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1.
2.
3.
在室内恒温控制问题的研究中,变风量空调系统的房间送风量、冷冻水流量和风机转速三个输入变量与房间温度、送风温度和静压三个输出变量之间存在着不同程度的耦合关系,每个房间的温度控制会受到不同程度的干扰,严重时会影响到整个系统的稳定性.为解决上述问题,根据变风量空调系统的房间、表冷器、风机等各个子系统模型,通过寻找一个合适的开环传递函数矩阵,实现对系统的解耦控制,通过使解耦矩阵的对角元素为1,得到简化的解耦矩阵.比通常利用对角化方法和状态反馈矩阵方法直接求得的解耦矩阵要简单.运行空调实验结果表明控制回路之间干扰不明显,解耦控制效果良好. 相似文献
4.
为了提高IPv6地址查找效率,在分析IPv6路由前缀长度分布规律的基础上,提出了基于哈希表及树位图(Tree-bitmap)的两级IPv6地址查找算法.算法将长度为16,32,48和64比特的前缀分别存储在4个Hash表中,其余前缀的前16,32和48比特利用已有的Hash表存储,剩余的不足16比特的部分前缀利用树位图存储,并将树位图的入口地址保存在Hash表中.IP地址查找时在Hash表和树位图中进行两级查找.实验表明,该查找算法的平均内存访问次数为1~2,最坏情况下为7,适用于高速IPv6地址查找. 相似文献
5.
为了解决数字微波设备网管系统中利用串口进行网络互联的问题,利用uCLinux系统中Netlink通信机制、网络驱动程序设计等关键技术,结合数字微波设备网管系统的具体设计,提出了基于串口设备的网络系统互联的系统模型,并给出了具体的设计与实现方法。 相似文献
6.
采用鱼群模型驱动多智能体可以涌现出优良的运动特性,但是,由于机器人与真实鱼类相比具有较大的差异性,使得鱼群模型难以应用于真实机器人系统.为此,提出一种结合深度学习与强化学习的迁移控制方法,首先,使用鱼群运动数据训练深度网络(deep neural network, DNN)模型,以此作为机器人成对交互的基础;然后,连接强化学习的深度确定性策略梯度方法(deep deterministic policy gradient, DDPG)来修正DNN模型的输出,设计集群最大视觉尺寸方法挑选关键邻居,从而将DNN+DDPG模型拓展到多智能体的运动控制.集群机器人运动实验表明:所提出方法能使机器人仅利用单个邻居信息就能形成可靠、稳定的集群运动,与单纯DNN直接迁移控制相比,所提出DNN+DDPG控制框架既可以保存原有鱼群运动的灵活性,又能增强机器人系统的安全性与可控性,使得该方法在集群机器人运动控制领域具有较大的应用潜力. 相似文献
7.
工业过程控制中,一般通过实验试凑法整定控制器参数,这种方法不免带有一定盲目性且瞬态性能指标不够理想;为了让控制器更高效、实用,需要对被控对象模型有精准的辨识,整定出与系统被控对象相吻合的PID控制器参数;以工程应用为出发点,通过深入研究PID自整定技术原理和实际的工程应用,实现了基于阶跃辨识的PID自整定的软件开发,并通过改变对象模型PID参数,验证了该软件系统的稳定性及准确性。 相似文献
8.
目的 针对啤酒罐装液位控制存在的变负荷、多模态、PID参数整定难的问题,提出一种基于改进灰狼算法的PID参数整定方法,以提高啤酒生产的工作效率。方法 对灰狼算法进行改进,使用欧式距离变化率动态调整收敛因子,平衡算法的全局搜索能力;引入动态自适应权重因子,提高算法的优化速度和精度;与基本灰狼算法比较并用测试函数验证改进算法的性能。结果 仿真结果表明,改进后的灰狼算法在收敛速度和精度上提升效果显著;改进灰狼算法整定的PID参数的上升时间为1.9s,调节时间为5.12 s,超调量为3.78%。结论 与基本灰狼算法对比,改进灰狼算法对啤酒灌装液位PID参数进行整定,调节时间快,超调较小,可以更好地满足啤酒生产的控制要求。 相似文献
9.
由于嵌入式系统的专用性和多样性,嵌入式启动引导程序(Bootloader)的移植工作繁琐复杂。为了减少Bootloader移植工作的盲目性,加速产品进入市场的时间,以U-Boot-1.1.1为例,对嵌入式Bootloader进行分析,结合HHPPC852T嵌入式开发板的具体情况,提出在嵌入式系统上移植Bootloader的一般方法,该方法简单可行。 相似文献
10.