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涡流传感器建模与补偿及其电磁场仿真研究

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-22页
   ·研究背景第15-16页
   ·涡流传感器的国内外研究现状第16-18页
   ·涡流传感器的静态建模及非线性补偿研究第18-19页
   ·涡流传感器的动态建模及动态补偿研究第19-20页
   ·涡流传感器的电磁场有限元分析第20-21页
   ·本课题的主要研究内容第21-22页
第2章 涡流传感器的理论基础第22-29页
   ·涡流传感器的工作原理第22页
   ·涡流传感器的阻抗分析第22-24页
   ·涡流传感器的时谐电磁理论第24-25页
   ·涡流传感器的趋肤效应第25-26页
   ·涡流传感器的缺陷检测第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 传感器建模及补偿的理论第29-38页
   ·神经网络第29-34页
     ·BP 神经网络第29-31页
     ·函数链神经网络第31-32页
     ·RBF 神经网络第32-34页
   ·最小二乘支持向量机第34-35页
   ·遗传算法第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 静态建模及非线性补偿第38-49页
   ·静态性能指标第38-39页
   ·实验数据标定第39-40页
   ·单输入单输出传感器建模第40-42页
     ·BPNN 建模第40-41页
     ·FLANN 建模第41-42页
     ·建模效果比较第42页
   ·双输入单输出传感器建模及校正第42-45页
     ·BPNN 建模第43-44页
     ·FLANN 建模第44-45页
     ·建模效果比较第45页
   ·传感器非线性校正第45-47页
     ·BP 非线性校正第46-47页
     ·FLANN 非线性校正第47页
   ·本章小结第47-49页
第5章 动态建模及补偿第49-62页
   ·动态性能指标第49-50页
     ·时间域动态性能指标第49-50页
     ·频率域动态性能指标第50页
   ·电路分析及数据仿真第50-51页
   ·动态建模方法第51-54页
     ·RBF 网络建模第52页
     ·LS-SVM 建模第52-53页
     ·GA-LS-SVM 建模第53-54页
     ·建模方法比较第54页
   ·动态补偿研究第54-60页
     ·动态补偿原理第55-56页
     ·超前校正补偿法第56-58页
     ·神经网络补偿法第58-60页
   ·动态补偿结果分析第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第6章 电磁场仿真技术研究第62-75页
   ·Ansoft Maxwell 仿真实现第62-65页
     ·二维模型的建立第63-64页
     ·三维模型的建立第64-65页
   ·不同因素对检测性能的影响第65-68页
     ·激励频率对涡流场的影响第66-67页
     ·提离高度对涡流场的影响第67-68页
   ·缺陷对涡流场的影响及特征量提取第68-70页
     ·缺陷对涡流场的影响第68-69页
     ·缺陷的特征量提取第69-70页
   ·缺陷的特征量分析第70-74页
     ·缺陷的长度第70-71页
     ·缺陷的深度第71-72页
     ·缺陷的埋藏深度第72-73页
     ·缺陷的分类第73-74页
   ·本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第81-83页
致谢第83页

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