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管道智能检测装置里程系统的研究与设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题的背景和意义第11-12页
    1.2 管道里程检测技术发展概况第12-15页
        1.2.1 国外发展概况第12-13页
        1.2.2 国内发展概况第13-15页
    1.3 里程检测技术发展总结第15-17页
    1.4 管道智能检测装置里程系统检测技术难点第17页
    1.5 本文主要研究内容第17-19页
第2章 里程测量装置总体结构设计第19-33页
    2.1 系统总体结构框图第19-20页
    2.2 里程测量装置的结构设计第20-22页
        2.2.1 管道内检测器整体结构介绍第20-21页
        2.2.2 里程轮脉冲传感器的工作原理介绍第21-22页
    2.3 系统硬件电路结构设计第22-32页
        2.3.1 信号调理模块的电路设计第22-23页
        2.3.2 A/D转换模块与FPGA的接口电路设计第23页
        2.3.3 FPGA中央处理器的介绍第23-25页
        2.3.4 数据采集与传输模块的设计第25-27页
        2.3.5 数据存储模块的设计第27-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 基于FPGA的FIR滤波器的研究与设计第33-45页
    3.1 基于MATLAB的FIR滤波器参数设计第33-37页
        3.1.1 FIR滤波器的设计意义第33页
        3.1.2 FIR滤波器第33-34页
        3.1.3 滤波器参数设计第34-37页
    3.2 基于分布式算法和FPGA的FIR滤波器设计第37-44页
        3.2.1 分布式算法基本思想第37-38页
        3.2.2 基于FPGA的FIR滤波器设计第38-44页
    3.3 本章小结第44-45页
第4章 里程测量智能算法的研究与设计第45-81页
    4.1 整体设计第45-47页
        4.1.1 基本结构第45-46页
        4.1.2 工作原理第46-47页
    4.2 里程轮异常判断模块的设计第47-53页
        4.2.1 异常现象第47-48页
        4.2.2 异常判断方法设计第48-50页
        4.2.3 流程设计与分析第50-51页
        4.2.4 仿真分析第51-53页
    4.3 基于BP神经网络的管道弯道判断模块的设计第53-69页
        4.3.1 神经网络第54-57页
        4.3.2 管道弯道判断方法第57-61页
        4.3.3 BP神经网络的FPGA设计第61-69页
    4.4 里程信号智能优选算法模块的研究与设计第69-77页
        4.4.1 异常时的切换时间第70-71页
        4.4.2 转弯时的可信度第71-72页
        4.4.3 管壁内侧里程轮的判断方法第72-73页
        4.4.4 流程设计与分析第73-76页
        4.4.5 仿真与分析第76-77页
    4.5 里程校正算法的研究与设计第77-80页
        4.5.1 算法相关参数调用第78-79页
        4.5.2 里程校正算法第79-80页
    4.6 本章小结第80-81页
第5章 总结与展望第81-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
攻读硕士期间科研情况第91页

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