| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-11页 |
| ·企业能源监测系统的发展现状 | 第11-14页 |
| ·企业系统节能研究的方法 | 第14-17页 |
| ·课题的主要研究内容与方法 | 第17-19页 |
| 第2章 能源管理监测系统方案设计 | 第19-25页 |
| ·能源管理监测系统设计方案 | 第19-25页 |
| ·能源监测系统的特点 | 第20-21页 |
| ·能源监测系统的要求 | 第21页 |
| ·系统功能 | 第21-23页 |
| ·系统参数 | 第23-25页 |
| 第3章 能源监测系统硬件设计 | 第25-39页 |
| ·能源监测系统网络结构 | 第25-26页 |
| ·硬件的配置 | 第26-28页 |
| ·硬件的介绍 | 第28-30页 |
| ·系统数据通讯技术 | 第30-35页 |
| ·工业以太网通讯 | 第30-32页 |
| ·现场总线技术简介 | 第32-35页 |
| ·基于 RS-485现场总线与工业以太网结合的能源监测系统 | 第35-39页 |
| ·现场信号采集层 | 第36页 |
| ·多协议仪表通讯现场总线层 | 第36-37页 |
| ·工业以太网络的实现 | 第37-39页 |
| 第4章 能源监测系统软件的设计 | 第39-49页 |
| ·监测软件的选择 | 第39-41页 |
| ·组态王简介 | 第39-41页 |
| ·能源监测软件的实现与功能 | 第41-49页 |
| ·系统软件结构 | 第41-42页 |
| ·监测画面的设计 | 第42-49页 |
| 第5章 神经网络原理算法概述 | 第49-60页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第49-53页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第49-50页 |
| ·神经元理论 | 第50-52页 |
| ·神经网络的主要特点 | 第52页 |
| ·应用状况及研究方向 | 第52-53页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络 | 第53-59页 |
| ·RBF神经网络概述 | 第53页 |
| ·RBF网络拓扑结构 | 第53-54页 |
| ·RBF神经网络训练算法 | 第54-59页 |
| ·RBF网络的泛化能力 | 第59-60页 |
| 第6章 工序能耗模型的建立 | 第60-72页 |
| ·工序能耗的概述 | 第60-61页 |
| ·冲压厂工序的简介 | 第61页 |
| ·工序能耗影响因素的主成分分析 | 第61-67页 |
| ·工序能耗神经网络模型的建立 | 第67-72页 |
| ·数据的来源及预处理 | 第68页 |
| ·冲孔工序能耗 RBF网络模型仿真 | 第68-72页 |
| 第7章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |