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Pailink Intelligence™ MGS-104

MGS-105 · 使用指南


一、开箱检查

收到产品后,请先核对包装清单:

 
 
项目 数量 确认
MGS-105主机 1台
10寸显示屏 1台
DP转mini HDMI线 1根
ZLG-USBCAN盒 1个
24V电源适配器 1个
快速上手指南(纸质) 1份

如有缺失,请立即联系 support@powerbelltech.com。


二、硬件连接

2.1 连接显示屏

  1. 用DP转mini HDMI线连接Jetson的DP口和显示屏

  2. 显示屏通电

2.2 连接USBCAN盒

  1. 用USB线连接USBCAN盒到Jetson的USB口

  2. 将USBCAN盒的CAN口连接到MGS-105主机的CAN总线接口

2.3 连接键盘(自备)

将USB键盘连接到Jetson的USB口。

2.4 上电

  1. 检查所有连接无误

  2. 将24V电源适配器接入MGS-105主机

  3. 按下电源开关


三、开机与系统登录

3.1 开机

通电后,系统自动启动,约30秒后进入Ubuntu 20.04登录界面。

3.2 登录

 
 
项目 信息
用户名 pailink
密码 pailink123

首次登录后建议修改密码。


四、快速上手:第一个Demo

4.1 打开终端

按 Ctrl + Alt + T 打开终端。

4.2 进入示例目录

bash
cd ~/pailink/examples/basic_control

4.3 运行示例程序

bash
python3 basic_control.py

4.4 观察波形

程序运行后,屏幕上会实时显示各功率节点的电压/电流波形。
你可以看到:

  • 节点1-3:DCDC输出电压

  • 节点4:ACDC输出电压


五、软件环境概览

5.1 目录结构

text
~/pailink/
├── examples/          # 示例代码
│   ├── basic_control/ # 基础控制
│   ├── data_acq/      # 数据采集
│   ├── ai_deploy/     # AI部署
│   └── can_debug/     # CAN调试
├── drivers/           # 驱动源码(STM32)
├── api/               # Python/C++ API
├── tools/             # 工具脚本
└── docs/              # 本地文档

5.2 预装软件

 
 
软件 版本 说明
Ubuntu 20.04 LTS 操作系统
Python 3.8 主开发语言
TensorFlow 2.10 AI框架
PyTorch 1.13 AI框架
CUDA 11.4 GPU加速
TensorRT 8.5 推理优化

六、核心操作指南

6.1 实时监控

bash
cd ~/pailink/examples/monitor
python3 monitor.py

界面会显示:

  • 各节点电压/电流

  • 节点温度

  • CAN总线状态

6.2 数据采集

bash
cd ~/pailink/examples/data_acq
python3 data_acquisition.py --duration 60 --rate 10

参数说明:

  • --duration:采集时长(秒)

  • --rate:采样频率(Hz,默认10)

数据自动保存在 ~/pailink/data/ 目录下,格式为CSV。

6.3 波形显示

bash
cd ~/pailink/examples/waveform
python3 waveform_viewer.py

支持:

  • 多通道波形叠加

  • 缩放/平移

  • 截图保存

6.4 CAN调试

bash
cd ~/pailink/examples/can_debug
python3 can_monitor.py

可查看:

  • 总线负载率

  • 错误帧统计

  • 节点在线状态


七、算法部署

7.1 准备模型

将训练好的TensorFlow或PyTorch模型放到 ~/pailink/models/ 目录下。

7.2 模型转换

bash
cd ~/pailink/tools
python3 convert_model.py --input model.pb --output model.trt

支持:

  • TensorFlow → TensorRT

  • PyTorch → TorchScript

7.3 一键部署

bash
cd ~/pailink/examples/ai_deploy
python3 deploy.py --model ../models/model.trt

部署成功后,算法将运行在边缘计算单元上,实时控制功率节点。


八、常见操作

8.1 重启系统

bash
sudo reboot

8.2 关闭系统

bash
sudo shutdown -h now

8.3 查看系统状态

bash
sudo jetson_clocks --show

8.4 更新软件

bash
cd ~/pailink
git pull

九、故障排查

 
 
现象 可能原因 解决办法
显示屏无信号 HDMI线未接好 重新连接,检查接口
CAN通信失败 波特率不匹配 检查USBCAN盒设置是否为500kbps
节点不在线 电源未通 检查24V电源
数据采集无输出 采样频率过低 调高采样频率
模型部署失败 模型格式不支持 先运行转换工具

十、安全须知

⚠️ 重要

  • SELV安全电压:系统工作在20V安全特低电压下,但仍需遵守基本电气安全规范

  • 禁止带电插拔:连接/断开功率节点时请先断电

  • 散热:确保机箱通风良好,避免长时间满负荷运行

  • 故障测试:允许故障注入,但请按指南操作


十一、获取帮助

 
 
方式 联系方式
在线文档 docs.pailink.com
技术邮箱 support@powerbelltech.com
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