内容概要：本文探讨了将RBF神经网络应用于永磁同步电机(PMSM)的自抗扰控制(ADRC)，旨在提高控制系统的自适应性和鲁棒性。文中详细介绍了RBF-ADRC控制器的设计原理，特别是利用RBF网络在线调整ESO参数的方法。通过MATLAB仿真实验验证了该方法的有效性，在突加负载和参数摄动情况下表现出更好的稳定性和响应速度。同时，文章还提供了具体的代码实现细节和技术要点，如参数变化率限幅、高斯函数中心点初始化策略等。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员、工程师以及相关专业的研究生。 使用场景及目标：适用于需要高精度、强鲁棒性的永磁同步电机控制系统开发项目。主要目标是降低传统ADRC的手动参数整定难度，提高系统对外部扰动的抵抗能力。 其他说明：文中提到的技术不仅限于PMSM，对于其他类型的电机同样有借鉴意义。此外，作者分享了一些实用的经验技巧，如神经网络初始化、计算效率优化等，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。

基于改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型与传统自抗扰PMSM的比较研究,传统ADRC与改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型 传统自抗扰PMSM：采用二阶自抗扰的位置电流双闭环控制 改进RBF自抗扰ADRC：自抗扰中状态扩张观测器ESO与神经网络结合，对ADRC中的参数进行整定 有搭建仿真过程的参考文献及ADRC控制器建模文档 ,关键词：传统ADRC; 改进神经网络ADRC; 永磁同步电机; 闭环控制仿真模型; 二阶自抗扰; 位置电流双闭环控制; 状态扩张观测器ESO; 神经网络; 参数整定; 仿真过程; ADRC控制器建模文档。,基于神经网络优化的ADRC在永磁同步电机控制中的应用与仿真研究

内容概要：本文详细介绍了如何使用Aspen Plus软件结合ASF（Anderson-Schulz-Flory）分布关系、Rstoic反应器和Fortran子程序来模拟费托合成过程。费托合成分两步进行：一是CO加氢反应，二是碳链的增长。文中首先解释了Rstoic反应器的设置方法，包括定义反应物和产物及其化学计量系数。接着阐述了ASF分布函数的作用及其在Fortran子程序中的实现，通过调用Fortran子程序来精确模拟产物分布。此外，文章还提供了具体的Fortran代码示例，展示了如何将链增长概率α设为温度的函数，从而更好地模拟实际工况。最后，作者分享了一些实用的操作技巧和常见错误避免方法。 适合人群：从事化工过程模拟的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解费托合成模拟的人群。 使用场景及目标：适用于需要对费托合成过程进行精确模拟的研究项目或工业应用。主要目标是提高模拟精度，优化生产工艺，减少实验成本。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论背景介绍，还包括了许多实际操作中的注意事项和经验分享，有助于读者更快地上手并掌握相关技能。

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 C 语言，作为编程界的常青树，凭借高效性能与底层操控能力，成为系统软件、嵌入式开发的核心语言。其简洁语法与强大扩展性，不仅是程序员入门的不二之选，更为操作系统、游戏引擎等奠定技术基石，历经数十年依然在计算机技术领域占据不可撼动的地位。

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物联网被认为是第四次工业革命（称为工业4.0）的关键支持技术之一。 在本文中，我们将机电组件视为系统组成层次结构中的最低级别，它将机械结构与将机械结构转换为向其环境提供定义明确的服务的智能（智能）对象所需的电子设备和软件紧密集成。 为了将此机电一体化组件集成到基于IoT的工业自动化环境中，需要在其之上需要一个软件层，以将其常规接口转换为符合IoT的接口。 我们称为IoT包装器的这一层将传统的机电组件转换为工业自动化产品（IAT）。 IAT是在针对制造业领域的这项工作中专门开发的物联网模型的关键要素。 该模型与现有物联网模型进行了比较，并讨论了其主要区别。 提出了一种模型到模型的转换器，以将旧的机电一体化组件自动转换为IAT，准备将其集成在基于IoT的工业自动化环境中。 UML4IoT配置文件以领域特定建模语言的形式使用，以自动执行此转换。 使用C和Contiki操作系统的工业自动化产品的原型实现证明了该方法的有效性。

### SRNIC：面向RDMA NICs的可扩展架构 #### 概述 随着数据中心规模的不断扩大，RDMA（远程直接内存访问）技术因其低延迟、高带宽等特性，在高性能计算、分布式存储等领域受到了广泛关注。然而，传统的商业RoCEv2 NIC（RDMA网络接口卡，简称RNICs）在可扩展性方面存在明显不足。具体来说，它们依赖于无损、有限规模的网络结构，并且只能支持少量高性能连接。虽然近期的一些工作如IRN在一定程度上改善了网络的可扩展性，但连接可扩展性的问题仍然没有得到解决。 针对这一问题，本文提出了一种新型的RDMA NIC架构——SRNIC，旨在实现高连接可扩展性的同时保持高性能和低CPU开销，并具备高网络可扩展性。SRNIC的关键洞察在于，通过精心设计协议与架构，可以在RNIC中最小化芯片上的数据结构及其内存需求，从而显著提高连接可扩展性。 #### SRNIC的关键技术 ##### 1. 数据结构分析与优化 SRNIC首先对RDMA的概念模型中的所有数据结构进行了全面分析，识别出哪些数据结构是必需的，哪些可以被简化或移除。通过对RDMA协议头部进行修改以及引入一系列创新性的架构设计，SRNIC成功地移除了尽可能多的数据结构，从而显著减少了内存需求。 ##### 2. 无缓存队列调度器 传统RNIC通常采用基于缓存的队列调度策略来管理RDMA操作。这种方式虽然能提供较好的性能，但在处理大量连接时会导致较高的内存占用。为此，SRNIC提出了一种无缓存队列调度器，该调度器能够有效减少内存占用，同时保持高性能。 ##### 3. 内存无关的选择性重传机制 选择性重传（Selective Repeat）是一种有效的错误恢复机制，尤其适用于有丢包现象的网络环境。然而，传统的选择性重传机制需要维护大量的内存状态信息。为了进一步降低内存需求，SRNIC引入了一种内存无关的选择性重传机制。该机制通过巧妙的设计，能够在不牺牲性能的情况下显著减少内存占用。 #### 实验验证 为了验证SRNIC的有效性，研究团队使用FPGA实现了SRNIC原型系统，并进行了详尽的实验测试。实验结果显示，SRNIC能够支持高达10K个高性能连接，并且在标准化连接可扩展性指标（即每1MB内存支持的高性能连接数量）上相比商业RNIC提高了18倍。此外，SRNIC还能实现97Gbps的吞吐量和3.3微秒的延迟，同时仅消耗不到5%的CPU资源。 #### 结论与展望 SRNIC通过一系列创新的设计方法显著提升了RDMA NIC的连接可扩展性，为构建大规模数据中心提供了重要的技术支持。未来的研究方向可能包括探索更高效的错误恢复机制、进一步降低CPU开销等，以应对更加复杂的应用场景和更高的性能需求。

ug471_7Series_SelectIO_中文版_2025年内容概要：本文档为Xilinx 7系列FPGA的SelectIO资源用户指南，详细介绍了I/O架构、电气特性、时序控制及高级逻辑资源的使用方法。重点涵盖SelectIO的DCI（数控阻抗）技术，支持在HP I/O Bank中实现驱动器阻抗匹配和片上并联端接，提升信号完整性并减少外部元件需求。文档还详细说明了IDELAY和ODELAY延迟资源、ISERDESE2和OSERDESE2串并/并串转换器的配置与操作模式，包括时钟管理、数据采样、位宽扩展及Bitslip功能，支持DDR、QDR和DDR3等高速存储器接口。此外，提供了I/O原语列表、DCI级联配置、VCCO电压设置及设计实现建议。; 适合人群：从事FPGA硬件设计、高速接口开发及信号完整性优化的工程师，具备一定数字电路和FPGA开发经验的技术人员；适用于需要深入理解7系列FPGA I/O特性的设

主要包含HT45F75开发与e-link使用中的相关参考文档，包括e-Link注册步骤说明、e-Link使用问题及解决办法、e-Link for 8-Bit MCU ICP使用手册、Holtek Flash MCU快速入门手册以及simHT45F75v110中文等。

本文详细介绍了OpenMetadata本地编译环境的搭建步骤，包括所需的本地环境配置（如Docker、Java JDK、Python等）、源码下载与目录结构解析、编译运行的具体流程（预编译、antlr4安装、Python环境配置等）、前后端服务的启动方式（包括Docker容器版和源码编译版）、以及服务配置文件的修改说明。此外，还提供了服务界面的访问方式和默认账号密码，帮助开发者快速搭建和运行OpenMetadata本地环境。 OpenMetadata是用于元数据管理的开源软件，它允许用户方便地管理和可视化数据资产。本地编译环境的搭建是使用OpenMetadata之前的一个重要步骤，这涉及到一系列复杂的技术细节。本地环境配置是搭建编译环境的基础。需要在系统中安装Docker，它是一个开源的应用容器引擎，可用来打包、分发和运行应用。还需要安装Java JDK，因为OpenMetadata的后端部分使用Java语言编写，JDK是运行Java程序所必需的。Python环境同样不可或缺，因为OpenMetadata的某些自动化脚本或是其他组件可能需要Python来执行。 源码下载与目录结构解析是紧接着环境配置之后的步骤。下载下来的源码包含了OpenMetadata的核心代码和相关配置文件，而对这些代码和文件结构的理解对于后续的编译和运行至关重要。源码的下载通常可以通过Git仓库的方式进行。 编译运行的具体流程包含多个环节。预编译过程涉及下载和设置项目依赖项，以及配置环境变量。编译过程中，可能还需要安装特定版本的库或工具，比如antlr4，这是一个解析库，用来处理源码中定义的语法规则。在Python环境配置方面，通常需要创建一个虚拟环境，并在其中安装所有必要的Python包。 接下来是服务的启动方式。OpenMetadata支持使用Docker容器版或源码编译版的方式启动前后端服务。Docker容器版适用于快速启动服务，而源码编译版则提供更多的定制可能性。在这个过程中，还需要根据开发者的需求修改服务配置文件，这可能包括数据库连接设置、服务器监听端口等。 完成以上步骤后，开发者便可以访问服务界面。通常，OpenMetadata会在启动过程中创建默认账号，以便开发者可以立即开始使用系统。正确的访问方式和账号密码的获取也是搭建过程的一部分。 搭建OpenMetadata的本地编译环境是一个涉及多个技术栈和配置细节的过程。只有按照正确的步骤逐一完成，才能确保开发者能够顺利运行OpenMetadata系统。这个过程中需要的是对各种工具和语言环境的熟悉，以及对项目结构的清晰理解。正确的安装和配置是保证后续开发和使用能够顺利进行的关键。