运放搭建积分器

应用:

 因为饱和,所以要加 反馈电阻,(高频状态一般不需要这个电阻)

矩形波积分不正常,导致出现梯形:

原因是电容太小或电阻太大导致RC回路充电时间太短,积分时间太短(积分太快了)

改电容后:输出与输入是反的哈

 正弦波移相变余弦波:

合上S1后的变化:

 输入信号太大积分时间太短,运放容易趋近饱和,加电阻是为了降低增益

 例子:该电阻值后演示,趋向饱和

闭合按键后恢复

:所以确定不会发生饱和的话,R4可以拿掉 

积分运算电路的几种应用,教你用Multisim14做仿真实验_哔哩哔哩_bilibili

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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