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共享数据总线(DPR)设计模式——嵌入式系统的“内存数据库”

文章摘要 本文介绍了嵌入式系统中基于共享数据总线(DPR)的设计模式,将其定位为系统的"内存数据库"。DPR架构作为数据中枢,包含数据共享总线、事件管理中心、配置管理器和数据持久化功能。其核心采用无锁读取设计,通过双缓冲机制(currValue和lastValue)确保数据一致性,同时优化写操作的原子性。该设计特别适用于读多写少的场景,在保证性能的同时实现了数据安全访问。文章详

#数据库#设计模式#jvm
Hermes 智能体完全实战指南

Hermes 不仅仅是龙虾的替代品,它还是一个自我进化的生态。越用越聪明、越用越省钱、越用越稳定——这就是它的核心优势。关键是要快速行动。现在入场的人能积累最多的 Skill,建立行业最强的定制方案库,抢占市场红利。现在就开始装上第一个 Hermes,完成第一次对话。然后把它连接到你常用的平台。接下来,让它为你工作 24 小时。

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#AI#c语言#linux
IEC 60870-5-104协议解析——电力系统远动通信实战

本文详细解析了IEC60870-5-104协议在储能能量管理系统(EMS)中的工程实现。首先介绍了104协议作为IEC101协议在TCP/IP网络上的延伸版本,其帧结构分为APCI控制信息和ASDU应用数据单元,包含I帧(数据传输)、S帧(确认)和U帧(连接控制)三种类型。文章深入分析了连接管理机制、遥信/遥测/遥控功能实现,以及CP56Time2a精确对时设计,重点阐述了断线重连时的安全降级策略

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#linux#状态模式
IEC 60870-5-104协议解析——电力系统远动通信实战

本文详细解析了IEC60870-5-104协议在储能能量管理系统(EMS)中的工程实现。首先介绍了104协议作为IEC101协议在TCP/IP网络上的延伸版本,其帧结构分为APCI控制信息和ASDU应用数据单元,包含I帧(数据传输)、S帧(确认)和U帧(连接控制)三种类型。文章深入分析了连接管理机制、遥信/遥测/遥控功能实现,以及CP56Time2a精确对时设计,重点阐述了断线重连时的安全降级策略

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#linux#状态模式
电池状态机设计——储能系统的“大脑“状态管理

储能系统状态机设计的关键在于解决复杂控制逻辑的无序性问题。文章通过实际案例展示了从"面条式代码"到六状态(空闲、等待充电、充电中、放电中、故障、离网)的分层状态机演进过程,重点分析了充电状态的八重安全守卫机制和离网状态的特殊处理逻辑。状态机通过显式状态管理避免了逻辑冲突,采用原子性转换保障数据一致性,并通过日志记录实现问题追溯。文章还探讨了状态机测试策略和AI结合预测电池健康的

#c语言#开发语言
站控显示下级从控EMS的版本信息开发(设计多线程和TCP通讯)

本文解析了储能站控系统(站级EMS)中PCS版本信息采集与上报的全链路实现。从控EMS通过pDAI接口从stat数据库读取PCS版本信息,采用自定义TCP/UDP帧协议(包含SOI帧头、CMD命令字、长度字段等)确保传输可靠性,并通过多线程加锁机制保护共享资源。站级EMS通过Sampler线程定时触发查询,使用函数指针表驱动的可扩展架构进行数据解析与存储。整个流程涉及数据库操作、多线程通信、自定义

#tcp/ip#网络#网络协议 +2
站控显示下级从控EMS的版本信息开发(设计多线程和TCP通讯)

本文解析了储能站控系统(站级EMS)中PCS版本信息采集与上报的全链路实现。从控EMS通过pDAI接口从stat数据库读取PCS版本信息,采用自定义TCP/UDP帧协议(包含SOI帧头、CMD命令字、长度字段等)确保传输可靠性,并通过多线程加锁机制保护共享资源。站级EMS通过Sampler线程定时触发查询,使用函数指针表驱动的可扩展架构进行数据解析与存储。整个流程涉及数据库操作、多线程通信、自定义

#tcp/ip#网络#网络协议 +2
Vibecoding尝鲜之-使用Cursor完成MQTT开发(一)

本文介绍了使用Cursor工具辅助开发政府MQTT业务需求的过程。开发内容包括建立储能设备物理模型、生成网关关联编码、实现MQTT双向认证连接等功能。文章详细分析了MQTT连接参数配置(包括URL、端口、证书等),并针对代码中存在的回调签名不匹配、数组越界等高风险问题提供了修复方案。通过Cursor的协助,开发者完善了注册、总召唤、主动上送等核心功能模块,实现了与MQTT服务器的稳定连接和数据交互

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#数据库
储能BM^2T(Battery Monitoring and Management Tech)技术解读

阳光电源BM^2T技术通过多维物理场感知(膨胀力传感+直流采样)和AI算法融合(IC曲线分析+迁移学习),突破传统BMS局限,实现SOC误差<3%、SOH误差<2%的高精度估算。其创新性体现在:1)引入力学特征提升热失控预警能力;2)采用MPC预测控制优化能耗;3)硬件联动实现0.2秒极速灭弧。该方案通过"机理+AI+三电协同"的技术路线,展现了电池管理领域硬件IT

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#linux
储能BM^2T(Battery Monitoring and Management Tech)技术解读

阳光电源BM^2T技术通过多维物理场感知(膨胀力传感+直流采样)和AI算法融合(IC曲线分析+迁移学习),突破传统BMS局限,实现SOC误差<3%、SOH误差<2%的高精度估算。其创新性体现在:1)引入力学特征提升热失控预警能力;2)采用MPC预测控制优化能耗;3)硬件联动实现0.2秒极速灭弧。该方案通过"机理+AI+三电协同"的技术路线,展现了电池管理领域硬件IT

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#linux
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