可燃气体检测报警技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·气体检测技术发展历史和现状 | 第11-14页 |
| ·气体检测技术发展历史 | 第11-12页 |
| ·气体检测技术发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要内容及创新之处 | 第14-16页 |
| 第2章 可燃气体检测的理论基础和方法 | 第16-29页 |
| ·可燃气体理论 | 第16-17页 |
| ·气体传感器技术基本理论 | 第17-24页 |
| ·气体传感器的组成 | 第17页 |
| ·气体传感器的分类及工作原理 | 第17-20页 |
| ·气体传感器的主要特性 | 第20-23页 |
| ·气体传感器的选择依据 | 第23-24页 |
| ·多传感器理论 | 第24-28页 |
| ·多传感器气体检测理论 | 第24-26页 |
| ·多传感器信息融合 | 第26-27页 |
| ·多传感器信息融合过程 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 可燃气体检测系统设计 | 第29-41页 |
| ·气体传感器阵列的构成 | 第29-33页 |
| ·气体传感器阵列的特点 | 第29-30页 |
| ·气体传感器阵列的构成 | 第30-33页 |
| ·硬件电路设计 | 第33-38页 |
| ·电源模块 | 第33-34页 |
| ·气体采集电路 | 第34-36页 |
| ·开机延时电路 | 第36-37页 |
| ·显示报警模块 | 第37-38页 |
| ·配气系统介绍 | 第38-39页 |
| ·静态配气法 | 第38页 |
| ·动态配气法 | 第38-39页 |
| ·检测系统工作流程及实验数据获取 | 第39-40页 |
| ·检测系统工作流程 | 第39-40页 |
| ·试验样本获取 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 RBF 神经网络在可燃气体检测中的应用 | 第41-58页 |
| ·神经网络及Matlab 工具箱介绍 | 第41-43页 |
| ·神经网络及其在气体检测中的优势 | 第41-42页 |
| ·Matlab 工具箱介绍 | 第42-43页 |
| ·RBF 神经网络 | 第43-46页 |
| ·RBF 神经网络结构模型 | 第43-45页 |
| ·RBF 神经网络的学习算法 | 第45-46页 |
| ·RBF 神经网络在可燃气体检测中的应用 | 第46-57页 |
| ·单一可燃气体定性识别 | 第46-49页 |
| ·单一可燃气体定量分析 | 第49-52页 |
| ·混合可燃气体定量分析 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 无线报警通信系统设计 | 第58-71页 |
| ·无线传感器网络简介 | 第58-60页 |
| ·无线传感器网络概况 | 第58-59页 |
| ·无线传感器网络结构 | 第59-60页 |
| ·无线报警通信系统结构 | 第60-62页 |
| ·系统总体结构 | 第60-61页 |
| ·主要模块功能介绍 | 第61页 |
| ·无线气体采集节点硬件结构 | 第61-62页 |
| ·无线检测节点分层路由通信算法 | 第62-70页 |
| ·针对具体应用设计路由算法的必要性 | 第62-63页 |
| ·相关算法介绍 | 第63-64页 |
| ·TEEN-PE 算法的提出 | 第64-68页 |
| ·TEEN-PE 算法的仿真分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 | 第76-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第86页 |
