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泵用水封试验台测试控制系统的研制

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 概述第13-16页
   ·机械密封的介绍第13-14页
     ·机械密封的作用第13页
     ·机械密封的意义第13-14页
   ·课题国内外发展状况及趋势第14页
   ·课题研究的主要内容及目的意义第14-15页
     ·水封试验测试系统的研制及实现的方法第14-15页
     ·控制柜的设计第15页
     ·课题研究的目的和意义第15页
   ·小结第15-16页
第二章 泵用水封试验台测控系统的硬件设计第16-37页
   ·泵用水封试验台测控系统简介第16-17页
   ·数据采集卡KPC1811第17-19页
     ·数据采集卡介绍第17页
     ·PCI-811 主要功能第17-18页
     ·模拟输入信号的连接方式第18-19页
   ·检测系统的特性第19-22页
   ·硬件设计方案第22-33页
     ·转速部分第22-27页
     ·温度部分第27-30页
     ·压力部分第30-33页
   ·硬件抗干扰设计第33-36页
     ·屏蔽技术第33-34页
     ·接地技术第34-35页
     ·串模干扰和共模干扰的抑制第35-36页
   ·小结第36-37页
第三章 泵用水封试验台测控系统的软件设计第37-66页
   ·系统的总体设计第37-41页
     ·系统的功能分析第37页
     ·编程语言的选择第37页
     ·主程序第37-38页
     ·数据采集第38-41页
   ·数据采集卡第41-43页
     ·数据采集卡的设置第41页
     ·KPCI-811 主要函数介绍第41-43页
   ·ADO 数据库的介绍第43-52页
     ·数据库表的创建第43-45页
     ·ADO 对象模型组成第45页
     ·ADO 的特点分析第45-46页
     ·ADO 的接口介绍第46页
     ·ADO 在Visual C++中的使用基本流程第46-52页
   ·串口通信第52-61页
     ·串行通信的基本概念第52-54页
     ·串行通信协议第54-61页
   ·泵用水封试验台测试系统的硬件和软件部分的联调第61-65页
     ·实验室调试出现的问题第61-63页
     ·现场调试出现的问题与分析解决方案第63-65页
   ·小结第65-66页
第四章 基于神经网络的传感器的非线性误差校正第66-78页
   ·非线性校正原理第66-67页
   ·径向基函数(RBF)神经网络第67-69页
     ·RBF 神经网络的模型第67-68页
     ·RBF 神经网络的训练第68-69页
   ·前向多层网络BP 网络第69-73页
     ·BP 网络的前馈计算第69-70页
     ·BP 网络权值的调整规则第70-73页
   ·仿真与应用第73-77页
     ·仿真实例第73-74页
     ·仿真实验结果第74-77页
   ·小结第77-78页
第五章 总结和展望第78-80页
   ·总结第78-79页
   ·展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
攻读硕士学位期间的研究成果第85-86页
附录第86-90页
 附录1 控制柜的尺寸第86-87页
 附录2 电气控制柜的主接线图第87-88页
 附录3 压力采集模块接线方式第88-89页
 附录4 温度采集模块的接线方式第89-90页
 附录5 转速采集模块的接线方式第90页

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