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燃料电池状态监测与故障诊断系统研究

目录第1-3页
中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 概述第8-12页
   ·引言第8页
   ·国内外发展现状第8-10页
   ·课题研究意义及来源第10-11页
     ·课题研究意义第10-11页
     ·课题来源第11页
   ·主要研究内容第11-12页
第2章 燃料电池故障诊断硬件系统设计第12-21页
   ·硬件系统总体设计第12页
   ·USB总线控制器AN2131QC芯片简介第12-14页
   ·USB接口模块设计第14-15页
   ·复位模块设计第15-16页
   ·DMA接口电路第16页
   ·电源模块设计第16-17页
   ·电源监控模块设计第17-18页
   ·串行EEPROM模块设计第18-20页
   ·本章小结第20-21页
第3章 燃料电池故障诊断系统通讯模块设计第21-32页
   ·USB总线技术第21-23页
     ·USB总线体系结构第21-22页
     ·USB总线的数据传输类型第22-23页
   ·USB的硬件连接特性第23-24页
   ·USB软件设计第24-31页
     ·USB外设端的固件第24-27页
     ·USB客户驱动程序设计第27-29页
     ·操作界面接口程序第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 燃料电池故障诊断软件系统设计第32-41页
   ·软件系统总体设计第32页
   ·单片机程序设计第32-38页
     ·Keil C51开发系统概述第32-33页
     ·EZ-USB芯片I/O端口的操作第33-34页
     ·串行EEPROM模块操作程序第34-36页
     ·单片机总体程序设计第36-38页
   ·操作界面程序设计第38-40页
     ·监控界面程序第39-40页
     ·神经网络故障诊断界面程序第40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 基于神经网络故障诊断技术在燃料电池中的应用第41-53页
   ·神经网络基础第41-42页
   ·反向传播(BP)网络第42-45页
   ·改进型BP算法及其在故障诊断中的应用第45-52页
     ·改进型BP算法第45-47页
     ·建立燃料电池系统故障征兆集第47-48页
     ·建立燃料电池故障原因集第48页
     ·建立燃料电池故障征兆集和原因集之间的关系第48-49页
     ·应用改进型BP算法进行神经网络学习第49-51页
     ·检验神经网络学习结果第51-52页
   ·本章小结第52-53页
第6章 全文总结与展望第53-55页
   ·全文工作总结第53页
   ·展望第53-55页
参考文献第55-57页
致谢第57页

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