设置3、Keil程序调试窗口4、Keil的辅助工具和部份高级技巧5、基于Keil的实验仿真板的使用

，其主要功能模块包括电路原理图设计，PCB板设计和电路仿真器件设计。本动画素材以“±12V输出的直流

前面介绍了 Keil 软件的使用，从中我们可以看到 Keil 的强大功能，不过，对于初学者 来说，还有些不直观，调试过程中看到的是一些数值，并没有看到这些数值所引起的外围电 路的变化，例如数码管点亮、发光管发光等。为了让初学者更好地入门，笔者利用 Keil 提 供的 AGSI 接口开发了两块仿真 实验板

前面介绍了 Keil 软件的使用，从中我们可以看到 Keil 的强大功能，不过，对于初学者 来说，还有些不直观，调试过程中看到的是一些数值，并没有看到这些数值所引起的外围电 路的变化，例如数码管点亮、发光管发光等。为了让初学者更好地入门，笔者利用 Keil 提 供的 AGSI 接口开发了两块仿真 实验板

宽带钢热连轧过程中,板形控制和板厚控制本质上都是对轧制过程中有载辊缝的控制,因此两者各自的控制回路必然存在着相互耦合的关系,这种耦合关系严重影响热轧宽带钢板形板厚综合质量的提高.本文在建立板形板厚耦合模型的基础上,采用反馈解耦控制方法,实现了板形板厚的解耦控制.计算机仿真结果表明,解耦控制环节的引入,基本消除板厚控制和板形控制之间的影响,尤其是消除辊缝调节对板凸度的连带干扰,解耦控制效果良好

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高