司
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出处
《通信电源技术》
2022年第6期65-67,共3页
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文摘
输电线路是电力系统中传输电能的主要介质,受各种人为因素或自然因素的影响,输电线路故障时有发生。为了能够及时、准确地进行故障诊断,针对复杂的输电线路结构,对其常见故障进行分析与总结,并结合前向反馈神经网络的基本思想提出了一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。通过在三相三线制交流输电线路中的对比测试,验证了所提故障诊断方法的有效性。
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关键词
电力系统
输电线路
故障诊断
极限学习机(ELM)
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Keywords
power systems
transmission line
fault diagnosis
Extreme Learning Machine(ELM)
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分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
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