基于LabView的液位控制系统研究与开发
| 摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.3 课题研究的现状 | 第8-9页 |
| 1.3.1 液位控制国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 过程控制实验现状 | 第9页 |
| 1.3.3 基于虚拟仪器实验系统的研究现状 | 第9页 |
| 1.4 LabView先进性 | 第9页 |
| 1.5 论文研究主要内容 | 第9-11页 |
| 2 液位单回路控制系统建模 | 第11-23页 |
| 2.1 液位控制系统实验装置 | 第11-12页 |
| 2.2 液位系统机理分析 | 第12-16页 |
| 2.2.1 单容水箱液位建模 | 第12-14页 |
| 2.2.2 模型辨识 | 第14-16页 |
| 2.3 模型参数确定 | 第16-18页 |
| 2.4 水箱液位控制器设计 | 第18-21页 |
| 2.4.1 系统仿真 | 第18-19页 |
| 2.4.2 控制器参数整定 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 液位-流量串级控制系统建模 | 第23-31页 |
| 3.1 液位-流量串级控制系统建模过程 | 第23-27页 |
| 3.1.1 被控对象的分析 | 第23-25页 |
| 3.1.2 系统建模 | 第25-27页 |
| 3.2 控制器设计 | 第27-30页 |
| 3.2.1 确定控制机制 | 第27-29页 |
| 3.2.2 参数整定 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于BP神经网络的PID设计 | 第31-41页 |
| 4.1 人工神经网络概念 | 第31页 |
| 4.2 BP神经网络分析与设计 | 第31-36页 |
| 4.2.1 BP神经网络基本概念 | 第31页 |
| 4.2.2 单神经元自适应控制器 | 第31-33页 |
| 4.2.3 BP神经经网络的前向计算 | 第33-34页 |
| 4.2.4 误差反向传播和加权系数的调整 | 第34-36页 |
| 4.3 实验仿真分析 | 第36-37页 |
| 4.4 LM算法优化 | 第37-38页 |
| 4.5 LM算法优化结果 | 第38-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于Labview的实验系统的设计 | 第41-48页 |
| 5.1 LabView介绍 | 第41页 |
| 5.1.1 LabView控件简介 | 第41页 |
| 5.1.2 LabView应用领域 | 第41页 |
| 5.2 实验系统介绍 | 第41-46页 |
| 5.2.1 实验系统登录界面 | 第42-43页 |
| 5.2.2 液位单回路控制系统实验 | 第43-44页 |
| 5.2.3 PID控制算法的仿真 | 第44-46页 |
| 5.3 存储与查看功能 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 实验系统的硬件通信与软件实现 | 第48-53页 |
| 6.1 LabView与设备间的通信方法 | 第48-50页 |
| 6.1.1 与数据采集卡连接 | 第48页 |
| 6.1.2 与PLC的连接 | 第48-49页 |
| 6.1.3 与智能仪表连接 | 第49-50页 |
| 6.2 Access数据库的设计 | 第50-52页 |
| 6.2.1 数据库的建立 | 第50-51页 |
| 6.2.2 数据库的访问 | 第51-52页 |
| 6.3 实验系统网络结构设计 | 第52页 |
| 6.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 7 结论与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-56页 |
