本手册介绍了32位基于ARM微控制器STM32F101xx与STM32F103xx的固件函数库中文版-ThismanualdescribestheARM-based32-bitmicrocontrollersSTM32F101xxandSTM32F103xxChineseversionofthefirmwarelibrary
2024/7/23 4:47:10 2.79MB 学习STM32 中文版 函数库
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此资源是方案二的源码,具体原理分析请看这个文章:https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/113176114推荐使用方案一【重写pushViewControlle】r对应文章:https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/1087540001、问题的重现步骤:pop多层控制器2、构建重现demo:2.1、点击屏幕模拟push多层VC时间间隔2s,持续3次2.2、再次点击pop页面会进行popToRoot操作。
2024/7/22 14:39:21 9.38MB 解决iOS14pop问题 iOS14适配
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Kubernetes工作负载配置的最佳实践Fairwinds的Polaris可使您的集群顺畅航行。
它会进行各种检查以确保使用最佳实践来配置KubernetesPod和控制器,从而帮助您避免将来出现问题。
北极星可以在几种不同的模式下运行:北极星可以三种不同的模式运行:作为,您可以审核集群内部正在运行的内容。
作为,您可以自动拒绝不遵守组织策略的工作负载。
作为,您可以测试本地YAML文件,例如,作为CI/CD流程的一部分。
想了解更多?(),发送电子邮件至opensource@fairwinds.com,或加入我们的文献资料查看与FairwindsInsights集成是一个用于审核Kubernetes集群和执行策略的平台。
如果您想:跨集群管理北极星随着时间的推移跟踪发现将结果发送到Slack和Datadog等服务从,和等工具中添加其他检查您可以注册一个。
贡献欢迎PR!有关更多信息,请查看“和”。
更多信息可以在查看此项目的变更历史如果您想了解有关Polaris的更多信息,或者想与Kubernetes专家交流,可以联
2024/7/22 9:09:01 926KB kubernetes dashboard cluster best-practices
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针对在参数变化、外部干扰条件下稳定飞行控制问题,本文提出了一种基于反步法的增稳控制方法。
首先,建立动态模型。
其次,基于反步法设计的控制器用于姿态控制,采用模糊自适应PID控制器对高度和位置进行控制,将两者结合构成一个内环姿态和外环
27KB 反步法
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移植参考文档
2024/7/21 22:29:39 2.28MB 海思、移植hifmc
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S32K系列微控制器,以构件化底层驱动为基础阐述S32K系列微控制器应用程序的设计方法,内容涉及汽车电子技术基础,S32K系列微控制器的基本特性,ARMCortex-M4F的相关知识,底层驱动构件设计规范,以及S32K系列微控制器的Systick、PDB、LPIT、LTMR、RTC、FTM、Flash、ADC、CMP、SPI、I2C、DMA、CAN等模块的程序设计方法。
2024/7/21 9:33:34 195.81MB S32K
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【内容介绍】本书以仿真应用为中心,系统、详细地讲述了过程控制系统的仿真,并结合MATLAB/Simulink仿真工具的应用,通过大量经典的仿真实例,全面讲述过程控制系统的结构、原理、设计和参数整定等知识。
全书分为基础篇、实战篇和综合篇。
基础篇包括过程控制及仿真概述、Simulink仿真基础、Simulink高级仿真技术,以及过程控制系统建模;
实战篇包括PID控制、串级控制、比值控制、前馈控制、纯滞后和解耦控制系统;
综合篇包括典型过程控制系统及仿真。
本书的特点是理论与仿真紧密结合,用仿真实例说话,通过仿真来加深对过程控制理论的理解,帮助读者掌握过程系统的分析、设计与整定等技术,切实缩短书本知识与实际应用的距离。
本书可作为自动化、信息、机电、测控、化学工程、环境工程、生物工程等专业的教材或参考书,也可供从事过程控制工程的人使用,对从事过程控制应用研究的研究生和研究人员也很有参考价值。
【本书目录】基础篇第1章过程控制及仿真概述 1.1过程控制系统概述1.1.1系统结构1.1.2系统特点1.1.3系统分类 1.2过程控制系统的性能指标1.2.1过渡过程性能指标1.2.2误差性能指标 1.3过程控制理论的发展现状 1.4过程控制系统仿真基础1.4.1计算机仿真基本概念1.4.2仿真在过程控制中的应用  1.5Simulink在过程仿真中的优势 1.6本章小结第2章Simulink仿真基础 2.1Simulink仿真概述2.1.1Simulink的启动与退出2.1.2Simulink模块库 2.2Simulink仿真模型及仿真过程2.2.1Simulink仿真模型组成2.2.2Simulink仿真的基本过程 2.3Simulink模块的处理2.3.1Simulink模块参数设置2.3.2Simulink模块基本操作2.3.3Simulink模块连接 2.4Simulink仿真设置2.4.1仿真器参数设置2.4.2工作空间数据导入2.4.2导出设置 2.5Simulink仿真举例 2.6本章小结 习题与思考第3章Simulink高级仿真技术 3.1Simulink子系统及其封装3.1.1创建子系统3.1.2封装子系统3.1.3封装的查看和解封装3.1.4子系统实例 3.2S函数设计与应用3.2.1S函数设计模板3.2.2S函数设计举例 3.3使用Simulink仿真命令 3.4Simulink仿真建模的要求 3.5Simulink控制系统仿真实例 3.6本章小结 习题与思考第4章过程控制系统建模 4.1过程模型概述4.1.1过程建模的目的和要求4.1.2过程模型类型4.1.3自衡过程与非自衡过程 4.2常见的过程模型类型4.2.1自衡非振荡过程4.2.2无自衡非振荡过程4.2.3自衡振荡过程4.2.4具有反向特性的过程 4.3过程建模基础4.3.1过程建模法分类4.3.2阶跃响应法建模4.3.3过程模型的特点 4.4单容过程模型4.4.1无自衡单容过程4.4.2自衡单容过程 4.5多容过程模型4.5.1有相互影响的双容过程4.5.2无相互影响的双容过程 4.6模型参数对控制性能的影响4.6.1静态增益的影响4.6.2时间常数的影响4.6.3时滞的影响 4.7本章小结 习题与思考实战篇第5章PID控制 5.1PID控制概述 5.2PID控制算法5.2.1比例(P)控制5.2.2比例积分(PI)控制5.2.3比例微分(PD)控制5.2.4比例积分微分(PID)控制 5.3PID控制器参数整定5.3.1Ziegler-Nichols整定法5.3.2临界比例度法5.3.3衰减曲线法 5.4本章小结 习题与思考第6章串级控制系统 6.1串级控制系统概述6.1.1基本概念6.1.2基本组成6.1.3串级控制的特点 6.2串级控制系统性能分析6.2.1抗扰性能6.2.2动态性能6.2.3工作频率6.2.4自适应能力 6.3串级控制系统设计6.3.1副回路选择6.3.2主、副控制器的设计 6.4串级控制参数整定6.4.1逐次逼近法6.4.2两步法6.4.3一步法 6.5综合仿真实例6.5.1串级与单回路控制对比仿真6.5.2串级控制的参数整定仿真6.5.3串级控制系统设计
2024/7/19 22:16:27 8.46MB 过程控制工程及仿真 MATLABSimulink
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PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC(神经网络)与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精
2024/7/16 13:07:56 5.56MB PID
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自抗扰控制器MATLAB/Simulink仿真程序,内部包含TD.ESO和NLSEF
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡