第一章....4【实例1】使用累加器进行简单加法运算：...4【实例2】使用B寄存器进行简单乘法运算：...4【实例3】通过设置RS1，RS0选择工作寄存器区1：...4【实例4】使用数据指针DPTR访问外部数据数据存储器：...4【实例5】使用程序计数器PC查表：...4【实例6】if语句实例：...4【实例7】switch-case语句实例：...4【实例8】for语句实例：...4【实例9】while语句实例：...5【实例10】do…while语句实例：...5【实例11】语句形式调用实例：...5【实例12】表达式形式调用实例：...5【实例13】以函数的参数形式调用实例：...5【实例14】函数的声明实例：...5【实例15】函数递归调用的简单实例：...5【实例16】数组的实例：...6【实例17】指针的实例：...6【实例18】数组与指针实例：...6【实例19】P1口控制直流电动机实例...6第二章....8【实例20】用74LS165实现串口扩展并行输入口...8【实例21】用74LS164实现串口扩展并行输出口...10【实例22】P0I/O扩展并行输入口...12【实例23】P0I/O扩展并行输出口...12【实例24】用8243扩展I/O端口...12【实例25】用8255A扩展I/O口...14【实例26】用8155扩展I/O口...19第三章....26【实例29】与AT24系列EEPROM接口及驱动程序...26【实例30】EEPROM(X5045)接口及驱动程序...30【实例31】与铁电存储器接口及驱动程序...33【实例32】与双口RAM存储器接口及应用实例...35【实例33】与NANDFLASH（K9F5608）接口及驱动程序...35第四章....43【实例34】独立键盘控制...43【实例35】矩阵式键盘控制...44【实例36】改进型I/O端口键盘...46【实例37】PS/2键盘的控制...49【实例38】LED显示...53【实例39】段数码管（HD7929）显示实例...54【实例40】16×2字符型液晶显示实例...55【实例41】点阵型液晶显示实例...61【实例42】LCD显示图片实例...63第五章....70【实例43】简易电子琴的设计...70【实例44】基于MCS-51单片机的四路抢答器...71【实例45】电子调光灯的制作...76【实例46】数码管时钟的制作...81【实例47】LCD时钟的制作...96【实例48】数字化语音存储与回放...103【实例49】电子标签设计...112第六章....120【实例50】指纹识别模块...121【实例51】数字温度传感器...121第七章....124【实例53】超声波测距...124【实例54】数字气压计...125【实例55】基于单片机的电压表设计...132【实例56】基于单片机的称重显示仪表设计...133【实例57】基于单片机的车轮测速系统...136第八章....138【实例58】电源切换控制...138【实例59】步进电机控制...140【实例60】单片机控制自动门系统...141【实例61】控制微型打印机...144【实例62】单片机控制的EPSON微型打印头...144【实例63】简易智能电动车...145【实例64】洗衣机控制器...149第九章....152【实例65】串行A/D转换...152【实例66】并行A/D转换...153【实例67】模拟比较器实现A/D转换...154【实例68】串行D/A转换...155【实例69】并行电压型D/A转换...156【实例70】并行电流型D/A转换...156【实例71】file:///C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image002.gif接口的A/D转换...157【实例72】file:///C:\DOCUME~1\ADMINI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image002.gif接口的D/A转换...161第十章....164【实例73】单片机间双机通信...164【实例74】单片机间多机通信方法之一...166【实例75】单片机间多机通信方法之二...171【实例76】PC与单片机通信.
2023/8/13 0:42:44
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Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：当e较大时，为使系统具有较好的跟踪功能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
当e较小时，为使系统具有较好的稳定功能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？有个一般的公式：Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。
不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法，根据你的经验，先确定Ku，这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke，这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec，前面两个参数确定好了，这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢，从e-10次方等等开始，该怎么解决？这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题，等你改完步长，能运行了，一看结果，惨不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误，但如果各项参数是正确的前提下，你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime，让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因？仿真图形很有可能发散了，加个零阶保持器，饱和输出模块看看效果。
改变Ke，Kec，Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了？把Ku里面的参数改变一下符号，比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有？相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0，Ki=△KiKi0，Kd=△KdKd0。
Kp0，Ki0，Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的，什么都是正确的，为什么最后就是结果不对？你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题，都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈，如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看，大家有问题一起解决！附件里面是两个自适应模糊PID的程序，大家可以参考下！所含文件：Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图：Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：当e较大时，为使系统具有较好的跟踪功能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
当e较小时，为使系统具有较好的稳定功能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？有个一般的公式：Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。
不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法，根据你的经验，先确定Ku，这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke，这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec，前面两个参数确定好了，这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢，从e-10次方等等开始，该怎么解决？这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题，等你改完步长，能运行了，一看结果，惨不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误，但如果各项参数是正确的前提下，你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime，让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因？仿真图形很有可能发散了，加个零阶保持器，饱和输出模块看看效果。
改变Ke，Kec，Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了？把Ku里面的参数改变一下符号，比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有？相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0，Ki=△KiKi0，Kd=△KdKd0。
Kp0，Ki0，Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的，什么都是正确的，为什么最后就是结果不对？你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题，都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈，如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看，大家有问题一起解决！附件里面是两个自适应模糊PID的程序，大家可以参考下！所含文件：Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图：Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述
2022/9/4 9:33:16
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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
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