机械原理MATLAB辅助分析
该书籍提供了如何基于MATLAB软件进行机械原理里面一些机械结构的运动分析，里面还有MATLAB程序可供使用，很不错的一本书。高等学校教材◎李滨城徐超编著机械原理 MATLA辅助分析化学孓业約版祉本书介绍了数学软件 MATLAB辅助机械原理分析的方法。运用解析法,通过建立数学模型,对机构与机器进行精确的分析与综合,是机械原理学科发展的重要方向。全书分为七章,分别应用 MATLAB进行了平面连杆机构的运动分析、平面连杆机构的力分析、连杄机构设计、凸轮机构设计、齿轮机构设计、机械的运转及其速度波动的调节和机构优化设计,每一专题内容通过数学模型的建立、计算实例的介绍、 MATLAB程序的编制,深入浅出地介绍了 MATLAB在机槭原理中的应用。书中大量的程序实例不但实用,更包含作者多年在机械原理教学中使用 MATLAB的经验。本书既可作为高校机械类专业选修课的教材,也可作为学习机械原理和机械原理课程设计的参考书。图书在版编目(CIP)数据机械原理 MATLAB辅助分析/李滨城,徐超编著北京:化学工业出版社,2011.5ISBN978-7-122-10596-7I·机…Ⅲ.①李…②徐…Ⅲ,机构学-计算机辅助分析软件包, MATLABⅣ.TH1139中国版本图书馆CP数据核字.(2011)第026200号责任编辑:杜进祥周永红装帧设计:韩飞责任校对:边涛出版发行:化学工业出版社(北京市东城区青年溯南街13号邮政编码100011)印刷:北京市振南印刷有限责任公司装订:三河市宇新装订厂710mm×100m1/16印张11%字数227千字2011年7月北京第1版第1次印刷购书咨询:010645188传真:010-64519686)售后服务:010-64518899网址:http://www.cipciom,cn凡购买本书,如有缺损质量问题,本社销售中心负责调换。定价:25.0元版权所有违者必究前FOREWORD机械原理 MATLAB辅助分析现今,计算机辅助设计在机被原理学科中得到了广泛的应用。为了在教学中培养学生利用计算机先进软件解决实际问题的思维方法和动手能力,我们从2007年开始尝试在机械原理教学中应用 MATLAB辅助机械原理分析与综合,在多年教学改革实践的基础上,编写了这本《机械原理 MATLAB辅助分析》本书运用科学与工程计算语言 MATLAB进行编程计算,它是一种数值计算的优秀工具,易学易用,一般学生只要经过10多个小时的练习就能够用它完成所需要的计算。本书在内容编写上首先是应用解析法建立分析或综合的数学模型,然后通过具体的计算实例来说明数学模型的使用方法,接着用 MATLAB进行编程计算。书中所附程序全部在计算机上调试通过,有些实例还根据运算结果绘制出了相应的分析曲线图和设计仿真图。其目的一方面可加深学生对课程内容的理解,提高分析问题和解决问题的能力;另一方面,意在培养学生独立编程能力,掌握 MATLAB编程方法和技巧。在编写本书过程中,编者参考了高等院校理工科机械类专业机械原理课程的现行教学大纲,也参照了兄弟院校编写的《机械原理》有关教材。江苏科技大学有关领导和机械原理学科组对本书的编写和出版给予了热情的帮助和支持,在此谨致深切的谢意。由于编者水平有限,加之编写仓促,书中定有不妥之处,恳请读者批评指正。编者2010年10月目录CONTENTS机械原理 MATLAB辅助分析算一章平而连杆机构的运动分析第一节平面连杆机构运动分析概述…………第二节铰链四杆机构的运动分析…1128第三节曲柄滑块机构的运动分析第四节导杆机构的运动分析……………………………………………………14第五节六杆机构的运动分析习题..···.·.4444·:4.:4.4···4a,:s30第二章平面连杆机构的力分析35第一节平面连杄机构力分析概述甲曹鲁,度m曲·使普35第二节铰链四杆机构的力分析……………………………………37第三节曲柄滑块机构的力分析44第四节导杆机构的力分析…………………………………51第五节六杆机构的力分析:::·.=:··..4:··““·4“““+“++:·+t58习题…………………………………………………………-………………………68第三章莲杆机构设计第一节铰链四杆机构类型判断72第二节几何法按连杆上活动铰链已知位置设计四杆机构………………………77第三节位移矩阵法按连杆预定位置设计四杆机构第四节解析法按连杆预定位置设计四杆机构第五节按预定的运动规律设计四杆机构·97第六节按行程速比系数及有关参数设计四杆机构102习题……112算四章凸轮机构设计117笫一节推杆常用的运动规律…………………………………117第二节凸轮轮廓曲线的设计118第三节程序设计实例………………122习题130第五章齿轮机构设计第一节渐开线函数的计算133第二节渐开线标准直齿圆柱齿轮的设计计算·:.+.....::...·..:=.::·138第三节直齿圆柱齿轮机构传动设计计算143第四节渐开线齿轮的范成…………………………………………………“145习题150算六章机的运转及其遠度波动的调节151第一节机槭的运转及其速度波动的调节概述番福…·151第二节机械系统的等效动力学模型……………………………………152第三节机槭运动方程式156第四节机槭运转的速度波动及其调节方法…………………………………,165习题………………167第七章机构优化设计169第一节平面连杆机构再现已知运动规律的优化设计…169第二节凸轮机构最大压力角及其位置的确定……………………………174习題………………………………………178参者文獻第一章平面连杆机构的运动分析第一节平面连杆机构运动分析概述机构的运动分析,就是按照已知的起始构件运动规律来确定机构中其他构件的动。它的具体任务:一是求构件的位置;二是求构件的速度;三是求构件的加速度、数学模型的建立平面连杆机构属闭环机构,在用解析法进行机构运动分析时,采用封闭矢量多边形法求解较为简便。首先建立机构封闭矢量方程式,然后对时间求一阶导数得到速度方程,对时间求二阶导数得到加速度方程。二、程序设计每个平面连杆机构运动分析 MATLAB程序都由主程序和子函数两部分组成,其程序设计流程如图1-1所示。开始开始输入已知参数,如各构件尺寸等输入已知参数,如各构件尺寸等调用子函数求解位移表达式求机构的位移、速度和加速度求解速度表达式用图形输出计算结果求解加速度表达式机构运动仿真结:)结束(a)主程序b)子函数图1-1平面连杆机构运动分析程序设计流程子函数的任务是求机构在某一位置时,各构件的位移、速度和加速度;主程机械原理 MATLAB辅助分析序的任务是求机构在一个工作循环内各构件的位移、速度和加速度的变化规律,并用线图表示出来,同时进行机构运动仿真。第二节铰链四杆机构的运动分析在图1-2所示的铰链四杆机构中,已知各构件的尺寸及原动件1的方位角a1和匀角速度ω,需对其位置、速度和加速度进行分析。、数学模型的建立为了对机构进行运动分析,先如图1-2建立直角坐标系,并将各构件表示为杆矢,为了求解方便,将各杆矢用指数形式的复数表示。1.位置分析B2如图1-2所示,由封闭图形ABCDA可写出机构各杆矢所构成a163的封闭矢量方程+=+(1其复数形式表示为图1-2铰链四杆机构l1en+l2e2=l3e3+l4(1-2)将上式的实部和虚部分离,得l1 tl2 cosb2=l3 cos03+lLysin@1 +l2 sin02=L3 sine(1-3)由于式(1-3)是一个非线性方程组,直接求解比较困难,在这里借助几何方法进行求解,在图中连接BD,由此得D=2 +4A-2L1 cos9=arcsin(,singBD2-lrccs2LBDL363=π82=arcsinls sinBa-Li sinel1-4)2.速度分析将式(1-2)对时间t求一次导数,得速度关系tl202e=l30(1-5)第一章平面连杆机构的运动分析将上式的实部和虚部分离,得G1 w1 cosB)+li az cos]2=l3w3 cose1-6)Liw sinB1+1202 sinB2=l3 w3 sinB3若用矩阵形式来表示,则上式可写为l2 singal3 sinaLi sinBaI(1-7)l2 cost2Co3-l,解上式即可求得二个角速度2、aB33.加速度分析将式(12)对时间t求二次导数,可得加速度关系表达式-L2 sine ls sinB3 ]ra2w2 L2 cose2 als cos03 1o2141coS61le coste -l3 cose1an2 L2 sine2 (3 l3 sinO3 I La3u1 1 siney(18)解上式即可求得二个角加速度a2、a3。二、计算实例例1-1】如图1-2所示,已知铰链四杆机构各构件的尺寸为:l1101.6mm,l=254mm,l3=177.8mm,l4=304.8mm,原动件1以匀角速度1=250rad/s逆时针转动,计算构件2和构件3的角位移、角速度及角加速度,并绘制出运动线图。三、程序设计铰链四杆机构 MATLAB程序由主程序 crank rocker main和子函数crank rocker两部分组成。1.主程序 crank_ rocker_main文件兴著并菁兴并菁普并普菁暑菁#“萧誓養美赀黄并“兴弹一萧萧兴浙普兴黃蒉景是吴暑普暑州,暑1.输入已知数据clear ill=101.6;2=254;l3=177.8;l4=304.8omega=250;alpha1=0hd=pi/180;du=180/pi;%2.调用子函数 crank rocker计算铰链四杆机构位移,角速度,角加速度forn1=1:361theta=(nl-1)*hd:Theta, omega, alpha]-crank rocker(thetal, omega, alpha1, 11, 12, 13. 14)theta2(nl)=theta(1): theta(n1)=theta(2)
- 2020-06-20下载
- 积分：1
凸优化在信号处理与通信中的应用Convex Optimization in Signal Processing and Communications
凸优化理论在信号处理以及通信系统中的应用 比较经典的通信系统凸优化入门教程ContentsList of contributorspage IxPrefaceAutomatic code generation for real- time convex optimizationJacob Mattingley and stephen Boyd1.1 Introduction1.2 Solvers and specification languages61. 3 Examples121. 4 Algorithm considerations1.5 Code generation261.6 CVXMOD: a preliminary implementation281.7 Numerical examples291. 8 Summary, conclusions, and implicationsAcknowledgments35ReferencesGradient-based algorithms with applications to signal-recoveryproblemsAmir beck and marc teboulle2.1 Introduction422.2 The general optimization model432.3 Building gradient-based schemes462. 4 Convergence results for the proximal-gradient method2.5 A fast proximal-gradient method2.6 Algorithms for l1-based regularization problems672.7 TV-based restoration problems2. 8 The source-localization problem772.9 Bibliographic notes83References85ContentsGraphical models of autoregressive processes89Jitkomut Songsiri, Joachim Dahl, and Lieven Vandenberghe3.1 Introduction893.2 Autoregressive processes923.3 Autoregressive graphical models983. 4 Numerical examples1043.5 Conclusion113Acknowledgments114References114SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization: approximationbounds and applicationsZhi-Quan Luo and Tsung-Hui Chang4.1 Introduction1174.2 Nonconvex QCQPs and sDP relaxation1184.3 SDP relaxation for separable homogeneous QCQPs1234.4 SDP relaxation for maximization homogeneous QCQPs1374.5 SDP relaxation for fractional QCQPs1434.6 More applications of SDP relaxation1564.7 Summary and discussion161Acknowledgments162References162Probabilistic analysis of semidefinite relaxation detectors for multiple-input,multiple-output systems166Anthony Man-Cho So and Yinyu Ye5.1 Introduction1665.2 Problem formulation1695.3 Analysis of the SDr detector for the MPsK constellations1725.4 Extension to the Qam constellations1795.5 Concluding remarks182Acknowledgments182References189Semidefinite programming matrix decomposition, and radar code design192Yongwei Huang, Antonio De Maio, and Shuzhong Zhang6.1 Introduction and notation1926.2 Matrix rank-1 decomposition1946.3 Semidefinite programming2006.4 Quadratically constrained quadratic programming andts sdp relaxation201Contents6.5 Polynomially solvable QCQP problems2036.6 The radar code-design problem2086.7 Performance measures for code design2116.8 Optimal code design2146.9 Performance analysis2186.10 Conclusions223References226Convex analysis for non-negative blind source separation withapplication in imaging22Wing-Kin Ma, Tsung-Han Chan, Chong-Yung Chi, and Yue Wang7.1 Introduction2297.2 Problem statement2317.3 Review of some concepts in convex analysis2367.4 Non-negative, blind source-Separation criterion via CAMNS2387.5 Systematic linear-programming method for CAMNS2457.6 Alternating volume-maximization heuristics for CAMNS2487.7 Numerical results2527.8 Summary and discussion257Acknowledgments263References263Optimization techniques in modern sampling theory266Tomer Michaeli and yonina c. eldar8.1 Introduction2668.2 Notation and mathematical preliminaries2688.3 Sampling and reconstruction setup2708.4 Optimization methods2788.5 Subspace priors2808.6 Smoothness priors2908.7 Comparison of the various scenarios3008.8 Sampling with noise3028. 9 Conclusions310Acknowledgments311References311Robust broadband adaptive beamforming using convex optimizationMichael Rubsamen, Amr El-Keyi, Alex B Gershman, and Thia Kirubarajan9.1 Introduction3159.2 Background3179.3 Robust broadband beamformers3219.4 Simulations330Contents9.5 Conclusions337Acknowledgments337References337Cooperative distributed multi-agent optimization340Angelia Nedic and asuman ozdaglar10.1 Introduction and motivation34010.2 Distributed-optimization methods using dual decomposition34310.3 Distributed-optimization methods using consensus algorithms35810.4 Extensions37210.5 Future work37810.6 Conclusions38010.7 Problems381References384Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory387Gesualso Scutari, Daniel P Palomar, and Sergio Barbarossa11.1 Introduction and motivation38711.2 Strategic non-cooperative games: basic solution concepts and algorithms 39311.3 Opportunistic communications over unlicensed bands411.4 Opportunistic communications under individual-interferenceconstraints4151.5 Opportunistic communications under global-interference constraints43111.6 Conclusions438Ackgment439References43912Nash equilibria: the variational approach443Francisco Facchinei and Jong-Shi Pang12.1 Introduction44312.2 The Nash-equilibrium problem4412. 3 EXI45512.4 Uniqueness theory46612.5 Sensitivity analysis47212.6 Iterative algorithms47812.7 A communication game483Acknowledgments490References491Afterword494Index49ContributorsSergio BarbarossaYonina c, eldarUniversity of rome-La SapienzaTechnion-Israel Institute of TechnologyHaifaIsraelAmir beckTechnion-Israel instituteAmr El-Keyiof TechnologyAlexandra universityHaifEgyptIsraelFrancisco facchiniStephen boydUniversity of rome La sapienzaStanford UniversityRomeCaliforniaItalyUSAAlex b, gershmanTsung-Han ChanDarmstadt University of TechnologyNational Tsing Hua UniversityDarmstadtHsinchuGermanyTaiwanYongwei HuangTsung-Hui ChangHong Kong university of scienceNational Tsing Hua Universityand TechnologyHsinchuHong KongTaiwanThia KirubarajanChong-Yung chiMcMaster UniversityNational Tsing Hua UniversityHamilton ontarioHsinchuCanadaTaiwanZhi-Quan LuoJoachim dahlUniversity of minnesotaanybody Technology A/sMinneapolisDenmarkUSAList of contributorsWing-Kin MaMichael rebsamenChinese University of Hong KongDarmstadt UniversityHong KonTechnologyDarmstadtAntonio de maioGermanyUniversita degli studi di napoliFederico iiGesualdo scutariNaplesHong Kong University of Sciencealyand TechnologyHong KongJacob MattingleyAnthony Man-Cho SoStanford UniversityChinese University of Hong KongCaliforniaHong KongUSAJitkomut songsinTomer michaeliUniversity of californiaTechnion-Israel instituteLoS Angeles. CaliforniaogyUSAHaifaMarc teboulleTel-Aviv UniversityAngelia NedicTel-AvUniversity of Illinois atIsraelUrbana-ChampaignInoSLieven VandenbergheUSAUniversity of CaliforniaLos Angeles, CaliforniaUSAAsuman OzdaglarMassachusetts Institute of TechnologyYue WangBoston massachusettsVirginia Polytechnic InstituteUSAand State UniversityArlingtonDaniel p palomarUSAHong Kong University ofScience and TechnologyYinyu YeHong KongStanford UniversityCaliforniaong-Shi PangUSAUniversity of illinoisat Urbana-ChampaignShuzhong zhangIllinoisChinese university of Hong KongUSAHong KongPrefaceThe past two decades have witnessed the onset of a surge of research in optimization.This includes theoretical aspects, as well as algorithmic developments such as generalizations of interior-point methods to a rich class of convex-optimization problemsThe development of general-purpose software tools together with insight generated bythe underlying theory have substantially enlarged the set of engineering-design problemsthat can be reliably solved in an efficient manner. The engineering community has greatlybenefited from these recent advances to the point where convex optimization has nowemerged as a major signal-processing technique on the other hand, innovative applica-tions of convex optimization in signal processing combined with the need for robust andefficient methods that can operate in real time have motivated the optimization commu-nity to develop additional needed results and methods. The combined efforts in both theoptimization and signal-processing communities have led to technical breakthroughs ina wide variety of topics due to the use of convex optimization This includes solutions tonumerous problems previously considered intractable; recognizing and solving convex-optimization problems that arise in applications of interest; utilizing the theory of convexoptimization to characterize and gain insight into the optimal-solution structure and toderive performance bounds; formulating convex relaxations of difficult problems; anddeveloping general purpose or application-driven specific algorithms, including thosethat enable large-scale optimization by exploiting the problem structureThis book aims at providing the reader with a series of tutorials on a wide varietyof convex-optimization applications in signal processing and communications, writtenby worldwide leading experts, and contributing to the diffusion of these new developments within the signal-processing community. The goal is to introduce convexoptimization to a broad signal-processing community, provide insights into how convexoptimization can be used in a variety of different contexts, and showcase some notablesuccesses. The topics included are automatic code generation for real-time solvers, graphical models for autoregressive processes, gradient-based algorithms for signal-recoveryapplications, semidefinite programming(SDP)relaxation with worst-case approximationperformance, radar waveform design via SDP, blind non-negative source separation forimage processing, modern sampling theory, robust broadband beamforming techniquesdistributed multiagent optimization for networked systems, cognitive radio systems viagame theory, and the variational-inequality approach for Nash-equilibrium solutionsPrefaceThere are excellent textbooks that introduce nonlinear and convex optimization, providing the reader with all the basics on convex analysis, reformulation of optimizationproblems, algorithms, and a number of insightful engineering applications. This book istargeted at advanced graduate students, or advanced researchers that are already familiarwith the basics of convex optimization. It can be used as a textbook for an advanced graduate course emphasizing applications, or as a complement to an introductory textbookthat provides up-to-date applications in engineering. It can also be used for self-study tobecome acquainted with the state of-the-art in a wide variety of engineering topicsThis book contains 12 diverse chapters written by recognized leading experts worldwide, covering a large variety of topics. Due to the diverse nature of the book chaptersit is not possible to organize the book into thematic areas and each chapter should betreated independently of the others. a brief account of each chapter is given nextIn Chapter 1, Mattingley and Boyd elaborate on the concept of convex optimizationin real-time embedded systems and automatic code generation. As opposed to genericsolvers that work for general classes of problems, in real-time embedded optimization thesame optimization problem is solved many times, with different data, often with a hardreal-time deadline. Within this setup the authors propose an automatic code-generationsystem that can then be compiled to yield an extremely efficient custom solver for theproblem familyIn Chapter 2, Beck and Teboulle provide a unified view of gradient-based algorithmsfor possibly nonconvex and non-differentiable problems, with applications to signalrecovery. They start by rederiving the gradient method from several different perspectives and suggest a modification that overcomes the slow convergence of the algorithmThey then apply the developed framework to different image-processing problems suchas e1-based regularization, TV-based denoising, and Tv-based deblurring, as well ascommunication applications like source localizationIn Chapter 3, Songsiri, Dahl, and Vandenberghe consider graphical models for autore-gressive processes. They take a parametric approach for maximum-likelihood andmaximum-entropy estimation of autoregressive models with conditional independenceconstraints, which translates into a sparsity pattern on the inverse of the spectral-densitymatrix. These constraints turn out to be nonconvex. To treat them the authors proposea relaxation which in some cases is an exact reformulation of the original problem. Theproposed methodology allows the selection of graphical models by fitting autoregressiveprocesses to different topologies and is illustrated in different applicationsThe following three chapters deal with optimization problems closely related to SDPand relaxation techniquesIn Chapter 4, Luo and Chang consider the SDP relaxation for several classes ofquadratic-optimization problems such as separable quadratically constrained quadraticprograms(QCQPs)and fractional QCQPs, with applications in communications and signal processing. They identify cases for which the relaxation is tight as well as classes ofquadratic-optimization problems whose relaxation provides a guaranteed, finite worstcase approximation performance. Numerical simulations are carried out to assess theefficacy of the SDP-relaxation approach
- 2020-12-10下载
- 积分：1
小草手把手教你LabVIEW仪器控制
小草手把手教你LabVIEW仪器控制LabVIEW 串口通信 的讲解 很详细小草手把手教你 Labview串凵仪器控制,开篇词(1),关于LabⅤEW我大概接触 LabView才两年,这两年,也只是一个业余爱好,也写过很多代码。以数据采集跟仪器控制居多,虽然没做过太大的项日,不过平时在QQ群里或者GSD论坛跟ihome论坛看过别人的问题,都会自己思考一遍,然后看解答或者给别人解答。本科时候大四学过LabⅤEW的倮程,结果那时侯,却忙着考研,没怎么听课,然后有上机考试,老师总会说,要自己动于做一做,不然自己肯定不会做的。然后自己也不太懂,只管考研。后来期末考试,还是不会做。成绩只是及格硏一时候,由于教学需要,自己买了本《我和 LabvIew》,NI公司的人都很推荐这本书,也是他们公司的大牛写的。然后我自己看了下,然后又去图书馆借了很多书,结果都大同小异。《我和 Labview》确实很好,很多经验之谈,自凵都经常翻一番,而且自u也经常会写写笔记,或者看看 LabvIew自带的范例。两年过去了。LabⅤlW的应用,如果专业知识要求不是特别晑,我都会业余去了解,最常见的就是数据釆集,还有串口通讯,还有图像处理,还有数学运算等等,还有 GSDzone, net上面的代码库的很多小程序两年内,看到Q群里,问的最多的就是串口通信问题。原因是很多做嵌入式单片机之类的,学校毕业设计需要,或者自己项目需要,人概都是山于有需要才学这个语言。现在网上的教程很多,但是很多人,还是有各种各样的问题所以,QQ群里经常有人重复的问VSA串口通信的问题,几乎每天都有,而且特别是毕业设计或者期末课程设计的时候。而且这个时候,网上的代做毕业设计的,貌似也很火我比较反感那些只为了完成某种任务(毕业设计或者课程设计)而到论坛或者加很多Q群来求资源的。我没有给人代做过毕业设计,只是从开始到现在,帮助过很多完成课程设计或者毕业设计。我觉得,生活中很多东西,你都应该端正自己的态度和培养自己的思维。而不是只为求个功利性的结果。要做一个自己有自己独立思考和学习能力的人。一个人的能力是慢慢的学习出来的。所以,很多吋候,Q群里很多人的问题根本不是编程问题,而是自己思维的问题由于使用串凵通信的人很多,网上看了看,虽然资料很多,但是很杂,也没谈到什么经验问题。所以,自凵建议Q样群主木风创办了《那些年,我们一起 Labview》这个论坛,为了帮大家总结常见的问题,避免不停地重复地把某个问题问着。比如今天有人在群里问某个问题,给解答了,第二天,又有人问同样的问题。如果在论坛回复,可以自己搜搜以往回答。关于 Labview的论坛网上很多,主要推荐N官网 GSDzone. net跟 ihome。自己如果对LabⅤEW很感兴趣,并且想多学习,可以经常到上面去看看,里面还有很多资源,可以自己搜搜旦然论坛很多,但是,回帖的效很低,或者没人去好好整理,所以,我们创办了自己的论坛有兴趣可以访问我们的论坛:htp:/www.mufenglv.com或者百度“那些年,我们一起 Labview”。也欢迎大家到上面提问交流、那些年,我们一起LabⅤIEW,无论那些年过去多久,记得自己曾经用过LabⅤIEW,记得我们的论坛。那些年,为你自己 LabviewLIEWsaRMergunethttp://www.mufengly.comEmail:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制(2),关于仪器控制很多人到群里或者论坛问LabⅤIEW编写串口程序的问题。为什么这么多人用 Labview编写串口呢?因为它方便。编写上位机,只需要几个步骤,就完成了。LabvIew在仪器控制方面,还是很有优势的,把你仪器给你,读懂指令,然后估计半小时就可以编写好一个完整的仪器控制系统。从仪器配置到薮据发送,数据接收,到数据生成报表。如果使用其他语言,例如VB.VC之类的,写过仪器控制的同学来说,这个问题,写个界面,就要写半天,还得什么进制转换啊,各种操作,麻烦多了。但是,如果你采用LabⅤEW,这些问题,都是小儿科了。所以,你想做仪器控制,选择 Labview吧,这样,你将节省很多很多时间。到现在为止,我写过好多个仪器控制的,比如 keithley20002400万用表, Ruska7250压力计等等,还有很多利用 MODBUS总线通讯的仪器常见的仪器通讯协议人概就SCPI, MODBUS等等,当然还有自定义的,搞过单片机和上位机的,应该都比较熟悉,可以自己定义协议,然后发命令给单片机,单片机回送数据。归结起来,都是使用的VSA,使用 Labview的VSA驱动来编程还是很方便的。对VISA不明白的同学,可以百度下VSA,它是一种虚拟架构,让你不用关心底层,直接调用就好,而且不用管接∏是什么类型的,它通吃。比如,你是232接∏,用VSA吧,485接口,用ⅥSA吧,是GPIB接口(GPIB实际上不属于串口,所以,本篇不讲GPIB方面的内容,但是使用方式也是VSA,不过自己要安装好GPB卡跟它的驱动)?一样的用VSA吧用过VB、VC的,可能用 WINAPI习惯了。用 MSComm控件啊,用其他的DLL什么的,当然也可以,那样,可以在生成 SETUP文件时候,少打包进VSA,这个看自己需求了。其实既然有VISA,而且也方便使用,我建议大家还是使用ⅤISA吧。LabⅤIEW的推岀,本来就是为了让编程简单化,模块化,你如果用其他的DLL之类的,要涉及到底层的些知识,要配置很多参数什么什么的(3)一些建议本文章,旦然是手把手教你串∏仪器控制,但是由于本人能力有限,并不能面面俱到而且篇幅也有限。由于自己临近毕业,所以很多精力也有限建议读本篇文章时候,读者需要自己对 Labview有一定的了解跟认识,会基本的程序结构。一般建议看LabⅤlW相关的书籍的前儿章。看基础部分就差不多了。我所说的前几章,一般指数据类型,基本程序结构,错误调试。这几个自己一定要弄清楚。这个是最基本的对于串口通信来说,最麻烦的就是数据转换,最常见的,就是16进制转10进制,浮点数转16进制,10进制转16进制。还有正常显示的16进制到IEX显示的字符串转换的。所以,自己好好看数据类型对于仪器,看说明书:物理连接方式(232或485)、通信指令(协议)必须有。本篇文章,可能话语比较啰嗦,由于自己非专业写手,只能用自己方式米描述问题不过建议如果对串口不太了解的人,还是从头看起,因为篇幅不长谢谢大家的阅读本帖网址:htt:/www.mufenglv.net/forum.php?mod=viewthread&tid-17&exta=page%3D1IEWwkaMeMgis.nethttp:/www.mufenglv.comEmail:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制二,VSA驱动下载安装篇:上一篇,我已经讲了。仪器控制,核心在于VSA函数.。有些仪器可能不需要ISA,有自凵的DLL什么的,我就管不着正常情况下,大家安装的LabⅤIEW,都是不带ⅤISA驱动的。但是, Lab view即使不安装VSA驱动,也是有VSA函数的啦!注意:有些人以为有VSA函数就是装了驱动,我无法理解现在人的思维跨度真的是很大,所以,学习知识,不要一贯自己想当然,一步一步的踏实地走。VISA函数的位置见下图。问数据阳力工且包享变量用户局可变量①山: Lan T L51t队列操作七串口SHLP3配置〓口1电可儿选板当然,还有一个位置。其实都差不多的啦。自己可以研究下。见下图所伙器IMWBs卜数据信仪器LU时于控制设计与仿真+88下T」v工≤A收藏月户库产丽心高AJI IvVIk咋设备淸零A读职rBⅥA触发打开ⅥS关闪s:奇共资源SA设置超时vsA属性节点总线/接口配置更改可见选江5读取文.ⅥA读取识事处理ⅥIs解寄存器访问LIEWsrwmfeNgivnethttp://www.mufengly.comEmail:happyarrow@qg.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制首先得了解函数在哪里,以后才方便编程串口YL凡PR园讧SA配置串口5戟写S帖卖取Vs关团ⅥA串口字.Ⅵ串口中断Ⅵ3设置工/.ⅥA清空工般用的比较多的函数,就是上面4个啦,其他的,最开始都可以不用管。这4个会用就行啦。基本的串口通信程序,都差不多是上面几和。不信的话,多看一看LabⅤIEW自带的范例。你会发现,结构都差不多吧。这一篇主要讲驱动下载安装。前面只是引言。安装是很重要的步骤哦。是串口通信的前提。安装好了 LabvieW之后,再安装VSAVISA驱动下载地址可以到Wwsn.com官网去搜索,以下我给出了连接地址http://www.ni.com/nisearch/app/main/p/bot/no/ap/tech/lang/zhs/pg/1/sn/catnav:du,n8:3.25.123.1640 shaw:ndr/版本有很多,自己看着办,最好去看下ⅤSA的 support文件说明,看攴持什么版本的LV。正常情况下,高版木的ⅤISA都是支持低版木的 LabVIew,可是如果你的 Labview比较占老,可能会有意外,所以,保险情况,你看下 Support说明。给大家看下支持性文件的链接位置。如下图所示可用下载下乖选项1. NI Downloader: vE a512tull downloader cxc (5/4.9/NB)N推荇使用N下载器提供更稳定文忄下戟意外中断时,可自行缝续文件下载文件下戟斯间,时C上运行提供暂停和驻续功能?标酲下截:近51川Pe7497MRh使用标生下载直接下载至PC连接问题可能会引意外中断,以文件下不稳定n不提供暂停知踡续功能readme. html(33 KB tepatents. tct(17 KByilelicense. r.(103KB le安装很容易,就不停的下步,到完成记住:安装的时候,记得退出杀毒软件,360之类的,这样安装会顺利也防止出意外IEWwhmfeNgnethttp://www.mufenglv.com!Email:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制等待安装结束,会提示重启安装完毕后重启一下电脑。然后到MAX( measurement& Automation Explorer)里找,看设备有接口下,有没有 Serial& Parallcl,有的话,就说明你串口安装成功了安装NI其他硬件驱动,也是同理,看MAX有木有只体操作,点击桌面上Max图标或者找到这个MAX路径运行,按下图位置进行查看。捷方我的系统- measurenent蟲 Hut ion Exp1arer区文件〔)编辑但)查看)工具①)帮助c?显示帮助中□数据邻居即设备和接口网络设备National Instruments+-E NI-IMAAdxr DevicesMeasurement了 Serial 8 Par21eAutomation Explorery CoM1Measurement automationCOM2Explorer(M|A用于访问N『品y CoMCOMe使用指南y COMe管理设备和接口罗LPT管理已经安装的N软件4换算管理设备的虚拟道道和任务软件远程系统凵创建虚拟仪器的换算圍配置N器驱动程序?帮助到现在为止,ⅥSA驭动就安装成功啦很简单的吧。欢迎大家继续关注本论坛。我们将循疗渐进带领大家一步一步的学习 Labview本帖论坛地址:htp:/www.mufenglv.net/forum.php!mod=viewthread&td-46&extra=page%3D1三,安装使用仪器现有驱动声明:很多仪器是没有驱动的。所以,具体问题具体分析。另外声明:所谓的驱动,也就是封装好的底层的串口通信程序,也是程序而己,只不L IEWengu.nethttp://www.mufenglv.com/Email:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制过别人帮你做成了子ⅥI,让自己容易用。所以:不要弄混淆了概念。国外的很多仪器,都是有现成的Lv程序驱动的,这个时候,我们到网上搜搜就行了。如果你要做仪器驱动,你最好先到网上搜搜,看有木有现成的有现成的,开发速度就好多啦如果手边的仪器搜不到现成的驱动,那就只能自己写了下面讲解怎么安装现成的驱动。①,网站下载篇,前面这个贴子讲了。http://www.mufenglv.net/forum.php?mod=viewthread&tid=59&extra=page03d1有兴趣可以看看下面是通过 LabVIew软件下载我下面手把手教下在LV软件里下载安装。首先在LV的帮助菜单里,找到查找仪器驱动E未命名1程序框图章文件￠)编)查署①)项目)操作@)工具)窗口)帮助□今间留别w可12应用程序字体昱示新时帮助锁定印时帮助在帮期.,色解程错吳c木帮迎)查找范列〔查找仪据亚动网络资源0l 1bWAOdx WI RF五R激活LaE粗件激活附加软件检查面新信管息关于L工E"追A造查内邹错误〔然后就会弹出一个仪器査找界面。如果你己经连接好了仪器的使件,且仪器支持DN?这个SCP指令的话可以使用扫描仪器按钮,扫描·下你的仪器。因为使用那个指令,如果仪器连接好没错误,会返回一个仪器本身的仪器类型和版本的。这个时候,LV就知道是什么仪器8EanwUfeNdismethttp:/www.mufengly.comEmail:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制迕接到了。这个需要查仪器说明书指令。E器动程序查找器一配置搜索s KeitHley 2H器驱动查找工具可帮助您方快速地查找和安装abIE即插即用有些仪器,发送IDM?指今会返回点击扫描仪器,1EW会自动象网(m的仪器驱动,刚和江m,可仪锅动仪器的名称跟版本。串口发送命令,看是有返可来判断连接的器类型刃换用户扫措伙器制造高择一个附加关键词□仅认译的驱动程序仕→生[搜索>匚关闭[帮助如果仪器木有连接好,或者没扌描出米(没扫描出米原因太多了。没装ⅤSA驱动,电缆没连接好,仪器参数不对等。)自凵想下载驱动。就自凵选型号了,见卜图。选型号,然后点击搜索我们下面搜索 Keithley2400.好了,点击搜索。H仅驱动厅查找器一配置搜索ID SuieiLLiLiU主已连接的仪器安法的像马动v ReithFKiasu折即月俊器驱动。 Kin.elie Syslems程序Laser preciPrmh戶T附加关键词□所认证的动程序榨牛用千干动设定枵索。壮步_索>□关帮助一LIEWGnrmufengnethttpwww.mufenglv.com/Email:happyarrow@qq.com小草手把手教你 Labview串凵仪器控制然后会搜出来。注意看右边的驱动信息。开发环境,版本,还有支持的接口等。J仪死动程序查找器一搜索结果驱动程序认正cckePl必需的软件支持最低版本亚动程序作订版刮造商支持的号挑口IEEE 0本该言息用于定适合仪和开发环境的马动程序壮步装〉□关二〖鞦助一从上图可以看出,这个仪器支持串∏和GPIB∏。还有支持的型号,有2400,2410等扫肛璽动程序查找器搜索结果动程序m证-3.4★大★大六3等包司k2400 Instrument Driver要动程斥开发环墁:LabVIEW最低版半一.2仪器驱动安装t-style)成功。驱动程序位于以下目录中D: Frorra FilesNtional Instrument:LabYIEY 20111 ib Keithley24置安禁其它程序开始德用该动程序才支持的型号:信息用于确定适合位喜和开发环境的驱动程序。上=步□安装10einethttp://www.mufenglv.com/Email:happyarrow(@qq.com
- 2021-05-06下载
- 积分：1
