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激光拉曼光谱仪连续可调激光自动控制方法研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 紫外-可见区激光拉曼光谱仪简介第8-9页
    1.2 课题的研究背景及意义第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-13页
    1.4 论文主要研究内容及工作安排第13-16页
第2章 基于MC9S12XS128的自动控制系统设计第16-32页
    2.1 自动控制系统总体方案设计第16-19页
    2.2 单片机及步进电机介绍第19-21页
        2.2.1 单片机的选型与介绍第19-20页
        2.2.2 步进电机的选型与介绍第20-21页
    2.3 电机驱动反馈控制模块第21-26页
        2.3.1 设计思路第21-22页
        2.3.2 步进电机驱动器模块第22-24页
        2.3.3 多电机同步复位控制模块第24-26页
    2.4 人机交互模块第26-29页
        2.4.1 键盘显示控制模块第27-28页
        2.4.2 声光报警模块第28-29页
    2.5 硬件控制实验平台第29-31页
        2.5.1 光学平台介绍第29-30页
        2.5.2 硬件实验平台介绍第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于LabWindows/CVI的软件控制平台设计第32-44页
    3.1 LabCVI开发平台介绍第32-34页
        3.1.1 LabCVI开发平台概述第32-33页
        3.1.2 LabWindows/CVI开发环境简介第33-34页
    3.2 控制系统上位机监控界面设计第34-38页
        3.2.1 上位机用户登录界面第34-35页
        3.2.2 控制系统监控主界面第35-38页
    3.3 控制系统软件初始化第38-41页
    3.4 控制系统测试及结果第41-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制第44-58页
    4.1 无刷直流电机系统模型第44-50页
        4.1.1 无刷直流电机的数学模型第44-46页
        4.1.2 无刷直流电机系统仿真模型第46-50页
    4.2 基于改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制第50-55页
        4.2.1 BP神经网络控制器模型第50-51页
        4.2.2 标准粒子群算法第51-52页
        4.2.3 改进的粒子群算法第52-55页
    4.3 实验仿真及结果分析第55-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 总结与展望第58-60页
    5.1 本文的工作第58-59页
    5.2 下一步工作的方向第59-60页
参考文献第60-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-66页
致谢第66页

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