基于多元回归和支持向量机的电涡流传感器的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-15页 |
| ·本文的章节安排 | 第15-16页 |
| 2 电涡流传感器工作原理及温度试验 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·电涡流传感器特性分析 | 第16-18页 |
| ·电涡流传感器特性 | 第18-19页 |
| ·温度传感器 | 第19-21页 |
| ·AD590温度传感器特性 | 第20页 |
| ·测试电路 | 第20-21页 |
| ·实验数据获得 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 智能传感器的融合算法 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·电涡流传感器的校正方法 | 第24页 |
| ·多元回归分析法 | 第24-29页 |
| ·原理 | 第24-26页 |
| ·实验标定 | 第26-29页 |
| ·数据融合处理 | 第29页 |
| ·融合后数据分析 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30页 |
| ·支持向量机 | 第30-34页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第30-32页 |
| ·支持向量机的理论与方法 | 第32-34页 |
| ·电涡流传感器的SVM融合 | 第34-37页 |
| ·支持向量机数据融合 | 第37-38页 |
| ·支持向量机的训练步骤 | 第37页 |
| ·数据融合 | 第37-38页 |
| ·融合后数据分析 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39页 |
| ·融合算法对比分析 | 第39-40页 |
| ·SVM与多元回归分析法比较 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 系统硬件设计 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·智能电涡流传感器系统设计 | 第41-42页 |
| ·供电电路设计 | 第42-43页 |
| ·电平转换电路 | 第43-46页 |
| ·电涡流传感器信号处理电路 | 第43页 |
| ·温度传感器电压放大 | 第43-46页 |
| ·处理器的选择 | 第46-47页 |
| ·时钟模块 | 第47页 |
| ·按键电路 | 第47-48页 |
| ·复位电路 | 第48-49页 |
| ·报警电路 | 第49-50页 |
| ·数据采集及外围 | 第50-52页 |
| ·与上位机通信 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 系统软件设计 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·IAR FOR MSP430简介 | 第54页 |
| ·系统程序的设计 | 第54-62页 |
| ·系统主程序 | 第55-57页 |
| ·数据采集 | 第57-58页 |
| ·输入量换算 | 第58-59页 |
| ·按键 | 第59-60页 |
| ·数据处理 | 第60-61页 |
| ·显示 | 第61-62页 |
| ·稳定性设计 | 第62-63页 |
| ·硬件方面 | 第62页 |
| ·软件方面 | 第62-63页 |
| ·调试 | 第63页 |
| ·硬件调试 | 第63页 |
| ·软件调试 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 系统原理图 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第72页 |
