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制丝线电子皮带秤动态称重系统的设计研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-12页
   ·课题的研究意义及背景第9-10页
   ·皮带秤及其称重技术的概述第10页
   ·皮带秤在国内烟草行业中应用及趋势第10-11页
   ·本文研究内容第11-12页
2 测控系统总体方案设计第12-15页
   ·电子秤总体设计要求第12-13页
   ·系统设计的指导思想第13页
   ·系统的组成及总体方案设计第13-14页
   ·本章小结第14-15页
3 电子皮带秤称重原理及误差分析第15-25页
   ·电子皮带秤称重原理第15-19页
     ·称重装置第15-16页
     ·称重系统基本原理第16-18页
     ·皮带秤工作流程第18页
     ·系统控制方式第18-19页
   ·电子皮带秤的误差来源分析第19-24页
     ·称重误差δ_1第20-22页
     ·数据检测与处理误差δ_2第22-23页
     ·校准误差δ_3第23-24页
     ·环境误差δ_4第24页
   ·本章小结第24-25页
4 系统硬件配置第25-37页
   ·双托辊秤台设计第25-27页
   ·传感器的选择与配置第27-31页
     ·称重传感器的选择与配置第27-29页
     ·速度传感器的选择第29-31页
   ·PLC 的选择第31-34页
   ·人机界面的选择第34页
   ·其他测控部件的选择第34-35页
   ·本章小结第35-37页
5 系统的软件设计第37-59页
   ·PLC 程序控制软件设计第37-49页
     ·STEP 7 编程软件介绍第37-39页
     ·系统的硬件组态第39-40页
     ·PLC 主程序设计第40-45页
     ·数字PID 控制算法第45-49页
   ·触摸屏监控软件设计第49-54页
   ·计量精度测试结果分析第54-58页
   ·本章小结第58-59页
6 基于RBF 网络的传感器非线性校正补偿第59-69页
   ·神经网络补偿方法的引入第59-60页
     ·提高传感器精度方法第59-60页
     ·RBF 神经网络的背景和意义第60页
   ·RBF 神经网络设计和仿真验证第60-68页
     ·RBF 神经网络的模型第60-62页
     ·RBF 神经网络的训练第62-63页
     ·基于RBF 神经网络的压力传感器非线性校正补偿第63-68页
   ·数据融合处理和结果分析第68页
   ·本章小结第68-69页
7 结论第69-71页
   ·总结第69-70页
   ·展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-74页
附录第74-79页

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