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溫度控制

  • 實現單片機對溫度的控制

    實現單片機對溫度的控制,具有較高的精度,達到正負0.1度。

    標簽: 單片機 溫度 控制

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:李彥東

  • ○1 設計進程進程控制塊PCB表結構

    ○1 設計進程進程控制塊PCB表結構,分別適用于優先數調度算法和循環輪轉調度算法。 PCB結構通常包括以下信息:進程名,進程優先數(或輪轉時間片),進程所占用的CPU時間,進程的狀態,當前隊列指針等。根據調度算法的不同,PCB結構的內容可以作適當的增刪。 ○2 建立進程就緒隊列。對兩種不同算法編制入鏈子程序。 ○3 編制兩種進程調度算法:1)優先度調度;2)循環輪轉調度。

    標簽: PCB 進程 控制塊

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:aeiouetla

  • 利用單片機對溫度過程進行控制 本設計可以實現將模擬溫度信號轉換成數字信號

    利用單片機對溫度過程進行控制 本設計可以實現將模擬溫度信號轉換成數字信號,并經過計算處理后通過LED靜態顯示電路以十進制形式顯示出來,同時顯示電路還將顯示設定的恒溫值,通過鍵盤可以改變設定值。按一次增加鍵,恒溫值加1度,按一次減小鍵,恒溫值減小1度。恒溫值在0度~50度范圍內可調。

    標簽: 溫度 用單片機 控制 信號

    上傳時間: 2016-06-12

    上傳用戶:lhw888

  • 在計算機控制系統中

    在計算機控制系統中,使用的是數字PID控制器,數字PID控制算法通常又分為位置式和增量式控制算法。由于計算機控制是一種采樣控制,它只能根據采樣時刻的偏差值?BR> [18B20源程序加上位機溫度顯示應用程序包(1).rar] - 用c寫的18b20驅動程序 功能:實現對DS18B20的讀取 原理:單總線協議 注意:單總線協議對延時要求比較嚴格,此程序中采用的是11.0592M的晶振,如果使用其他的晶 [最佳直線應用程序.rar] - 用于傳感器線性度計算的小程序,供大家 共享和學習.

    標簽: 計算機控制系統

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:zhouchang199

  • PIC16F877A控制DS18B20匯編程序 功能實現:通過DS18B20來讀取溫度

    PIC16F877A控制DS18B20匯編程序 功能實現:通過DS18B20來讀取溫度,顯示在2位LED上,精確到1度

    標簽: 18B B20 F877 18

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 通過調節一個可變電阻得到變化的電壓來模擬一個濕度度傳感器

    通過調節一個可變電阻得到變化的電壓來模擬一個濕度度傳感器,Led顯示顯示當前采集到的濕度值。另外設置四個按鍵,通過按鍵可以調整系統的參數設置。當濕度值高于濕度上限或者低于濕度下限時,報警燈會亮。當濕度值小于目標濕度并且不在比例調節范圍時,系統輸出高電平,濕度加濕器將全負荷工作,當濕度達到比例調節范圍時,系統輸出PWM脈沖,濕度加濕器將時斷時續的工作,以保證逐步達到目標濕度值。最終實現一個閉環的智能濕度控制儀

    標簽: 調節 可變電阻 變化 電壓

    上傳時間: 2016-12-31

    上傳用戶:z754970244

  • 電子冰箱顯示板 溫度控制

    電子冰箱顯示板 溫度控制,加164擴展 記憶功能 華氏度/C共用程序

    標簽: 電子 冰箱 顯示板 溫度控制

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:520

  • 高精度控溫算法,使用PID控制思想

    高精度控溫算法,使用PID控制思想,可控溫到0.1度

    標簽: PID 高精度 控溫 控制

    上傳時間: 2017-02-25

    上傳用戶:xhz1993

  • 本程序為單片機對四相步進電機的控制

    本程序為單片機對四相步進電機的控制,使用L297,能夠通過鍵盤設置電機的轉動角度,精度為1度,文件夾里附有源代碼和仿真電路圖

    標簽: 程序 單片機 步進電機 控制

    上傳時間: 2017-09-04

    上傳用戶:從此走出陰霾

  • 基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

    表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數, 對零件質量和產品性能有著極為重要的影響。 以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關系為對象, 采用正交試驗方法, 利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼 Cr12MoV 進行硬態干式車削試驗,測量得到選定參數條件下的加工表面粗糙度值,并應用人工智能神經網絡方 法建立了加工表面粗糙度預測模型。結果表明,該預測模型具有很好的預測精度, 其最大誤差不超過 5% 。模 型可以對不同切削速度、 進給量和切削深度參數組合下加工后的表面粗糙度進行預測,對干式硬車條件下的切 削用量選擇和零件表面質量的控制具有重要指導意義。

    標簽: 基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

    上傳時間: 2016-03-20

    上傳用戶:happycats

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