| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| §1-1 真空开关 | 第8-9页 |
| §1-1-1 真空开关发展状况 | 第8页 |
| §1-1-2 真空灭弧室结构及工作原理 | 第8-9页 |
| §1-2 真空度测量研究背景及意义 | 第9-12页 |
| §1-2-1 真空度的变化规律 | 第9-10页 |
| §1-2-2 国内外真空度测量方法介绍 | 第10-12页 |
| §1-2-3 测量方法的局限性 | 第12页 |
| §1-3 论文主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 真空度数据采集、处理与传输硬件系统方案设计 | 第14-22页 |
| §2-1 系统硬件结构 | 第14页 |
| §2-2 真空度信号的处理 | 第14-16页 |
| §2-2-1 真空信号放大器设计 | 第14-15页 |
| §2-2-2 真空信号放大仿真 | 第15-16页 |
| §2-3 基于 DSP 的真空度信号采集处理硬件平台 | 第16-19页 |
| §2-3-1 TMS320 F2812 数字信号处理器介绍 | 第16-17页 |
| §2-3-2 TMS320 F2812 模数转换器（ADC） | 第17-19页 |
| §2-4 基于 DSP eCAN 总线的真空度数据传输 | 第19-21页 |
| §2-4-1 CAN 总线的介绍 | 第19页 |
| §2-4-2 TMS320 F2812 eCAN 总线的介绍 | 第19-21页 |
| §2-6 GY8507 USB-CAN 总线适配器 | 第21页 |
| §2-6-1 USB-CAN 总线适配器介绍 | 第21页 |
| §2-6-2 USB-CAN 总线适配器的性能及指标 | 第21页 |
| §2-7 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的真空度数据融合 | 第22-34页 |
| §3-1 数据融合技术 | 第22-25页 |
| §3-1-1 数据融合概念和原理 | 第22页 |
| §3-1-2 多传感器数据融合的层次 | 第22-23页 |
| §3-1-3 多传感器数据融合的模型 | 第23-24页 |
| §3-1-4 常用数据融合方法 | 第24-25页 |
| §3-2 基于 BP 神经网络的真空度数据融合 | 第25-31页 |
| §3-2-1 BP 神经网络的基本原理和模型 | 第25-26页 |
| §3-2-2 BP 神经网络的学习算法 | 第26-29页 |
| §3-2-3 BP 算法具体编程步骤 | 第29-31页 |
| §3-3 BP 神经网络用于真空度数据融合 | 第31-33页 |
| §3-3-1 BP 算法在真空度数据融合考虑的问题 | 第31-32页 |
| §3-3-2 BP 算法在真空度数据融合中的具体结构 | 第32-33页 |
| §3-4 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 真空度数据采集、处理与传输软件设计 | 第34-58页 |
| §4-1 软件工作流程 | 第34-37页 |
| §4-2 DSP 的数据采集、校正程序设计 | 第37-42页 |
| §4-2-1 系统初始化程序设计 | 第37-38页 |
| §4-2-2 真空度数据采集程序设计 | 第38-40页 |
| §4-2-3 真空度数据校正程序设计 | 第40-42页 |
| §4-3 BP 网络融合在 DSP 中程序设计的实现 | 第42-44页 |
| §4-4 eCAN 总线数据传输程序设计 | 第44-46页 |
| §4-5 链接命令文件程序设计 | 第46-47页 |
| §4-6 BP 神经网络数据融合仿真与数据采集实验 | 第47-53页 |
| §4-6-1 BP 神经网络 MATLAB 仿真 | 第47-51页 |
| §4-6-2 基于 DSP 电压信号采集实验 | 第51-53页 |
| §4-7 DSP 与上位机连接实现 | 第53-57页 |
| §4-7-1 上位机 CAN 通信接收 | 第53-54页 |
| §4-7-2 上位机信号接收软件设置 | 第54-55页 |
| §4-7-3 系统登录界面设计 | 第55-57页 |
| §4-8 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第64页 |
