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基于面向对象技术设计数控系统单步和点动模块 被引量:2
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作者 何凯 韩江 王治森 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2004年第1期9-12,共4页
点动模块和单步模块对于数控机床的可操作性和可靠性有重要意义。介绍了采用面向对象技术开发数控软件的优点。通过对数控系统单步和点动模块进行分解后,抽象出通用属性和操作,封装建立手动方式基类,并派生出单步和点动子类。同时给出... 点动模块和单步模块对于数控机床的可操作性和可靠性有重要意义。介绍了采用面向对象技术开发数控软件的优点。通过对数控系统单步和点动模块进行分解后,抽象出通用属性和操作,封装建立手动方式基类,并派生出单步和点动子类。同时给出通过结构数据类型实现面向对象的高级语言和汇编语言之间的数据交换。实际应用证明,采用面向对象技术设计数控软件模块是提高数控软件可重用性和可靠性的有效方法。 展开更多
关键词 面向对象 数控系统 单步控制 点动控制 高级语言 汇编语言
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基于AT89C51单片机备料机械手单步控制系统的硬件设计 被引量:4
2
作者 李祥阳 陈万强 +1 位作者 曹海泉 郭文君 《工业仪表与自动化装置》 2012年第5期64-66,共3页
西安航空学院柔性制造教学生产线的备料机械手通过PLC程序实现控制,此控制方式不利于学生的观察、学习;为了丰富实验内容及便于学生观察,在此基础上开发了基于AT89C51单片机的备料机械手单步控制系统,经过实践、应用,达到了预期的效果。
关键词 单片机 备料机械手 单步控制 系统设计
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步进系统的参数识别及单步控制 被引量:1
3
作者 汪建敏 《锻压机械》 1997年第1期21-25,共5页
在建立系统数学模型的基础上,对步进电动机的单步响应进行了采样,并应用系统识别方法逐一确定了模型参数。为了验证系统的参数和数学模型的正确性,还用数学仿真与实验所得的采样结果进行了对比。
关键词 步进电动机 控制 电动机 单步控制
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基于双Luenberger观测器的永磁同步电机预测控制研究 被引量:9
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作者 殷海双 朱哲 《国外电子测量技术》 2020年第4期26-31,共6页
在工业环境中,永磁同步电机存在启动困难、抗干扰能力差、动态响应慢的缺陷。而传统单Luenberger观测器很难同时兼顾电流扰动或转速响应,针对这一问题,发挥Luenberger观测器对精度和稳定性的改善作用,提出双Luenberger观测器与预测控制... 在工业环境中,永磁同步电机存在启动困难、抗干扰能力差、动态响应慢的缺陷。而传统单Luenberger观测器很难同时兼顾电流扰动或转速响应,针对这一问题,发挥Luenberger观测器对精度和稳定性的改善作用,提出双Luenberger观测器与预测控制结合的控制策略。首先基于单步模型预测控制和矢量控制策略构成了永磁同步电机控制系统,再根据负载扰动影响和数学模型,构造速度环上基于负载、转速的Luenberger观测器观测作为扰动估测和速度调节,然后进一步建立电流环上的观测器并引入预测控制系统进行电流预测的优化。最后在MATLAB仿真上搭建模型进行测试,结果表明使用该控制策略能够提高抗扰动能力,改善动态响应并得到更准确的扰动观测。 展开更多
关键词 永磁同步电机 单步模型预测控制 双Luenberger观测器 扰动观测器
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采用Brent优化的核学习单步预测控制算法 被引量:5
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作者 刘毅 王海清 李平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期107-110,共4页
针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误... 针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造一步加权预测控制性能指标,然后采用Brent一维搜索方法求取控制律.该方法无需任何相关的导数信息,需调整的参数少,求解效率高.在一非线性液位系统的仿真研究表明了KLOPC优于整定的PID和其它基于KL模型的控制方法,对噪声和扰动等均具有更好的鲁棒性和自适应性. 展开更多
关键词 非线性系统 核学习 单步预测控制 Brent优化
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基于Matlab/Simulink的气体分离装置多变量预测控制 被引量:2
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作者 牛建璋 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2010年第5期29-34,40,共7页
依据丙烯精馏塔的工艺流程,介绍丙烯精馏塔机理模型和辨识模型的构建方法,并通过系统辨识方法得到了被控对象的多输入多输出模型。介绍预测控制及其算法的基本原理,通过编写基于状态空间模型的单步预测控制算法,对丙烯精馏塔进行多变量... 依据丙烯精馏塔的工艺流程,介绍丙烯精馏塔机理模型和辨识模型的构建方法,并通过系统辨识方法得到了被控对象的多输入多输出模型。介绍预测控制及其算法的基本原理,通过编写基于状态空间模型的单步预测控制算法,对丙烯精馏塔进行多变量预测控制仿真,比较了预测控制算法对可测干扰,不可测干扰的抑制作用。 展开更多
关键词 丙烯精馏 多变量预测控制 系统辨识 单步预测控制算法
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基于改进灰色关联分析单步差拍控制法的APF应用与分析 被引量:2
7
作者 曹新莉 侯晓翔 王树朋 《陕西电力》 2014年第3期9-14,共6页
有源滤波器(APF)的现有控制方法中,传统的差拍控制法虽然具有较好的预测谐波分量的优点,但存在计算量大、灰色预测误差有风险等问题,传统灰色预测方法存在参数选取过于主观的不足。提出一种改进灰色关联分析方法,即采用灰色面积关联分... 有源滤波器(APF)的现有控制方法中,传统的差拍控制法虽然具有较好的预测谐波分量的优点,但存在计算量大、灰色预测误差有风险等问题,传统灰色预测方法存在参数选取过于主观的不足。提出一种改进灰色关联分析方法,即采用灰色面积关联分析法确定评价模型的分辨系数,实现关联的整体性,计算出单步灰色预测的谐波电流值;根据APF上一时刻的输出电流和当前时刻开关状态的特点,采用经典电路理论建立差分方程,计算出APF的预测输出电流。通过建立含预测输出电流与预测谐波电流关系的目标函数,得到下一时刻的开关控制模式。仿真结果表明,采用改进灰色关联分析单步差拍控制法的电源电流畸变率下降到2.34%,谐波总含量降低至1.212 3 A,较传统方法降低约0.6%,谐波含量少于其他2种控制方法,预测精度得到提高。 展开更多
关键词 有源滤波器 单步差拍控制 灰色关联分析 谐波
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基于BP网络的地板辐射供暖预测控制模型
8
作者 晁风芹 董华 周恩泽 《煤气与热力》 2006年第7期65-69,共5页
基于BP神经网络建立了地板辐射供暖系统的预测控制模型,以实验实测数据训练预测控制模型,通过实验对训练好的预测控制模型进行在线修正预测控制,在线修正预测控制输出的室内温度与实验实测结果的相对误差最大为-6.2%,证明预测控制模型... 基于BP神经网络建立了地板辐射供暖系统的预测控制模型,以实验实测数据训练预测控制模型,通过实验对训练好的预测控制模型进行在线修正预测控制,在线修正预测控制输出的室内温度与实验实测结果的相对误差最大为-6.2%,证明预测控制模型的预测控制效果良好。预测控制模型的应用可提高对地板辐射供暖系统的控制精度,使室内温度控制在设定范围内,保证了室内的热舒适性。 展开更多
关键词 地板辐射供暖系统 间歇运行模式 BP神经网络 单步预测控制 在线修正
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基于对象特征模型描述的舱外自由移动机器人地面实验系统预测控制方法
9
作者 李成 吴宏鑫 《控制工程(北京)》 2001年第1期8-16,共9页
本文基于对象特征建模的思想,在关节角空间和任务空间建立了空间机器人系统的特征模型,提出了一种基于特征模型的舱外自由移动机器人地面实验系统的单步预测控制方法。该方法不需计算机器人动力学方程,不需在线调整控制器参数,具有... 本文基于对象特征建模的思想,在关节角空间和任务空间建立了空间机器人系统的特征模型,提出了一种基于特征模型的舱外自由移动机器人地面实验系统的单步预测控制方法。该方法不需计算机器人动力学方程,不需在线调整控制器参数,具有很强的适应能力,同时设计简单,使用方便,计算量小,适合工程应用。 展开更多
关键词 舱外自由航天机器人 特征模型 任务空间 适应控制 单步预测控制方法 地面实验系统
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利用数据域实现执行动作时单步自动控制
10
作者 吴俊涛 《中国金融电脑》 2001年第7期82-83,共2页
关键词 程序设计 数据域 执行动作 单步自动控制 数据库
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微机单步执行控制显示卡电路的原理及应用
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作者 杨师宣 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期167-168,共2页
为检查总线故障专门设计了微机单步执行控制与显示卡。电路采用单步控制方式,从开机起,每执行一条指令,就把地址和指令代码用16进制一同显示在LED上,以达到检查CPU在复位后计算机系统数据总线和地址总线是否复位,进而对微机系统总线故... 为检查总线故障专门设计了微机单步执行控制与显示卡。电路采用单步控制方式,从开机起,每执行一条指令,就把地址和指令代码用16进制一同显示在LED上,以达到检查CPU在复位后计算机系统数据总线和地址总线是否复位,进而对微机系统总线故障进行测试。 展开更多
关键词 微型计算机 数据总线 地址总线 故障检测 单步执行控制 显示卡
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