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美国邦纳无线产品介绍及行业应用: 近年来无线传感器网络技术引起全世界的广泛关注，MIT技术评论Technology Review在预测未来技术发展的报告中，将其列为改变世界的10大新技术之一，美国商业周刊在其“未来技术专版”中将无线传感器网络技称为全球未来四大高技术产业之一。邦纳作为美国企业，在北美市场无线产品销售份额历年来一直排名第一，在石油石化、冶金、水利、工厂自动化、市政、港口、物流、农业等众多行业都有成熟应用，与各大系统集成商（如西门子）和仪表厂家（如E+H）都有紧密合作。凭借近50年的传感器研发和生产经验以及对自动化及工业仪表市场的了解和持续投入，近年来不断有新的无线产品推出。邦纳的无线产品基于工业无线ISM 2.4G技术，可做工业现场直接I/O传输，并支持串口和以太网通讯，传输距离（不加中继）可达3.2公里，具有星型拓扑网络，带现场电池模块和太阳能附件，并带有防爆和本安型配置，适合各类环境场合应用。采用跳频扩频和TDMA时分多址技术保障信号传输无干扰无丢失，为用户节省布线成本和后期维护费用。相信在未来数十年里，如同当初的工业变频技术一样，2.4G无线技术终究会发出耀眼的光芒。

第一集：继电器的基本介绍(1): 工控实战系列——基于PLC、气动控制、工业机器人等技术!第一集：继电器!继电器（英文名称：relay）是一种电控制器件，是当输入量（激励量）的变化达到规定要求时，在电气输出电路中使被控量发生预定的阶跃变化的一种电器。它具有控制系统（又称输入回路）和被控制系统（又称输出回路）之间的互动关系。通常应用于自动化的控制电路中，它实际上是用小电流去控制大电流运作的一种“自动开关”。故在电路中起着自动调节、安全保护、转换电路等作用。

第五讲：梯形图编程应用案例_自动化系统课程-编程-梯形图视频教程: 本视频课程共分五讲第一讲 PLC编程概述：介绍PLC编程语言、特点。第二讲梯形图编程基础：包含梯形图编程规则、PLC工作原理、PLC内存分配、编程软件简介、指令系统及指令使用方法。第三讲梯形图编程：介绍编程步骤、编程方法。从零开始，结合指令详细讲解三种编程方法：经典法、逻辑分析法、以及经验顺序法。让你体验不一样的编程经历。第四讲梯形图编程技巧：介绍间接寻址、PLC配方功能、及任务编程的使用方法。一起来提高编程水平！第五讲梯形图编程应用案例：通过应用案例，活学活用之前所学的编程知识。

第六章：极小值原理（3）: 极小值原理 8.1 连续系统的极小值原理 8.2 离散系统的极小值原理 8.3 极小值原理解最短时间控制问题在用古典变分法求解最优控制问题时，假定控制变量不受任何限制，即容许控制集合可以看成整个维控制空间开集，这时控制变分可以任取。同时还严格要求哈密尔顿函数对连续可微。在这种情况下，应用变分法求解最优控制问题是行之有效的。但是，实际工程问题中，控制变量往往是受到一定限制，容许控制集合是一个维有界闭集，这时，控制变分在容许集合边界上就不能任意选取，最段控制的必要条件变不存在了。若最优控制解（如时间最小问题）落在控制集的边界上，一般便不满足，就不能再用古典变分法来求解最优控制问题了。本章介绍的极小值原理是控制变量受限制的情况下求解最优控制问题的有力工具。它是由苏联学者庞特里亚金于1956年提出的。极小值原理从变分法引伸而来，它的结论与古典变分法的结论极为相似，但由于它能应用于控制变量受边界限制的情况，并不要求哈密尔顿函数对连续可微，因此其适用范围扩大了。

第七章：动态规划法（1）: 动态规划法 9.1 动态规划法的基本概念 9.2 动态规划法解离散系统的最优控制问题 9.3 动态规划法解离散线性二次型问题 9.4 动态规划法解连续系统的最优控制问题动态规划法是求解控制变量限制在一定闭集内的最优控制问题的又一种重要方法，它是由美国学者贝尔曼于1957年提出来的。动态规划法把复杂的最优控制问题变成多级决策过程的递推函数关系，它的基础及核心是最优性原理。本章首先介绍动态规划法的基本概念，然后讨论如何用动态规划法求解离散及连续系统的最优控制问题。所谓多级决策过程是指把一个过程分成若干级，而每一级都需作出决策，以便使整个过程达到最佳效果。为了说明这个概念，首先讨论一个最短路线问题的例子。

第七章：动态规划法（2）: 动态规划法 9.1 动态规划法的基本概念 9.2 动态规划法解离散系统的最优控制问题 9.3 动态规划法解离散线性二次型问题 9.4 动态规划法解连续系统的最优控制问题动态规划法是求解控制变量限制在一定闭集内的最优控制问题的又一种重要方法，它是由美国学者贝尔曼于1957年提出来的。动态规划法把复杂的最优控制问题变成多级决策过程的递推函数关系，它的基础及核心是最优性原理。本章首先介绍动态规划法的基本概念，然后讨论如何用动态规划法求解离散及连续系统的最优控制问题。所谓多级决策过程是指把一个过程分成若干级，而每一级都需作出决策，以便使整个过程达到最佳效果。为了说明这个概念，首先讨论一个最短路线问题的例子。