uppd算法
㈠ PID、PD、PI分别属于什么性质的校正各具有什么特点
1、PID是比例、积分和微分三部分作用的叠加的复合控制。
特点：在比例作用的基础上能提高系统的稳定性，加上积分作用能消除余差，又有δ、TI、TD三个可以调整的参数，因而可以使系统获得较高的控制质量。
2、PD是微分控制的性质。
特点：使系统的稳定性增加，最大偏差和余差减小，加快了控制过程，改善了控制质量。
3、PI主要是运用积分控制的性质。
特点：能消除余差，故比例积分控制是使用最多、应用最广的控制规律。
(1)uppd算法扩展阅读
经典控制理论在实际控制系统中的典型应用就是PID控制器。在早期的控制系统中，PID控制也是唯一的自动控制方式。伴随着计算机技术的发展，现代控制理论在实用性方面获得了很大进展，解决了许多经典控制理论不能解决的问题。
这一现象使很多人认为，新的理论和技术可以取代PID控制。但后来的发展说明，PID控制并没有让位。目前，PID控制仍然是在工业控制中应用得最为广泛的一种控制方法。其原因是：
（1）其结构简单，鲁棒性和适应性较强；
（2）其调节整定很少依赖于系统的具体模型；
（3）各种高级控制在应用上还不完善；
（4）大多数控制对象使用常规PID控制即可以满足实际的需要；
（5）高级控制难以被企业技术人员掌握。
但由于实际对象通常具有非线性、时变不确定性、强干扰等特性，应用常规PID控制器难以达到理想的控制效果；在生产现场，由于参数整定方法繁杂，常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳。这些因素使得PID控制在复杂系统和高性能要求系统中的应用受到了限制。
㈡ 空气的平均密度算法
干、湿空气密度的计算 1．干空气密度 密度是指单位体积空气所具有的质量, 国际单位为千克/米 3 （kg/m 3 ），一般用符号ρ表示。其定义式为： 式中M——空气的质量，kg； V——空气的体积，m 3 。 空气密度随空气压力、温度及湿度而变化。上式只是定义式，通风工程中通常由气态方程求得干、湿空气密度的计算式。由气态方程有： 式中：ρ——其它状态下干空气的密度，kg/m 3 ； ρ0——标准状态下干空气的密度，kg/m 3 ； P、P0——分别为其它状态及标准状态下空气的压力，千帕（kpa）； T、T0——分别为其它状态及标准状态下空气的热力学温度，K。 标准状态下，T0=273K，P0=101.3kPa时,组成成分正常的干空气的密度ρ0=1.293 kg/m 3 。将这些数值代入式（2-1-2），即可得干空气密度计算式为： 使用上式计算干空气密度时，要注意压力、温度的取值。式中P为空气的绝对压力，单位为kPa；T为空气的热力学温度（K），T=273+t, t为空气的摄氏温度（℃）。 2．湿空气密度 对于湿空气，相当于压力为P的干空气被一部分压力为Ps的水蒸汽所占据，被占据后的湿空气就由压力为Pd的干空气和压力为Ps的水蒸汽组成（如图2-1-1所示）。根据道尔顿分压定律，湿空气压力等于干空气分压Pd与水蒸汽分压Ps之和，即：P=Pd+Ps。 根据相对湿度计算式，水蒸汽分压Ps=ψPb，根据气态方程及道尔顿的分压定律，即可推导出湿空气密度计算式为： 式中ρw ——湿空气密度, kg/m 3 ； ψ——空气相对湿度，%； Pb——饱和水蒸汽压力，kPa(由表2-1-1确定)。 其它符号意义同上。 表2-1-1 不同温度下饱和水蒸汽压力 空气温度（℃） 饱和水蒸汽压力（Pa） 空气温度（℃） 饱和水蒸汽压力（Pa） 空气温度（℃） 饱和水蒸汽压力（Pa） -20 128 8 1069.24 20 2333.1 -15 193.32 9 1143.9 21 2493.1 -10 287.98 10 1127.9 22 2639.8 -5 422.63 11 1311.89 23 2813.1 0 610.6 12 1402.55 24 2986.4 1 655.94 13 1497.21 25 3173.5 2 705.27 14 1598.9 26 3359.7 3 757.27 15 1706.2 27 3563.7 4 811.93 16 1818.5 28 3766.8 5 870.59 17 1933.2 29 4013 6 933.25 18 2066.5 30 4239.6 7 998.58 19 2199.3 31 4493
㈢ PD称为什么控制算法
PD称为基于优先级的调度算法（Priority-driven scheling-PD），基于优先级的调度算法给每个进程分配一个优先级，在每次进程调度时，调度器总是调度那个具有最高优先级的任务来执行。根据不同的优先级分配方法，基于优先级的调度算法可以分为如下两种类型[Krishna01][Wang99]：
1、静态优先级调度算法：
这种调度算法给那些系统中得到运行的所有进程都静态地分配一个优先级。静态优先级的分配可以根据应用的属性来进行，比如任务的周期，用户优先级，或者其它的预先确定的策略。RM（Rate-Monotonic）调度算法是一种典型的静态优先级调度算法，它根据任务的执行周期的长短来决定调度优先级，那些具有小的执行周期的任务具有较高的优先级。
2、动态优先级调度算法：
这种调度算法根据任务的资源需求来动态地分配任务的优先级，其目的就是在资源分配和调度时有更大的灵活性。非实时系统中就有很多这种调度算法，比如短作业优先的调度算法。在实时调度算法中， EDF算法是使用最多的一种动态优先级调度算法，该算法给就绪队列中的各个任务根据它们的截止期限（Deadline）来分配优先级，具有最近的截止期限的任务具有最高的优先级。
㈣ MTK原理图中PU PD是什么意思啊
PU=PULL UP，拉高的意思。
PD=PULL DOWN，拉低的意思。
应该不是原理图上的吧，是DATASHEET上关于GPIO口的注释吧，意思就是在上电的时候程序还没跑的时候，GPIO口的状态。
㈤ UPPH怎么算
UPPH是衡量一个员工每天工作量的指标。
UPPH计算方式如下：
UPPH=日工作量/日工作时间。（日工作时间以小时计算）
㈥ 关于非抢占式优先数调度算法的一道题
就是电子科技大学出版社：操作系统考研辅导教程
P51 2.3.5 综合应用题 (2)的一部分，先来先服务调度算法的解答没错误，不过对“非抢占式的优先数”调度算法的解答有疑问。 （个人感觉 这书感觉错误有不少。。。）
题目：有四个（这就错了）进程Pa、Pb、Pc、Pd、Pe，他们同时依次进入就绪队列，他们的优先数和需要的处理器时间如下表
进程处理器时间优先数
Pa103
Pb11
Pc23
Pd14
Pe52
a. 写出使用“非抢占式的优先数”调度算法中进程执行的次序
b. 计算“非抢占式的优先数”调度算法在就绪队列中的等待时间和平均等待时间
练习的解答：
调度次序：Pa->Pb->Pe->Pc-Pd （这个哦！！！）
调度次序表：
进程等待时间运行时间
Pa010
Pb101
Pc115
Pd162
Pe181
平均等待时间：（0＋10＋11＋16＋18）/ 5＝11
某人的解答：
调度次序：Pd->Pa->Pc->Pe->Pb （关于Pa和Pc的次序还是有点疑问，到底那个在前？）
调度次序表：
进程等待时间运行时间
Pd01
Pa110
Pc112
Pe135
Pb181
平均等待时间：（0＋1＋11＋13＋18）/ 5＝8.6
㈦ 循环队列中入队与出队算法
如果循环队列每个元素有两个指针，一个指向其前面的元素pPre，一个指向后面的元素pNext，出对和入队就是修改一下指针啊。
比如指向要出队的元素的指针是 pDel,那么出队就应该是：
pDel->pPre->pNext = pDel->pNext;
pDel->pNext->pPre = pDel->pPre;
如果循环队列每个元素只有一个指向其后元素的指针pNext，那么需要遍历整个队列，找到要出队元素的前一个元素，然后就和上面的算法差不多了。
如果经常要进行出队操作，在设计数据结构的时候还是建议每个元素使用两个指针。
㈧ 关于温度控制系统PD/PID算法程序问题
PID控制的概念 所谓的控制首先分有反馈控制和无反馈控制，我们当然讨论的PID当然是有反馈控制了。所谓的有反馈控制无非是要根据被控量的情况参与运算来决定操纵量的大小或者方向，那么到底如何根据被控两来决定操纵量的大小呢，唉，这就有很多分类了，所谓的高级的控制方式也就是“高级”在这个节骨眼上，有什么“自适应控制、模糊控制、预测控制、神经网络控制、专家智能控制”等等（至于到底这些控制方式有什么优点，唉，我只用过PID，别的也说不清楚，去抄书的话也没有说服力，关键是也懒的去抄。那位老弟如果要作论文，可以在这里发挥一下，资料到处都是）。但是就目前而言，在工业控制领域尤其是控制系统的底层，PID控制算法仍然独霸鳌头，占领着80％左右的市场份额，当然，这里所说的PID控制算法不是侠义上的固定PID，现在不是讲究多学科融合吗？人们在PID控制规律中吸取了其他“高级”的控制规律的优点，出现了诸多的新颖的控制器如自校正PID、专家自适应PID、预估PID、模糊PID、神经网络PID、非线性 PID等新型PID控制器。至于所谓的变种的PID算法如什么“遇限削弱微分”微分先行，积分分离“bangbang+PID”等等，已经不算是什么高级的控制方式了作控制器的厂商大多都会或多等等或少的采取一些，至于是神经网络PID,模糊PID，自适应PID是如何实现的，我所知道的就是利用对应的控制算法，适时的调节PID的参数。还是举个例子吧。传统PID的算法公式是： ⊿U(n)=Kp[e(n)-e(n-1)]+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)+e(n-2)] U(n)=⊿U(n)+U(n-1) e(n) ,e(n-1), e(n-2)就是历史上的三个设定值跟过程值之间的偏差了。 这是一个增量式的PID算式（如果有谁不明白什么式增量是算式，呵呵，可能以后会提到，偶的写作水平有限，不会组织内容，再说我是想到哪，写道哪,呵呵，见凉）。 所谓的新型PID控制器，就是根据e(n)的不同，利用那些先进的控制规律来适当的调整Kp,Ki,Ke。至于怎么调整，呵呵，这就太罗嗦了，也不是这篇内容所该介绍的，（关键是我也不太清楚，呵呵，见笑），需要这些功能的大侠应该是我的前辈，还请指教哟。 好了，现在正式介绍一下所谓的PID各个参数吧。 所谓的PID大家在大学期间都应该学过，就是比例（P）、积分（I）、微分（D）。 比例控制：就是对偏差进行控制，偏差一旦产生，控制器立即就发生作用即调节控制输出，使被控量朝着减小偏差的方向变化，偏差减小的速度取决于比例系数Kp， Kp越大偏差减小的越快，但是很容易引起振荡，尤其是在迟滞环节比较大的情况下，Kp减小，发生振荡的可能性减小但是调节速度变慢。但单纯的比例控制存在静差不能消除的缺点。这里就需要积分控制。 积分控制：实质上就是对偏差累积进行控制，直至偏差为零。积分控制作用始终施加指向给定值的作用力，有利于消除静差，其效果不仅与偏差大小有关，而且还与偏差持续的时间有关。简单来说就是把偏差积累起来，一起算总帐。 微分控制：它能敏感出误差的变化趋势,可在误差信号出现之前就起到修正误差的作用,有利于提高输出响应的快速性,减小被控量的超调和增加系统的稳定性。但微分作用很容易放大高频噪声,降低系统的信噪比,从而使系统抑制干扰的能力下降。因此，在实际应用中，应慎用微分控制，尤其是当你开始作实验时，不防将微分控制项去掉，看看行不行，呵呵，不行啊？还是看看别的地方吧，肯定行的。 行了，这三个参数说明白了，再来说说怎么确定这几个参数的数值吧。这几个参数的确定比较先进的方式是自整定，但是如果是开始涉及这部分还是先不要讲了，按照经验值吧。估计大家用来控制温度比较多。大家按照这个规律来选吧。 Kp=100/P Ki= kp*T/I Kd= kp*D/T 分别介绍一下各个参数的意义： T：计算周期，就是各多少时间计算一次 ⊿U(n)=Kp[e(n)-e(n-1)]+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)+e(n-2)],单位是秒。一般1秒或者0.5秒甚至5秒都行。 P:比例带 I：积分时间 D：微分时间 P、I、D跟kp,ki,kd有什么关系呢？ Kp=100/P, Ki=kp*T/I Kd=kp*D/T 然后就可以计算 ⊿U(n)=Kp[e(n)-e(n-1)]+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)+e(n-2)] 算出来⊿U(n)之后再怎么办呢？怎么把这一个数据跟控制输出联系在一起呢?说道这里我们先说说PID控制方式大体都有那些？ 其一为线形连续PID输出，也就是说，PID运算的结果以模拟电压，电流或者可控硅导通角的形式按比例输出。 其二为时间－比例PID输出，也就是说，事先定一个时间长度，T1，然后PID运算的结果就在控制周期内以ON－OFF的形式输出出来，比如你控制一个炉子的温度，用电热丝来加热，就可以控制电热丝的一个控制周期内通电占整个控制周期的比例来实现，电路上可以用继电器或者过零触发的方式来切断或者接通电热丝供电。 起三为位置比例PID，PID运算的结果主要是对应于调节阀的阀门开度。 再回到前面，我们以第二种控制方式为例，计算出⊿U(n)后，一般首先将其归一化，也就是说除以你所要控制的温度的量程。 ⊿U(n)0_1＝⊿U(n)/(hh-ll) 而时间比例PID输出对应的是“位置式PID运算”的结果 所以呢，我们要讲结果累积起来， U(n)0_1＋＝⊿U(n)0_1 然后将次结果换算成对应于控制周期的占空比。来输出
㈨ 生产车间UPPH值的计算方法
UPPH=工作量/(投入时间*投入人力)。（投入时间以小时计算）。
UPPH（units per people per hour）人均时产能,指每小时每个人的产能
年UPPH=年生产量/(12月*月工作日*日工作小时*工人人数)或UPPH=日生产量/(日工作小时*投入人工).
(9)uppd算法扩展阅读:
车间是企业内部组织生产的基本单位，也是企业生产行政管理的一级组织。由若干工段或生产班组构成。
它按企业内部产品生产各个阶段或产品各组成部分的专业性质和各辅助生产活动的专业性质而设置，拥有完成生产任务所必需的厂房或场地、机器设备、工具和一定的生产人员、技术人员和管理人员。
车间有四个特点：
(1) 它是按照专业化原则形成的生产力诸要素的集结地。
(2) 它是介于厂部和生产班组之间的企业管理中间环节。
(3) 车间的产品一般是半成品 (成品车间除外) 或企业内部制品，而不是商品。
(4) 车间不是独立的商品生产经营单位，一般不直接对外发生经济联系。