为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题，提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型，重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括：从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点，阐明了智能综采的三大数据化特征：泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策)；构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架；提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法，来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取；提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法，来实现智能综采装备动作行为的自主决策；探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法，发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采“三机”仿人智能协同控制方法；给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑，为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提

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3信号发生器。该工程旨在实现可靠的信号生成和控制功能。 在该工程中，使用了STM32F103微控制器，它是一款性能稳定的ARM Cortex-M3处理器，拥有多种外设资源，非常适合用于信号处理和控制应用。通过ST的CubeMX工具，开发者可以轻松地配置微控制器的引脚分配、时钟设置以及外设初始化，大大减轻了初始设置的工作负担。 工程的核心任务是实现AD9833信号发生器的驱动。AD9833是一款优秀的频率合成器，可以产生高精度的正弦和方波信号。通过HAL库提供的接口，工程能够方便地配置AD9833的寄存器参数、频率调节和波形选择，实现了灵活多样的信号生成功能。 "STM32F103+CubeMX+HAL驱动AD9833"工程为多种应用提供了可能性。例如，它可以用于频率调制、信号测试、仪器设备以及音频合成等领域。借助CubeMX和HAL库的支持，开发者可以更专注于应用逻辑的开发，无需过多关注底层硬件细节。 总之，"STM32F103+CubeMX+HAL驱动AD9833"工程资源充分发挥了STM32F103微控制器的性能潜力和AD9833信号发生器的信号生成能力。这个工程为信号处理

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