本代码为编码开关代码，编码开关也就是数字音响中的 360度旋转的数字音量以及显示器上用的（单键飞梭开 关）等类似鼠标滚轮的手动计数输入设备。 我使用的编码开关为5个引脚的，其中2个引脚为按下 转轮开关（也就相当于鼠标中键）。另外3个引脚用来 检测旋转方向以及旋转步数的检测端。引脚分别为a,b,c b接地a，c分别接到P2.0和P2.1口并分别接两个10K上拉 电阻，并且a，c需要分别对地接一个104的电容，否则 因为编码开关的触点抖动会引起轻微误动作。本程序不 使用定时器，不占用中断，不使用延时代码，并对每个 细分步数进行判断，避免一切误动作，性能超级稳定。 我使用的编码器是APLS的EC11B可以参照附件的时序图 编码器控制流水灯最能说明问题，下面是以一段流水 灯来演示。
上传时间： 2017-07-03
上传用户：gaojiao1999
【问题描述】 在一个N*N的点阵中，如N=4,你现在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通过上、下、左、右四种移动方法，在迷宫内行走，但是同一个位置不可以访问两次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑数字A[1..4]分别表示迷宫第I列中需要访问并仅可以访问的格子数。右边一行加下划线数字B[1..4]则表示迷宫第I行需要访问并仅可以访问的格子数。如图中带括号红色数字就是一条符合条件的路线。 给定N，A[1..N] B[1..N]。输出一条符合条件的路线，若无解，输出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分别表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【输入格式】 第一行是数m (n < 6 )。第二行有n个数，表示a[1]..a[n]。第三行有n个数，表示b[1]..b[n]。 【输出格式】 仅有一行。若有解则输出一条可行路线，否则输出“NO ANSWER”。
标签： 点阵
上传时间： 2014-06-21
上传用户：llandlu
学习 ，测试，仿真，实验，油压 ，气源，机械制造，工控。
标签： FluidSIM3.6破解版
上传时间： 2016-01-01
上传用户：gxxgis
关于无刷电机的英文论文。 本文提出了一种用于飞轮储能系统的无刷直流电动机的铜损和转子涡流损耗的有限元研究。为了使永磁体或绕组绝缘的温度水平不超过规定而导致去磁或损坏，铜损和转子损耗产生的热量需要散热出去，否则将降低电机性能。本文将介绍电机运行原理以及损耗计算原理。本文对铜损和涡流损耗的影响因素进行了详细分析，包括：工作模式、控制策略和速度的变化。最后，给出了仿真和实验结果，并进行了讨论。
标签： Flywheel energy storage system High speed BLDC motor Copper losses Eddy current losses
上传时间： 2016-04-14
上传用户：yxx0329
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
上传用户：Aa123456789
提出一种永磁同步电机新的宽范围弱磁控制策略，根据电机在不同转速段运行时的转矩特性，考虑逆变器的输出电压能力及电机的电流约束条件，以输出最大转矩为目标，分析得出全速范围内的电流矢量控制算法。该方法将全速段分为四个运行区间，可实现恒转矩运行与弱磁控制的快速平滑过渡，使系统在额定转速以下具有恒转矩输出，在高速运行时实现恒功率特性。仿真及实验结果表明，提出的方法可有效拓宽电机的转速运行范围，具有较快的动态响应性能。
标签： 永磁同步电机
上传时间： 2021-12-12
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在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量，然而由于每个传感器位于过程的不同位置，它们将不问程度的受到嗓声的干扰，为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果，霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息，得到对被测参数的最优估计，本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法，即研究如何对每个传感器进行加权，从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上，首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法，通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解，利用每个传感器测量值所对应的奇异值，可以估计出对每个传感器权值的最优估计，从而在不要任何先验知识的条件下，可仅由多传感器的测量值，利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计，此外，在许多工业过程中，人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布，此时人们希望利用多传感器融合的测量结果，对每一个传感器的测量数据进行重建，以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此，本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法，仿真和实验结果都说明提出算法是有效的，最后，研究了非线性动态系统的状态融合问题，研究了加权无气味卡尔曼滤波（UKF）方法，研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波（EKF）在状态融合估计中的不足，可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统，数据融合，奇异值分解，UKF
上传时间： 2022-03-16
上传用户：aben
本系统基于电磁谐振技术设计了24w无线充电系统，充电距离可达3cm，充电效率81％，系统采用串联一串联的电容补偿方式，实现谐振。本文介绍了整体系统原理及系统主电路电路图，同时对电路进行了等效电路的仿真，为控制给出一定的依据，最后给出了仿真和实验的波形。
标签： 无线充电系统
上传时间： 2022-04-24
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针对交流电路过零检测电路存在结构复杂、过零点检测不准确、编程繁琐等问题，设计了一种基于LM339的硬件结构简单的过零检测电路。通过仿真软件Mulisim对该设计电路进行了仿真，实验证明了该方案过零检测的可行性、稳定性和可靠性，可直接作为交流电路中CPU的过零信号。Aiming at the problems of AC cilsuit zero crossing detection circuit such as complex structure, zero crossing detection and cumbersome programming, a zero crossing detection circuit with simple hardware structure based on LM339 was designed. The design circuit was simulated by simulation software Mulisim, and the feasibility, stability and reliability of zero crossing detection were proved by experiments, which can be used as zero crossing signal of CPU in AC circuit directly.
上传时间： 2022-05-03
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随着近年来传动系统的发展，多电机传动已被越来越广泛地应用于各种领域中。为了提高多电机传动系统的动态和稳态性能，以及满足一些特定系统对于多电机精确同步的要求，多电机同步控制方法的研究也变得越来越重要。目前，有许多方法用来研究多电机同步控制策略，本文采用的是偏差耦合控制方法，利用模糊PID作为速度同步补偿器的控制算法，使用遗传算法来整定PID的参数范围，解决了多电机同步控制系统中多电机速度的同步控制问题。本文首先分析了多电机同步控制的原理及其特点，根据偏差耦合控制策略的优点，确立了基于模糊PID补偿器的多电机同步控制策略，提出了模糊PID补偿器的设计方法。其次，利用罗克韦尔实验室现有的设备，构造了一个与生产现场类似的试验环境，设计了电机同步控制系统的实验平台。在单个永磁同步电动机调速系统的基础上，实现了多电机同步控制。基于实验平台，分别对硬件和软件部分进行了设计，其中包括控制系统网络的组建和硬件连线的设计和对运动控制模块进行组态以及运动控制梯形图的编制。根据本文设计的多电机同步控制方法在保证系统具有优良抗干扰性能的同时，使系统获得了较好的跟随性能及同步跟踪精度。经过Matlab的仿真以及实验结果说明了本文设计的控制算法的有效性和实用性。最后，总结了所做的研究工作，并对多电机同步控制系统中存在的其它问题进行了简单的分析，以及对未来研究方向进行了阐述。关键词：多电机同步控制；：模糊PID；遗传算法；永磁同步电动机；偏差耦合控制
标签： 模糊PID补偿器
上传时间： 2022-06-18
上传用户：zhaiyawei
