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1，惯性系统有没有超调量

答:惯性系统事实应该有超调班量。

惯性系统有没有超调量

2，手机上网超流量后怎么计费 怎么算流量啊

1KB0.01元.很贵的.超了你就别用啦!太贵
1KB 3分钱

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3，中国移动超出流量怎么算

超出流量0.29元一M
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4，系统超调量与什么有关

它的计算公式是(不好打出来)和阻尼比有关系,而且是成一种反趋势变化的关系
当系统输出超过稳态值时，输出的最大值y（tp）减去稳态值y(∞)的差除以稳态值乘以百分之百得到的一个输出最大偏差比：超调量＝[y(tp)—y(∞)]／y(∞)×100%超调量主要反映了系统动态性能中的平稳性。超调量越大，反映平稳性越差，也就是最大输出偏离稳态值的幅度比越大。稳态值通常是系统的正常工作状态或称平衡态。显然对系统来说偏离平衡态越远，对系统正常工作越不利。所以通常希望超调量小一些好。超调量通常和快速性指标互相制约。如果完全没有超调的系统通常快速性较差。所以综合考虑，大多数实际工业系统为有超调量，但超调量在指标要求范围之内的系统，这样系统的快速性通常也可以设计为达到理想要求的指标。所以工业常见系统为有超调的系统。举例而言，以电梯来说。如果你在启动后，达到你设置的楼层的过程中，感觉到比较大的晃动感，让人体感觉到眩晕感。就说明该系统超调量指标过大。而超调量指标较小的精品电梯是不会有这种眩晕感的！

5，自适应pid控制为什么超调量较大

在对三阶线性系统的控制中，利用稳定边界法进行参数整定的经典 PID 控制的 超调量比模糊自适应 PID 控制的超调量要大，但模糊 PID 控制存在一定的稳态误差。模糊 控制用模糊集合和模糊概念描述过程系统的动态特性， 根据模糊集和模糊逻辑来做出控制决 策，它在解决复杂控制问题方面有很大的潜力，可以动态地适应外界环境的变化。 4 结论 目前关于 PID 控制器参数整定的基本方法有离散模型的控制器参数整定、基于 Nyqu ist 曲 线的控制器参数整定和基于传递函数模型的控制器参数整定。把常规 PID 控制和模糊控制 理论相结合，可以发挥一者的特点和优势，以期实现更好的控制效果。 在 SMULNK 下设计不同结构的模糊 PID 控制器,在利用 F IS 编辑模糊控制器的过程中， 可以设置不同的论域和语言值， 不同形式的隶属度函数及选取根据实际经验和分析而得出的 不同情况下的模糊规则表。如何选择变量的合适的隶属度函数、论域和语言值、模糊规则表 及控制器的结构， 来实现对系统在超调量、 上升时间、 过渡时间及稳定性等方面的最优控制， 是要做的工作。 5 心得体会 在设计模糊控制器时可以使用示波器观察系统的各个参数的变化， 了解系统的结构。
自适应pid控制超调量不一定比常规pid大；主要原因为：1. 自适应pid中的比例、积分和微分参数时随着负载的变化而自动调整的，调整的幅度可以预设；2. 当自适应pid中的积分项变化率设置过大时会引起超调；3. 想要解决超调问题，可以将积分系数及其自适应调节规则改小。
自适应PID控制超调量不一定比常规PID大；主要原因为：1. 自适应PID中的比例、积分和微分参数时随着负载的变化而自动调整的，调整的幅度可以预设；2. 当自适应PID中的积分项变化率设置过大时会引起超调；3. 想要解决超调问题，可以将积分系数及其自适应调节规则改小。

6，UCLCLLCL分别代表什么怎么计算

CL代表控制中心线;UCL代表上控制线;LCL代表下控制线。它们的位置根据下式计算:控制中心线:CL=μ;控制上限线:UCL=μ+3σ;控制下限线CL=μ-3σ
spc管制图 　　「管制图」：是实施质量管理作业时，最有效最快速的工具之一，它是美国品管大师博士应用统计数学理论于年所设计的， 　　它不但能控制制程中质量，且能分析判定制程能力,更可作为新产品设计及制成品验收时的参考。简单说，在 　　生产过程中，从设计、制造到过程检验三个阶段，皆需用到它，企业如能有效运用此质量知识，便能确保其 　　在市场上的竞争优势。 　　（一）、控制图定义 　　控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记为cl)、上控制界限(记为ucl)和下控制界限(记为lcl)三条线。 　　（二）、控制图的目的 　　控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异属于偶然性或非偶然性，以指示某种现象是否正常，而采取适当的措施。 　　（三）、控制图原理 　　工序处于稳定状态下，其计量值的分布大致符合正态分布。由正态分布的性质可知：质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(x?3?)之外的概率仅为0.27%。这是一个很小的概率，根据概率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理，可以认为：出现在x?3?区间外的事件是异常波动，它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置。 　　控制限的宽度就是根据这一原理定为?3?。 　　（四）、“?”及“?”风险定义 　　根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误有两类。 　　第一类错误是把正常判为异常，它的概率为?，也就是说，工序过程并没有发生异常，只是由于随机的原因引起了数据过大波动，少数数据越出了控制限，使人误将正常判为异常。 虚发警报， 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 　　第二类错误是将异常判为正常，它的概率记为?，即工序中确实发生了异常，但数据没有越出控制限，没有反映出异常，因而使人将异常误判为正常。漏发警报,过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施,从而不合格品增加, 也造成损失. 　　两类错误不能同时避免，减少第一类错误(?)，就会增加第二类错误(?)，反之亦然。 　　（五）、规格界限和控制界限 　　规格界限：是用以规定质量特性的最大（小）许可值。 　　上规格界限：usl；下规格界限：lsl； 。 　　控制界限：是从实际生产出来的产品中抽取一定数量的产品，并进行检测，从所得观测值中计算出来者。 　　上控制界限：ucl；下控制界限：lcl； 　　（六）、控制图的种类 　　1、按数据性质分类： 　　计量型控制图 　　平均数与极差控制图( chart) 　　平均数与标准差控制图( chart) 　　中位数与极差控制图( chart) 　　个别值与移动极差控制图( chart) 　　计数值控制图 　　不良率控制图(p chart) 　　不良数控制图(np chart,又称np chart或d chart) 　　缺点数控制图(c chart) 　　单位缺点数控制图(u chart) 　　2、按控制图的用途分类 　　分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。 　　控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。
UCL=控制上限LCL=控制下限LCL=CL-3σUCL=CL+3σ

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