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 |