基于物联网的散料高精度智能称重系统及故障诊断技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 散状物料连续累计称重精度研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 散状物料连续累计智能称重系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 故障诊断算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.4 物联网技术研究现状 | 第13页 |
| 1.4 研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 2 散料高精度智能称重系统的需求分析与总体设计 | 第15-25页 |
| 2.1 三埃公司散料高精度智能称重系统的基本情况 | 第15页 |
| 2.2 智能称重系统需求分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 系统总体需求分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 系统功能需求分析 | 第16-18页 |
| 2.3 智能称重系统总体设计 | 第18-24页 |
| 2.3.1 物联网架构分析 | 第18页 |
| 2.3.2 智能称重系统总体技术架构 | 第18-20页 |
| 2.3.3 智能称重系统工作流程 | 第20-22页 |
| 2.3.4 智能称重系统的模块设计 | 第22-23页 |
| 2.3.5 智能称重系统模块关系 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 皮带秤的误差分析 | 第25-41页 |
| 3.1 误差来源 | 第25-29页 |
| 3.1.1 电子皮带秤的称重误差 | 第26-27页 |
| 3.1.2 速度误差 | 第27页 |
| 3.1.3 信号处理误差 | 第27-28页 |
| 3.1.4 校准误差 | 第28页 |
| 3.1.5 环境影响误差 | 第28-29页 |
| 3.2 主要误差影响因素关系分析 | 第29-40页 |
| 3.2.1 温度对皮带秤零点漂移以及精度的影响 | 第30-35页 |
| 3.2.2 张力对皮带秤精度的影响 | 第35-36页 |
| 3.2.3 张力、温度、流量与皮带秤精度的关系 | 第36-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 智能称重系统的故障诊断 | 第41-55页 |
| 4.1 基于双层aiNet模型的故障诊断 | 第41-48页 |
| 4.1.1 故障诊断问题定义 | 第42-43页 |
| 4.1.2 自有诊断层 | 第43-44页 |
| 4.1.3 免疫克隆选择算法 | 第44-46页 |
| 4.1.4 适应性诊断层 | 第46-48页 |
| 4.2 皮带秤故障诊断实验 | 第48-50页 |
| 4.2.1 参数设置 | 第48页 |
| 4.2.2 故障诊断实验 | 第48-50页 |
| 4.3 皮带秤故障诊断结果分析 | 第50-54页 |
| 4.3.1 训练及诊断 | 第50-53页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 智能称重系统的开发与实现 | 第55-66页 |
| 5.1 系统概念模型 | 第55页 |
| 5.2 系统功能模块详细设计 | 第55-61页 |
| 5.2.1 系统管理模块 | 第55-57页 |
| 5.2.2 数据采集模块 | 第57页 |
| 5.2.3 系统初始化模块 | 第57-58页 |
| 5.2.4 电子标签读写模块 | 第58页 |
| 5.2.5 故障诊断模块 | 第58-60页 |
| 5.2.6 数据处理模块 | 第60-61页 |
| 5.3 系统实现 | 第61-65页 |
| 5.3.1 开发环境配置 | 第61-62页 |
| 5.3.2 系统技术架构 | 第62页 |
| 5.3.3 系统运行实例 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73页 |
