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油轮静电防爆智能控制系统

第一章 概论第1-9页
 1.1 引言第6-7页
 1.2 系统概述第7-9页
第二章 控制系统的总体设计第9-38页
 2.1 现场总线技术概述第9-16页
  2.1.1 现场总线简介第9-10页
  2.1.2 现场总线是底层控制网络第10页
  2.1.3 现场总线系统的结构特点第10-11页
  2.1.4 现场总线系统的技术特点第11-12页
  2.1.5 现场总线的优点第12-13页
  2.1.6 现场总线技术现状第13-16页
 2.2 控制系统的总线选型第16-17页
 2.3 LONWORKS技术第17-30页
  2.3.1 Neuron芯片第18-21页
  2.3.2 LonWorks收发器第21页
  2.3.3 LonTalk协议第21-23页
  2.3.4 LonTalk的寻址方式和地址分配第23-24页
  2.3.5 四种基本类型的报文服务第24-25页
  2.3.6 冲突检测(Collision Detection)第25-26页
  2.3.7 优先级第26-27页
  2.3.8 证实服务第27-28页
  2.3.9 网络接口第28页
  2.3.10 数据说明第28页
  2.3.11 网络变量第28-30页
 2.4 基于LONWORKS的控制系统设计第30-38页
  2.4.1 系统组成第30页
  2.4.2 LonWorks智能I/O模块第30-34页
  2.4.3 LonTalk通信模块(串行接口节点)第34-38页
第三章 模糊逻辑及控制的策略第38-50页
 3.1 输入变量及模糊化第38-41页
  3.1.1 模糊逻辑控制基本概念第38-40页
  3.1.2 隶属函数及输入的模糊化第40-41页
  3.1.3 模糊化第41页
 3.2 模糊控制规则第41-43页
  3.2.1 模糊控制规则的格式第41-42页
  3.2.2 模糊规则的生成第42-43页
 3.3 模糊推理方法及反模糊化第43-44页
  3.3.1 最小--最大模糊推理第43页
  3.3.2 反模糊化第43-44页
 3.4 神经网络及离线控制第44-47页
 3.5 模糊逻辑系统的结构第47-50页
第四章 监控系统模糊逻辑算法实现的策略第50-66页
 4.1 监控系统系统输入参数的提取及模糊化第50-57页
  4.1.2 装卸状态下:第54-57页
 4.2 神经网络的训练第57-60页
  4.2.1 洗舱训练样本的归一化第57-59页
  4.2.2 装卸状态下网络的训练第59-60页
 4.3 模糊规则的建立第60-64页
  4.3.1 洗舱状态下模糊规则的建立第61-63页
  4.3.2 装卸过程模糊规则的建立第63-64页
 4.4 系统输出控制模拟第64-66页
第五章 监控系统的软件功能设计第66-73页
 5.1 软件设计与开发:第67-71页
 5.2 监控系统试验第71-73页
第六章 结论第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-78页

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