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转动

  • 步进电机是数字控制电机

    步进电机是数字控制电机,它将脉冲信号转变成角位移,即给一个脉冲信号,步进电机就转动一个角度,因此非常适合于单片机控制。步进电机可分为反应式步进电机、永磁式步进电机和混合式步进电机。 步进电机区别于其他控制电机的最大特点是,它是通过输入脉冲信号来进行控制的,即电机的总转动角度由输入脉冲数决定,而电机的转速由脉冲信号频率决定

    标签: 步进电机 数字控制 电机

    上传时间: 2017-07-17

    上传用户:caixiaoxu26

  • 门可以用鼠标电机打开或者关闭

    门可以用鼠标电机打开或者关闭,电扇自动转动

    标签: 鼠标 电机

    上传时间: 2017-07-24

    上传用户:天诚24

  • 一个很好看的js动作

    一个很好看的js动作,图片随鼠标动作而转动

    标签: 动作

    上传时间: 2017-08-10

    上传用户:jhksyghr

  • 单片机控制步电机 步进电机是机电控制中一种常用的执行机构

    单片机控制步电机 步进电机是机电控制中一种常用的执行机构,它的用途是将电脉冲转化为角位移,通俗 地说:当步进驱动器接收到一个脉冲信号,它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的 角度(及步进角)。通过控制脉冲个数即可以控制角位移量,从而达到准确定位的目的;同 时通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度,从而达到调速的目的。

    标签: 单片机控制 电机 步进电机 机电控制

    上传时间: 2017-08-19

    上传用户:熊少锋

  • 本程序为单片机对四相步进电机的控制

    本程序为单片机对四相步进电机的控制,使用L297,能够通过键盘设置电机的转动角度,精度为1度,文件夹里附有源代码和仿真电路图

    标签: 程序 单片机 步进电机 控制

    上传时间: 2017-09-04

    上传用户:从此走出阴霾

  • 1、本程序用于测试4相步进电机常规驱动 2、需要用跳帽或者杜邦线把信号输出端和对应的步进电机信号输入端连接起来 3、速度不可以调节的过快

    1、本程序用于测试4相步进电机常规驱动 2、需要用跳帽或者杜邦线把信号输出端和对应的步进电机信号输入端连接起来 3、速度不可以调节的过快,不然就没有力矩转动

    标签: 步进电机 信号 程序 测试

    上传时间: 2017-09-23

    上传用户:cmc_68289287

  • ATMEGA16 控制PWM电机转动

    FILE NAME: dc_motor.c CHIP TYPE: ATMEGA16 CLOCK FREQUENCY: 8MHZ IDE: VSMStudio COMPILER: AVR-GCC

    标签: PWM

    上传时间: 2015-03-01

    上传用户:abilibili

  • 电机转速测量

    通过PWM控制电机的转速,实现电机的转动

    标签: 使用52单片机

    上传时间: 2015-05-15

    上传用户:墨水的蓝

  • 遗传算法的MATLAB代码

    遗传算法为群体优化算法,也就是从多个初始解开始进行优化,每个解称为一个染色体,各染色体之间通过竞争、合作、单独变异,不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间,就是把实际问题的解用染色体表示,称为编码,反过程为解码,因为优化后要进行评价,所以要返回问题空间,故要进行解码。SGA采用二进制编码,染色体就是二进制位串,每一位可称为一个基因;解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存,优胜劣汰”的进化机制,染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题,适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题,如果是最小值问题,则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0,对于<0的问题,要通过加一个足够大的正数来解决。这样,适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子:选择(复制)、交叉和变异。 SGA中,选择采用轮盘赌方法,也就是将染色体分布在一个圆盘上,每个染色体占据一定的扇形区域,扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话,旋转指针,指针停下来时会指向某一个区域,则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大,因此被选中的几率高,可能被选中多次,而适应度低的可能一次也选不中,从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法,先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和,再累加,使他们根据适应度的大小分布于0-1之间,适应度大的占的区域大,然后随机生成一个0-1之间的随机数,随机数落到哪个区域,对应的染色体就被选中。重复操作,选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰,适者生存”,但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖,由两个染色体共同作用产生后代,SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码,所以染色体为二进制位串,随机生成一个小于位串长度的随机整数,交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体,并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉(生成0-1之间随机数,看随机数是否小于规定的交叉概率),否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法,不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异,对于二进制位串,0变为1,1变为0就是变异。采用概率确定变异位,对每一位生成一个0-1之间的随机数,看是否小于规定的变异概率,小于的变异,否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因,主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化,后代比前一代强,但实际操作中可能有退化现象,所以采用最佳个体保留法,也就是曾经出现的最好个体,一定要保证生存下来,使后代至少不差于前一代。大致有两种类型,一种是把出现的最优个体单独保存,最后输出,不影响原来的进化过程;一种是将最优个体保存入子群,也进行选择、交叉、变异,这样能充分利用模式,但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法,所以优化能力一般,解决简单问题尚可,高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262,此时两个参数均为-2.0480,有时会出现局部极值,此时一个参数为-2.0480,一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05,交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留,结果会更丰富些,也就是算法最后不一定收敛于极值点,当然局部收敛现象也会有所减少,但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。

    标签: 遗传算法

    上传时间: 2015-06-04

    上传用户:芃溱溱123

  • 电机角度的计算

    用STC15K40芯片作控制器,通过输入固定频率来计算电机转动的角度;

    标签: 电机 角度 计算

    上传时间: 2016-06-27

    上传用户:cany_999