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基于QT的加热炉参数预警与智能决策系统

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 加热炉概述第9-11页
        1.1.1 加热炉结构第9-10页
        1.1.2 加热炉主要技术术语第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 课题研究的目的和意义第12页
    1.4 课题的主要研究内容第12-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 加热炉参数预警与智能决策系统整体设计方案第15-19页
    2.1 系统需求分析第15页
    2.2 系统的整体设计方案第15-17页
        2.2.1 系统硬件概述第16页
        2.2.2 系统软件概述第16-17页
    2.3 加热炉调炉决策设计第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第三章 系统硬件平台搭建与功能实现第19-29页
    3.1 硬件总体设计第19页
    3.2 三星S3C6410X微处理器第19-20页
    3.3 电源与LCD模块第20-22页
    3.4 MF2103G通信模块第22-23页
    3.5 ZIGBEE节点电路设计第23-26页
    3.6 数据采集模块的设计与实现第26-28页
        3.6.1 温湿度传感器第26-27页
        3.6.2 硫化物传感器第27页
        3.6.3 一氧化碳传感器第27-28页
        3.6.4 MQ-2可燃气体传感器第28页
    3.7 本章小结第28-29页
第四章 LINUX系统移植与软件设计第29-37页
    4.1 LINUX系统的移植与开发第29-32页
        4.1.1 建立交叉编译环境第29-30页
        4.1.2 BootLoader的移植第30页
        4.1.3 Linux内核移植第30-31页
        4.1.4 根文件系统的制作与移植第31-32页
    4.2 QT应用程序开发环境的搭建第32-33页
        4.2.1 QT4.8.5交叉编译与移植第32页
        4.2.2 QT应用程序开发步骤第32-33页
    4.3 加热炉监测系统QT界面设计第33-34页
    4.4 ZIGBEE网络通信第34-35页
        4.4.1 ZigBee无线网络协议与模型第34-35页
        4.4.2 多节点无线网络的组建第35页
    4.5 驱动程序设计第35-36页
    4.6 本章小结第36-37页
第五章 基于SVM的加热炉参数预测第37-47页
    5.1 支持向量机简介第37-38页
        5.1.1 分类超平面第37-38页
        5.1.2 核函数第38页
    5.2 基于SVM的参数预测模型第38-41页
    5.3 PSO-SVM在加热炉参数预测中的应用第41-42页
    5.4 实验仿真与结果分析第42-46页
    5.5 本章小结第46-47页
第六章 加热炉智能调炉决策设计第47-54页
    6.1 基于模型的智能调炉策略第47-51页
        6.1.1 基于OPC技术的组态软件与Matlab通信第48-49页
        6.1.2 基于模型调炉策略的实现第49-51页
    6.2 基于规则库的智能调炉策略第51-53页
    6.3 本章小结第53-54页
第七章 总结与展望第54-56页
    7.1 工作总结第54-55页
    7.2 工作展望第55-56页
参考文献第56-60页
发表论文和科研情况说明第60-61页
致谢第61页

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