PID控制算法即比例積分微分控制算法，該算法簡單、魯棒性好、可靠性高，在工業控制中應用廣泛，尤其適用于建立精確數學模型的控制系統。但是對于非線性、時變不確定和大時滯對象、難以建立準確數學模型時，PID控制算法的控制品質不時很高，尤其是以誤差作為基本調節項，微分作用只在系統出現明顯偏差時起作用，屬事后控制，故不能很好地抑制系統的超調。而灰色PID控制算法，以灰色系統理論為基礎，對系統不確定部分建立灰色模型，進行灰色預估補償，使控制系統的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制質量及其魯棒性。
標簽： grey-pid
上傳時間： 2015-04-22
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SysTick定時器被捆綁在NVIC中，用于產生SYSTICK異常（異常號：15）。在以前，大多操作系統需要一個硬件定時器來產生操作系統需要的滴答中斷，作為整個系統的時基。例如，為多個任務許以不同數目的時間片，確保沒有一個任務能霸占系統；或者把每個定時器周期的某個時間范圍賜予特定的任務等，還有操作系統提供的各種定時功能，都與這個滴答定時器有關。因此，需要一個定時器來產生周期性的中斷，而且最好還讓用戶程序不能隨意訪問它的寄存器，以維持操作系統“心跳”的節律Cortex‐M3處理器內部包含了一個簡單的定時器。因為所有的CM3芯片都帶有這個定時器，軟件在不同 CM3器件間的移植工作得以化簡。該定時器的時鐘源可以是內部時鐘（FCLK，CM3上的自由運行時鐘），或者是外部時鐘（ CM3處理器上的STCLK信號）。不過，STCLK的具體來源則由芯片設計者決定，因此不同產品之間的時鐘頻率可能會大不相同，你需要檢視芯片的器件手冊來決定選擇什么作為時鐘源。
上傳時間： 2015-05-06
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制作驅動程序的好工具.支持 ISA,EISA,PCI,Plug&Play 和 DMA.不需要牽涉到很低層的東西即可在很短的時間里編出驅動程序.內含教程.使用WinDriver的優點是:開發者并不需要熟悉任何內部操作系統或kernel programming或DDK及任何驅動程式.WinDriver同時允許開發者能在自己所熟悉的開發環境下,利用使用者模式(User Mode)如使用MSDEV Visual C/C++,Borland C++Builder,Delphi或任何Win32編譯器.使用WinDriver所開發的驅動程式均可用于Windows 9x,NT/2000,NT Embedded,CE Linux and Solaris等平臺.
上傳時間： 2015-06-02
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遺傳算法為群體優化算法，也就是從多個初始解開始進行優化，每個解稱為一個染色體，各染色體之間通過競爭、合作、單獨變異，不斷進化。 優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間，就是把實際問題的解用染色體表示，稱為編碼，反過程為解碼，因為優化后要進行評價，所以要返回問題空間，故要進行解碼。SGA采用二進制編碼，染色體就是二進制位串，每一位可稱為一個基因；解碼時應注意將染色體解碼到問題可行域內。 遺傳算法模擬“適者生存，優勝劣汰”的進化機制，染色體適應生存環境的能力用適應度函數衡量。對于優化問題，適應度函數由目標函數變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題，如果是最小值問題，則通過取倒數或者加負號處理。SGA要求適應度函數>0，對于<0的問題，要通過加一個足夠大的正數來解決。這樣，適應度函數值大的染色體生存能力強。 遺傳算法有三個進化算子：選擇（復制）、交叉和變異。 SGA中，選擇采用輪盤賭方法，也就是將染色體分布在一個圓盤上，每個染色體占據一定的扇形區域，扇形區域的面積大小和染色體的適應度大小成正比。如果輪盤中心裝一個可以轉動的指針的話，旋轉指針，指針停下來時會指向某一個區域，則該區域對應的染色體被選中。顯然適應度高的染色體由于所占的扇形區域大，因此被選中的幾率高，可能被選中多次，而適應度低的可能一次也選不中，從而被淘汰。算法實現時采用隨機數方法，先將每個染色體的適應度除以所有染色體適應度的和，再累加，使他們根據適應度的大小分布于0-1之間，適應度大的占的區域大，然后隨機生成一個0-1之間的隨機數，隨機數落到哪個區域，對應的染色體就被選中。重復操作，選出群體規模規定數目的染色體。這個操作就是“優勝劣汰，適者生存”，但沒有產生新個體。 交叉模擬有性繁殖，由兩個染色體共同作用產生后代，SGA采用單點交叉。由于SGA為二進制編碼，所以染色體為二進制位串，隨機生成一個小于位串長度的隨機整數，交換兩個染色體該點后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個體，并且還要根據選擇概率來確定是否進行交叉（生成0-1之間隨機數，看隨機數是否小于規定的交叉概率），否則直接進入變異操作。這個操作是產生新個體的主要方法，不過基因都來自父輩個體。 變異采用位點變異，對于二進制位串，0變為1，1變為0就是變異。采用概率確定變異位，對每一位生成一個0-1之間的隨機數，看是否小于規定的變異概率，小于的變異，否則保持原狀。這個操作能夠使個體不同于父輩而具有自己獨立的特征基因，主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認為生物由低級到高級進化，后代比前一代強，但實際操作中可能有退化現象，所以采用最佳個體保留法，也就是曾經出現的最好個體，一定要保證生存下來，使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型，一種是把出現的最優個體單獨保存，最后輸出，不影響原來的進化過程；一種是將最優個體保存入子群，也進行選擇、交叉、變異，這樣能充分利用模式，但也可能導致過早收斂。 由于是基本遺傳算法，所以優化能力一般，解決簡單問題尚可，高維、復雜問題就需要進行改進了。 下面為代碼。函數最大值為3905.9262，此時兩個參數均為-2.0480，有時會出現局部極值，此時一個參數為-2.0480，一個為2.0480。算法中變異概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最優模式保留，結果會更豐富些，也就是算法最后不一定收斂于極值點，當然局部收斂現象也會有所減少，但最終尋得的解不一定是本次執行中曾找到過的最好解。
標簽： 遺傳算法
上傳時間： 2015-06-04
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不是很好用，參考的別人的，目前的聚類效果不佳，只能適當參考學習
標簽： 蟻群聚類
上傳時間： 2015-06-14
上傳用戶：youshikeji
完整的F2812學習文檔，由于是英語文檔，能不能看懂就看各位的英語水平啦
標簽： 數字信號處理
上傳時間： 2015-12-30
上傳用戶：天剛剛亮
撬棒保護電路的接入會改變低電壓穿越過程中雙饋感應發電機(DFIG)定轉子磁鏈間的耦合過程和耦合強度,由此將影響機組磁鏈衰減動態和撬棒保護性能。針對這一問題,提出了一種刻畫定子磁鏈與轉子繞組交鏈感應作用的磁鏈耦合系數,將電網故障后電機的磁鏈暫態耦合過程處理為不同狀態的疊加,綜合研究撬棒電阻對轉子感應磁鏈正序、負序和暫態反向交流分量幅值和相角的耦合規律,用轉子磁鏈空間矢量圖和矢量軌跡圖描述轉子磁鏈動態響應過程。最后,針對電網不對稱故障下撬棒取值的問題,提出了一種基于轉子磁鏈幅值配比原理和最優傾角的撬棒阻值選取方法。該方法可減小磁鏈耦合不當對機組的暫態沖擊,從而有效改善機組的無功外特性和瞬態性能。采用MATLAB/Simulink仿真驗證了理論分析和所提方法的正確性。
標簽： 雙饋感應發電機 低電壓穿越 撬棒保護 磁鏈動態特性 磁鏈耦合
上傳時間： 2016-01-01
上傳用戶：icebee251
遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜索方法。它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定；具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；采用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質，已被人們廣泛地應用于組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。它是現代有關智能計算中的關鍵技術。
標簽： 算法
上傳時間： 2016-05-09
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電力工程電纜設計規范 GB 50217－2007 3 電纜型式與截面選擇 3.1 電纜導體材質 3.2 電力電纜芯數 3.3 電纜絕緣水平 3.4 電纜絕緣類型 3.5 電纜護層類型 3.6 控制電纜及其金屬屏蔽 3.7 電力電纜導體截面 4 電纜附件的選擇與配置 4.1 一般規定 4.2 自容式充油電纜的供油系統 5 電纜敷設 5.1 一般規定 5.2敷設方式選擇 5.3地下直埋敷設 5.4保護管敷設 5.5電纜構筑物敷設 5.6其他公用設施中敷設 5.7水下敷設 6電纜的支持與固定 6.1 一般規定 6.2 電纜支架和橋架 7 電纜防火與阻止延燃 附錄A 常用電力電纜導體的最高允許溫度 附錄B 10kV及以下電力電纜經濟電流截面選用方法 附錄C 10kV及以下常用電力電纜允許100％持續載流量 附錄D 敷設條件不同時電纜允許持續載流量的校正系數 附錄E 按短路熱穩定條件計算電纜導體允許最小截面的方法
上傳時間： 2016-05-31
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最近在學習Oracle，對測試人員而言必須掌握兩種語言：第一種是DML，數據操縱語言 (Data Manipulation Language) 是SQL語言中，負責對數據庫對象運行數據訪問工作的指令集，以INSERT、UPDATE、DELETE三種指令為核心，分別代表插入、更新與刪除。第二種是：DQL，數據查詢語言 (Data Query Language) 是SQL語言中，負責進行數據查詢而不會對數據本身進行修改的語句，這是最基本的SQL語句。核心指令為SELECT，以及一些輔助指令，如FROM、WHERE等，FROM：表示來源，可以搭配JOIN做鏈接查詢； WHERE：過濾條件；GROUP BY：在使用聚合函數時用到，如SUM,COUNT,MAX,AVG；HAVING：對聚合結果進行篩選，這是和WHERE的不同點；ORDER BY：排序。
標簽： oracle 基礎 資料
上傳時間： 2016-09-15
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