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基于模糊神经网络的设施农业温室大棚自适应控制系统的开发

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14页
        1.2.3 SCADA系统发展现状第14-16页
    1.3 本文的研究目标和主要研究内容第16-17页
第二章 设施农业温室大棚自适应控制系统总体方案设计第17-25页
    2.1 系统设计指导思想第17-18页
    2.2 系统总体方案设计第18-22页
        2.2.1 现场监控分站的设计第19-21页
        2.2.2 中央监控中心的设计第21-22页
    2.3 系统通讯网络结构设计第22-23页
    2.4 系统性能指标第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 设施农业温室大棚自适应控制系统现场监控分站设计第25-55页
    3.1 系统监控对象分析及监测点的确定第25-27页
        3.1.1 系统监控对象分析第25-26页
        3.1.2 系统监测点的确定第26-27页
    3.2 现场监控分站的硬件结构第27-33页
        3.2.1 微处理器选型第28-31页
        3.2.2 系统驱动单元方案设计第31-32页
        3.2.3 人机交互界面设计第32-33页
    3.3 传感器设计第33-36页
        3.3.1 传感器技术要求第33-34页
        3.3.2 传感器选型第34-36页
    3.4 通讯网络的设计第36-38页
        3.4.1 通讯网络的需求分析第36页
        3.4.2 就地显示通讯方案第36-37页
        3.4.3 远程通讯方案第37-38页
    3.5 监控分站控制柜设计第38-41页
        3.5.1 控制柜结构设计第39-40页
        3.5.2 供电回路设计第40-41页
        3.5.3 抗干扰措施第41页
    3.6 监控分站软件设计第41-53页
    3.7 本章小结第53-55页
第四章 设施农业温室大棚自适应控制系统中央监控中心设计第55-65页
    4.1 中央监控中心硬件结构第55页
    4.2 中央监控中心软件设计第55-64页
        4.2.1 监控中心软件平台第55-56页
        4.2.2 监控中心软件编译环境第56-57页
        4.2.3 监控中心软件框架设计第57-58页
        4.2.4 监控中心通讯方案设计第58页
        4.2.5 监控中心界面设计第58-64页
    4.3 本章小结第64-65页
第五章 设施农业温室大棚自适应控制方法第65-77页
    5.1 温室自适应控制要求第65-66页
    5.2 模糊神经网络控制器的设计第66-72页
        5.2.1 自适应控制软件第66-68页
        5.2.2 模糊神经网络原理第68-69页
        5.2.3 模糊神经网络控制器的设计第69-70页
        5.2.4 模糊神经网络优化第70-71页
        5.2.5 模糊神经网络数据库建立第71-72页
    5.3 遗传算法应用第72-73页
        5.3.1 遗传算法原理第72页
        5.3.2 遗传算法优化第72-73页
    5.4 实验分析第73-76页
    5.5 本章小结第76-77页
第六章 系统试验与调试第77-83页
    6.1 实验室试验第77-80页
        6.1.1 传感器线性拟合试验第77-78页
        6.1.2 传感器精度测试第78-79页
        6.1.3 系统整机联调第79-80页
    6.2 现场安装调试第80-81页
        6.2.1 现场安装第80-81页
        6.2.2 系统现场调试第81页
    6.3 本章小结第81-83页
第七章 结论与展望第83-85页
    7.1 结论第83-84页
    7.2 工作展望第84-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
作者在攻读硕士学位期间的研究成果第91页

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