MPC8548上用GPIO口模擬的SPI控制器.包括初始化,單字節(jié)讀寫,多字節(jié)讀寫等等.調(diào)試通過，絕對可用.
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：13215175592
CAN控制器SJA1000的漢化版，絕對使用，hoho。詳細(xì)解釋了工作原理及編程方法！
上傳時間： 2014-11-05
上傳用戶：洛木卓
這是自帶控制器的液晶顯示1602的程序，給大家分享一下，希望大家互相學(xué)習(xí)，我也希望從貴網(wǎng)站獲得一些有益的資源。
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：yd19890720
基于LabVIEW實(shí)現(xiàn)PC與PLC的實(shí)時監(jiān)控#應(yīng)用圖形化編程語言LabVIEW,根據(jù)臺灣永宏FATEK FBs系列可編程控制器通信協(xié)議,開發(fā)出FBsPLC與LabVIEW串口通信程序,并以LabVIEW為平臺實(shí)現(xiàn)PC與PLC的實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng) 還介紹了LRC校驗(yàn)碼的實(shí)現(xiàn)方法#
標(biāo)簽： LabVIEW FBsPLC LabVIE FATEK
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：liuchee
在基于頻率特性的控制器參數(shù)自整定算法的研究中使用和撇混合編程進(jìn) 行仿真實(shí)驗(yàn), 利用兩種語言的優(yōu)勢互補(bǔ), 在實(shí)驗(yàn)速度與實(shí)時性方面有了很大提高。給出了實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的具體過 程, 使該算法從實(shí)驗(yàn)室仿真層次上向現(xiàn)場實(shí)際應(yīng)用跨出了重要一步。
標(biāo)簽： 頻率特性 控制器 參數(shù) 仿真實(shí)驗(yàn)
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：ukuk
CAN總線控制器的初始化程序，以及其它通信功能的分析和應(yīng)用··
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：FreeSky
設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制器，使系統(tǒng)輸出跟蹤階躍函數(shù) ,很有用
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：xcy122677
該程序描述了離散化的PID控制方法如何編程。通過改變kp,ki,kd參數(shù)實(shí)現(xiàn)控制器的調(diào)節(jié)。
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：lgnf
實(shí)用電子技術(shù)專輯 385冊 3.609G新型智慧驅(qū)動器可簡化開關(guān)電源隔離拓樸結(jié)構(gòu)中同步整流器.pdf
標(biāo)簽：
上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時間動態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標(biāo)對控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2022-03-11
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