矿井通风安全监测监控系统关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 煤矿安全现状 | 第8-9页 |
| 1.2 矿井安全监控系统的概况及发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.2.1 矿井安全监测监控系统的特点 | 第9页 |
| 1.2.2 矿井安全监测监控系统发展历程 | 第9-11页 |
| 1.2.3 矿井安全监测监控系统发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 问题的提出 | 第12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12-13页 |
| 2 矿井通风监测监控系统总体方案设计 | 第13-20页 |
| 2.1 监控系统的总体结构 | 第13-14页 |
| 2.2 总线技术的实现 | 第14-18页 |
| 2.2.1 现场总线技术的现状与发展 | 第14-15页 |
| 2.2.2 几种常用的现场总线 | 第15-18页 |
| 2.3 监控系统的组网结构 | 第18-19页 |
| 2.4 监控系统的特点 | 第19-20页 |
| 3 CAN 总线技术 | 第20-32页 |
| 3.1 CAN 总线的基本原理 | 第20-22页 |
| 3.1.1 CAN 总线工作原理 | 第20-21页 |
| 3.1.2 CAN 总线通信协议 | 第21-22页 |
| 3.2 CAN 通信接口设计 | 第22-26页 |
| 3.2.1 CAN 总线通信接口原理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 CAN 总线通信接口设计图 | 第23-26页 |
| 3.3 CAN 总线软件设计 | 第26-32页 |
| 3.3.1 系统初始化模块 | 第26-28页 |
| 3.3.2 CAN 通信模块 | 第28-32页 |
| 4 基于灰色预测理论智能风压传感器设计 | 第32-52页 |
| 4.1 传感器自校正方法概述 | 第32-33页 |
| 4.2 传感器自校正技术算法研究 | 第33-38页 |
| 4.2.1 误差模型修正法 | 第33页 |
| 4.2.2 查表和搜索法 | 第33-34页 |
| 4.3.3 插值法 | 第34-35页 |
| 4.4.4 曲线拟合法 | 第35-37页 |
| 4.4.5 BP 网络算法 | 第37-38页 |
| 4.3 基于灰色预测理论的自校正技术 | 第38-43页 |
| 4.3.1 灰色预测理论 | 第38-42页 |
| 4.3.2 灰色预测理论在自校正中的应用 | 第42-43页 |
| 4.4 智能风压传感器硬件设计 | 第43-49页 |
| 4.4.1 智能风压传感器电路设计 | 第43-46页 |
| 4.4.2 智能风压传感器的工作原理 | 第46-49页 |
| 4.5 智能风压传感器软件设计 | 第49-52页 |
| 5 通信分站设计 | 第52-59页 |
| 5.1 通信分站功能 | 第52-53页 |
| 5.1.1 分站的外部功能 | 第52页 |
| 5.1.2 分站的内部功能 | 第52-53页 |
| 5.2 通信分站主板设计 | 第53-56页 |
| 5.2.1 通信分站主板原理 | 第53-54页 |
| 5.2.2 模拟信号输入电路 | 第54-55页 |
| 5.2.3 通信时钟分频电路 | 第55-56页 |
| 5.3 通信分站软件设计 | 第56-57页 |
| 5.3.1 通信分站主程序 | 第56-57页 |
| 5.3.2 通信分站与智能传感器的通信 | 第57页 |
| 5.4 通信分站的优点 | 第57-59页 |
| 6 监控主站设计 | 第59-66页 |
| 6.1 监控主站的构成 | 第59-60页 |
| 6.2 监控计算机与通信分站的通信 | 第60-63页 |
| 6.3 监控主站主要功能模块的实现 | 第63-66页 |
| 6.3.1 数据库服务器 | 第63-64页 |
| 6.3.2 网络服务器 | 第64页 |
| 6.3.3 系统的访问权限 | 第64-66页 |
| 7 结论与展望 | 第66-67页 |
| 结论 | 第66页 |
| 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 硕士期间发表论文及参与科研项目 | 第71页 |
