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產(chǎn)品型號(hào)140XSM00200
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更新時(shí)間：2022-08-02 15:36:20瀏覽次數(shù)：308次
聯(lián)系我時(shí)，請(qǐng)告知來自 環(huán)保在線140XSM00200 Schneider/施耐德 CPU 模塊 140系列
140XSM00200 140XSM00200
【】陳星 【】 【傳真】 【】
★產(chǎn)品簡(jiǎn)介
【品牌系列】 ABB機(jī)器人備件，AB，GE,施耐德140CPU,西門子數(shù)控，西門子摩爾等等
【型 號(hào)】 您需要的所有型號(hào)
【產(chǎn)品名稱】 ABB機(jī)器人備件，AB，GE,施耐德140CPU,西門子數(shù)控，西門子摩爾
【產(chǎn)品類別】 DCS PLC 工業(yè)機(jī)器人備件 伺服驅(qū)動(dòng)器
【庫存狀態(tài)】 現(xiàn)貨
【價(jià) 格】 面議 （含17%增值稅）
★
【服務(wù)說明】 現(xiàn)貨配送至全國(guó)各地含稅含運(yùn)費(fèi)
【產(chǎn)品質(zhì)量】 ** 有發(fā)票
【產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)】 專業(yè)代理 薄利多銷 信譽(yù)好，價(jià)格低，貨期短，服務(wù)周到
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云模型
1．1 云模型的定義
設(shè)U={x}是一個(gè)用精確數(shù)值表示的定量論域，T是U上的定性概念即語言子集，CT（x）是U到閉區(qū)間[0，1]的映射，對(duì)于任意x∈U，都存在一個(gè)有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)CT（x），則稱式（1）為云模型。
特別地，設(shè)R1（E1，E2）表示服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，其中E1為期望值，E2為標(biāo)準(zhǔn)差。
數(shù)據(jù)對(duì)drop（xi，mi）（i=1，2，…N）構(gòu)成的云模型稱為一維正態(tài)云模型，簡(jiǎn)稱一維正態(tài)云，組成云模型的數(shù)據(jù)對(duì)（xi，mi）稱為一維云滴。其中，Ex、En和He為云模型的3個(gè)重要數(shù)字特征，分別成為期望值、熵和超熵，記為[Ex，En，He]。
1．2 一維正態(tài)云模型算法
一維正態(tài)云模型其輸入為表示定性概念的期望值Ex、熵En和超熵He，云滴數(shù)量N，輸出是N個(gè)云滴在數(shù)域空間的定量位置及每個(gè)云滴代表該概念的確定度。具體算法為輸入：（Ex，En，He，N）
輸出：drop（x1，m1），drop（x2，m2），…，drop（xN，mN）
1）生成以Ex為期望值，En為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)xi=R1（Ex，En）
2）生成以En為期望值，He為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)Pi=R1（En，He）
3）計(jì)算：
4）令數(shù)據(jù)對(duì)（xi，mi）為一個(gè)一維云滴。
5）重復(fù)步驟1）～4），直至產(chǎn)生N個(gè)云滴。
2 正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
正態(tài)分布又稱高斯分布，是zui重要、zui常見、應(yīng)用zui廣泛的一種連續(xù)型分布一般來說，具有任意分布的隨機(jī)數(shù)都是由（0，1）區(qū)間上的均勻分布隨機(jī)數(shù)來實(shí)現(xiàn)的因此，首先要生成（0，1）區(qū)間上的均勻分布隨機(jī)數(shù)，然后再利用隨機(jī)變量函數(shù)變換的方法產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。
2．1 （0，1）均勻分布隨機(jī)數(shù)生成方法
（0，1）區(qū)間上的均勻分布偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的方法多種多樣，有線性同余法、平方取中法、混沌法、反饋移位寄存器法等，其中zui常用的是線性同余發(fā)生器，它通過如下的線性同余遞推關(guān)系式來產(chǎn)生數(shù)列。
其中，a，c，x0，M均為正整數(shù)，x0為種子，使用時(shí)需要仔細(xì)地挑選模數(shù)M和種子x0，使得產(chǎn)生出的偽隨機(jī)數(shù)的循環(huán)周期要盡可能長(zhǎng)。xi為（0，1）區(qū)間上的隨機(jī)數(shù)。
2．2 正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的生成方法
生成（0，1）均勻分布隨機(jī)數(shù)后，可以通過反函數(shù)法、變換法、舍選法、組合法等各種變換及映射關(guān)系來得到任意正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)。下面具體介紹變換法。
變換法通過一個(gè)變換將一個(gè)分布的隨機(jī)數(shù)變換成為不同分布產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，變換法的典型的例子是Box-Muller變換，它可產(chǎn)生精確的正態(tài)分布隨機(jī)變量。
X1、X2是在區(qū)間[0，1]上均勻分布的隨機(jī)變量，所得的Y1、Y2相互獨(dú)立的均勻值，方差的正態(tài)分布隨機(jī)變量。
3 實(shí)現(xiàn)過程設(shè)計(jì)
3．1 程序設(shè)計(jì)流程
按前面闡述的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生原理、一維正態(tài)云模型算法等編寫0-1均勻分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器等核心功能程序。具體程序設(shè)計(jì)流程如圖1所示。
3．2 部分程序
4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
打開STEP7編程軟件，SIMATIC Manager中的菜單欄上單擊“選項(xiàng)”，在下拉菜單中選擇“仿真模塊”或直接單擊工具欄上的仿真器圖標(biāo)打開PIESIM，將整個(gè)站點(diǎn)（包括硬件組態(tài)和程序塊）下載到PLCSIM中，與此同時(shí)啟動(dòng)WinCC，并激活WinCC運(yùn)行系統(tǒng)。再開啟仿真器PLCSIM，程序?qū)㈤_始運(yùn)行起來，此時(shí)WinCC自動(dòng)將輸出過程值進(jìn)行歸檔，zui后將過程值的歸檔記錄導(dǎo)入EXCEL，再將EXCEL里的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成直觀的圖形。
云模型的特點(diǎn)是改變它的3個(gè)數(shù)字特征Ex，En和He就可以得到成千上萬的云滴構(gòu)成整個(gè)云。云模型的3個(gè)數(shù)字特征表示了各自不同的意義，只要一個(gè)數(shù)字特征不同就會(huì)產(chǎn)生不同的效果。
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