| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 单细胞分析仪的结构及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.1.2 进样定位系统完成的工作 | 第9页 |
| 1.2 嵌入式技术在仪器进样定位中的应用 | 第9-10页 |
| 1.2.1 嵌入式系统的定义 | 第9页 |
| 1.2.2 嵌入式技术的发展现状和趋势 | 第9-10页 |
| 1.2.3 基于嵌入式的仪器进样定位 | 第10页 |
| 1.3 本文主要研究工作和结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 单细胞分析仪进样定位控制系统方案设计 | 第12-18页 |
| 2.1 进样定位系统硬件平台选择 | 第12-13页 |
| 2.1.1 ARM处理器 | 第12-13页 |
| 2.1.2 S3C2440处理器简介 | 第13页 |
| 2.2 进样定位系统软件平台选择 | 第13-14页 |
| 2.2.1 嵌入式操作系统 | 第13-14页 |
| 2.2.2 嵌入式Linux操作系统 | 第14页 |
| 2.3 嵌入式GUI | 第14-15页 |
| 2.4 混合式步进电机 | 第15-18页 |
| 2.4.1 混合式步进电机细分驱动 | 第16-18页 |
| 第3章 单细胞分析仪进样定位控制系统开发平台设计 | 第18-28页 |
| 3.1 建立PC端Linux开发环境 | 第18-20页 |
| 3.2 嵌入式Linux平台搭建移植 | 第20-26页 |
| 3.2.1 引导加载程序(Bootloader)移植 | 第20-23页 |
| 3.2.2 内核(Kernel)移植 | 第23-25页 |
| 3.2.3 根文件系统(Root filesystem)制作 | 第25-26页 |
| 3.3 Qt(Qtopia)图形化界面移植 | 第26-28页 |
| 第4章 单细胞分析仪进样定位控制算法研究与仿真 | 第28-41页 |
| 4.1 遗传算法 | 第28-29页 |
| 4.1.1 遗传算法基本概念 | 第28页 |
| 4.1.2 遗传算法优化操作流程 | 第28-29页 |
| 4.2 神经网络 | 第29-31页 |
| 4.2.1 神经网络控制 | 第30页 |
| 4.2.2 RBF神经网络 | 第30-31页 |
| 4.3 遗传算法优化的RBF神经网络PID控制器设计 | 第31-36页 |
| 4.3.1 增量式PID控制方法 | 第31-32页 |
| 4.3.2 控制器学习算法 | 第32-34页 |
| 4.3.3 遗传算法优化RBF神经网络参数 | 第34-36页 |
| 4.4 单细胞分析仪进样定位控制算法matlab建模与仿真研究 | 第36-41页 |
| 第5章 单细胞分析仪进样定位控制系统软件设计与实现 | 第41-64页 |
| 5.1 基于Qt的触摸屏软件设计 | 第41-46页 |
| 5.1.1 软件界面设计 | 第41-43页 |
| 5.1.2 程序设计 | 第43-46页 |
| 5.2 基于Webserver的上位机设计 | 第46-52页 |
| 5.2.1 嵌入式Webserver | 第46-47页 |
| 5.2.2 公共网关接口CGI | 第47-48页 |
| 5.2.3 Boa服务器移植 | 第48-49页 |
| 5.2.4 Webserver网页与CGI程序设计 | 第49-52页 |
| 5.3 Linux下设备驱动程序设计 | 第52-56页 |
| 5.3.1 驱动程序结构 | 第53页 |
| 5.3.2 步进电机驱动程序实现 | 第53-56页 |
| 5.4 遗传算法优化的RBF神经网络PID控制器实现 | 第56-58页 |
| 5.5 单细胞分析仪进样定位控制系统软件测试 | 第58-64页 |
| 5.5.1 硬件平台 | 第58页 |
| 5.5.2 上位机软件网络配置 | 第58-60页 |
| 5.5.3 软件测试 | 第60-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间参与的课题研究及取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
