| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·木材工业中含水率测量常用的几种方法 | 第11-13页 |
| ·电导法测量含水率的原理 | 第11-12页 |
| ·红外法测量含水率的原理 | 第12页 |
| ·微波法测量含水率的原理 | 第12-13页 |
| ·电容传感器 | 第13-18页 |
| ·CAV424 | 第13-16页 |
| ·AD7745 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-19页 |
| ·研究的趋势 | 第19页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第19页 |
| ·本论文的主要创新点 | 第19-20页 |
| ·本章参考文献 | 第20-21页 |
| 2 人工神经网络 | 第21-31页 |
| ·神经网络发展的概况 | 第21-22页 |
| ·神经网络的应用及研究方向 | 第22-23页 |
| ·人工神经元结构 | 第23-25页 |
| ·神经细胞的结构 | 第23-24页 |
| ·人工神经元的基本构成 | 第24页 |
| ·激活函数 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络模型 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络的学习与训练 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络的仿真 | 第28页 |
| ·线性神经网络的局限性 | 第28页 |
| ·BP神经网络 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| ·本章参考文献 | 第30-31页 |
| 3 电容传感器的原理和结构特征 | 第31-51页 |
| ·电容器的原理和组成 | 第31-34页 |
| ·电容器的定义 | 第31页 |
| ·平板电容器的数学模型 | 第31页 |
| ·电介质的性质 | 第31-32页 |
| ·无极分子电介质的极化 | 第32页 |
| ·有极分子电介质的极化 | 第32页 |
| ·固态电介质的极化 | 第32页 |
| ·极化的电介质产生的影响 | 第32-33页 |
| ·相对电介常数 | 第33页 |
| ·极化效应的应用 | 第33-34页 |
| ·电容传感器的类型 | 第34-36页 |
| ·变极距型电容传感器 | 第34-35页 |
| ·变面积型电容传感器 | 第35-36页 |
| ·变电介质常数型电容传感器 | 第36页 |
| ·电容式传感器的特点 | 第36-38页 |
| ·电容式传感器的等效电路 | 第38页 |
| ·应用电容传感器应注意的问题 | 第38-41页 |
| ·边缘效应 | 第38-39页 |
| ·寄生电容 | 第39-41页 |
| ·驱动电缆法 | 第39-40页 |
| ·运算放大器法 | 第40页 |
| ·整体屏蔽 | 第40-41页 |
| ·电容传感器的测量电路 | 第41-49页 |
| ·调频电路 | 第41-42页 |
| ·调幅电路 | 第42-45页 |
| ·交流激励法 | 第42-44页 |
| ·交流电桥法 | 第44-45页 |
| ·脉冲型电路 | 第45-49页 |
| ·双T型充放电电路 | 第45-46页 |
| ·脉冲调宽型电路 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| ·本章参考文献 | 第50-51页 |
| 4 平板电容器测试刨花含水率的研究 | 第51-59页 |
| ·试验仪器、实验材料和方法 | 第51-52页 |
| ·试验仪器 | 第51页 |
| ·试验材料 | 第51页 |
| ·方法 | 第51-52页 |
| ·试验方法 | 第51-52页 |
| ·高频Q表使用的方法 | 第52页 |
| ·使用高频Q时要注意的事项 | 第52页 |
| ·测试数据 | 第52-56页 |
| ·数据1 | 第52-53页 |
| ·数据2 | 第53-54页 |
| ·数据3 | 第54-55页 |
| ·数据4 | 第55-56页 |
| ·试验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| ·参考文献 | 第58-59页 |
| 5 同面散射场电容传感器的设计研究 | 第59-64页 |
| ·同面散射场式电容传感器的结构 | 第59页 |
| ·同面散射场电容传感器电容的近似计算方法 | 第59-61页 |
| ·被测物为绝缘导体 | 第59-60页 |
| ·被测物介于导体与绝缘体之间 | 第60-61页 |
| ·被测物为良导体 | 第61页 |
| ·同面散射场电容传感器测量深度的确定 | 第61-62页 |
| ·同面散射场电容传感器的设计 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| ·本章参考文献 | 第63-64页 |
| 6 电容式含水率测试仪的设计研究 | 第64-85页 |
| ·低频含水率测试仪 | 第64-79页 |
| ·电源电路 | 第64-68页 |
| ·LM2575 | 第65-67页 |
| ·ME2101A50P | 第67-68页 |
| ·振荡电路 | 第68-70页 |
| ·频率采样电路 | 第70-75页 |
| ·STC89C516的特性 | 第70-72页 |
| ·82C53/82C54 | 第72-75页 |
| ·显示电路 | 第75页 |
| ·通讯接口电路 | 第75-79页 |
| ·USB接口 | 第76-77页 |
| ·PDIUSBD12芯片特点 | 第77-78页 |
| ·PDIUSBD12芯片内部结构 | 第78-79页 |
| ·PDIUSBD12芯片的管脚定义 | 第79页 |
| ·高频含水率测试仪 | 第79-83页 |
| ·MAX038 | 第80-82页 |
| ·MAX038的内部结构和工作原理 | 第80-81页 |
| ·MAX038芯片的管脚定义 | 第81-82页 |
| ·MAX038的振荡频率及脉冲占空比的调节 | 第82页 |
| ·MAX660 | 第82-83页 |
| ·MAX660的主要特点 | 第82-83页 |
| ·MAX660芯片的管脚定义 | 第83页 |
| ·含水率测试仪的部分汇编语言程序 | 第83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| ·本章参考文献 | 第84-85页 |
| 7 测试频率与相关因素关系的研究 | 第85-103页 |
| ·实验仪器与材料 | 第85-86页 |
| ·仪器 | 第85页 |
| ·试验材料 | 第85页 |
| ·试验方案 | 第85-86页 |
| ·试验方法 | 第86页 |
| ·单个因素变化与测量频率的数据分析 | 第86-94页 |
| ·刨花的铺装高度和密度一定,含水率变化的试验 | 第87-90页 |
| ·刨花的铺装高度和含水率一定,密度变化的试验 | 第90-92页 |
| ·刨花的铺装密度和含水率一定,铺装高度变化的试验 | 第92-94页 |
| ·正交试验数据逐步回归分析 | 第94-101页 |
| ·具体试验数据 | 第94页 |
| ·高频测试值与试验各因素的回归方程 | 第94-97页 |
| ·逐步回归分析 | 第95-96页 |
| ·方程验证 | 第96-97页 |
| ·低频测试值与试验各因素的回归方程 | 第97-101页 |
| ·逐步回归分析 | 第98-99页 |
| ·方程验证 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| ·本章参考文献 | 第102-103页 |
| 8 基于MATLAB的BP神经网络刨花含水率测试仿真 | 第103-114页 |
| ·MATLAB的构成 | 第103-106页 |
| ·MATLAB语言 | 第103页 |
| ·MATLAB工作环境 | 第103页 |
| ·MATLAB的工具箱 | 第103-105页 |
| ·MATLAB的应用程序接口 | 第105页 |
| ·MATLAB的特点 | 第105-106页 |
| ·基于MATLAB的BP神经网络设计 | 第106-109页 |
| ·BP神经网络的创建 | 第106-107页 |
| ·BP神经网络的初始化 | 第107页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第107-108页 |
| ·归一化处理 | 第107-108页 |
| ·分布的变换 | 第108页 |
| ·BP神经网络的训练和仿真 | 第108-109页 |
| ·在设计和训练网络时的注意点 | 第109页 |
| ·基于BP神经网络的刨花含水率测试的仿真 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| ·本章参考文献 | 第113-114页 |
| 9 总结 | 第114-116页 |
| 附件 | 第116-138页 |
| 详细摘要 | 第138-142页 |