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机械类英语翻译(非常急) - 66问答网

机械类英语翻译(非常急)

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4.1.3. Complementary digital structures
In the block diagram shown in Fig. 5, other complementary blocks to the overall controller system were developed under VHDL. Next, a summary of these complementary blocks follows. The profile generator is an independent computational unit based on accumulation,which can be reconfigured, using the FPGA flexibility, to provide the desired motion profile. This module has a multiplexor and data register that receives the speed profile parameters, which feed the accumulator to generate the motion profile, controlled by a finite-state machine.
Position profile is generated by integrating the speed profile with another accumulator.
A 32-bit digital adder is used for the adding point at the control loop. Another necessary element for the controller is a digital to analog converter (DAC) that gives the control signal to the servo amplifier. For this work a 16-bit Burr Brown (1998) DAC8531 is used. This converter has a serial interface and a state machine is used to provide the driving signals from the controller to the physical DAC device.

4.2. Servo system model identification
The controller design requires knowledge of the system dynamics or in other words, it is required to have a model.The model is obtained in two parts: the first is the identification of the elements: amplifier, servomotor and encoder, by computational methods; and the second is the gain computation of the DAC and the zero-order hold(ZOH) sampler.

4.2.1. Recursive least-square method
The computational identification methods have been evolving throughout the last few years as the best choice to obtain a system model. There are different identification methods that have been proven, obtaining the best results with recursive methods, in this specific case, recursive least square. The recursive least-square method was programmed in C++, according to Aguado and Martinez(2003), using an algorithmic form based on (2), where C(t)is the covariance estimation matrix, j is the exponential omission coefficient, on the other hand, the matrix g(t) (3) is the product between the measurement matrix z(t) and the estimate covariance C(t), where a2 is a constant determined by (4). The identified model is described by (5). The identification of the model includes the servomotor,amplifier and encoder:
(公式省略)

4.2.2. DAC and ZOH models
A DAC is characterized by its resolution n, it varies typically between 8 and 16 bits and the common output interval is ±10 V, which is the input range for most servo amplifiers. In this work, a 16-bit converter is used with output voltage ranges of ±10 V. The DAC gain is represented by the following equation:
(公式略)

4.1.3。互补的数字结构
在框图如图所示。 5,对整个控制系统进行其他辅助下开发的区块VHDL语言。接下来,这些补充块摘要如下。配置文件生成器是一个独立的计算单元积累的基础上,可重新配置,使用FPGA的灵活性,为客户提供所需的运动曲线。该模块具有多路复用和数据寄存器,接收速度剖面参数,饲料累加器生成配置文件的议案,由一个有限状态机控制。
位置配置文件生成的整合与另一个累加器速度剖面。
一个32位数字加法器是用于添加点在控制回路。控制器的另一个必要元素是数字到模拟转换器(DAC),使该控制信号,伺服放大器。对这项工作的16位Burr Brown的(1998)DAC8531的使用。此转换器具有一个串行接口和一个状态机用于提供从控制器的驱动信号的物理DAC的装置。

4.2。伺服系统模型辨识
该控制器设计要求的系统动力学的知识或换句话说,它需要有一个model.The模型在获得两部分:第一部分是鉴定:放大器,伺服电机和编码器的计算方法;及二是DAC的增益计算和零阶保持(ZOH)采样。

4.2.1。递推最小二乘法
计算识别方法已经演变整个过去几年里的最佳选择,获得系统模型。有不同的鉴别方法已经证明,用递归的方法获得最佳的结果在此特定情况下,递归最小二乘,。递归最小二乘法程序在C + +,根据阿瓜多和马丁内斯(2003年),使用一个算法形式的基础上(2),其中C(t)是协方差估计矩阵,j是指数遗漏系数对,另一方面,矩阵G(吨)(3)是产品之间的测量矩阵环Z(t)和协方差的估计ç(吨),其中A2是一个常数决定(4)。所确定的模型描述(5)。该模型的识别包括伺服电机,放大器和编码器:
(公式省略)

4.2.2。 DAC和ZOH模式
阿DAC是其第ñ特点,它不同一般8至16位,常见的输出间隔为± 10 V的,这是大多数伺服放大器的输入范围。在这项工作中,一个16位转换器使用± 10 V的DAC的增益是由下面的公式表示输出电压范围:
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第1个回答  2010-06-02
4.1.3。数字结构相辅相成
在框图,如图5,其他辅助块总体控制理论,建立了系统的硬件描述语言(VHDL)。接下来,总结这些互补的街区。一个独立的轮廓发生器是基于累积计算单位,可以重新,用FPGA的灵活性,提供理想的运动。这个模块有多路(复用)器和数据登记接收速度剖面参数,并产生了饲料蓄能器运动侧面,由一个有限状态机。
职位简介产生的速度与另一侧面整合蓄电池。
一个32位的数字加法器是用来添加点来控制回路。另一个必要的元素是一个数字,该控制器模拟转换器(DAC),提出了控制信号到伺服放大器。这个工作16位毛刺布朗(1998)DAC8531使用。这种转换器有一个串行接口和一个状态机是用来提供驱动信号控制器对物理DAC装置。

42。伺服系统模型识别
该控制器的设计需要知识的系统动力学或者换句话说,它必须有一个模型该模型是在两部分:第一部分是识别的元素:放大器、伺服电机、编码器,通过计算方法;二是获得的计算和零(DAC相连ZOH)。

4.2.1。递推最小二乘法
计算的鉴别方法已经演化在过去的几年中取得最佳的选择系统模型。有不同的识别方法,已经证明,得到最好的结果,在这一特定递归方法的案例,递推最小二乘法。递推最小二乘方法c++程序,根据《中华人民共和国Aguado和马丁内兹(2003),使用一个算法基于(2),C(t)的协方差矩阵,j的评价指数遗漏系数,另一方面,矩阵克(t)(3)是产品之间的测度矩阵z(t)和估计协方差C(t),是一个常数由a2型(4)。识别模型的描述(5)。识别模型,包括伺服放大器和编码器。
(公式省略)。

4.2.2。DAC和ZOH模型
一个DAC是以它的决议,这完全是因人而异的事情,通常8 - 16位和共同的输出区间,±10 V的输入范围为最伺服放大器。在这部作品中,有16位转换器是用于输出电压范围为±10的工作是为获得下列公式。
第2个回答  2010-06-07
你们不能进步,b
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