第一篇：全网平衡控制算法(2.0)
全网平衡控制算法
一、参数采集：
1、热源综合供水温度=各个热源供水温度的按照面积加权平均；
2、气象点实测调度外温=标准气象点参数采集（PLC程序进行室外温度平滑处理）；
3、热源瞬时热量=各个热源瞬时热量的累加；
4、典型代表站均匀性评价指标(当量外温)，可以通过菜单选择代表站。
二、计算典型代表站调度外温
在PLC控制器中完成下述计算,并将各个代表站调度外温(利用均匀性评价指标变量)直接上传到全网平衡控制软件，能够通过下拉菜单选择的方式灵活选取用于进行均匀性控制的典型代表站。
中间变量=(截距-供回水平均温度)/斜率
If(阀门控制值<=0.96*阀门最大开度限定值)-------避免控制偏差导致锁死现象
{
当量外温=标准气象点实测外温
} Else {
If(中间变量>=标准气象点实测外温)
{ 当量外温=中间变量
}
Else
{
当量外温=标准气象点实测外温
} } 或者在组态王中计算：
均匀性评价指标=TPJ/TSET_QW/VK;------在PLC中已经计算好;if(全网平衡控制模式>46){
i=i+1;
if(i>=200)
----------200*6=1200S=20 分钟
{
热指标调度室外温度=dd;
twdxz=18-(18-调度室外温度)*均匀性评价指标;
i=0;
} } else {
热指标调度室外温度=dd;
i=0;} if(twdxz<气象点实测调度室外温度){ 典型代表站调度室外温度=气象点实测调度室外温度;} else { 典型代表站调度室外温度=twdxz;}
三、计算热指标调度外温和热源调度热指标
1、热源调度热指标=热源设计热指标（-10度）*（调度室内温度-气象点实测调度外温）/28
2、热源供热指标=1000000/3.6*热源瞬时热量/热源总供热面积
3、负10度热指标=28*热源供热指标/（实际室内温度-气象点实测调度外温）
4、ddd=（热源调度热指标/热源供热指标）*（调度室内温度-调度室外温度）
5、dd=调度室内温度-ddd If(全网平衡控制模式>46){
I=i+1 If(i>=600)---------600*3=1800目的是30分钟调度一次
{
热指标调度外温=dd
I=0
} } Else { 热指标调度外温=dd
I=0 }
四、计算综合调度外温
If(热指标调度外温<=典型代表站调度外温){ 综合调度外温=典型代表站调度外温
} Else {
综合调度外温=热指标调度外温 }
五、计算热源调度供水温度
1、c=气象点实测调度外温/10+1
2、d=热源负10度外温时温度设定-热源0度外温时温度设定
3、热源调度供水温度=热源负10度外温时温度设定-c*d
六、生成调度指令
1、ee=典型代表站调度外温-气象点实测调度外温
2、供热能力不足判断及生成调度指令 If(ee>0){ 供热工况判断=“热源供热能力不足”
If(热源综合供水温度<热源调度供水温度){
热源调度指令=“将热源升温到调度供水温度”
} Else {
热源调度指令=“将热源供水压力缓慢升高”
}
3、供热能力充足判断及生成调度指令 If(ee<0){ 供热工况判断=“热源供热能力充足”
If(热源综合供水温度<热源调度供水温度){
热源调度指令=“将热源供水压力缓慢降低”
} Else {
热源调度指令=“将热源降温到调度供水温度”
}
七、全网平衡控制模式切换
1、人工设定调度外温（0-15）
2、气象台预报调度外温（16-25）
3、气象点实测调度外温（26-35）
4、典型代表站调度外温（36-45）
5、热指标调度外温（46-55）
6、综合调度外温（56-）
八、向各个热力站传送全网平衡调度外温
1、标准处理后室外温度=调度室外温度
2、标准室外温度=气象点实测调度外温
3、通讯测试参数=标准室外温度
九、阀门最大开度自辨识算法（PLC中完成）
ESS:=200.0*TSET18/(T2G+T2H+0.000001)/(V_SET+0.000001);time1(IN:=TRUE,PT:=T#10S);IF time1.Q THEN
VK_MAX:=100.0/ESS;
IF VK_MAX>100.0 THEN
VK_MAX:=100.0;
END_IF time1(IN:=FALSE);END_IF
十、循环泵最大频率自辨识算法（PLC中完成）time4(IN:=TRUE,PT:=T#30M);IF time4.Q THEN
XHB_MAX:=XHB_MAX-XHB_MAX*(T2H-THSET)/T2H;time4(IN:=FALSE);END_IF IF XHB_MAX<30.0 THEN
XHB_MAX:=30;END_IF IF XHB_MAX>=50.0 THEN
XHB_MAX:=50;END_IF
第二篇：关于Java权限控制算法
关于Java权限控制算法
作者：IT专家网论坛出处：IT专家网论坛202_-01-28 07:33 向大家介绍一种很不错，也是Linux中的权限管理算法。
向大家介绍一种很不错，也是Linux中的权限管理算法。
定义a^b为：a的b次方
假如，我们为每一个操作设定一个唯一的整数值，比如：
删除A---0
修改A---1
添加A---2
删除B---3
修改B---4
添加B---5
。。
理论上可以有N个操作，这取决于你用于储存用户权限值的数据类型了。
这样，如果用户有权限：添加A---2;删除B---3;修改B---4
那用户的权限值 purview =2^2+2^3+2^4=28，也就是2的权的和了
化成二进制可以表示为11100
如果要验证用户是否有删除B的权限，就可以通过位与运算来实现。
在Java里，位与运算运算符号为&
即是：int value = purview &((int)Math.pow(2,3));
你会发现，当用户有操作权限时，运算出来的结果都会等于这个操作需要的权限值!
原理：
位与运算，顾名思义就是对位进行与运算：
以上面的式子为例：purview & 2^3 也就是 28&8
将它们化成二进制有
11100
& 01000
-------------------
01000 == 8(十进制)== 2^3
同理，如果要验证是否有删除A---0的权限
可以用：purview &((int)Math.pow(2,0));
即：
11100
& 00001
------------------------
00000 == 0(十进制)
!= 2^0
这种算法的一个优点是速度快。可以同时处理N个权限，设置N种角色.如果想验证是否同时有删除A---0和删除B---3的权限
可以用purview&(2^0+2^3)==(2^0+2^3)?true:false;
设置多角色用户。根据权限值判断用户的角色。。
下面提供一个java的单操作权限判断的代码：
//userPurview是用户具有的总权限
//optPurview是一个操作要求的权限为一个整数(没有经过权的!)
public static boolean checkPower(int userPurview, int optPurview){
int purviewValue =(int)Math.pow(2, optPurview);
return(userPurview & purviewValue)== purviewValue;
}
当然，多权限的验证只要扩展一下就可以了。
几点注意事项：首先，一个系统可能有很多的操作，因此，请建立数据字典，以便查阅，修改时使用。其次，如果用数据库储存用户权限，请注意数值的有效范围。操作权限值请用唯一的整数!Java的int类型最多可以储存11个权限和.如果超过，可以选择其它数据类型，而且建议不同模块，使用多个权限变量.相关消息： 责任编辑：谢妍妍
第三篇：模糊PID控制算法
模糊PDI控制算法
学院：
班级： 学号： 姓名： 完成日期：
一、模糊PID控制算法综述
模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。
二、模糊PID控制的原理
CPU根据系统偏差（偏差＝给定－反馈），和偏差变化率（偏差变化率＝当前周期偏差－上周期偏差）查询相应的模糊控制表，得到Kp，Ki，Kd三个参数的整定值，然后进行PID 运算，真正的运用到实际中也就是一张模糊控制查询表，然后就是查表了，也很简单，关键是表的建立还有专家经验的问题等。
三、模糊控制规则
模糊控制规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定成若干控制决策表，这些规则可以用自然语言来表达，但一般要进行形式化处理。例如：
①“If Aｎ Then Bｎ”；
②“If Aｎ Then Bｎ Else Cｎ”； ③“If Aｎ And Bｎ Then Cｎ”；
其中Aｎ是论域U上的一个模糊子集，Bｎ是论域V上的一个模糊子集。根据人工试验，可离线组织其控制决策表R，R是笛卡尔乘积U×V上的一个模糊子集。则某一时刻，以上控制规则的控制量分别为： ①Bｎ＝Aｎ．R ②Bｎ＝Aｎ．R Cｎ＝Aｎ．R ③Cｎ＝（Aｎ×Bｎ）．R 式中 ×——模糊直积运算
．——模糊合成运算
控制规则③是实际模糊控制器最常用的规则形式。在这类规则中，A一般用来表示被控制量的测量值与期望值的偏差E＝x－x０的隶属函数。B一般表示偏差变化率C＝d E／dt的隶属函数。目前设计的模糊控制器基本上都是采用这种方式。即在模糊控制过程中，同时要把系统与设定值的偏差和偏差的变化率作为模糊输入量。这种方法不仅能保证系统的稳定性，而且还可减少超调量和振荡现象。
四、模糊PID控制算法
PID调节对于线性定常系统的控制是非常有效的，但对于非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统就不能很好地控制。而模糊控制器对复杂的和模型不清楚的系统却能进行简单而有效的控制，但由于模糊控制器不具有积分环节，因而在模糊控制系统中又很难完全消除静差，而且在变量分级不足够多的情况下，常常在平衡点附近会有小的振荡现象。如果把两种控制方法结合起来，就可以构成兼有这两者优点的模糊PID控制器。
有几种方法可把模糊技术与PID控制算法结合起来构成模糊PID控制器：一种是利用模糊控制器来给PID控制器在线自整定PID参数，组成模糊自整定参数PID控制器；另一种是在大偏差范围内采用比例控制，而在小偏差时采用模糊控制，两种控制方式可根据预先确定的偏差阈值进行切换，这就构成FUZZY－P双模分段控制器；与此类似，可以设计多模分段控制的算法，根据不同条件和要求分段，用不同模态进行控制。
模糊控制与传统的PID控制之间的区别可以理解为：PID控制是一种基于时间的控制，而模糊控制则是一种基于过程的控制。两者在结构上的区别如图3所示。
图3 模糊控制与传统PID控制的区别
（a）传统PID控制系统框图
（b）模糊PID控制系统框图
模糊控制器的智能性就体现在它比传统的PID控制器多加一个设定值调节器和设定值选择器。设定值调节器模拟有经验的操作者的控制过程和功能。它着眼于控制的过程（在PID控制的范围内）、系统的动态特性及非线性（包括负载的改变），通过向PID运算器内输入假定目标设定值而使系统运行起来。其典型的控制结果如图4所示。可见模糊控制减小了系统的超调量，并且对系统失调响应速度更快。
图4模糊控制典型的控制结果
由于模糊控制明显减小了超调量，有效地提高了系统的反应速度和控温精度，并且更易于实现计算机控制，因此，模糊控制技术被很多控制系统所采用。在热处理设备控制技术中，模糊控制技术也是最近十年最显著的进步，已越来越多地受到热处理界的关注。
五、数学模型
下面我们按输出相结合的模糊集，三角共同规范和推理方法将模糊PID控制器分类。
I类（a）三角共同准则：有界结合，推理方法：任何方法见表1，输出模糊集：一个，（b）三角共同准则：有界结合，推理方法：拉森乘积或严格乘积，输出模糊集：三角。
增量控制输出给出的
II类（a）三角共同准则：严格总之，推理方法：任何方法见表1，输出模糊集：单个，（b）三角共同准则：严格总之，推理的方法： 拉森乘积，输出模糊集：三角。
III类三角共同准则：严格总之，推理的方法：严格乘积，输出模糊集：三角。
六、模糊PID控制算法的应用范围及领域
模糊PID控制在电阻炉炉温系统、曲料混合系统、啤酒发酵监控系统、风网节流控制系统、磁悬浮系统、电机控制系统、水泥冷却过程控制、空调恒压供水系统、雷达导引头伺服系统等等一系列控制中都有应用，其应用之广泛，足以说明模糊PID控制算法的优良。
第四篇：求算理与算法的平衡
求算理与算法的平衡——以“异分母分数加减法”教学为例
作者:苏州工业园区第二实验小学 徐斌
分数知识的学习历来是小学数学的难点，而异分母分数加、减法是正数范围内关于加减法的一次终结，也是学生由直观思维走向抽象思维的重要一步。如果说前面学习的整数加、减法以及小数加、减法还可以依靠比较直观的计数单位，学生还能理解相同计数单位相加的算理，而在异分母分数加、减法里，直观的计数单位隐去了，只留下了相对抽象的分数单位。分数单位又不像其他计数单位那样单纯具有规律性，而且分数单位的数量也是无限的。基于此，我们必须深刻理解加、减法运算的算理本质——只有相同的计数单位才可以进行加、减法运算，这也就成了这部分内容的基本出发点。
本单元主要学习异分母分数加减法的计算及其应用。其中，第80~82页教学两个分数相加或相减，重点是异分母分数的加、减法；第83~85页教学三个分数的加、减计算，积累一些计算经验。本课的教学重点是让学生理解异分母分数加法和减法的算理，即先通分再计算，以符合相同计数单位相加、减的基本原理。教学难点是理解通分的必要性。
本期呈现了吴梅香和冯玉新老师的两篇教学设计与说明。两位老师都能比较好地理解教材的编排意图，依据知识的特点和学生的认知基础，精心设计与教学，他们的共同特点是——寻求算理与算法的平衡。
1．充分发挥知识迁移作用。心理学家奥苏伯尔曾说过：影响学生学习的唯一最重要的因素是——学生已经知道了什么。影响学生学习异分母分数加、减法的已有知识有很多，其中最重要的是两点：一是相同计数单位相加减的原理，二是通分的概念。为帮助学生顺利完成知识的迁移，两位老师都注重寻找学生原有认知结构中可利用的相关旧知，如吴老师通过复习分数的意义结合问题情境让学生选择两个分数求和，学生列式并计算了15 +25 =35 和49 +19 =59 ；冯老师通过现实的问题情境让学生计算经过汽车南站到南岸景观园的线路所用时间，学生列出了＋ = =。此处再现同分母分数加法，有利于激活学生相关认知经验，为学生进一步探索异分母分数加、减做好了准备。
2．在数形结合中理解算理。数与形是数学中的两个最古老也是最基本的研究对象，它们在一定条件下可以相互转化。本课所学知识对小学生来说是比较难掌握的，异分母分数具有不同的分数单位，这是学生在学习新知时首先遇到的挑战。如何让学生理解异分母分数加、减的算理？两位老师都注重让学生在数形结合中理解算理。吴老师在新知教学时，首先让学生自主尝试，或动手折纸、画图，或抽象演算，接着组织反馈交流，让学生初步明确算理，即都是把异分母的分数转化成同分母的分数，实质上就是统一了计数单位，使相同单位上的数相加，然后在练习中通过给图形涂色、七巧板问题、特殊分数加法图示等环节，让学生深入理解异分母分数加、减法的算理。而冯老师在设计新知教学时，预设了三种方案：方格纸涂色计算、化成小数计算、通分计算，然后让学生观察比较，找出三种计算的共同要素——相同计数单位上的数相加、减。从两位教师的新知教学和巩固练习中都可以发现，为帮助学生理解异分母分数加、减法的算理，依据小学生形象思维为主的规律，呈现对应的图形，以图形来表达分数，以图形来进行运算，以图形来解释算理，从而使学生在直观形象中理解算理，发展思维。3．做好算理到算法的过渡。算理是指四则计算的理论依据，它是由数学概念、性质、定律等内容构成的数学基础理论知识。算法是实施四则计算的基本程序和方法，通常是算理指导下的一些人为规定。算理为算法提供了理论指导，算法使得算理具体化。学生在学习计算的过程中明确了算理和算法，就便于灵活、简便地进行计算，计算的多样性才有基础和可能。怎样帮助学生从算理过渡到算法呢？吴老师在教学新课时，先让学生探索讨论得出了异分母分数加法的算理，然后让学生运用刚刚获得的算理迁移到异分母分数减法，并让学生用减法验算加法；在巩固练习中则让学生计算、比较、判断，使得学生运用算理指导算法，在算法应用中深化理解算理。冯老师在学生初步理解了异分母分数加法的算理之后，让学生继续在解决实际问题，自主探索异分母分数减法的算理，再通过欣赏、改错、估计、拓展等丰富的练习，帮助学生从算理过渡到算法。可见，在学生初步理解算理之后，不要立即进行抽象的算法演练，而是让学生继续通过操作和看图，直观地进行计算，在计算中加深对算理的理解，再逐步脱离形象，形成抽象的算法，并在进一步的巩固和应用中提高算法技能。
4．注重培养学生数学素养。本课属于“数与运算”领域的计算技能学习课。技能是运用知识和经验去完成某一活动的方式，从广义知识分类来看，技能属于程序性知识。程序性知识的习得，主要是通过获得一系列规则而形成规则系统，再进一步使之自动化的过程。在学生获得异分母分数加、减法的规则并使之自动化的过程中，学生通过探索、迁移、应用、提高等学习环节，发展思维能力，提升数学素养。两位老师在教学中，都注重让学生自主探索异分母分数加法的计算方法，在对几种不同方法的比较中让学生获得最一般的规则——先通分，再计算。而通过通分之后计算，把异分母分数加、减法转化为同分母分数计算，体现通分概念的应用价值，培养学生的转化思想。吴老师在练习设计中还通过计算七巧板面积、特殊分数加法，培养学生的估算意识，发展学生的数感。冯老师在教学中适时介绍古埃及的分数运算和欧洲的分数运算以及我国古代《九章算术》中的分数运算史料，渗透数学的文化性，丰富学生的数学素养。
总之，两位老师的教学设计，都从学生的学习需要出发，精心设计教学过程，有效地寻求算理与算法之间的平衡。当然，两位老师在教学设计中还可以更深入理解教材的编写意图，更密切关注学生的学习需要，以期取得更佳的教学效果。如，两位老师在沟通新旧知时，还可以更关注学生的认知基础与今天所学新知的关联，关注知识迁移的三个要素：“可利用性”“清晰性”和“稳定性”，这是影响本课学习的重要基础，应充分关注；在学生探索异分母分数加减法时，还可以更多地借助图形直观，帮助学生深刻理解算理，这是决定本课学习效果的关键因素，要加强指导；对于巩固练习与解决问题，还可以再作精细的针对性和层次性考虑。
第五篇：控制算法工程师的工作职责
控制算法工程师的工作职责
职责：
1、准确地控制密闭容器的气体或液体的压力，以供校准其他压力表使用;
2、准确地控制温度场的精度，以供校准其他温度计使用;
3、根据不同的控制方案和执行机构/加热制冷方式;测试其特性、建立数学模型、设计算法。
4、对其他工程师设计的执行机构的可控制性提出自己的建议;
5、根据执行机构的特性，对驱动工程师提出技术要求或改进意见;
任职要求：
1、自动化相关专业，四年以上工作经验;
2、熟悉C/C++语言编程;熟悉经典及现代控制理论;
3、熟悉实时嵌入式系统
4、熟悉常用的预测性控制算法，如PID，熟练使用仿真软件;
5、较好的数学知识
6、了解电机驱动
控制算法工程师的工作职责2
职责:
1，产品设计前期，负责设计文档编写、产品功能规划与分析、仿真分析;
2，设计实施阶段，负责软件编码、调试;
3，与供应商沟通，联调、匹配软件;
4，产品功能变更与升级、产品维护。
任职资格：
1，熟练掌握C语言编程;
2，至少熟练掌握TI
DSP或者ARM中的一种芯片;
3，对于逆变器算法的岗位，要求掌握逆变器的控制算法，熟练使用Matlab或者Psim仿真工具进行仿真分析;
4，热爱软件编程，善于思考分析，反应快，心细，责任心强。
控制算法工程师的工作职责3
职责：
1、根据客户的需求在Matlab＼Simulink上建模。(拓普集团)
2、负责模型在dSpace上的离线仿真。
3、负责代码自动生成后的优化工作。
4、负责编写产品功能测试说明。
任职要求：
1、本科以上学历，电子、自动化、电气工程及其自动化专业。
2、熟悉MATLAB软件，熟练运用Simulink算法建模，Stateflow逻辑建模。
3、熟悉电机理论与驱动算法技术。
4、有汽车行业背景优先。
5、有良好的沟通能力和团队协作精神
控制算法工程师的工作职责4
职责：
1.负责3D模型切片算法的研究、设计、测试、与实现;
2.负责3D扫描控制算法的研究、设计、测试、与实现;
3.与其他工程师配合实现相关算法的产品化;
4.对所研发的技术建档成文。
岗位要求：
1.数学、计算机、通讯、电子、物理、机械等相关专业985和___本科及以上应届生，或者非985和211硕士及以上应届生，或者具备两年以上编程经验者;
2.工作认真，踏实;
3.熟练使用matlab、labview者优先;
4.有C++开发经验者优先;
5.有3D模型切片及相关程序开发经验者优先;
6.博士或在重要期刊/会议发表文献、重要赛事或荣誉获奖者优先;
控制算法工程师的工作职责5
职责
负责运动控制算法的开发、移植、维护;
根据需求，可独立完成运动控制算法的方案设计、编码、调试;
根据工作需要或安排，对已发布的软件，可对新需求进行开发，可对变更部分进行设计审查，可对现场bug进行跟踪定位问题和解决问题;
根据工作需要或安排，进行运动控制算法的预研和开发;
对产品应用中的某些工程现场提供必要的技术支持。
岗位要求
___年以上运动控制算法相关开发经验，具备嵌入式运动控制产品开发经验
精通常见的运动控制算法，熟练掌握工业机器人运动学、动力学建模;
熟练掌握经典及现代控制理论、伺服控制技术;
熟练掌握力学、机构学、机器人技术、数值计算方法;
熟悉嵌入式系统开发流程，具有嵌入式开发经验;
精通C语言、多任务编程，熟悉常见的嵌入式操作系统;
精通ARM、Zynq系列芯片开发和调试之一;
具备运动控制相关的工程项目经验;
具有良好的职业道德，踏实稳重，积极主动，责任心强;
具有较强的沟通能力、协调能力和团队协作精神;
鲁公网安备37028302000876号