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Beckhoff AM8000 高动态伺服电机: 采用不锈钢技术处理的AM8800 型伺服电机进一步补充了 Beckhoff AM8000 高动态伺服电机系列。不锈钢电机完全符合‘卫生设计’要求；它们能够应用于极端恶劣或腐蚀环境中，特别适合用于食品、化工或医药行业。AM8000 系列电机只需要一根电缆，而不是通常的两根。除此之外，也不再需要反馈电缆，因为编码器信息通过电缆的两根芯用数字式方式传输。单芯电缆反馈技术能够大大节省材料的使用，从而减少安装和工程成本。

2014/1/13
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如何创建一个PcVue项目: 该版本带有的新功能可以方便并减少您的工程师开发和维护项目的时间，因此，您可以为客户和合作伙伴提供更好的解决方案和服务！

2014/1/13
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精工爱普生集团（东京证交所股票代码：6724，下文简称为“爱普生”）宣布已开发出自律型双臂机器人样机，将扩大工厂自动化的作业范围。该款机器人具备视觉及力度感应功能，可通过物品识别、决策、动态力度调节自律执行任务。爱普生计划于2015财年内（2016年3月前）推出商业版。机器人样机EPSON_ROBOT_WMV_1MIN 将于11月6日至9日在日本东京举行的2013国际机器人展上首次亮相。

2014/1/13
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山洋电气推出 AC伺服驱动器-gongkong《行业快讯》2013年第17期(总第82期)

山洋电气推出 AC伺服驱动器-gongkong《行业快讯》2013年第17期(总第82期): 搭载EtherCAT接口的高性能AC伺服控制器ADVANCED MODEL是山洋电气公司推出的功能更好性能更佳的新产品。输入电压AC200V，AC100V的型号，产品阵容内增已加了DC48V的型号。适用于贴片机、半导体制造装置、加工机械！

2013/12/17
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（5）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/10/22
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厦门四信成立五周年庆典: 厦门四信通信科技有限公司，系中国物联网无线通信领域骨干企业，是一家以浓厚的“诚信、信任、信心、信仰”价值观色彩覆盖产品、服务和管理活动的高新技术企业。公司专注于物联网应用产品、工业领域高端无线通信传输设备的研发、生产、推广和服务。产品线包括：山洪灾害预警广播设备、LED无线发布系统、无线Modem、无线IP Modem（DTU)，无线工业路由器、GPS终端、ZigBee终端等。公司具有较强的研发实力，研发人员占公司总员工比例达60%以上，骨干研发人员在业内具有10年以上的研发经验。长期以来，四信通信紧贴物联网行业发展的脉搏，做行业发展的推动者；自主创新，做完全知识产权的实践者；深入物联网行业应用，为客户提供领先、专业的产品与服务；逐步形成了以产品为基础，为各行业客户提供系统解决方案的专业化经营特色，全面协助客户实现“智慧、标准、安全、可靠”的应用目标。经过多年发展，四信通过了ISO9001、CE等质量认证，建立了以厦门总部为核心、北京、上海、武汉、西安分公司为据点，辐射新加坡、泰国、印度等20几个国家和地区的销售服务网络，产品广泛应用于金融、电力、水利、环保、气象、税控等领域，公司业务持续健康、稳定、快速增长。未来，四信通信将继续秉持诚信、专业、创新理念，为客户创造更大价值，继续推进公司向前发展，全力以赴打造魅力品牌，构建物联网智慧世界！

2013/9/26
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（3）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/9/24
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第十二章：自适应控制（1）: 自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别，这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达，而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正实际系统的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下，被控对象的参数是不便直接调整的，为了实现参数可调，必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中，分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号，则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。

2013/8/9
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第十二章：自适应控制（2）: 自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别，这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达，而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正实际系统的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下，被控对象的参数是不便直接调整的，为了实现参数可调，必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中，分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号，则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。

2013/8/9
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（1）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/7/3
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