三种校正的传递函数一般形式：
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超前：Gc（s）=（1+a*T*s）/（1+T*s） a1;
滞后：Gc（s）=（1+b*T*s）/（1+T*s） b1;
超前-滞后：Gc（s）=（1+b*T1*s）*（1+a*T2*s）/[(1+T1*s)*(1+T2*s)] ，a1，b1 且 bT1aT2
然后就可以判断了，照表达式看应该是滞后。
计算机控制在控制功能如精度、实时性、可靠性等方面是模拟控制所无法比拟的。更为重要的是，由于计算机的引入而带来的管理功能(如报警管理，历史记录等)的增强更是模拟控制器根本无法实现的。
因此，在制冷空调自动控制的应用上，尤其在大中型空调系统的自动控制中，计算机控制已经占有主导地位。
扩展资料：
系统的传递函数与描述其运动规律的微分方程是对应的。可根据组成系统各单元的传递函数和它们之间的联结关系导出整体系统的传递函数，并用它分析系统的动态特性、稳定性，或根据给定要求综合控制系统，设计满意的控制器。
以传递函数为工具分析和综合控制系统的方法称为频域法。它不但是经典控制理论的基础，而且在以时域方法为基础的现代控制理论发展过程中，也不断发展形成了多变量频域控制理论，成为研究多变量控制系统的有力工具。传递函数中的复变量s在实部为零、虚部为角频率时就是频率响应。
DDC控制器中的C P U运行速度很快，并且其配置的输入输出端口(I/O)一般较多。因此，它可以同时控制多个回路，相当于多个模拟控制器。D DC控制器具有体积小、连线少、功能齐全、安全可靠、性能价格比较高等特点。
参考资料来源：百度百科——传递函数
参考资料来源：百度百科——自控系统
1、print()函数：打印字符串;
2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数：停止一段时间;
18、random.randint()函数：产生随机数;
19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;
20、file.read()函数：读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;
22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数：用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数：判断是否全为字符;
26、isdigit()函数：判断是否全为数字;
27、 lower()函数：将数据改成小写;
28、upper()函数：将数据改成大写;
29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数：写入函数;
32、file.writeline()函数：写入文件;
33、abs()函数：得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数：对书数据排序;
35、tuple()函数：创建一个元组;
36、find()函数：查找 返回的是索引;
37、dict()函数：创建字典;
38、clear()函数：清楚字典中的所有项;
39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;
40、 get()函数：查询字典中的元素。
…………
用定时器做，1秒钟唤醒一次响应函数，不要用延时函数 sleep
# 定义时间显示
self.timer = QtCore.QTimer(self)
self.timer.timeout.connect(self.act_displayTM) #绑定响应函数
self.timer.setInterval(1000) #设置时间间隔
self.timer.start()
# 定时响应事件对应逻辑
def act_displayTM(self):
s_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
self.ui.label_Date.setText(s_time)
return
处理过与时间有关的数据的人都知道，差分变化经常用来使得结果更加直观。在这篇文章里将会教你如何用Python来实现这一目的，读完这篇文章，你将会掌握以下技能：
1、知道什么是差分变换以及滞后差分和差分阶数的设置
2、如何手动计算差分
3、怎样使用Pandas内置的差分函数
所以，让我们赶紧开始吧！
为什么要对时间序列数据进行差分？
首先来看下为什么要对数据进行差分变化，差分变化可以消除数据对时间的依赖性，也就是降低时间对数据的影响，这些影响通常包括数据的变化趋势以及数据周期性变化的规律。进行差分操作时，一般用现在的观测值减去上个时刻的值就得到差分结果，就是这么简单，按照这种定义可以计算一系列的差分变换。
滞后差分
连续观测值之间的差分变换叫做一阶滞后差分。滞后差分的步长需要根据数据的时间结构做调整，例如对于周期性变化的数据，这个时间步长就是数据变化的周期。
差分阶数
在进行一次差分之后，时间项的作用并没有完全去掉，将会继续对差分结果进行差分变化，直到完全消除时间项的影响因素为止，这个过程中进行的差分操作次数就称为差分阶数。
洗发水销售数据
这份数据是三年来每月洗发水的销售情况，总共有36个数据记录，原始数据来自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以从下面的地址下到数据：
下面的代码将会导入数据并将结果画成折线图，如下所示：
手动差分
在这一部分中，我们将会自定义一个函数来实现差分变换，这个函数将会对提供的数据进行遍历并根据指定的时间间隔进行差分变换。具体代码如下：
从上面的代码中可以看到该函数将会根据指定的时间间隔来对数据进行变换，一般来说，通常会计算间隔一个数据的差分，这样的结果比较可靠。当然，我们也可以将上面的函数进行一定的改进，加入差分阶数的指定。
下面将这函数应用到上面洗发水销售的数据中去，运行之后绘出下面的图，具体如下：
自动差分
Pandas库里提供了一个函数可以自动计算数据的差分，这个函数是diff()，输入的数据是“series'或”DataFrame'类型的，像前面自定义函数那样，我们也可以指定差分的时间间隔，不过在这里这个参数叫做周期。
下面的例子是用Pandas内置函数来计算差分的，数据类型是series的，使用Pandas内置函数的好处是代码工作量减少了不少，而且绘出的图中包含更详细的信息，具体效果如下：
总结
读完本文想必你已经学会用python来实现对数据的差分了，尤其是对差分的概念，手动差分，以及使用Pandas内置函数进行差分都有所了解了。如果有什么好的想法欢迎在评论栏里留下。
重庆分公司
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