基于人工神经网络的温度预测在高压气密性检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及其意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究重点 | 第12-14页 |
| 第2章 气密性检测及温度影响 | 第14-26页 |
| ·气密性检测方法概述 | 第14-16页 |
| ·差压法气密性检测 | 第16-20页 |
| ·差压法气密性检测原理及气路结构 | 第16-18页 |
| ·差压法气密性检测工作过程 | 第18-20页 |
| ·气密性检测中的温度影响 | 第20-23页 |
| ·温度概述 | 第20-21页 |
| ·温度对检测结果的影响 | 第21-23页 |
| ·影响温度的因素 | 第23-26页 |
| 第3章 基于人工神经网络的温度预测 | 第26-46页 |
| ·人工神经网络技术 | 第26-39页 |
| ·神经网络的定义 | 第26页 |
| ·人工神经网络的特点及分类 | 第26-28页 |
| ·人工神经网络的三要素 | 第28-34页 |
| ·BP网络 | 第34-39页 |
| ·BP算法 | 第35-37页 |
| ·BP算法改进 | 第37-39页 |
| ·人工神经网络预测模型 | 第39-41页 |
| ·预测网络建立 | 第41-46页 |
| ·输入/输出向量设计 | 第41-42页 |
| ·BP网络设计 | 第42-43页 |
| ·网络训练 | 第43-46页 |
| 第4章 气密性检测平台硬件实现及软件设计 | 第46-62页 |
| ·系统的硬件实现 | 第46-55页 |
| ·温度采集模块 | 第47-53页 |
| ·温度传感器选择 | 第47-49页 |
| ·温度信号调理电路 | 第49-53页 |
| ·绝压和差压采集模块 | 第53-54页 |
| ·绝压和差压传感器 | 第53-54页 |
| ·绝压和差压信号调理电路 | 第54页 |
| ·AD转换电路 | 第54-55页 |
| ·系统的软件设计 | 第55-62页 |
| ·检测过程软件设计 | 第55-58页 |
| ·热电偶冷端补偿的软件设计 | 第58-59页 |
| ·BP网络软件设计 | 第59-62页 |
| 第5章 实验结果与验证 | 第62-68页 |
| ·样本数据的获取 | 第62-63页 |
| ·BP网络的训练 | 第63-65页 |
| ·实验验证 | 第65-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第75页 |
