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农田灌溉分水闸门控制系统的优化设计

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第16-20页
    1.1 研究目的和意义第16页
    1.2 国内外发展现状第16-17页
    1.3 存在的问题第17页
    1.4 主要研究内容第17-18页
    1.5 本章小结第18-20页
第2章 闸门控制系统的设计要求及结构第20-24页
    2.1 闸门控制系统的设计要求第20-21页
        2.1.1 分水闸门现场控制器的控制要求第20页
        2.1.2 分水闸门控制系统的技术要求第20页
        2.1.3 远程控制中心及通信要求第20-21页
    2.2 外围条件第21页
    2.3 分水闸门控制器外部连接设备第21页
    2.4 现有的分水闸门控制系统的结构组成第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 硬件选型及硬件电路设计第24-44页
    3.1 硬件选型第24-29页
        3.1.1 终端处理器的选型第24-25页
        3.1.2 无线通讯模块选型第25-26页
        3.1.3 传感器的选型第26-29页
        3.1.4 供电电源第29页
    3.2 主控板电路设计第29-37页
        3.2.1 分水闸门现场终端硬件系统的结构第29-30页
        3.2.2 模拟信号采集第30-31页
        3.2.3 限位开关数据采集第31-32页
        3.2.4 JTAG调试电路第32-33页
        3.2.5 电源电路第33-34页
        3.2.6 存储电路第34-37页
        3.2.7 串口电路第37页
    3.3 步进电机驱动模块第37-38页
    3.4 无线通信模块第38-39页
        3.4.1 与控制器的连接第38-39页
        3.4.2 SIM卡电路第39页
    3.5 屏幕显示模块第39-41页
    3.6 印刷电路板设计第41-42页
    3.7 本章总结第42-44页
第4章 分水闸门控流优化第44-70页
    4.1 明渠闸门流量计算原理第44-47页
    4.2 闸门控流的数学模型分析第47-48页
    4.3 人工蜂群算法第48-52页
        4.3.1 人工蜂群算法介绍第48-49页
        4.3.2 人工蜂群算法基本模型第49-52页
        4.3.3 人工蜂群算法的研究现状第52页
    4.4 人工蜂群算法的改进第52-57页
        4.4.1 反向学习相关内容第52-53页
        4.4.2 将反向学习运用于人工蜂群算法第53-54页
        4.4.3 改进人工蜂群算法的实验结果第54-57页
    4.5 改进人工蜂群算法在最优闸门开度计算中的应用第57-61页
    4.6 与其他算法的比较第61-66页
        4.6.1 粒子群算法简介第61-63页
        4.6.2 收敛速度比较第63-64页
        4.6.3 计算精度与稳定性比较第64-66页
    4.7 将改进人工蜂群算法应用于分水闸门控制系统的分析第66-67页
    4.8 自由出流状态的保证方法第67页
    4.9 本章小结第67-70页
第5章 相关软件设计第70-86页
    5.1 远程控制中心第70-71页
        5.1.1 远程控制中心数据库表设计第70页
        5.1.2 远程控制中心操作界面设计第70-71页
    5.2 终端控制器软件设计第71-76页
        5.2.1 嵌入式实时操作系统概述第71-72页
        5.2.2 系统选择第72页
        5.2.3 系统任务运行流程第72-73页
        5.2.4 系统任务的上下文切换第73-74页
        5.2.5 μC/OS-Ⅲ系统的消息传递第74-75页
        5.2.6 μC/OS-Ⅲ系统的软硬件结构介绍第75-76页
    5.3 将μC/OS-Ⅲ操作系统应用于STM第76-84页
        5.3.1 μC/OS-Ⅲ的系统文件介绍第76-77页
        5.3.2 μC/OS-Ⅲ文件的移植第77页
        5.3.3 关键程序的设计第77-84页
    5.4 本章总结第84-86页
第6章 系统实验测试第86-94页
    6.1 系统软硬件测试第86-87页
        6.1.1 系统的硬件测试第86-87页
        6.1.2 系统软件测试第87页
    6.2 闸门控流实验第87-92页
    6.3 本章总结第92-94页
第7章 总结与展望第94-96页
    7.1 工作总结第94页
    7.2 论文展望第94-96页
参考文献第96-100页
致谢第100-102页
科研成果第102页

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