電子鐘，實現(xiàn)自動計時。proteus開發(fā)
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上傳時間： 2014-01-24
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幫助學習作業(yè)系統(tǒng)的 一些資料 我需要獲得3的 積分 請有興趣者可看
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上傳時間： 2016-06-14
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淋浴器溫度控制調(diào)節(jié)采用MAT LAB 的附加組件Simulink, 仿真系 統(tǒng)的框圖如圖1 所示。圖中的虛線為模糊控制器, 作為二維模糊控制器機構(gòu)以水的溫度偏差temp 和 流量偏差f low 為輸入量, 采用模糊推理方法對水 的溫度偏差和流量偏差進行整定, 用來確定冷水閥 門和熱水閥門的開口大小cold 和hot 以便控制冷 熱水的流量, 構(gòu)成2 輸入2 輸出的一階模糊控制系 統(tǒng); 模糊推理與去模糊化采用MIN - MAX 法及重 心法, 并用MA TLAB 模糊推理工具箱來編輯模糊 控制器。 圖1
上傳時間： 2018-10-12
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這份 資 安 事 件 應 變 小抄，專給想要 調(diào)查安全事件的 網(wǎng) 管 人 員 。 記住：面對事件時， 跟著 資 安 事 件 應 變 方 法 的流程，記下記錄不要驚慌。如果需要請立刻聯(lián)絡臺
上傳時間： 2020-10-13
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內(nèi)容包RBF網(wǎng)絡設計相關(guān)知識，內(nèi)容詳細，挺不錯的，對大家應該是有一定參考價值，值得下載一看！
標簽： rbf網(wǎng)絡 pid控制
上傳時間： 2021-10-22
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嵌入式智能機器人平臺研究摘 要：針對傳統(tǒng)工業(yè)機器人采用的封閉式結(jié)構(gòu)的局限性，在WindowsCE．NET系統(tǒng)基礎上，通過剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能機器人平臺．該智能機器人系統(tǒng)具有移動機器人需要的主要感知模塊，并有豐富的 運動控制接口及驅(qū)動模塊．同時 ，設計了多傳感器數(shù)據(jù)融合 、軌跡規(guī)劃、運動控制、無線網(wǎng)絡通信 、圖形人機界面等智 能機器人的測試軟件和應用模塊．該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實 時性強、可靠性高等優(yōu)點． 關(guān)鍵詞：智能機器人平臺；WindowsCE．NET；實時控制；自主機器人；雙目視覺；語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術(shù) 的快 速發(fā)展 ，機器 人技術(shù)也得 到了飛速發(fā)展．然而 ，現(xiàn)有機器人系統(tǒng)在硬件 和軟件 開發(fā)方面雖然已經(jīng)趨于成熟，但依然存在一些問題． 它們的硬件多是專用的，軟件系統(tǒng)也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統(tǒng)…．這些機器人系統(tǒng) 主要 存在以下一些缺點 ： (1)系統(tǒng)的實時性差．機器人控制系統(tǒng)是一個實 時性要求非常高的控制系統(tǒng)，作為一般桌面應用的 Windows和 Linux操作系統(tǒng)很難達到高實時性的要 求． ． (2)開放性 以及擴展性差．常見的機器人控制系 統(tǒng)存在的一個 問題就是 系統(tǒng) 的冗余大、開放性擴展 基金項 目：國家 自然科學基金 資助項 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系統(tǒng)適用于特定的應用 ，不便于在硬件和軟件 上進行擴展和剪裁． (3)軟件的獨立性差．軟件結(jié)構(gòu)及其邏輯結(jié)構(gòu)依 賴于處理器硬件 ，難以在不同的系統(tǒng) 間移植． (4)缺少友好的人機交互界面． 2 系統(tǒng)概述(System description) 為促進當前智能機器人研究和應用，迫切需要 開發(fā)“具有開放式結(jié)構(gòu) 的、模塊化 、標準化 的嵌 入式 智能機器人平臺”．這種智能機器人平臺具
上傳時間： 2022-02-12
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摘要: 智能機器人仿真系統(tǒng)，由于智能機器人受到自身多傳感器信息融合和控制多樣性等因素的影響，仿真系統(tǒng)設計主要都 是以數(shù)學建模的形式化仿真為主，無法實現(xiàn)數(shù)學建模與場景實現(xiàn)協(xié)調(diào)仿真。為此，首先分析兩輪移動機器人數(shù)學運動模型， 然后設計與機器人控制系統(tǒng)相關(guān)的傳感器數(shù)據(jù)采集分析、機器人智能自動控制和人工控制等模塊，以實現(xiàn)機器人控制的真 實場景。仿真系統(tǒng)利用 LabVIEW 設計控制界面，并結(jié)合 Robotics 工具包的建模、計算和控制功能。仿真結(jié)果表明設計的平 臺更適合教學和實驗室研究，并可為實際的物理過程提供數(shù)據(jù)參考和決策建議。 關(guān)鍵詞: 機器人; 虛擬; 系統(tǒng)仿真 中圖分類號: TP242 文獻標識碼: B1 引言 隨著測控技術(shù)的發(fā)展，虛擬儀器技術(shù)已成為工業(yè)控制和 自動化測試等領(lǐng)域的新生力量［1］。而機器人作為一種新型 的生產(chǎn)工具，應用范圍已經(jīng)越來越廣泛，幾乎滲透到各個領(lǐng) 域，是一項多學科理論與技術(shù)集成的機電一體化技術(shù)。目前 機器人仿真系統(tǒng)主要集中在復雜的機器人數(shù)學模型構(gòu)建與 形式化仿真，無法實現(xiàn)分析機器人運動控制的靜態(tài)和動態(tài)特 性，更加無法實現(xiàn)控制的真實場景［2］。為了改善專業(yè)控制軟 件在硬件開發(fā)周期較長的缺點，本文擬建立一個基于通用軟 件的實時仿真和控制平臺，以更適合教學和實驗室研究。本 文以通用仿真軟件 LabVIEW 和 Robotics ［3］為實時仿真與控 制平臺，采用 LabVIEW 搭建控制界面，利用 Robotics 在后臺 進行系統(tǒng)模型和優(yōu)化控制算法計算，使其完成機器人控制系 統(tǒng)應有的靜態(tài)和動態(tài)性能分析，不同環(huán)境下傳感器變化模擬 顯示以及目標路徑形成等功能。 2 系統(tǒng)構(gòu)成 仿真系統(tǒng)的構(gòu)成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 礙檢測、智能控制和人工控制模塊。其中主要對人工控制和 智能控制進行程序設計。仿真運行時，障礙檢測一直存在， 主要是為了在智能控制模式下的智能決策提供原始數(shù)據(jù)。 在人工控制模式下，障礙檢測依然存在，只不過對機器人行 動不產(chǎn)生影響，目的是把環(huán)境信息直觀
標簽： 智能機器人
上傳時間： 2022-03-11
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FOC的控制核心——坐標變換■坐標系口一定子坐標系（靜止）一A-B-C坐標系（三相定子繞組、相差120度）一a-β坐標系（直角坐標系：a軸與A軸重合、β軸超前a軸90度）口一轉(zhuǎn)子坐標系（旋轉(zhuǎn)）-d-q坐標系（d軸一轉(zhuǎn)子磁極的軸線、q軸超前d軸90度）口一定向坐標系（旋轉(zhuǎn)）M-T坐標系（M軸固定在定向的磁鏈矢量上，T軸超前M軸90度）轉(zhuǎn)子磁場定向控制一-M-T坐標系與d-q坐標系重合FOC的控制核心——SVPWM■空間矢量口根據(jù)功率管的開關(guān)狀態(tài)（上管導通是“1"，關(guān)閉是“0"）定義了8個空間矢量。其中000和111是零矢量。■扇區(qū)口空間矢量構(gòu)成6個扇區(qū)口確定Vref位于哪個扇區(qū)，才能知道用哪對相鄰的基本電壓空間矢量去合成Vref。■參考電壓矢量合成口利用基本電壓空間矢量的線性時間組合得到定子參考電壓Vref。■七段式SVPWM，由3段零矢量和4段相鄰的兩個非零矢量組成。3段零矢量分別位于PWM的開始、中間和結(jié)尾。■非零電壓空間矢量能使電機磁通空間矢量產(chǎn)生運動，而零電壓空間矢量使磁通空間矢量靜止
標簽： foc
上傳時間： 2022-06-30
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LM5116 是一款用于由高壓或?qū)挿秶兓斎腚娫垂╇姷慕祲悍€(wěn)壓器應用的同步降壓控制器。 此控制方法基于采用 一個經(jīng)仿真電流斜坡的電流模式控制。 電流模式控制可提供固有的線路前饋、逐周期電流限制和簡化的環(huán)路補償。 經(jīng)仿真控制斜坡的使用減少了脈寬調(diào)制電路的噪聲敏感度，從而實現(xiàn)高輸入電壓應用中所必需的對極小占空比的可 靠控制。 工作頻率可在 50kHz 至 1MHz 之間進行編程。 LM5116 使用自適應死區(qū)時間控制來驅(qū)動外部高側(cè)和低側(cè)NMOS 功率開關(guān)。 一個用戶可選二極管仿真模式可實現(xiàn)斷續(xù)模式運行，以提高輕負載時的效率。 一個低靜態(tài)電流 關(guān)斷禁用控制器，并且消耗的總輸入電流少于 10μA。 額外特性包括一個高壓偏置穩(wěn)壓器、用于提高效率的自動切 換至外部偏壓、熱關(guān)斷、頻率同步、逐周期限流限制和可調(diào)線路欠壓閉鎖。
上傳時間： 2022-07-03
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模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
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