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目的是找到一种在Arduino Uno上实现RS485的简单方法，然后使其适应ESP8266。

风级风速风压对照表参考

大风天气 由APIXU weather API提供支持的全球风速数据可视化。

使用新版(Version 3.01)星载激光雷达CALIPSO Level 1剖面数据和Level 2的大气气溶胶光学厚度(AOD)数据反演全球海面风速。将AOD数据用于大气双程透射率的校正。对CALIPSO 所采集的2007年1月、4月、7月和10月532 nm 波长无云激光测量数据进行应用计算，采用532 nm退偏比经验修正海面白帽及水下次表层水体散射的影响，同时选用准同步的AMSR-E海面风速测量值为真值进行对比。对应2007年的4个月，由CALIPSO星载激光雷达532 nm单脉冲测量数据反演海面风速的标准偏差分别为1.24、1.24、1.24、1.20 m/s，由5 km滚动平均数据反演海面风速的标准偏差分别为0.98、1.02、0.98、0.94 m/s。结果表明，采用的数据反演方法可行且数据利用率得到提高。

国内山区峡谷区域的桥梁一般具有高墩大跨的特点,作用在主梁及墩上的风荷载会很大,确定桥梁的设计基准风速与风荷载就变得十分重要。结合某连续刚构箱梁桥算例,对比《公路桥涵设计通用规范》和《公路桥梁抗风设计规范》中对主梁横桥向风荷载计算的规定,指出两部规范的差异,为山区峡谷桥梁抗风设计提供理论依据;通过联系现有研究和规范分析了设计基准风速的确定,并结合某桥算例分析了各自算法的合理性,从而确定采用现有研究的方法计算山区桥梁设计基准风速,并按《公路桥梁抗风设计规范》规定计算山区桥梁的静阵风荷载更为合理。

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。

首先，对于普通齿轮箱，变比是恒定的。对于1.5MW的双馈风机，通常有90和104的两种，各个厂家也都在这个变比附近。 还有一种超级齿轮箱，目前应用少，不多说。 .......

风速监测报警作者:苏庆洪 概述风速监测报警系统基于 MCU芯片开发，支持采集多路从机分节点的风速数据，通过无线主从传输，主机收集数据，通过显示屏实时监视，在风速超过报警值时，通过GPIO输出接点信号，启动预警，降低自然风灾害对生命财产损失的风险。点对点无线传输距离可达 2000m ~ 3000m，具有传输距离远的特点，通过组网可以覆盖大面积预警区域，该系统适用于野外对风速敏感的设备，房屋进行监测，特别是各风景名胜区，地处名山大川，其载客索道缆车，当线路上风速过大时，可以和主控系统联动，进行减速和停机控制。 开发环境硬件:stm32f103-atk-mini RT-Thread版本:RT-Thread V 4.0.3 开发工具及版本:MDK 5.25 RT-Thread使用情况概述内核部分:调度器，信号量，消息队列。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 信号量:用来同步线程。 设备框架:通过 RT-Thread提供的 I/O 设备管理接口来访问串口硬件。 硬件框架从机MCU 定时读取 风速传感器数据，然后通过 ATK-LORA 传输到主机，主机对数据进行比例运算处理，LCD显示和GPIO输出 软件框架说明MCU 上电之后首先完成板级外设的初始化，图形界面littleVGL初始化，定时请求数据，串口中断释放信号量，线程实时处理数据，并显示、控制。 软件模块说明主机创建了3个线程，1个信号量。 main:完成初始化，创建信号量，打开串口设备，设置中断响应函数，创建线程，定时请求从机数据。 lcd_thread_entry:开启littlevgl的事务处理lv_task_handler()。 usart_thread_entry:take信号量的方式，获取到信号量之后，开始数据接收，正确收到数据后，显示，并输出IO信号。 演示效果模拟仪表显示，绿色指针为当前风速值，红色指针为故障上限，黄色指针为报警上限 拖动滑块左右移动可以设定报警值 切换软件开关，对太阳能电池进行充电 B站地址 比赛感悟时代的发展，MCU的性能也越来越强，万物互联的需求也愈加强烈，使用RTOS来实现物与网的链接，是时代发展的潮流，当我接触到RT-Thread 这个国人自主RTOS后，经过对比其他的freertos，ucos等，RT-Thread代码很优雅，组件功能多，小而美，我开始了深入的学习。 通过 RT-Thread官网上的文档中心，我学习了多线程及其调度、信号量、邮箱、消息队列、内存管理、定时器等，但是感觉认识很肤浅，对于信号量是怎么实现的？rtos是怎么达到实时性？还是一头雾水。 于是又学习了火哥出版的《RT-Thread 内核实现与应用开发实战—基于STM32》，手把手，一步一步实现了RT-Thread，终于有了深刻认识，可以实际操作了。 通过这次比赛的项目实践，我对RT-Thread有了全新的认识，他不仅仅是一个嵌入式RTOS，当各种组件有序结合起来，必能够发挥出更大能量，体现无与伦比的扩展性和灵活性，无愧小而美物联网操作系统的称呼，现在RT-Thread smart已经上线了，无疑体现出来RT-Thread的蓬勃生命力和无限美好的发展前景，我相信选择RT-Thread绝对是正确的。 这个小作品，还有待完善，现在仅能通过触摸屏显示一些数据，并调整参数，还得增加一些功能，比如省电管理，远程开关机，还得解决开发硬件、软件的版权问题，在此仅作为演示，给下一步的开发提供一些思路，距离产品还有很长的路要走。 美中不足的地方，RT-Thread studio编译代码偏大，以至于我这个mini板flash和ram容量不够，下一步还得好好研究，怎样裁剪，用RT-Thread studio做产品的问题。 最后感谢主办方提供了这么好的一个平台，不仅能展示自我，也能学到很多知识，还要感谢论坛上那些解决我问题以及制作软件包的大佬，希望有朝一日我也能给开源社区贡献一份自己力量。

为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互影响；其次，为了减少计算规模，对分解得到的各个分量序列分别计算排列熵，将熵值相近的分量进行叠加形成新的序列；最后，针对BP神经网络在初始化权值和阈值的选取上存在随机性的问题，采用QGA对BP参数进行优化，分别对每个新的序列进行预测并将预测结果进行叠加得到最终的预测值。实例仿真结果表明，该组合模型提高了预测的精度，减小了误差，具有实际意义和工程应用价值。