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油井多参数远程监控系统的设计与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题来源及研究意义第10页
   ·有杆抽油系统介绍第10-13页
   ·油井监控系统的发展及研究现状第13-14页
   ·课题研究的主要内容第14-16页
第2章 系统的总体设计方案第16-25页
   ·功能需求分析第16页
   ·性能需求分析第16-17页
     ·系统的可靠性第16-17页
     ·系统的安全性第17页
     ·系统的可扩展性第17页
   ·系统的组成和设计第17-24页
     ·系统硬件设计方案第18-20页
     ·无线远程数据传输方案第20-22页
     ·系统的软件设计第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 系统的硬件设计第25-36页
   ·下位机系统结构框图第25页
   ·主控模块的设计第25-29页
     ·AT89551 单片机简介第26页
     ·单片机晶体振荡和复位电路第26-27页
     ·系统时钟电路设计第27-28页
     ·单片机扩展数据存储器第28-29页
     ·I/O 口译码扩展电路第29页
   ·数据采集模块第29-32页
     ·信号调理电路设计第29-30页
     ·A/D 转换电路设计第30-31页
     ·数字量的采集电路设计第31-32页
   ·外部输出控制电路设计第32-33页
     ·声光报警电路第32页
     ·继电器控制节点输出电路第32-33页
   ·串口电平转换电路第33页
   ·电源模块设计第33-34页
   ·硬件抗干扰性设计第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 系统的软件设计第36-75页
   ·软件的总体结构第36-37页
   ·软件的通信协议第37页
   ·下位机软件设计第37-46页
     ·主程序模块的设计第38-39页
     ·数据采集模块的软件设计第39-43页
     ·数据存储和处理的程序设计第43-45页
     ·外部输出控制模块的程序设计第45页
     ·串口通信的程序设计第45页
     ·软件抗干扰性的设计第45-46页
   ·上位机软件设计第46-65页
     ·数据库的设计和数据存储第46-50页
     ·监控界面的设计第50-65页
   ·利用人工神经网络识别示功图第65-74页
     ·BP 神经网络第65-69页
     ·BP 神经网络训练样本的产生第69-71页
     ·BP 神经网络模型和训练第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第5章 系统实验与结果分析第75-79页
   ·数据采集实验及误差分析第75-76页
   ·远程数据传输测试第76页
   ·BP 神经网络的识别结果第76-79页
总结与展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84页

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