当前位置: 首页 > news >正文

RCU501 RMP201-8 KONGSBERG 分布式处理单元

RCU501  RMP201-8 KONGSBERG 分布式处理单元

AutoChief®600使用直接安装在主机接线盒中的分布式处理单元。进出发动机的所有信号都在双冗余CAN线路(发动机总线)上传输。

所有不重要的传感器都可以与K-Chief 600报警和监控系统共享,只需要一个主机接口。这一原则大大降低了安装和布线成本。

主要特征

  • 双/冗余现场总线(CAN)
  • 传感器和执行器的信号接口
  • 警报检测和过程控制
  • 警报和事件的时间戳
  • 可以直接安装在发动机上
  • 注重EMC兼容性的设计

发动机安全系统

发动机安全系统既是独立的,也是汽车的完整组成部分®600个家庭。

主要特征

  • 独立超速检测系统
  • 可取消和不可取消的主机自动停机将通过激活电磁阀停止发动机。传感器可以是模拟的或数字的
  • 四路专用关断输入,带备用和双电源
  • 带全回路故障检测和冗余电源的独立紧急停止系统
  • 如果主发动机出现技术问题,可取消和不可取消的自动减速将发动机速度降低到安全水平
  • 发动机转速检测系统有两个独立的系统,包括自动转换
  • 冗余CAN网络上的RPM指示器
  • 监控所有传感器和阀门的电缆故障
  • 可以在任何控制面板上更改设置和检查数值
  • 冗余电源

相关文章:

RCU501 RMP201-8 KONGSBERG 分布式处理单元

RCU501 RMP201-8 KONGSBERG 分布式处理单元 AutoChief600使用直接安装在主机接线盒中的分布式处理单元。进出发动机的所有信号都在双冗余CAN线路(发动机总线)上传输。 所有不重要的传感器都可以与K-Chief 600报警和监控系统共享,只需要一个主机接口。这一原则大大…...

说说 MVCC 的工作原理?

分析&回答 多版本并发控制(MVCC) InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现。这两个列,一个保存了行的创建时间,一个保存行的删除时间,并不是实际的时间,而是系统版本号。每开始一个新的事务&am…...

微信小程序请求接口返回的二维码(图片),本地工具和真机测试都能显示,上线之后不显示问题

请求后端接口返回的图片&#xff1a; 页面展示&#xff1a; 代码实现&#xff1a; :show-menu-by-longpress"true" 是长按保存图片 base64Code 是转为base64的地址 <image class"code" :src"base64Code" alt"" :show-menu-by-long…...

Python小知识 - 1. Python装饰器(decorator)

Python装饰器&#xff08;decorator&#xff09; Python装饰器是一个很有用的功能&#xff0c;它可以让我们在不修改原有代码的情况下&#xff0c;为已有的函数或类添加额外的功能。 常见的使用场景有&#xff1a; a. 函数缓存&#xff1a;对于一些计算量较大的函数&#xff0c…...

如何访问GitHub

1、手动修改hosts 1.1、查找到最新的GitHub的hosts信息 通过链接&#xff1a;https://raw.hellogithub.com/hosts 进行查找最新的GitHub的hosts信息 1.2、查找到hosts文件位置 先找到 hosts 文件的位置&#xff0c;不同操作系统&#xff0c;hosts 文件的存储位置也不同&…...

【广州华锐互动】智能变电站AR仿真实训系统大大提高培训的效率和质量

随着电力行业的不断发展&#xff0c;变电站的建设和运维变得越来越重要。传统的变电站运维培训方式存在着诸多问题&#xff0c;如难以真实模拟变电站运行环境、信息传递不及时、难以掌握实际操作技能等问题。而智能变电站AR仿真实训系统可以为变电站运维人员带来全新的培训方式…...

手写Mybatis:第11章-流程解耦,封装结果集处理器

文章目录 一、目标&#xff1a;结果集处理器二、设计&#xff1a;结果集处理器三、实现&#xff1a;结果集处理器3.1 工程结构3.2 结果集处理器关系图3.3 出参参数处理3.3.1 结果映射Map3.3.2 结果映射封装3.3.3 修改映射器语句类3.3.4 映射构建器助手3.3.5 语句构建器调用助手…...

金融风控数据分析-信用评分卡建模(附数据集下载地址)

本文引用自&#xff1a; 金融风控&#xff1a;信用评分卡建模流程 - 知乎 (zhihu.com) 在原文的基础上加上了一部分自己的理解&#xff0c;转载在CSDN上作为保留记录。 本文涉及到的数据集可直接从天池上面下载&#xff1a; Give Me Some Credit给我一些荣誉_数据集-阿里云…...

ceph对象三元素data、xattr、omap

这里有一个ceph的原则&#xff0c;就是所有存储的不管是块设备、对象存储、文件存储最后都转化成了底层的对象object&#xff0c;这个object包含3个元素data&#xff0c;xattr&#xff0c;omap。data是保存对象的数据&#xff0c;xattr是保存对象的扩展属性&#xff0c;每个对象…...

使用 BERT 进行文本分类 (03/3)

一、说明 在使用BERT&#xff08;2&#xff09;进行文本分类时&#xff0c;我们讨论了什么是PyTorch以及如何预处理我们的数据&#xff0c;以便可以使用BERT模型对其进行分析。在这篇文章中&#xff0c;我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。 二、准备数据的又一个步骤 …...

Leetcode Top 100 Liked Questions(序号236~347)

236. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 题意&#xff1a;二叉树&#xff0c;求最近公共祖先&#xff0c;All Node.val are unique. 我的思路 首先把每个节点的深度得到&#xff0c;之后不停向上&#xff0c;直到val相同&#xff0c;存深度就用map存吧 但是它没有向…...

MySQL数据库学习【基础篇】

&#x1f4c3;基础篇 下方链接使用科学上网速度可能会更加快一点哦&#xff01; 请点击查看数据库MySQL笔记大全 通用语法及分类 DDL: 数据定义语言&#xff0c;用来定义数据库对象&#xff08;数据库、表、字段&#xff09;DML: 数据操作语言&#xff0c;用来对数据库表中的…...

Kubernetes技术--k8s核心技术Service服务

1.service概述 Service 是 Kubernetes 最核心概念,通过创建 Service,可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址,并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上。 2.service存在的意义 -1:防止pod失联(服务发现) 我们先说一下什么叫pod失联。 -2:...

OpenHarmony 应用 ArkUI 状态管理开发范例

本文转载自《#2023 盲盒码 # OpenHarmony 应用 ArkUI 状态管理开发范例》&#xff0c;作者&#xff1a;zhushangyuan_ 本文根据橘子购物应用&#xff0c;实现 ArkUI 中的状态管理。 在声明式 UI 编程框架中&#xff0c;UI 是程序状态的运行结果&#xff0c;用户构建了一个 UI …...

二、QTableWidget 类 clear() 和 clearContents() 的区别及程序崩溃原因分析

问题描述&#xff1a;区分 QTableWidget 类的 clear() 和 clearContents() 的用法&#xff0c;以及可能由于这两个方法使用不当导致程序崩溃的原因分析 Qt 官方文档对 QTableWidget 类的 clear() 方法描述如下&#xff1a; [slot] void QTableWidget::clear() Removes all ite…...

spring boot 项目中搭建 ElasticSearch 中间件 一 postman 操作 es

postman 操作 es 1. 简介2. 环境3. postman操作索引3.1 创建索引3.2 查看索引3.3 查看所有索引3.4 删除索引 4. postman操作文档4.1 添加文档4.2 查询文档4.3 查询全部文档4.4 更新文档4.5 局部更新文档4.6 删除文档4.7 条件查询文档14.8 条件查询文档24.9 条件查询文档 limit4…...

设计模式—观察者模式(Observer)

目录 思维导图 一、什么是观察者模式&#xff1f; 二、有什么优点吗&#xff1f; 三、有什么缺点吗&#xff1f; 四、什么时候使用观察者模式&#xff1f; 五、代码展示 ①、双向耦合的代码 ②、解耦实践一 ③、解耦实践二 ④、观察者模式 六、这个模式涉及到了哪些…...

分类算法系列③:模型选择与调优 (Facebook签到位置预测)

目录 模型选择与调优 1、介绍 模型选择&#xff08;Model Selection&#xff09;&#xff1a; 调优&#xff08;Hyperparameter Tuning&#xff09;&#xff1a; 本章重点 2、交叉验证 介绍 为什么需要交叉验证 数据处理 3、⭐超参数搜索-网格搜索(Grid Search) 介绍…...

PCL RANSAC分割提取多个空间圆

目录 一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始数据2、提取结果四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。 一、概述 使用PCL分割提取多个空间圆,其核心原理仍然是RANSAC拟合空间圆,这里只是做简单修改…...

Java八股文学习笔记day01

01.和equals区别 对于字符串变量来说&#xff0c;使用""和"equals"比较字符串时&#xff0c;其比较方法不同。""比较两个变量本身的值&#xff0c;即两个对象在内存中的首地址&#xff0c;"equals"比较字符串包含内容是否相同。 对于非…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

P3 QT项目----记事本(3.8)

3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...

Linux --进程控制

本文从以下五个方面来初步认识进程控制&#xff1a; 目录 进程创建 进程终止 进程等待 进程替换 模拟实现一个微型shell 进程创建 在Linux系统中我们可以在一个进程使用系统调用fork()来创建子进程&#xff0c;创建出来的进程就是子进程&#xff0c;原来的进程为父进程。…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...

JVM 内存结构 详解

内存结构 运行时数据区&#xff1a; Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器&#xff1a; ​ 线程私有&#xff0c;程序控制流的指示器&#xff0c;分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 ​ 每个线程都有一个程序计数…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...