西门子S7-300/400 PLC PID参数整定方法pdf,西门子S7-300/400 PLC PID参数整定方法

流利的扩展 Fluent.Extensions是一个netstandard类库，它支持针对编程。 其主要目的是作为每个软件包的一部分，简化向更流畅的编程风格的过渡。 安装 Fluent.Extensions可以单独安装。 内容 通用集合扩展方法 Fluent.Extensions包含中定义的所有扩展方法，这些扩展方法用于修改方法链内的通用集合。 一旦使用命名空间System.Collections.Generic，它们便可用。 通用方法 以下通用扩展名方法在全局命名空间中定义，您的项目引用Fluent.Extensions后，它们将立即可用。 做（） 可以将Do()扩展方法插入方法链内，以回调lambda表达式或方法。 该lambda表达式应具有仅一个参数，该参数接收方法链的当前对象。 Do()始终返回当前对象。 例如： var x = 10; 1.Do(v => x += v)

随机选取星图中的三个星体，匹配到星表中的数据，获得星体信息。为了便于可视化，该程序也根据星表模拟了星图，标注匹配结果，在结果中显示星体ID

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设计工程师通常在FPGA上实现FIFO(先进先出寄存器)的时候，都会使用由芯片提供商所提供的FIFO。但是，由于其通用性使得其针对性变差，某些情况下会变得不方便或者将增加硬件成本。此时，需要进行自行FIFO设计。本文提供了一种基于信元的FIFO设计方法以供设计者在适当的时候选用。这种方法也适合于不定长包的处理。 　　FIFO在数字通讯芯片领域中有两个主要的作用，缓冲数据和隔离时钟。对于FIFO的设计，关键的问题是如何实现RAM的读写双方的信息交换。一般情况下，设计者都直接调用厂商为自己的FPGA专门打造的FIFO核。基本单元是FIFO所使用的RAM的读写操作的单元，如一个字

无位置传感器无刷直流电机在高速段时反电势信号过大， 容易造成检测电路无法正常工作甚至损坏， 而在较低速段时， 反电势信号又难以有效检测

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首先，对面向高速公路自动驾驶决策的深度强化学习算法进行改进。分别 针对当前常用于自动驾驶决策的两种深度强化学习算法深度确定性策略梯度 （Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）进行改进，以使其更能满足高速公路自动驾驶场景 对于决策模块的要求。对于DDPG算法，本文对其进行针对性改进提出了基 于双评论家及优先回放机制的深度确定性策略梯度算法（Double Critic and Priority Experience Replay Deep Deterministic Policy Gradient，DCPER-DDPG）。 针对Q值过估计导致的驾驶策略效果下降问题，采用了双评论家网络进行优 化。针对演员网络更新时产生的时间差分误差导致算法模型不精准采用延迟更 新方法降低这一影响。针对DDPG算法中随机经验回放导致的采样样本效果 不符合预期和训练速度慢导致的算力和资源损耗，本文采用优先经验回放机制 对其进行改善。

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