cc2530寄存器手册（中文）

一些经典的习题 和课本的课后答案，是各位自学的必备之作内容提要本书是在李友誉编写的《身动控制原理200题》的基础上,又增加了哈尔滨工业大学出版社和科学出版社出版的《息动控制原理》的习题解答,共计470题。本书是高等院校“动控制原理”课程的教学辅助用书,与教学同步使用,还可供报考硕士研究生的考生复习备考使用图书在版编目[CP)数据自动控制原理470题/李友善等编.一2版.一哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.4IsBN75603-1703-0I,自…Ⅱ.李…Ⅲ.自动控制理论-高等学校式题Ⅳ.T13-4中区版本图书馆CP数据核字(2002)第01737号出版袋行哈尔滨工业大学出版社杜址啥尔滨市南岗区教化衡2I号邮编15006传真451-86414749印剁哈尔滨市龙华印刷厂开本850×1168132印张13.25字数35千字版次200年4月第2版2003年11月第4次印刷书号rBN75603-1703-0/P-171印数19001-24000定份1500元再版前言本书是高等院校“动控制原理”课程的教学辅助用书,是与李友普教授主编的“自动控制原理”(国防工业出版社,修订版)鄢景华教授主编的“自动控制原理”(哈尔滨工业大学出版社,修订版)和梅晓榕教授主编的“自动控制原理”(科学出版社)等教材配套使用,并可供报考硕士研究生的考生应试复习用。本书第一篇是李友善教授编写的《自动控制原理200题》,是为李友善主编的《自动控制原理》一书配套编写的该书自1988年出版以来深受读者欢迎。第二篇是由梅晓榕和王彤编写的习题解答,该篇包含了由哈尔滨工业大学出版社出版的,由鄢景华主编的《自动控制原理》书中习题的解答和由科学出版社出版的,梅晓榕主编的《自动控制原理》-…书的补充题解答。书中不足之处,忌请读者批评指正。编者2003年11月前言本书是高等院校控制理论与应用、过程控制、工业电气自动化、工业仪表自动化、液压控制、计算机控制与应用等专业“自动控制原理课程的辅助教学用书,是与李友善主编的《自动控制原理》(国防工业出版社,修订版)一书配套编写的。全书共分八章,其中选编了在线性、非线性离散系统理论领域内典型性与概念性均较强的200个例题与习题。在每一章里,重点阐述了与该章内容有关的几个方面的基本概念问题,并通过具有代表性的例题较全面地介绍了解题的思路与步骤,说明分析问题与解决间题的基本方法。俾使读者通过阅读例题的解魉与习题的演算,深人掌握反馈控制的基本概念与基本分析方法书后附录给出了哈尔滨工业大学控制理论与应用专业19791986年度攻读硕士学位研究生人学考试《自动控制原理》试题汇编供报考硕士研究生的读者应试复习之用;附录中还给出了书中部分习题参考答案,供读者解题时参考。由于编者水平有限,书中的缺点与错误在所难免,恳请广大读者批评指正。编者987年5月于哈工大目录第一篇第一章关于传递函数的基本概念例题…………………(1习题■晋q甲如如如■·4甲甲·■山ψ=l昌昌山4如q…(24)第二章关于时域分析的基本概念例题…………………………………(29)习题争中■口■■ψψ;■bψ中●1■●电■■tψψψ啁p中导中ψ◆t自_曾pp■马中第三章关于根轨迹的基本概念例题(93第四章应用频率响应法分析控制系统的基本概念例题(95)习题124第五章应用频率响应法综合控制系统的基本概念例题(130)(150)第六章非线性系统分析的基本概念例习题……………………(175)第七章离散系统分析与综合的基本概念例(180)习题■_■【■■■■(196)第八章关于线性系统理论的基本概念例题…■『酽■甲冒旱冒■{晷【■习题…_d■(222)附录一哈尔滨工业大学自动控制原理研究生考试试题(979-1986)…嚼中ψ卓中ψ中q■24附录二部分习题参考答案甲督督日■鲁■■■■■ψ◆·↓嚼聊bψψ■山■■■■44■P(248)附录三附录一的试题参考答案……"……(262)第二篇第一章自动控制概论…………………(270)第二章控制系统的数学模型号中4◆中自中『4画(27I)第三章控制系统的时域分析第四章根轨迹法(299)第五章频率特性法…(303)第六章控制系统的综合与校正(326)第七章非线性控制系统……(338)第八章线性离散系统(359)第九章控制系统的状态空间分析法(372)第十章线性系统的状态空间综合法…………………(381补充题………:(391)附录四哈尔滨工业大学控制原理研究生考试试题19~1997及201)(398)附录四答案(411)参考书目上■卩4(415)2x十卡++十十十x第一篇Ⅹ+峰艹牛牛斗4+X第一章关于传递函数的基本概例题、根据传递函数定义求取二变量间的传递函数时,首先应明确二变量间的关系必须符合线性规律,其次要明确在零初始条件下取变量的拉普拉斯变换。例1求取图1-1(a)所示电路的传递数f(s)/B(s)图中p为铁心线圈磁链,R为线圈电阻。图1-1解描述铁心线图特性的微分方程式为R或dRi(1-1)其中磁链p(i)是流经线圈电流i的函数,如图1-1(b)所示,而dy(i)/代表y(i)曲线东各点的斜率从图1-1(b)可见,磁链φ是电流的非线性函数,因此dpy()/d是与变量i有关的变系数这样,方程(1-1)便不是线性微分方程式,当然也就不能对它取拉普拉斯变换,从而变量与t之间也就不存在传递函数。假若在某一工作点Q(如,l)上,电流讠=l±▲i的变化甚微,郎增量Ai很小,从前对应的磁链增量也很小,则在工作点Q(,)两侧的微小区域内便而视y(i)d为常值。因而方程(1-1)变成小偏差线性化意义下的线性微分方程式,具备了进行拉普拉斯变换的条件,其变换后的形式为du(i)[sI(s-i(o)+Ri(s=Usdy(ib+RdU(s(1-2)其中=i(0)工作点电流;dyfi在工作点Q两侧微小区域内的常值基于传递函数定义,欲由式(1-2)写出I()/U(s)形式,必须令l=0由此求得传递函数(s)/(s)为RU(s-Is+(1-3)式中Ty/R称为时间常数式(1-3)说明,传递函数必须在零初始条件下求取。否则,例如从式(12)使无法写出变量i与间然传递函数f(s)/U(s)。例2试求取图1-2(a)所示无源屯路的传递函数U0(s)/U(s)。2

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详细介绍了时间序列建模及预测过程，包括算法，也包括一些matlab工具箱中的代码计算结果表明,时,预测的标准误差较小,所以选取=。预测第月份的销售收入为计算的程序如卜为移动平均的项数由于的取值不同,的长度不一致,下面使用了细胞数组简单移动平均法只這合做近期预测,而且是预测目标的发展趋势变化不人的情况如果目标的发展趋势存在其它的变化,米用简单移动屮均法就会产生较大的预测偏差和滞后。加权移动平均法在简单栘动平均公式中,每期数据在求平均时的作用是等同的。但是,每期数据所包含的信息量不样,近期数据包含着更多关于未来情况的信息。因此,把各期数据等同看待是不尽合理的,应考虑各期数据的重要性,对近期数据给予较大的权重,这就是加权移动平均法的基本思想。设时间序列为加权移动平均公式为十·十∴+式中为期加权移动平均数;为的权数,它体现了相应的在加权平均数中的重要性。利用加权移动平均数来做预测,其预测公式为即以第期加权移动平均数作为第+期的预测值。例我国年原煤广量如表所示,试用加权移动平均法预测年的产量。表我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表原煤产量三年加权移动平均预测值相对差(%)解取,按预测公式计算三年加权移动平均预测值,其结果列于表中。年我国原煤产量的预测值为(亿吨这个预测值偏低,可以修正。其方法是:先计算各年预测值与实际值的相对误差,例如年为将相对误差列于表中,再计算总的平均相对误差。由于总预测值的平均值比实际值低,所以可将年的预测值修正为计算的程序如下:在加权移动平均法中,的选择,同样具有一定的经验性。一般的原则是:近期数据的权效人,远期数据的权数小。至于人到什么稈度和小到什么程度,则需要按照预测者对序饥的了解和分析来确定。趋势移动平均法简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确反映实际情况。但当时间序列出现直线増加或减少的变动趋势时,用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会岀现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方法是作二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律米建立直线趋势的预测模型。这就是趋势移动平均法。次移动的平均数为+∴在一次移动平均的基础上再进行一次移动平均就是二次移动平均,其计算公式为D下面讨论如何利用移动平均的潛后偏差建立直线趋势预测模型。设时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为末来时期也按此直线趋势变化,则可设此直线趋势预测模型为其中为当前时期数;为由至预测期的时期数;为截距;为斜率。两者又称为平滑系数现在,我们根据移动平均值来确定平滑系数。由模型()可知所以+…十因此由式(),类似式()的推导,可得所以类似式()的推导,可得于是,由式()和式()可得平滑系数的计算公式为例我国年的发电总量如表所示,试预测和年的发电总量。表我国发电量及一、二次移动平均值计算表年份发电总量次移动平均二次移动平均,=解由散点图可以看出,发电总量基本呈直线上升趋势,可用趋势移动半均法来预测。图原始数据散点图取三,分别计算次和二次移动平均值并列于衣中。再由公式(),得于是,得时直线趋势预测模型为预测年和年的发电总量为计算的程序如下:把原始数据保存在纯文本文件中为移动平均的项数趋势移动平均法对于冋时存在直线趋势与厝期波动的序列,是种既能反映趋势变化,又可以有效地分离出来周期变动的方法。§指数半滑法次移动平均实际上认为最近期数据对未来值影响相同,都力权一;而期以前的数据对未来值没有影响,加权为。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不是—,且次数越高,权数的结构越复杂,但永远保持对称的权数,即两端项权数小,中间项权薮大,不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间间隔的增长而递减的。所以,更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求,而且具有简单的递推形式指数平滑法根据平滑次数的不同,又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等,分别介绍如下次指数平滑法.预测模型设时间序列为,a为加权系数,

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