| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 高速列车与空气动力效应 | 第10页 |
| 1.1.2 压阻式压力传感器和表面压力测试 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 传感器内部补偿 | 第11-12页 |
| 1.2.2 信号调理芯片补偿 | 第12-13页 |
| 1.2.3 智能传感器补偿 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 温度补偿算法原理与实现 | 第16-43页 |
| 2.1 三次样条插值 | 第16-18页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第18-25页 |
| 2.2.1 BP神经网络的概念 | 第18页 |
| 2.2.2 BP神经网络的结构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 BP算法的原理 | 第19-21页 |
| 2.2.4 BP神经网络的实现方法 | 第21-23页 |
| 2.2.5 BP神经网络的不足和改进方法 | 第23-25页 |
| 2.3 PSO-BP神经网络 | 第25-29页 |
| 2.3.1 粒子群优化算法概述 | 第25页 |
| 2.3.2 粒子群优化算法的原理 | 第25-26页 |
| 2.3.3 粒子群优化算法的学习 | 第26-28页 |
| 2.3.4 PSO-BP神经网络 | 第28-29页 |
| 2.4 误差补偿的实现与分析 | 第29-42页 |
| 2.4.1 标定数据 | 第29-31页 |
| 2.4.2 补偿效果的评价方法 | 第31-32页 |
| 2.4.3 三次样条插值补偿温度误差 | 第32-35页 |
| 2.4.4 BP神经网络补偿温度误差 | 第35-37页 |
| 2.4.5 PSO-BP网络补偿温度误差 | 第37-38页 |
| 2.4.6 补偿算法分析与对比 | 第38-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 系统总体设计和硬件设计 | 第43-50页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第43页 |
| 3.2 DSP最小系统模块 | 第43-46页 |
| 3.3 信号调理与采集模块 | 第46-47页 |
| 3.4 通信接口模块 | 第47-48页 |
| 3.5 电源模块 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 系统软件设计 | 第50-60页 |
| 4.1 系统软件主要构成和主程序流程 | 第50-51页 |
| 4.2 数据采集模块 | 第51-53页 |
| 4.3 数据处理模块 | 第53-54页 |
| 4.4 CAN通信模块 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 系统功能测试 | 第60-66页 |
| 5.1 硬件电路测试 | 第60页 |
| 5.2 通信功能测试 | 第60-61页 |
| 5.3 系统综合测试 | 第61-65页 |
| 5.3.1 测试所需装置和软件 | 第62-63页 |
| 5.3.2 数据采集测试 | 第63页 |
| 5.3.3 补偿效果测试 | 第63-65页 |
| 5.4 系统误差分析 | 第65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-86页 |
| 附录1: 智能传感器PCB图 | 第71-72页 |
| 附录2: 系统电路原理图 | 第72页 |
| 附录3: SmartSensor.C文件代码 | 第72-75页 |
| 附录4: BPnetwork.c文件代码 | 第75-78页 |
| 附录5: CANGetSend.c和CANGetSend.h文件代码 | 第78-83页 |
| 附录6: FrameFormat.c和FrameFormat.h文件代码 | 第83-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86页 |