生物质废弃物生产液体及气体燃料监控系统设计
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 生物质发酵过程中参数分析 | 第14-26页 |
| 2.1 生物质发酵过程中参数分类及参数检测的意义 | 第14-17页 |
| 2.1.1 生物质发酵过程中参数检测的意义 | 第14页 |
| 2.1.2 生物质发酵过程中参数的分类 | 第14-17页 |
| 2.2 软测量技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 软测量技术原理 | 第18页 |
| 2.2.2 软测量建模步骤 | 第18-20页 |
| 2.2.3 软测量技术应用 | 第20-21页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第21-24页 |
| 2.3.1 人工神经网络结构与原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 人工神经网络分类 | 第23页 |
| 2.3.3 人工神经网络学习方式 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 生物质发酵硬件监控系统设计 | 第26-50页 |
| 3.1 发酵生产液体及气体燃料过程主要参数检测 | 第26页 |
| 3.2 生物质发酵监控系统整体设计 | 第26-30页 |
| 3.2.1 单片机最小系统 | 第28-30页 |
| 3.3 发酵过程温度的检测与控制 | 第30-34页 |
| 3.3.1 温度检测 | 第30-31页 |
| 3.3.2 温度控制 | 第31-34页 |
| 3.4 发酵过程PH的检测与控制 | 第34-38页 |
| 3.4.1 PH的检测 | 第34-35页 |
| 3.4.2 PH的控制 | 第35-38页 |
| 3.5 发酵过程溶解氧浓度的检测与控制 | 第38-40页 |
| 3.5.1 溶解氧浓度的测量 | 第38-39页 |
| 3.5.2 溶解氧浓度的控制 | 第39-40页 |
| 3.6 发酵过程系统软件设计 | 第40-48页 |
| 3.6.1 系统主程序设计 | 第41页 |
| 3.6.2 数字滤波设计 | 第41-43页 |
| 3.6.3 数据采集及A/D转换程序设计 | 第43-45页 |
| 3.6.4 PID控制算法框图 | 第45-46页 |
| 3.6.5 继电器输出和电机控制程序设计 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 软测量技术在生物质发酵中的应用 | 第50-64页 |
| 4.1 软测量技术在生物质发酵中的意义 | 第50-51页 |
| 4.2 软测量技术分类 | 第51-54页 |
| 4.3 软测量模型的建立 | 第54-63页 |
| 4.3.1 数据的采集与处理 | 第54-56页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第56-59页 |
| 4.3.3 基于BP神经网络建立软测量模型 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 Matlab仿真实验 | 第64-70页 |
| 5.1 建模仿真流程 | 第64-65页 |
| 5.2 BP神经网络仿真与预测结果分析 | 第65-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第78页 |
