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上传时间： 2016-06-17
上传用户：gmniaoniao
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上传时间： 2016-07-01
上传用户：li52551578
滑模预测控制的一片很好的文献，内容详细，对学习滑模预测控制的很有帮助。
标签： Predictive Discrete Control Sliding Mode
上传时间： 2017-08-05
上传用户：zhangyu97284
工业机器人由于其较低的价格、高柔性以及较大的工作空间[1]，越来越多地应用于工业领域。但由于其位姿精度不高，限制了其在制造领域中高精度场合的进一步推广和应用。机器人具有高的重复定位精度，但绝对定位精度较低，且随着机器人长时间的使用以及磨损，其绝对定位精度下降很快[2]。机器人的位姿精度取决于多种因素，包括机器人零部件的制造误差、安装误差、编码器测量误差以及使用过程中环境的影响[3]，如热误差、力误差等。为了使机器人能够应用于精密加工制造领域，必须提升其位姿精度，因此对机器人在整个工作空间的位姿误差进行研究和补偿具有重要的理论意义和实用价值。
上传时间： 2018-03-26
上传用户：然先生_
#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
学习模型预测很好用的一本书，每节都有提供matlab源码，非常适合零基础入门学习
标签： Design_and_Implementation_Using_M System ATLAB MPC
上传时间： 2018-11-21
上传用户：可可西里烤地瓜
设计上下-左右联动的运动平台带动摄像头运动完成烟叶数据采集并提取有效信息；上下运动由“电动窗帘”结构实现，左右运动由“丝杆”结构实现；完成机械系统设计、控制系统设计与相应软件编程，根据实验条件进行调试，完成整个开发系统。
标签： 电动
上传时间： 2019-05-10
上传用户：zhangguoyong
库卡基础控制与操作，控制面板熟悉与操作，程序高级编写
标签： 库卡资料高级
上传时间： 2021-02-21
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电力系统远动技术是运用通信、电子和计算机技术采集电力系统实时数据，对电力网和远方发电厂、变电所的运行进行监视与控制的技术。它是应用通信技术，完成遥信、遥测、遥控和遥调的总称，将徴型计算机技术、通信及接口、智能控制、检测与转换、多媟体等高新技术有机地融为一体，集中了技术先进、功能完备、应用灵活、运行可靠、监控范围广等优点。电カ系统远动技术是电力系统现代化调度和管理的主要技术手段，在保证电力系统的安全经济稳定运行方面发摔着重要作用。
标签： 电力系统
上传时间： 2021-10-17
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基于STM32F103C8T6单片机实现的温湿度无线采集板ALTIUM原理图+软件源码+文档说明资料选题目的和意义：随着现代工农业技术的发展及人们对生活环境要求的提高，人们也迫切需要检测与控制温湿度，且温湿度是工农业生产的主要环境数据，在工农业生产实践中占有重要地位，比如湿度大温度高的话话会使粮食发芽、腐败，有可能还会导致二氧化碳的增加，如果是密闭的环境还可能导致进入的工人窒息，如果粮食发芽会导致温度升高，从而更加容易产生火灾等安全事故。所以对其进行适时准确的温湿度测量具有重要意义。温湿度测量在工业生产中有着广泛的应用。通常，要实现温湿度测量和自动控制，监控台与现场之间必须铺设电缆，这是一个麻烦的问题，且传统的温湿度传感器需要通过复杂的电路才能将温湿度信号转化为数字信号，且距离传输所造成的损耗会引起误差。本系统采用无线温湿度测量的方案，不必铺设电缆，可以节省费用和时间，采集也更加的方便。该采集系统以STM32F103C8T6为主控芯片，利用数字式温湿度传感器DHT11进行采集，然后将采集的数据传送给单片机，经过处理，单片机将数据通过无线传输模块NRF24L01发射出去，单片机与无线模块之间的通信采用SPI方式。控制台那边也是采用STM32F103C8T6作为主控芯片，外部接有无线接收模块NRF24L01和液晶Nokia5110；经过一定距离的无线通信，接收模块接收到数据之后将数据传给主控芯片，主控芯片经过处理后将数据通过液晶显示。至此完成一次温湿度无线采集的发送与接收。与本课题相关的技术和方法综述： 该系统采用的单片机为STM32F103C8T6单片机作为处理器，温湿度的检测采用的是DHT11，显示采用Nokia5110液晶进行显示。1. STM32F103C8T6单片机：该单片机技术成熟，支持C语言编程，工作稳定，编程简单，具有很好的应用价值。2.显示模块：采用的是Nokia5110液晶。技术成熟，显示稳定。3.温湿度检测：温度检测采用DHT11传感器。该传感器为数字式传感器，可同时测量温度和湿度，与单片机的通信方式采用的是单总线的通信方式，从而电路结构简单。4.无线传输模块：采集的温湿度通过无线传输模块NRF24L01传输到接收器那边。
标签： stm32f103c8t6 单片机 温湿度
上传时间： 2021-10-18
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