| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 船舶机舱温度检测采集及预测系统的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 船舶机舱监测报警系统的发展 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 船舶机舱温度检测采集及预测系统发展方向 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 船舶机舱温度检测采集及预测系统总体方案设计 | 第21-31页 |
| 2.1 成品油船机舱温度检测采集及预测系统总体方案设计 | 第21-22页 |
| 2.2 船舶机舱温度检测采集及预测系统的功能模块分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 温度检测模块 | 第23页 |
| 2.2.2 温度采集模块 | 第23-24页 |
| 2.2.3 温度预测模块 | 第24-25页 |
| 2.3 船舶机舱温度检测采集及预测系统的工作原理 | 第25-30页 |
| 2.3.1 温度检测原理 | 第25-27页 |
| 2.3.2 温度采集原理 | 第27-28页 |
| 2.3.3 温度预测原理 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 船舶机舱温度检测系统设计 | 第31-45页 |
| 3.1 船舶机舱温度检测系统设计 | 第31页 |
| 3.2 温度检测元件种类和特性分析 | 第31-34页 |
| 3.2.1 温度检测元件的种类 | 第31-34页 |
| 3.2.2 温度检测元件的选型 | 第34页 |
| 3.3 成品油船机舱温度检测系统布置方案 | 第34-43页 |
| 3.3.1 船舶机舱温度检测系统结构布置方案 | 第34-37页 |
| 3.3.2 网格划分 | 第37-38页 |
| 3.3.3 船舶机舱测温点分布仿真计算 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 船舶机舱温度采集系统设计及试验 | 第45-59页 |
| 4.1 成品油船机舱温度采集系统设计 | 第45-47页 |
| 4.1.1 船舶机舱温度采集系统的基本工作原理 | 第46-47页 |
| 4.2 船舶机舱温度采集系统硬件设计 | 第47-50页 |
| 4.2.1 信号调理电路 | 第47页 |
| 4.2.2 A/D模数转换器 | 第47-48页 |
| 4.2.3 USB电路设计 | 第48-49页 |
| 4.2.4 FPGA外围电路的设计 | 第49-50页 |
| 4.3 船舶机舱温度采集系统软件设计 | 第50-57页 |
| 4.3.1 船舶机舱温度采集系统功能设计 | 第51-52页 |
| 4.3.2 船舶机舱温度采集系统软件开发 | 第52-57页 |
| 4.4 船舶机舱温度采集系统应用 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 船舶机舱温度预测系统设计 | 第59-73页 |
| 5.1 成品油船机舱温度预测系统设计 | 第59-60页 |
| 5.2 基于BP神经网络的温度预测方法设计 | 第60-64页 |
| 5.2.1 BP神经网络 | 第60-62页 |
| 5.2.2 基于BP神经网络的温度预测模型 | 第62页 |
| 5.2.3 建立BP神经网络预测模型 | 第62-64页 |
| 5.3 BP神经网络温度预测方法的实现 | 第64-67页 |
| 5.3.1 LabVIEW中实现BP神经网络的方法 | 第64-65页 |
| 5.3.2 BP神经网络算法的图形化编程 | 第65-67页 |
| 5.4 模型应用及结果分析 | 第67-69页 |
| 5.4.1 样本选择及初始化 | 第68页 |
| 5.4.2 模型训练过程 | 第68-69页 |
| 5.5 船舶机舱温度预测系统精度评价 | 第69-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 总结 | 第73-74页 |
| 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 详细摘要 | 第82-87页 |
