闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微

5.1 机械硬盘 机械硬盘由多块盘片组成,它们都绕着主轴旋转.每块盘片上下方都有读写磁头悬浮在盘片上下方,它们与盘片的距离极小.在每次读写数据时盘片旋转,读写磁头被磁臂控制着不断的移动来读取其中的数据. 所有的盘片都是同时同步转动,所有的磁头也是同步移动. 磁盘在物理上划分了扇区.磁道和柱面.如果划分了分区,则分区是逻辑上柱面的分隔边界. 读写磁头在停止状态下,在盘片旋转时磁头扫过的一圈轨迹称为磁道,所有的磁道都是同心圆.从盘片外圈开始向内数,磁道号从0开始逐数增加. 每个磁道以512字节等分为

PID教程 介绍 本教程将向您展示了比例每一个比例项 (P)的特点,积分项(I)和微分项 (D) 控制,以及怎样使用它们来获得所需的响应.在本教程中,我们会考虑下面单位反馈系统: Plant[被控对象]:被控制的系统 Controller[控制器]:为被控对象提供刺激;目的是控制整个系统的行为 三个控制系数 PID控制器的传递函数例如以下所看到的: · Kp =比例控制參数 · KI =积分控制參数 · Kd =微分控制參数 首先,让我们来看看怎样在一个PID控制器的闭环使用上述系统的工作原理图

字丑,禁止转载! 这里将理论总结和实践放在一起了. 布线的理论总结如下所示: 下面是使用ICC进行实践的流程: 本次的布线实验主要达成的目标是: ·对具有时钟树布局后的设计进行可布线性检查 ·完成布线 ·完成初始布线和初始布线后的优化 ·分析设计的 时序.逻辑和物理的DRC.LVS违规 ·修复LVS错误 ·使用颜色突出来分析设计的各个方面 具体流程为: 首先准备下面的文件: ·加载设计的设置和公共的设置 --->打开库和相应的设计,启动GUI --->检查max库是否和min库对应:list_

因为这一章的内容基本上都是涉及向量的,先来一个2D向量类:Vector2D.as (再次强烈建议不熟悉向量运算的童鞋,先回去恶补一下高等数学-07章空间解释几何与向量代数.pdf) 原作者:菩提树下的杨过出处:http://yjmyzz.cnblogs.com package { import flash.display.Graphics; public class Vector2D { private var _x:Number; private var _y:Number; //构造函数 p

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语

PID控制算法是工业界使用极其广泛的一个负反馈算法,相信这个算法在做系统软件时也有用武之处,这里摘录了知乎上的一篇文章,后面学习更多后自己总结一篇 以下为原文: PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了.小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制.这里我们从原理上来理解PID控制. PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制.先把图片和公式摆出来,看不懂没关系.(一开始看这个算法

小结: 1.流形(英语:Manifolds)一般可以通过把许多平直的片折弯并粘连而成,是局部具有欧几里得空间性质的空间,是欧几里得空间中的曲线.曲面等概念的推广 2.描述一个流形往往需要不止一个“地图”,因为一般来说流形并不是真正的欧几里得空间.举例来说,地球就没法用一张平面的地图来合适地描绘. https://baike.baidu.com/item/微分流形/710877 微分流形(differentiable manifold),也称为光滑流形(smooth manifold),是拓扑学和

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/05/01/ 在开始之前,你需要对InnoDB的事务系统有个基本的认识.如果您不了解,可以参考我之前的几篇关于InnoDB的文章,包括InnoDB的事务子系统,事务锁,redo log,undo log,以及崩溃恢复逻辑.在这里我们简单的概述一下几个基本的概念: 事务ID:一个自增的序列号,每次开启一个读写事务(或者事务从只读转换成读写模式)时分配并递增,每更新256次后持久化到Ibdata的事务系统页中.每个读写事务都必

更多内容,添加公众号关注: 场景一: 某智能家居厂家,用户喊出“小X同学,帮我扫地”后,服务器宕机了,扫地机器人不能立即启动,于是,用户可能再连续喊几次后,无奈又习惯的按下了扫地机器人的启动按钮. 场景二: 某高层建筑有2000个房间,10个房间烟感连续发出报警,理论上出现了火灾并在逐步扩散,恰巧,服务器又宕机了,然后... 两个场景都是服务器宕机,但后果却不同,根据业务实际情况,我们必须考虑软件架构的高可用性. 有人会说,上云吧,上云比自己搭建服务器稳定多了.通常情况下是这样的,但是,不要忽略

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能好坏,其文件

在PC机上利用QT开发的应用程序在设置字体时,在PC上运行,可根据自己的设置,字体随之变大或变小.而移植到ARM上运行时发现,显示字体与所设置的字体不用,字体普遍偏小.经过上网搜索发现,是环境变量字库目录($FONTDIR)下没有相应的字库文件.我利用的是OK6410开发板,板子里已有移植好的QT4.7.1,然后其字库目录是/opt/qt4.7.1/lib/font.(编写在脚本/bin/qt4).<在嵌入式linux及QT/Embedded-2.3.7下制作QPF字库>1.几种格式字库简介

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1. ZK的监控机制 1.1 监听数据的变化  (1)监听一次 public class ChangeDataWacher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 连接并获取zk客户端的对象 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("feng01:2181,feng02:2181,feng03:2181", 2000, null); zk.getData("/user&qu

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中

索引: 一.SQL Server的体系结构 二.查询 三.表表达式 四.集合运算 五.透视.逆透视及分组 六.数据修改 七.事务和并发 八.可编程对象 一.SQL Server体系结构 1.1 数据库的物理布局 数据库在物理上由数据文件和事务日志文件组成,每个数据库必须至少有一个数据文件和一个日志文件. (1)数据文件用于保存数据库对象数据.数据库必须至少有一个主文件组(Primary),而用户定义的文件组则是可选的.Primary文件组包括 主数据文件(.mdf),以及数据库的系统目录(cat

我们首先来认识一下OAuth协议吧,这个东西很早就听说过,总觉得离我很远(我的项目用不到这些),但是最近不得不学习一下了.我在网上找了一些解释,认为解释的最好的是这样说的(出处:http://hi.baidu.com/powerthinks/item/f1cb9b3c7a88251c9dc65efa) 如果你开车去酒店赴宴,你经常会苦于找不到停车位而耽误很多时间.是否有好办法可以避免这个问题呢?有的,听说有一些豪车的车主就不担心这个问题.豪车一般配备两种钥匙:主钥匙和泊车钥匙.当你到酒店后,只需

1.VMware虚拟机的软件应用 www.vmware.com 2.linux系统安装设置(分区为重点) 3.远程登录管理工具介绍centOS5.5 使用虚拟机的优点 1.不用分区 2.可以完成本机与之互联试验 3.随时可以修改虚拟机的硬件环境 ISO文件bin二进制,liveCD linux network网络配置 bredged:网桥介入,可接入局域网,公司内网等. host-only:仅单独网络 custom:虚拟网卡 关闭printer等外设的开机检测提高速度 在导入镜像后记得更改Dev

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. Ceph 集群的物理结构 1.1 Ceph 内部集群 从前一篇文章 我们知道,从物理上来讲,一个 Ceph 集群内部其实有几个子集群

对于MS SQL server 数据库,有几个容易让人产生误解的问题,对于这几个问题,即使很多 SQL server DBA 都有错误认识或者认识不充分,所以我想撰文几篇,把这些容易理解错误的问题前前后后深入阐述一下,也希望纠正一下网上对这几个问题的讹传(我也可能有认识不对的地方,欢迎批评指正). 第一个问题:聚集表的物理顺序问题.这个问题很有迷惑性,因为很多教科书在讲到聚集索引的时候都会出现“聚集索引是按照聚集键的排序顺序物理地存储数据” 类似的说法,因此我们很容易产生以下几种误解: 误解一:

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读