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汽车衡偏载误差补偿与称重融合方法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 论文的研究背景第9-10页
    1.2 汽车衡的发展及研究趋势第10-12页
        1.2.1 汽车衡发展简介第11页
        1.2.2 汽车衡研究现状第11-12页
        1.2.3 汽车衡发展趋势第12页
    1.3 人工神经网络第12-14页
    1.4 本文的主要内容第14-16页
第2章 电子汽车衡的构成及称重误差分析第16-26页
    2.1 模拟式电子汽车衡的构成第16-21页
        2.1.1 秤体的构成及要求第17页
        2.1.2 称重传感器的构成及工作原理第17-19页
        2.1.3 称重显示仪表的作用和工作过程第19-20页
        2.1.4 接线盒基本工作原理第20-21页
    2.2 多路称重传感器并联式电子汽车衡第21-22页
    2.3 汽车衡的称重误差分析第22-24页
        2.3.1 汽车衡的偏载误差第23页
        2.3.2 称重传感器的线性度误差第23-24页
    2.4 汽车衡称重误差补偿方法的不足第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 汽车衡称重误差的补偿算法研究第26-45页
    3.1 基于BP神经网络的汽车衡称重融合方法第26-31页
        3.1.1 BP神经网络算法第26-27页
        3.1.2 基于BP神经网络的汽车衡称重融合方法第27-29页
        3.1.3 基于BP神经网络的汽车衡仿真实验第29-31页
    3.2 基于导数约束与乘子法神经网络的汽车衡称重融合优化第31-37页
        3.2.1 理想情况下的汽车衡称重结果第32页
        3.2.2 基于导数约束与乘子法神经网络优化的称重融合算法第32-36页
        3.2.3 PD-LMNN算法实现第36-37页
    3.3 基于PD-LMNN算法的汽车衡称重融合实验第37-43页
        3.3.1 PD-LMNN算法与DINN算法的称重结果比较第37-39页
        3.3.2 罚函数对PD-LMNN算法的影响及分析第39-41页
        3.3.3 隐层神经元数目对PD-LMNN算法影响及分析第41-43页
        3.3.4 基于PD-LMNN算法的汽车衡称重融合实验的结论第43页
    3.4 本章小结第43-45页
第4章 汽车衡称重实验平台的实现第45-61页
    4.1 汽车衡称重实验平台的构成第45页
    4.2 传感器的选择及使用第45-47页
        4.2.1 称重传感器的选择第46页
        4.2.2 温度传感器的选择第46-47页
    4.3 模/数转换电路第47-50页
        4.3.1 高精度模/数转换器CS5532第47-49页
        4.3.2 称重信号的采集第49-50页
    4.4 称重信号的处理第50-55页
        4.4.1 称重信号采集电路设计第50-52页
        4.4.2 称重数据的预处理第52-55页
    4.5 单片机及相关外围电路设计第55-57页
        4.5.1 MSP430F449性能与内部资源第56页
        4.5.2 MSP430F449开发平台第56页
        4.5.3 通信接口电路第56-57页
        4.5.4 其他外围电路第57页
    4.6 汽车衡称重实验平台硬件电路的PCB制板第57-58页
    4.7 汽车衡称重实验平台的程序设计第58-60页
        4.7.1 主程序的设计第58-59页
        4.7.2 称重子程序的设计第59-60页
    4.8 本章小结第60-61页
第5章 汽车衡称重实验平台的检测第61-67页
    5.1 汽车衡的技术指标第61-62页
    5.2 汽车衡称重实验平台的测试情况第62-66页
        5.2.1 偏载误差的测试第63-64页
        5.2.2 重复性误差的测试第64页
        5.2.3 示值误差的测试第64-65页
        5.2.4 鉴别力的测试第65-66页
    5.3 本章小结第66-67页
总结与展望第67-68页
参考文献第68-73页
附件1 汽车衡称重实验平台实物图第73-74页
附录2 汽车衡称重实验平台硬件电路板实物图第74-75页
附录3 汽车衡称重实验平台数据采集电路图第75-76页
附件4 攻读硕士学位期间发表的论文与参加的科研项目第76-77页
致谢第77-78页

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