簡要回顧了分布式控制系統策略組態軟件的起步和發展歷史；采用研究對比的方法系統分析了當前策略組態軟件開發的現狀。針 對當前的發展現狀對今后組態軟件的開發提出了幾種值得借鑒和考慮的方向，并對未來的發展作了展望。
上傳時間： 2013-11-29
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畢業設計論文 太陽能熱水器智能控制系統 摘 要 本文設計了一個太陽能熱水器智能控制系統。它以89C52單片機為核心，配合電阻型4檔水位傳感器、負溫度系數NTC熱敏電阻溫度傳感器、8255A擴展鍵盤和顯示器件 、驅動電路（電磁閥、電加熱、報警）等外圍器件， 完成對太陽能熱水器容器內的水位、水溫測量、顯示；時間顯示；缺水時自動上水，水溢報警；手動上水、參數設置；定時水溫過低智能電加熱等功能。 其中本文第一章主要說明了太陽能熱水器智能控制系統的研究現狀和本課題的主要任務，第二章對系統的整體結構作了簡單介紹，第三章重點介紹了水位水溫測量電路，第四章介紹了時鐘電路，第五章介紹了顯示和鍵盤電路，第六章對其他電路作了介紹，第七章是對水位測量電路的硬件調試。 本系統對于水位傳感器、水溫傳感器的電阻數據的處理均采用獨特的RC充放電的方法。它與使用A/D轉換器相比，電路簡單、制造成本低。特別適用于對水位、水溫要求不精確的場合。 關鍵詞：太陽能，熱水器，控制器，89C52，RC充放電。
上傳時間： 2017-08-14
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* 文 件 名：test005.c * 功 能：利用P1.3輸出高低電平來控制蜂鳴器蜂鳴。 * 硬件條件：1.CPU型號：AT89S52 * 2.晶振：12.000MHz * 3.用跳線帽短接BEEP_P1.3 * 作 者：POWER
上傳時間： 2017-08-22
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以AT89S51作為主控制器，完成對外圍部件的控制，實現對移動采油系統在采油時的拉力載荷進行監測，當拉力載荷達到或超過所設定的數值時自動報警，
上傳時間： 2017-08-29
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一個用鍵盤控制的搶答軟件，在比賽中用，具體說明如下： 十個隊伍對應的按鈕分別為：（注：大小寫沒有要求） 1組->“=” 2組->“,” 3組->“S” 4組->“7” 5組->“V” 6組->“A” 7組->“E” 8組->“0” 9組->“3” 10組->“Y” 不可全屏幕，因為背景圖像格式為1024*768 有防搶功能，在一次搶答完成后，按“清空屏幕”，界面清空，這時如果隊伍按下相應搶答按鈕，觸發搶答，提示“n組偷搶問題，取消本題資格” 一次搶答結束后，在不“清空屏幕”的情況下，可以直接按“開始搶答”開始下一次搶答 倒計時20秒，如果時間到沒有隊伍搶答屏幕將顯示："很遺憾 沒有隊伍申請回答" 有鎖鍵盤功能，在開始搶答后，除指定按鈕，其他按鈕沒有響應 啟用音響效果方法：把兩個聲音文件（“搶答音樂”和“TICK2”）直接放在C盤根目錄下（C：\）便可啟動
上傳時間： 2013-12-15
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軟啟動器是一種置于三相電源與電機之間的控制裝置，用于實現電機的軟啟動和軟停車。一般用三對反并 聯的晶閘管作為主電路。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：yy541071797
軟啟動器是一種置于三相電源與電機之間的控制裝置，用于實現電機的軟啟動和軟停車。一般用三對反并 聯的晶閘管作為主電路
上傳時間： 2017-09-18
上傳用戶：zhangyi99104144
自動控制原理（李曉峰）習題答案，只有部分習題的解答，僅作參考用
標簽： 自動控制
上傳時間： 2016-04-12
上傳用戶：yqwanwan
本文介紹了一種無Y電容開關電源，其包括依次連接的電源輸入端、EMI濾波模塊、初級端整流濾波模塊、變壓器、次級端整流濾波模塊，電源輸出端，所述變壓器的初級端還連接有開關模塊，且該開關模塊通過PWM控制模塊與EMI濾波模塊連接，所述次級端整流濾波模塊通過穩壓反饋模塊與所述PWM控制模塊連接；所述變壓器包括磁芯，依次繞在該磁芯上的初級繞組、次級繞組以及輔助繞組，初級繞組與次級繞組之間設置有屏蔽層，且該屏蔽層接地，磁芯外部繞制有屏蔽繞組，且屏蔽繞組接地。本實用新型提供的無Y電容開關電源，具有漏電流小、工作安全性能好等優點，而且通過優化改進變壓器結構，可很好地解決電磁干擾的問題。
標簽： 手機充電器
上傳時間： 2021-12-13
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基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關鍵詞；BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器 人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復 雜．文獻[43提供了Hopfield神經網絡模型，能在動 態環境下產生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經網絡層疊 加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行，因為機器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
上傳時間： 2022-02-12
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