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數(shù)字PID控制器的課程設(shè)計(共15頁)

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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上2013-2014學(xué)年第2學(xué)期課程設(shè)計題目: 數(shù)字PID控制器的設(shè)計 學(xué)生姓名: 涂 發(fā) 學(xué)生學(xué)號: 201395082042 班 級: 2013級專升本班 指導(dǎo)教師: 孫 曉 娟 2014 年6月專心-專注-專業(yè)摘要PID控制器具有結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)、控制效果好、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn),是迄今為止最穩(wěn)定的控制方法。它所涉及的參數(shù)物理意義明確,理論分析體系完整,并為工程界所熟悉,因而在工業(yè)過程控制中得到了廣泛應(yīng)用。從實際需要出發(fā),一種好的PID控制器參數(shù)整定方法,不僅可以減少操作人員的負(fù)擔(dān),還可以使系統(tǒng)處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。因此,對PID控制器參數(shù)整定法的研究具有重要的實際意義。

2、本文介紹了PID控制技術(shù)的發(fā)展歷史和研究進(jìn)展。分析了傳統(tǒng)的模擬和數(shù)字PID控制算法,并對傳統(tǒng)的PID控制算法進(jìn)行微分項和積分項的改進(jìn),學(xué)習(xí)了幾種比較普遍運(yùn)用的方法,如不完全微分PID控制算法、微分先行、遇限消弱積分PID控制算法等。在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,提出了一種自整定參數(shù)的專家模糊PID控制算法,由仿真結(jié)果可以看到,這種參數(shù)自整定方法與一般控制方法(抗積分飽和控制法)相比,在調(diào)節(jié)時間、抑制超調(diào)量、穩(wěn)定性都要好,可以在工業(yè)上推廣使用。目錄一數(shù)字PID控制簡介(1)PID簡介目前工業(yè)自動化水平已成為衡量各行各業(yè)現(xiàn)代化水平的一個重要標(biāo)志。同時,控制理論的發(fā)展也經(jīng)歷了古典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理

3、論三個階段。智能控制的典型實例是模糊全自動洗衣機(jī)等。自動控制系統(tǒng)可分為開環(huán)控制系統(tǒng)和閉環(huán)控制系統(tǒng)。一個控制系統(tǒng)包括控制器傳感器變送器執(zhí)行機(jī)構(gòu)輸入輸出接口??刂破鞯妮敵鼋?jīng)過輸出接口執(zhí)行機(jī)構(gòu)加到被控系統(tǒng)上控制系統(tǒng)的被控量經(jīng)過傳感器變送器通過輸入接口送到控制器。不同的控制系統(tǒng)其傳感器變送器執(zhí)行機(jī)構(gòu)是不一樣的。比如壓力控制系統(tǒng)要采用壓力傳感器。電加熱控制系統(tǒng)的傳感器是溫度傳感器。目前,PID控制及其控制器或智能PID控制器(儀表)已經(jīng)很多,產(chǎn)品已在工程實際中得到了廣泛的應(yīng)用,有各種各樣的PID控制器產(chǎn)品,各大公司均開發(fā)了具有PID參數(shù)自整定功能的智能調(diào)節(jié)器(intelligentregulator),

4、其中PID控制器參數(shù)的自動調(diào)整是通過智能化調(diào)整或自校正、自適應(yīng)算法來實現(xiàn)。有利用PID控制實現(xiàn)的壓力、溫度、流量、液位控制器,能實現(xiàn)PID控制功能的可編程控制器(PLC),還有可實現(xiàn)PID控制的PC系統(tǒng)等等。可編程控制器(PLC)是利用其閉環(huán)控制模塊來實現(xiàn)PID控制,而可編程控制器(PLC)可以直接與ControlNet相連,如Rockwell的PLC-5等。還有可以實現(xiàn)PID控制功能的控制器,如Rockwell的Logix產(chǎn)品系列,它可以直接與ControlNet相連,利用網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)其遠(yuǎn)程控制功能。(2)PID控制的基本原理和常用形式及數(shù)學(xué)模型具有比例-積分-微分控制規(guī)律的控制器,稱PID控

5、制器。這種組合具有三種基本規(guī)律各自的特點(diǎn),其運(yùn)動方程為: (1-1)相應(yīng)的傳遞函數(shù)為: (1-2)PID控制的結(jié)構(gòu)圖為:若,式(1-2)可以寫成: 由此可見,當(dāng)利用PID控制器進(jìn)行串聯(lián)校正時,除可使系統(tǒng)的型別提高一級外,還將提供兩個負(fù)實零點(diǎn)。與PI控制器相比,PID控制器除了同樣具有提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能的優(yōu)點(diǎn)外,還多提供一個負(fù)實零點(diǎn),從而在提高系統(tǒng)動態(tài)性能方面,具有更大的優(yōu)越性。因此,在工業(yè)過程控制系統(tǒng)中,廣泛使用PID控制器。PID控制器各部分參數(shù)的選擇,在系統(tǒng)現(xiàn)場調(diào)試中最后確定。通常,應(yīng)使積分部分發(fā)生在系統(tǒng)頻率特性的低頻段,以提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能;而使微分部分發(fā)生在系統(tǒng)頻率特性的中頻段,以改善

6、系統(tǒng)的動態(tài)性能。二數(shù)字PID算法的分析PID控制器是一種基于偏差在“過去、現(xiàn)在和將來”信息估計的有效而簡單的控制算法。而采用 PID控制器的控制系統(tǒng)其控制品質(zhì)的優(yōu)劣在很大程度上取決于 PID控制器參數(shù)的整定。PID控制器參數(shù)整定,是指在控制器規(guī)律己經(jīng)確定為PID形式的情況下,通過調(diào)整PID控制器的參數(shù),使得由被控對象、控制器等組成的控制回路的動態(tài)特性滿足期望的指標(biāo)要求,達(dá)到理想的控制目標(biāo)6。 對于PID這樣簡單的控制器,能夠適用于廣泛的工業(yè)與民用對象,并仍以很高的性價比在市場中占據(jù)著重要地位,充分地反映了PID控制器的良好品質(zhì)。概括地講,PID控制的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個方面: 原理簡單、結(jié)構(gòu)

7、簡明、實現(xiàn)方便,是一種能夠滿足大多數(shù)實際需要的基本控制器; 控制器適用于多種截然不同的對象,算法在結(jié)構(gòu)上具有較強(qiáng)的魯棒性,確切地說,在很多情況下其控制品質(zhì)對被控對象的結(jié)構(gòu)或參數(shù)攝動不敏感。 但從另一方面來講,控制算法的普及性也反映了PID控制器在控制品質(zhì)上的局限性。具體分析,其局限性主要來自以下幾個方面:算法結(jié)構(gòu)的簡單性決定了 PID控制比較適用于單輸入單輸出最小相位系統(tǒng),在處理大時滯、開環(huán)不穩(wěn)定過程等受控對象時,需要通過多個PID控制器或與其他控制器的組合,才能得到較好的控制效果;算法結(jié)構(gòu)的簡單性同時決定了PID控制只能確定閉環(huán)系統(tǒng)的少數(shù)主要零極點(diǎn),閉環(huán)特性從根本上只是基于動態(tài)特性的低階近似

8、假定的;出于同樣的原因,決定了單一PID控制器無法同時滿足對假定設(shè)定值控制和伺服跟蹤控制的不同性能要求。 如何更好地整定PID控制器的參數(shù)一直是PID控制器設(shè)計的主要課題。從實際需要出發(fā),一種好的PID控制器參數(shù)整定方法,不僅可以減少操作人員的負(fù)擔(dān),還可以使系統(tǒng)處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。傳統(tǒng)的PID控制算法或是依賴于對象模型,或是易于陷入局部極小,因此存在一定的應(yīng)用局限性,且難以實現(xiàn)高性能的整定效果,常常超調(diào)較大、調(diào)整時間較長、誤差指標(biāo)過大等。常規(guī)的控制系統(tǒng)主要針對有確切模型的線性過程,其PID 參數(shù)一經(jīng)確定就無法調(diào)整,而實際上大多數(shù)工業(yè)對象都不同程度地存在非線性、時變、干擾等特性,隨著環(huán)境變化對象的

9、參數(shù)甚至是結(jié)構(gòu)都會發(fā)生變化。自Ziegler和Nichols提出PID參數(shù)經(jīng)驗公式法起,有很多方法已經(jīng)用于PID控制器的參數(shù)整定。這些方法按照發(fā)展階段,可分為常規(guī)PID控制器參數(shù)整定方法和智能PID控制器參數(shù)整定方法。按照PID的控制方式又分為模擬PID控制算法和數(shù)字PID控制算法。2. 12.1.1 模擬PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖+ -+ +c(t)u(t)e(t)r(t)比例積分微分被控對象圖2-1模擬PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖它主要由PID控制器和被控對象所組成。而PID控制器則由比例、積分、微分三個環(huán)節(jié)組成。它的數(shù)學(xué)描述為: (2-1) (2-2)式中,K為比例系數(shù)T;為積分時間常數(shù);T為微分時間

10、常數(shù).2.1.2 PID控制器各校正環(huán)節(jié)主要控制作用如下: (l)比例環(huán)節(jié)及時成比例地反映控制系統(tǒng)的偏差信號e(t),偏差一旦產(chǎn)生,控制器立即產(chǎn)生控制作用,以減少偏差。比例系數(shù)k的作用在于加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,提高系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度。k越大,系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高,也就是對偏差的分辨率(重視程度)越高,但將產(chǎn)生超調(diào),甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。k取值過小,則會降低調(diào)節(jié)精度,尤其是使響應(yīng)速度緩慢,從而延長調(diào)節(jié)時間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。 (2)積分環(huán)節(jié)主要用于消除靜差,提高系統(tǒng)的無差度。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時間常數(shù),越大,積分作用越弱,反之則越強(qiáng)。積分作用系數(shù)越大,系統(tǒng)靜態(tài)誤差消除越大,

11、但積分作用過大,在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。若積分作用系數(shù)過小,將使系統(tǒng)靜差難以消除,影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。(3)微分環(huán)節(jié)能反映偏差信號的變化趨勢(變化速率),并能在偏差信號值變得太大之前,在系統(tǒng)中引入一個有效的早期修正信號,從而加快系統(tǒng)的動作速度,減少調(diào)節(jié)時間。2.2在計算機(jī)控制系統(tǒng)中,使用的是數(shù)字PID控制器,數(shù)字PID控制算法通常又分為位置式HD控制算法和增量式PID控制算法。 2.2.1 位置式PID控制算法 由于計算機(jī)控制是一種采樣控制,它只能根據(jù)采樣時刻的偏差值計算控制量,故對式(2-1)中的積分和微分項不能直接使用,需要進(jìn)行離散化處理。按模擬PI

12、D控制算法的算式(2-1),現(xiàn)以一系列的采樣時刻點(diǎn)kT代表連續(xù)時間t,以和式代替積分,以增量代替微分,則可以作如下的近似變換: (2-3)顯然,上述離散化過程中,采樣周期T必須足夠短,才能保證有足夠的精度。為了書寫方便,將e(kT)簡化表示成e(k)等,即省去T。將式(2-3)代入式(2-1),可以得到離散的PID表達(dá)式為: (2-4)中式:k 采樣序列號;u(k) 第k次采樣時刻的計算機(jī)輸出值;e(k)第k次采樣時刻輸入的偏差值;e(k-1) 第k-1次采樣時刻輸入的偏差值;K 積分系數(shù),K/T 微分系數(shù),/。我們常稱式(2-4)為位置式PID控制算法。對于位置式PID控制算法來說,位置式P

13、ID控制算法示意圖如圖2-2所示,由于全量輸出,所以每次輸出均與過去的狀態(tài)有關(guān),計算時要對誤差進(jìn)行累加,所以運(yùn)算工作量大。而且如果執(zhí)行器(計算機(jī))出現(xiàn)故障,則會引起執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的大幅度變化,而這種情況在生產(chǎn)場合不允許的,因而產(chǎn)生了增量式PID控制算法。+-r(t)e(t)uc(t)PID位置算法調(diào)節(jié)閥被控對象圖2-2位置型控制示意圖+-r(t)e(t)uc(t)PID增量算法步進(jìn)電機(jī)被控對象圖2-3增量型控制示意圖 2.2.2 增量式PID控制算法所謂增量式PID是指數(shù)字控制器的輸出只是控制量的增量(k)。增量式PID控制系統(tǒng)框圖如圖2-3所示。當(dāng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)需要的是控制量的增量時,可以由式(2-

14、4)導(dǎo)出提供增量的PID控制算式。根據(jù)遞推原理可得: (2-4)用式(2-3)減去式(2-4),可得: (2-5)式(2-5)稱為增量式PID控制算法。增量式控制算法的優(yōu)點(diǎn)是誤動作小,便于實現(xiàn)無擾動切換。當(dāng)計算機(jī)出現(xiàn)故障時,可以保持原值,比較容易通過加權(quán)處理獲得比較好的控制效果。但是由于其積分截斷效應(yīng)大,有靜態(tài)誤差,溢出影響大。所以在選擇時不可一概而論。三數(shù)字PID控制算法仿真3.1 PID控制算法的參數(shù)整定3.1.1 設(shè)計傳遞函數(shù)相關(guān)參數(shù)利用Matlab建立傳遞函數(shù)方法為:sys=tf(270.5,1,40,50)當(dāng)采樣間隔為ts=0.01s時,則其z變換(離散)傳遞函數(shù)為: dsys=c2

15、d(sys,ts,z)Matlab輸出為(Transfer function): 0.1217 z + 0.112-z2 - 1.736 z + 0.7788 Sampling time: 0.01獲得分子和分母的函數(shù)為:num,den=tfdata(dsys,v)如果電機(jī)輸入電壓狀態(tài)為uk,輸出轉(zhuǎn)速狀態(tài)為yk。則3.1.2 Matlab繪圖plot(時間數(shù)組,y數(shù)組,顏色及標(biāo)記)表:plot函數(shù)標(biāo)示符色彩說明標(biāo)記說明r紅色.為點(diǎn)。默認(rèn)為連續(xù)線g綠色b藍(lán)色k黑色3.2 PID實驗內(nèi)容1.位置數(shù)字PID算法程序clear all;close all;ts=0.01;%采樣時間=0.001ssys

16、=tf(2652,1,25,490);%建立被控對象傳遞函數(shù)dsys=c2d(sys,ts,z);%把傳遞函數(shù)離散化 num,den=tfdata(dsys,v);%離散化后提取分子、分母e_1=0%上一偏差 Ee=0;%偏差累計u_1=0.0;%上一狀態(tài)電壓u_2=0.0;y_1=0;%上一狀態(tài)輸出y_2=0;kp=;%PID參數(shù)ki=;%;kd=;%;for k=1:100 time(k)=k*ts;%時間參數(shù) r(k)=500;%給定值 y(k)=-1*den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; e(k)=r(k)-y(k);%偏差 u(k)

17、=kp*e(k)+ki*Ee+kd*(e(k)-e_1); if u(k)220 u(k)=220; end if u(k)=0 u(k)=0; end Ee=Ee+e(k); u_2=u_1; u_1=u(k); y_2=y_1; y_1=y(k); e_2=e_1; e_1=e(k);endhold on;plot(time,r,r,time,y,b,time,u,r);%kp,ki,kd2.增量數(shù)字PID算法程序依據(jù)上述方法自己編寫增量式PID算法程序。3.程序調(diào)試好后,分別改變KP、KI和KD參數(shù)值,看輸出圖形有何變化,理解PID控制中比例、積分和微分對控制系統(tǒng)的作用。 圖 3-14.

18、程序中可加入如下語句if k50 r(k)=400; elser(k)=800;end然后觀察連續(xù)調(diào)速時圖形變化的情況。 圖 3-2結(jié)束語本文首先從PID控制器及控制技術(shù)的研究目的和意義,引出我們對這種控制算法的理解和仿真具有重大意義,介紹了這種控制技術(shù)的發(fā)展歷史和研究進(jìn)展。進(jìn)而提出什么是PID控制算法、控制算法的基本結(jié)構(gòu),分析了傳統(tǒng)的模擬和數(shù)字PID控制算法,并對傳統(tǒng)的PID控制算法進(jìn)行微分項和積分項的改進(jìn),學(xué)習(xí)了幾種比較普遍運(yùn)用的方法,如不完全微分PID控制算法、微分先行和輸入濾波PID 控制算法、積分限幅法、積分分離PID控制算法、遇限消弱積分PID控制算法等。在學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,提出了一種

19、自整定參數(shù)的專家模糊PID控制算法,并且直接引用了專家模糊規(guī)則庫對一個具體控制對象進(jìn)行了仿真,由仿真結(jié)果可以看到,這種參數(shù)自整定方法與一般控制方法(抗積分飽和控制法)相比,在調(diào)節(jié)時間、抑制超調(diào)量、穩(wěn)定性都要好,可以在工業(yè)上推廣使用。只是運(yùn)用這種模糊推理方法需要建立專家模糊規(guī)則庫,這需要長時間的實踐和調(diào)整才能得到比較合理的知識規(guī)則庫。另外目前這種控制方法知識規(guī)則的推理都大部分借助計算機(jī)程序,因此對這種控制器的開發(fā)需要有比較專業(yè)的計算機(jī)語言,在這里用到的MATLAB語言以及所屬的Simulink仿真控件。在整個設(shè)計過程中,使我對所學(xué)知識進(jìn)行了一個比較大的綜合鞏固,讓我學(xué)會了各種查閱資料以及整理所需

20、材料的能力,通過這次的課題設(shè)計,也讓我學(xué)習(xí)到了不少新知識,在學(xué)習(xí)實踐中學(xué)到的東西比以往學(xué)到的都要豐富,因為我不僅學(xué)到了一些新的專業(yè)知識還鍛煉了自己解決問題的能力,這是不可多得的。但是,在設(shè)計過程中我也遇到了不少困難,感覺自己對所學(xué)專業(yè)知識的欠缺,讓自己增加了緊迫感,要抓緊彌補(bǔ)自己的欠缺,學(xué)無止境,這也讓我體會到了不管以后走上什么樣的工作崗位,都不要拋棄自己的學(xué)習(xí),不進(jìn)則退,別人的進(jìn)步自己的停滯不前終將導(dǎo)致自己的被淘汰,這是我在整個課題設(shè)計過程中最大的體會。參考文獻(xiàn)1 劉金錕 ,先進(jìn)PID控制MATLAB仿真(第2版) M.北京:電子工業(yè)出版社,20062 鄭阿奇主編,MATLAB實用教程M.北

21、京:電子工業(yè)出版社, 20043 夏德鈐,翁貽方編著,自動控制理論M(第二版)機(jī)械工業(yè)出版社,20074 朱思洪主編, 機(jī)電一體化技術(shù)M, 中國農(nóng)業(yè)出版社,20045 施陽 MATLAB語言精要及動態(tài)仿真工具SIMULINK 西安M 西北工業(yè)大學(xué)出版社 ,19976 張思雨,預(yù)測控制算法和P ID控制算法J,燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文,20037 陳超,龔國芳,徐曉東,王靜,一種參數(shù)自整定模糊PID控制器的研究D,浙江大學(xué)流體傳動及控制國家重點(diǎn)實驗室,20058 朱曉宏,邵冬明,游道華,參數(shù)自整定PID模糊控制器的設(shè)計及Simulink仿真J,武漢科技大學(xué),20069 劉紹鼎,樊立萍,姜長洪,基

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