| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 扭矩传感器的分类 | 第7-10页 |
| 1.2.1 电位器式扭矩传感器 | 第7-8页 |
| 1.2.2 非接触式扭矩传感器 | 第8-9页 |
| 1.2.3 电磁式扭矩传感器 | 第9页 |
| 1.2.4 扭矩转角一体化传感器 | 第9-10页 |
| 1.3 BP神经网络的应用及介绍 | 第10-11页 |
| 1.4 扭矩传感器零点补偿的方法 | 第11-12页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 2 电位器式扭矩传感器特性及零点漂移来源 | 第13-19页 |
| 2.1 电位器式扭矩传感器组成及特性 | 第13-16页 |
| 2.1.1 电位器式扭矩传感器的结构组成 | 第13-14页 |
| 2.1.2 电位器式扭矩传感器特性 | 第14-16页 |
| 2.2 电位器式扭矩传感器误差来源及分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1 微动磨损的产生 | 第16页 |
| 2.2.2 微动磨损的现象 | 第16-17页 |
| 2.3 电位器式扭矩传感器零点对行车安全的影响 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 3 电位器式扭矩传感器零点漂移补偿方法的实现 | 第19-38页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第19-23页 |
| 3.1.1 人工神经网络的特点 | 第19-21页 |
| 3.1.2 人工神经网络模型 | 第21-23页 |
| 3.2 基于BP神经网络对电位器式扭矩传感器零点补偿的研究 | 第23-27页 |
| 3.2.1 BP神经网络的特点 | 第23页 |
| 3.2.2 BP神经网络误差分析模型 | 第23-26页 |
| 3.2.3 BP神经网络的参数选择 | 第26-27页 |
| 3.3 电位器式扭矩传感器零点数据采集及仿真分析 | 第27-37页 |
| 3.3.1 电位器式扭矩传感器磨损前和后数据采集 | 第27-32页 |
| 3.3.2 BP神经网络的建立及仿真分析 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 电位器式扭矩传感器零点漂移补偿验证试验 | 第38-43页 |
| 4.1 零点漂移补偿量输入 | 第38-39页 |
| 4.2 性能对比分析 | 第39-42页 |
| 4.3 电位器式扭矩传感器磨损验证 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |