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[第一讲]SYSMAC NJ产品概述
[第一讲]SYSMAC NJ产品概述
Omron-NJ系列PLC在线培训课程-[第一讲]SYSMAC NJ产品概述
  1. 2013/6/16
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[第七讲]实例制作
[第七讲]实例制作
Omron-NJ系列PLC在线培训课程-[第七讲]实例制作
  1. 2013/6/16
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[第六讲]Sysmac NJ运动控制组态
[第六讲]Sysmac NJ运动控制组态
Omron-NJ系列PLC在线培训课程-[第六讲]Sysmac NJ运动控制组态
  1. 2013/6/16
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[第五讲]EtherCAT网络组态
[第五讲]EtherCAT网络组态
Omron-NJ系列PLC在线培训课程-[第五讲]EtherCAT网络组态
  1. 2013/6/16
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第一集：继电器的基本介绍(1)
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。
  1. 2013/6/14
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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
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。
  1. 2013/6/14
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第六章：极小值原理（3）
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。
  1. 2013/6/14
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第七章：动态规划法（1）
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。
  1. 2013/6/14
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第七章：动态规划法（2）
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。
  1. 2013/6/14
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第六章：极小值原理（1）
第六章：极小值原理（1）
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。
  1. 2013/6/9
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