| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要技术路线及章节安排 | 第13-17页 |
| 2 含沙量检测多传感器数据融合的理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 Kalman滤波原理 | 第17-18页 |
| 2.2 RBF原理 | 第18-21页 |
| 2.3 GA算法 | 第21-23页 |
| 2.4 多元回归理论基础分析 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小节 | 第24-25页 |
| 3 音频共振传感器的含沙量检测模型 | 第25-37页 |
| 3.1 音频共振含沙量检测传感器 | 第25-26页 |
| 3.2 音频共振传感器采集原理 | 第26页 |
| 3.3 音频共振含沙量传感器检测 | 第26-29页 |
| 3.4 基于音频共振法的含沙量检测系统设计 | 第29-30页 |
| 3.4.1 音频共振法含沙量检测硬件平台设计 | 第29-30页 |
| 3.4.2 基于LabVIEW的含沙量检测界面设计 | 第30页 |
| 3.5 音频共振传感器输入与输出特性分析 | 第30-36页 |
| 3.5.1 实验材料和实验数据 | 第30-31页 |
| 3.5.2 测量误差计算 | 第31-32页 |
| 3.5.3 传感器输入-输出响应分析 | 第32-33页 |
| 3.5.4 传感器受电导率的影响分析 | 第33-34页 |
| 3.5.5 传感器受温度的影响分析 | 第34-35页 |
| 3.5.6 多元线性回归模型及误差分析 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 Kalman-T融合模型 | 第37-43页 |
| 4.1 贯式卡尔曼和温度融合模型 | 第37-38页 |
| 4.2 动态测量的分块形式描述 | 第38-39页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第39-42页 |
| 4.3.1 音频共振传感器与温度结果分析 | 第39-40页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波前后的一元和多元误差对比分析 | 第40-41页 |
| 4.3.3 与Kalman-T误差对比 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于Kalman-GRBF的悬移质含沙量检测 | 第43-51页 |
| 5.1 Kalman-GRBF耦合模型 | 第43-44页 |
| 5.2 RBF不同参数和半径所产生的误差分析 | 第44-46页 |
| 5.3 悬移质含沙量检测的环境变量的分析 | 第46-47页 |
| 5.4 Kalman-GRBF的误差对比 | 第47-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 硬件设计及其应用 | 第51-59页 |
| 6.1 硬件设计 | 第51-53页 |
| 6.2 实际应用 | 第53-57页 |
| 6.2.1 RBF不同参数和半径的误差分析 | 第53-55页 |
| 6.2.2 各种融合模型误差分析 | 第55页 |
| 6.2.3 结果展示 | 第55-57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 7 总结与展望 | 第59-61页 |
| 7.1 总结 | 第59页 |
| 7.2 展望 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |