植物生长营养液测控系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·营养液检测与控制技术研究现状 | 第14-17页 |
| ·营养液检测与控制技术概况 | 第14-15页 |
| ·营养液检测与控制技术研究进展 | 第15-17页 |
| ·论文主要研究的内容 | 第17-19页 |
| 第2章 模糊神经网络控制 | 第19-37页 |
| ·智能控制发展概况 | 第19-20页 |
| ·模糊控制理论 | 第20-23页 |
| ·模糊集合的定义 | 第20-21页 |
| ·模糊控制原理 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络理论 | 第23-26页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·神经网络模型及学习方式与规则 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-26页 |
| ·模糊神经网络原理 | 第26-37页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·神经网络与模糊逻辑的结合形式 | 第26-27页 |
| ·两种基本模糊神经网络 | 第27-37页 |
| 第3章 模糊神经网络控制器的设计 | 第37-51页 |
| ·营养液检测与控制系统方案设计 | 第37-39页 |
| ·控制对象与控制任务 | 第37页 |
| ·系统组成及控制方案 | 第37-39页 |
| ·模糊神经网络控制器 | 第39-51页 |
| ·常规模糊控制系统设计 | 第39-43页 |
| ·参数自调整模块的设计 | 第43页 |
| ·自适应神经模糊推理系统 | 第43-45页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第45-47页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第47-48页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第48-51页 |
| 第4章 控制系统的仿真研究 | 第51-61页 |
| ·仿真环境简介 | 第51-52页 |
| ·仿真模型的建立 | 第52-54页 |
| ·参数自调整模块模型的建立 | 第52页 |
| ·系统的仿真模型 | 第52-54页 |
| ·常规模糊控制器的构造 | 第54-56页 |
| ·模糊神经网络的构建 | 第56-58页 |
| ·仿真结果及分析 | 第58-61页 |
| 第5章 检测与控制系统的实现 | 第61-105页 |
| ·系统的硬件设计方案 | 第61-76页 |
| ·概述 | 第61-62页 |
| ·系统前向通道传感器的特点及其选取 | 第62-67页 |
| ·信号调理电路的设计及测量仪器选择 | 第67-70页 |
| ·基于单片机的控制系统设计 | 第70-75页 |
| ·单片机控制板的选择 | 第75-76页 |
| ·下位机控制系统电源 | 第76页 |
| ·上位PC机系统 | 第76页 |
| ·系统的软件设计方案 | 第76-99页 |
| ·概述 | 第76-77页 |
| ·下位机软件设计 | 第77-87页 |
| ·上位机软件设计 | 第87-99页 |
| ·系统可靠性设计 | 第99-101页 |
| ·硬件可靠性设计 | 第99-100页 |
| ·软件可靠性设计 | 第100-101页 |
| ·实验与分析 | 第101-105页 |
| 第6章 结论与展望 | 第105-107页 |
| ·结论 | 第105-106页 |
| ·展望 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-115页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第115-116页 |
| 附录B | 第116-118页 |
| 附录C | 第118-119页 |
| 附录D | 第119-121页 |
