第四节微程序控制器原理 3.4.1微程序控制的基本思想 1.若干微命令编制成一条微指令,控制实现一步操作; 2.若干微指令组成一段微程序,解释执行一条机器指令; 3.微程序事先存放在控制存储器中,执行机器指令时再取出

3.4.1 微程序控制的基本思想 1. 若干微命令编制成一条微指令，控制实现一步操作； 2. 若干微指令组成一段微程序，解释执行一条机器指令； 3. 微程序事先存放在控制存储器中，执行机器指令时再取出

3.4.1微程序控制的基本思想 1.若干微命令编制成一条微指令,控制实现一步操作; 2.若干微指令组成一段微程序,解释执行一条机器指令; 3.微程序事先存放在控制存储器中,执行机器指令时再取出

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近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

实验一 电动机的正反转控制及顺序控制.3 实验二 S7-200 PLC 的认识实验.8 实验三 简单的逻辑控制.2 0 实验四 PLC 实现电动机的正反转及顺序控制.23 实验五 顺序控制与定时控制.2 6 实验六 计 数 控 制.32 实验七 步 进 控 制.38 实验八 交通灯自动控制.45 实验九 交流电动机的 Y-△启动控制.50 实验十 四层电梯的 PLC 控制（四层内选升降控制）.53 实验十一 P LC 的网络监控.53 实验十二 LED 数码管显示控制.71 实验十三 液体混合装置控制的模拟.78 实验十四 舞台灯的 PLC 控制.84 实验十五 机械手的 PLC 自动控制.92 实验十七 水塔水位控制.94 实验十八 邮件分拣控制.99 实验十九 正次品分拣机.103 实验二十 模拟锅炉温度压力检测控制过程.107 实验二十一 自动送料装车系统.117

教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题，采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况，设计了有限时间滤波控制器，在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能，考虑结构与控制之间存在的耦合问题，对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时，得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优，从而取得良好的控制效果.随后，采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化，采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解，得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性