资源包内包含了.m文件、.fis、.slx三个文件。第一个为基本操作文件,在本次实验中作用较小,第二个是模糊控制器的配置文件,其决定了模糊规则的推理要则以及模糊的隶属度函数关系等等,第三个为simulink仿真文件,其主要是绘制基本控制回路的作用。本资源包比较了普通PID和模糊PID的调节曲线,并撰写了相关报告,配有我对应的博客内容:https://blog.csdn.net/m0_55054165/article/details/133234061。如果有对应的问题欢迎后续讨论。本资源包为大二学年控制理论课程设计所研究内容。双容水箱位控制系统是一个非线性的、延迟大的、易受扰动的系统,本资源包设计了利用临界比例法寻找的PID参数与利用模糊PID寻找到PID参数进行比较。
2023-12-20 10:40:22 47KB 模糊PID 自动控制原理 simulink
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文章针对煤矿明渠流量的特点,介绍了一种新型的电磁式流量计的设计方法。采用了一种新型的与体电导率无关的位测量方法,同时利用传统有效的电磁感应原理来测量体流速;数据传输采用了适用于远程抄表系统的M-BUS总线,并自行研制了主从机接收模块;采用了可编程低频矩形波励磁方式,使得流量计具有高精度、低功耗和智能化的特点。
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分离—氨吹脱—生物接触氧化—消毒工艺处理养猪场污水,张攀,饶婷,利用固分离—氨吹脱—生物接触氧化—消毒工艺对某养猪场污水进行了处理,出水满足国家畜禽养殖业污染物排放标准(GB18596-2001)中
2023-12-14 09:20:10 302KB 首发论文
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开发了一种基于π桥阻网络的新型电比例溢流阀,建立了该阀的动态数学模型,应用Simulink软件对该阀的动态特性进行了仿真分析,对样机的动态特性和负载特性进行了试验.通过先导控制部分的参数设计可以得到具有负载特性不同的π桥电比例溢流阀.当π桥电比例溢流阀调压偏差大于0.5 MPa时,其动态特性良好;当调压偏差小于0.5 MPa时,其动态特性仍然是稳定的,但稳定时间延长;当调压偏差小于0.3 MPa时,π桥电比例溢流阀有时出现不稳定现象.研究表明,当π桥电比例溢流阀调压偏差设计为0.5 MPa左右时,其动态特性和负载特性良好.
2023-12-10 11:35:36 1.33MB 电液比例溢流阀 动态特性
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首次用格子Boltzmann方法中的伪势模型对滴撞击固壁的动力学行为进行了数值模拟。详细研究了滴在壁面上的流动状态以及各种因素对撞击过程的影响。通过数值模拟得到:壁面的可润湿性越小,滴越容易发生反弹,滴的回缩速度越快;滴的撞击速度越大,所得到的相对直径越大,回缩速度越快;滴的粘性越小,所得到的相对直径越大;滴的表面张力越大,滴越容易发生反弹现象。另外,滴的最大相对直径与We数满足一定的线性关系,这些结果与前人的理论预测和实验结果完全吻合。
2023-12-09 18:05:15 1.92MB 自然科学 论文
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为提高金属漆膜层的附着力及防腐蚀能力且在金属冷加工中促进减摩润滑,需对基体金属磷化,磷化前必须进行除油、除锈蚀物、氧化皮以及表面调整等预处理。对除油、除锈、磷化、表调进行了合并,设计了"四合一"磷化配方。通过实验优化了磷化配方,筛选出较优"四合一"磷化的配方,尤其对除油的表面活性剂进行了对比实验,初步筛选出了有利于除油及加快酸洗速度的表面活性剂,当直链烷基苯磺酸盐和脂肪醇聚氧乙烯醚复配比例为2∶1时,除油效率最高,特别适用含油较重的磷化工件。
2023-12-09 10:55:34 130KB 行业研究
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新型离子的设计及其在硬脂酸淀粉酯酶法合成中的应用 ,张曦文,詹锦玲,酶法合成淀粉酯过程中,主要采用二甲亚砜(DMSO)、N,N-二甲基乙酰胺/氯化锂(DMAC/LiCl)等有机试剂作为反应溶剂,存在溶剂易挥发、污
2023-12-01 22:09:35 632KB 首发论文
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针对煤矿井下人工值守排水系统的弊端,对排水系统进行优化,实现自动化排水;根据QBZ系列起动器的电气原理,采用位开关检测水位的变化,不仅实现了通过水位变化自动控制水泵的启停,而且特殊情况时能自动报警且继续排水,对水泵等机电设备提供了有效的保护。
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针对过程控制课设内容所写的报告册。通过组态王软件,结合实验室现有设备,采用闭环控制结构和PID控制规律,设计一个具有较美观组态画面和较完善组态控制程序的水箱位串级控制系统。以此熟悉单回路定值控制系统的结构与特点并掌握单回路控制系统的投运与参数的整定。
2023-10-17 18:49:19 862KB 下水箱液位控制
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追踪微流体中的滴是一项具有挑战性的任务。选择一种工具来分析一般的微流体视频以推断物理量会遇到困难。这个 最先进的物体探测器算法You Only Look Once(YOLO)和 对象跟踪算法简单在线和具有深度关联度量的实时跟踪(DeepSORT)可定制用于滴识别和跟踪。 定制包括培训YOLO和DeepSORT网络,以识别和 跟踪感兴趣的对象。我们训练了几个YOLOv5和YOLOv7模型 用于微流体实验视频中滴识别和跟踪的DeepSORT网络。我们比较了滴跟踪应用程序的性能 YOLOv5和YOLOv7在训练时间和分析给定问题的时间方面 跨各种硬件配置的视频。尽管最新的YOLOv7是10% 速度更快,只有RTX 3070上较轻的YOLO型号才能实现实时跟踪 Ti GPU机器,由于 DeepSORT算法。这项工作是YOLOv5和 在训练时间和推理时间方面,带有DeepSORT的YOLOv7网络 用于微流体滴的定制数据集。
2023-07-01 13:59:40 1.48MB 测试 YOLOv7 YOLOv5
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