基于嵌入式系统加热炉融合控制的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第7-8页 |
| ·加热炉控制系统概述 | 第8-10页 |
| ·加热炉简介 | 第8页 |
| ·加热炉控制理论的研究现状 | 第8-10页 |
| ·多传感器信息融合概述 | 第10-11页 |
| ·多传感器信息融合基本概念 | 第10页 |
| ·多传感器信息融合的应用领域及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·神经网络概述及发展现状 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 加热炉概况及控制系统 | 第13-21页 |
| ·加热炉概述 | 第13-14页 |
| ·连续式加热炉简介 | 第13页 |
| ·加热炉工艺概述 | 第13-14页 |
| ·加热炉控制技术的发展 | 第14-16页 |
| ·加热炉控制技术概述 | 第14-15页 |
| ·加热炉控制技术的工程应用现状 | 第15-16页 |
| ·加热炉的控制方法 | 第16-20页 |
| ·炉温的控制方法 | 第16-17页 |
| ·流量的控制方法 | 第17-18页 |
| ·炉压的控制方法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 神经网络及其在信息融合中的应用 | 第21-33页 |
| ·多传感器信息融合 | 第21-24页 |
| ·多传感器信息融合概述 | 第21-22页 |
| ·多传感器信息融合的方法 | 第22-23页 |
| ·信息融合的关键技术 | 第23-24页 |
| ·神经网络及其在信息融合中的应用 | 第24-32页 |
| ·人工神经网络简介 | 第24页 |
| ·神经网络的模型及特点 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络 | 第25-26页 |
| ·自适应共振理论ART模型 | 第26-31页 |
| ·神经网络在信息融合中的应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 加热炉控制算法的仿真研究 | 第33-44页 |
| ·ART-2神经网络学习算法及仿真 | 第33-37页 |
| ·ART-2神经网络的原理 | 第33-36页 |
| ·ART-2神经网络的仿真 | 第36-37页 |
| ·基于神经网络的加热炉融合控制系统策略 | 第37-42页 |
| ·输入信息空间 | 第38-39页 |
| ·聚类融合空间 | 第39-40页 |
| ·运行空间 | 第40-41页 |
| ·控制策略空间 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络融合控制的模型及仿真 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于嵌入式系统控制器设计 | 第44-62页 |
| ·控制器开发平台 | 第44-46页 |
| ·ARM处理器 | 第44-45页 |
| ·S3c2410芯片 | 第45-46页 |
| ·控制器开发环境 | 第46-49页 |
| ·Linux的安装环境 | 第46-47页 |
| ·交叉编译器 | 第47页 |
| ·NFS网络文件系统的配置 | 第47-48页 |
| ·Minicom配置 | 第48-49页 |
| ·控制器设计 | 第49-56页 |
| ·电源电路 | 第49页 |
| ·A/D转换 | 第49-53页 |
| ·D/A转换 | 第53-56页 |
| ·QT/EMBEDDED界面开发 | 第56-61页 |
| ·Qt桌面运行环境的建立 | 第57-59页 |
| ·交叉编译Qt/Embedded的库 | 第59-60页 |
| ·加热炉控制器界面开发 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第67-68页 |
