| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 解冻技术和智能控制技术的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外常用的解冻方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 人工智能控制的应用 | 第12页 |
| 1.3 论文主要研究的内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 微波解冻保鲜装置方案的概述 | 第14-19页 |
| 2.1 微波解冻保鲜装置设计要求 | 第14页 |
| 2.2 控制系统总体设计方案 | 第14-15页 |
| 2.3 装置的工作原理方案 | 第15-18页 |
| 2.3.1 整体方案设计 | 第15页 |
| 2.3.2 结构原理视图 | 第15-17页 |
| 2.3.3 各个系统的工作原理方案 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 微波解冻保鲜装置结构方案的设计 | 第19-44页 |
| 3.1 整机结构和模块的设计 | 第19-26页 |
| 3.1.1 整体机械结构设计方案 | 第19-24页 |
| 3.1.2 整机模块的设计 | 第24-26页 |
| 3.2 冷藏保鲜模块的设计 | 第26-32页 |
| 3.2.1 制冷模块概述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 解冻室热负荷计算 | 第27-28页 |
| 3.2.3 压缩机选型计算 | 第28-29页 |
| 3.2.4 冷凝器及风机选型计算 | 第29-31页 |
| 3.2.5 蒸发器选型计算 | 第31-32页 |
| 3.2.6 干燥器选型设计 | 第32页 |
| 3.2.7 毛细管选型设计 | 第32页 |
| 3.3 微波解冻模块的设计 | 第32-36页 |
| 3.3.1 微波解冻模块设计 | 第32-35页 |
| 3.3.2 加热负荷计算 | 第35页 |
| 3.3.3 微波电器设备选型计算 | 第35-36页 |
| 3.4 加湿模块的设计 | 第36-39页 |
| 3.4.1 加湿器的概况 | 第36页 |
| 3.4.2 超声波雾化器结构的设计 | 第36-39页 |
| 3.5 杀菌保鲜模块设计 | 第39-40页 |
| 3.5.1 解冻室空间除菌方案 | 第39-40页 |
| 3.5.2 雾化加湿器除菌方案 | 第40页 |
| 3.6 测温测试模块的设计 | 第40-42页 |
| 3.6.1 解冻室湿度传感器 | 第40-41页 |
| 3.6.2 铂电阻温度传感器 | 第41页 |
| 3.6.3 红外温度传感器 | 第41-42页 |
| 3.7 称重模块的设计 | 第42-43页 |
| 3.7.1 称重传感器概述 | 第42页 |
| 3.7.2 称重模块的结构设计 | 第42-43页 |
| 3.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 微波解冻保鲜置软硬件设计 | 第44-66页 |
| 4.1 硬件电路设计 | 第44-61页 |
| 4.1.1 电器控制原理图的设计 | 第44-49页 |
| 4.1.1.1 电路原理图和PCB的设计 | 第44-45页 |
| 4.1.1.2 电源供电电路设计 | 第45-48页 |
| 4.1.1.3 主要电路设计 | 第48-49页 |
| 4.1.2 STM32控制单元设计 | 第49-51页 |
| 4.1.3 检测单元电路设计 | 第51-54页 |
| 4.1.3.1 空间温度传感器电路设计 | 第52页 |
| 4.1.3.2 食品表面温度传感电路设计 | 第52-53页 |
| 4.1.3.3 湿度传感器电路设计 | 第53页 |
| 4.1.3.4 称重传感器电路设计 | 第53-54页 |
| 4.1.4 执行单元设计 | 第54-55页 |
| 4.1.5 辅助单元电路设计 | 第55-56页 |
| 4.1.6 基于BP神经网络PID算法温度控制电路设计 | 第56-61页 |
| 4.1.6.1 基于BP神经网络PID算法磁控管的温控电路设计 | 第56-57页 |
| 4.1.6.2 基于BP神经网络PID算法变频压缩机温控电路设计 | 第57-61页 |
| 4.2 控制单元软件设计 | 第61-65页 |
| 4.2.1 控制器主程序设计 | 第61-63页 |
| 4.2.1.2 BP神经网络PID算法控制磁控管子程序设计 | 第62页 |
| 4.2.1.3 BP神经网络PID算法控制压缩机子程序设计 | 第62-63页 |
| 4.2.2 主要驱动程序设计 | 第63-65页 |
| 4.2.2.1 HX711驱动程序 | 第63-64页 |
| 4.2.2.3 PT100温度传感器驱动 | 第64页 |
| 4.2.2.4 MLX90615红外温度传感器驱动 | 第64-65页 |
| 4.2.2.5 EzUI系列液晶触摸屏驱动程序 | 第65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 改进BP神经网络PID控制算法设计与仿真 | 第66-84页 |
| 5.1 常规PID控制器 | 第66-69页 |
| 5.1.1 PID控制器基本原理 | 第66-67页 |
| 5.1.2 模拟PID控制规律的离散化 | 第67-69页 |
| 5.1.2.1 位置型PID控制算法 | 第67-68页 |
| 5.1.2.2 增量型PID控制算法 | 第68-69页 |
| 5.1.3 数字PID控制器的参数整定 | 第69页 |
| 5.1.4 PID算法的改进法和局限性 | 第69页 |
| 5.2 BP神经网络控制器 | 第69-75页 |
| 5.2.1 神经网络的基本概念 | 第69-71页 |
| 5.2.2 BP神经网络 | 第71-75页 |
| 5.2.2.1 BP神经网络算法 | 第72-74页 |
| 5.2.2.2 BP神经网络的参数选择 | 第74-75页 |
| 5.2.2.3 BP神经网络的局限性 | 第75页 |
| 5.3 BP神经网络算法在微波解冻控制中的应用 | 第75-79页 |
| 5.3.1 基于改进BP神经网络双变量PID解耦控制算法的原理 | 第75-76页 |
| 5.3.2 BP神经网络结构 | 第76页 |
| 5.3.3 基于BP神经网络的双变量PID解耦控制器的算法设计 | 第76-79页 |
| 5.3.3.1 计算BP神经网络各层输入、输出 | 第77-78页 |
| 5.3.3.2 隐含层至输出层权值调整 | 第78-79页 |
| 5.3.3.3 输入层至隐含层权值调整 | 第79页 |
| 5.3.3.4 解耦控制器初始参数的确定 | 第79页 |
| 5.4 新型智能算法在微波解冻控制过程中的仿真分析 | 第79-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 6 微波解冻保鲜装置的新型智能算法实验研究 | 第84-97页 |
| 6.1 实验样机的搭建与调试 | 第84-87页 |
| 6.1.1 实验样机功能模块的确定 | 第84页 |
| 6.1.2 实验样机实物展示 | 第84-87页 |
| 6.1.3 实验样机调试 | 第87页 |
| 6.2 解冻实验方案的确定 | 第87-89页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第89-96页 |
| 6.3.1 实验样机的解冻实验结果分析 | 第89-92页 |
| 6.3.2 实验样机与微波炉解冻实验比较 | 第92-96页 |
| 6.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 总结与展望 | 第97-99页 |
| 总结 | 第97页 |
| 展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-102页 |
| 附录 | 第102-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和专利 | 第107-108页 |
