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改进的小波神经网络在声学测温系统中的应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-18页
   ·课题背景第7-8页
   ·炉内温度检测技术的发展第8-13页
     ·接触式测量法第9-10页
     ·非接触测量法第10-13页
   ·国内外声学法测温的研究现状和发展第13-16页
     ·国外第13-14页
     ·国内第14-15页
     ·评述第15-16页
   ·本文的主要创新点和工作任务第16-18页
     ·本文的主要创新点第16页
     ·本文的主要工作任务第16-18页
第二章 声学测温原理第18-29页
   ·波动方程第18-19页
   ·声速C和温度T之间的关系第19-21页
   ·多条测温路径确定炉内二维温度场分布第21页
   ·测量误差分析第21-23页
     ·烟气中颗粒的影响第22页
     ·烟气组成成分的影响第22页
     ·烟气速率的影响第22-23页
     ·测量时间的影响第23页
     ·路径弯曲的影响第23页
   ·声波信号的选型第23-29页
     ·正弦信号第25-26页
     ·白噪声信号第26页
     ·压缩空气信号第26-27页
     ·扫频信号第27-29页
第三章 声波飞渡时间延迟估计的仿真研究及改进第29-41页
   ·时延估计原理第29-30页
   ·声波测温中时延估计模型第30页
   ·传统的时延估计算法第30-34页
     ·过零点法第30-31页
     ·互相关分析法第31-33页
     ·基于参量模型估计的时延估计方法第33-34页
   ·改进的四阶累积量时延估计算法第34-38页
     ·背景噪声分析第34页
     ·改进的四阶累积量算法第34-37页
     ·改进的四阶累积量算法估计步骤第37-38页
   ·仿真试验第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 温度场重建及其改进算法的研究第41-63页
   ·最小二乘法温度场图像重建算法第41-43页
   ·傅立叶正则温度场图像重建算法第43-47页
   ·改进的小波神经网络温度场重建算法第47-52页
     ·小波神经网络第47-48页
     ·非线性系统的神经网络描述第48-49页
     ·正交化与"新息—贡献"准则第49-52页
   ·温度场重建基本原理第52-55页
   ·改进的小波神经网络模型的建立第55-59页
     ·改进的小波神经网络的结构确定和权系数估计算法第57-58页
     ·改进的小波网络的结构确定和权系数估计的详细算法步骤第58-59页
   ·改进的温度场重建算法的仿真第59-62页
     ·改进的小波神经网络的仿真结果与评价第59-60页
     ·各种算法温度场重建结果的比较第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 结论第63-65页
   ·声学法燃煤锅炉炉膛火焰温度场重建需解决的问题第63页
   ·声学法燃煤锅炉炉膛火焰温度场重建技术发展及应用前景展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士期间发表的论文第70页

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