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在线参数辨识火工品启爆装置的设计与实现

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第7-14页
    1.1 课题研究背景及意义第7-8页
    1.2 火工品发展历程和现状第8-10页
    1.3 系统辨识的研究现状第10-12页
    1.4 主要研究内容第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
2 超级电容火工品启爆装置的方案设计第14-20页
    2.1 火工品启爆仪总体技术指标第14页
    2.2 系统整体设计方案第14-17页
    2.3 硬件系统设计第17-18页
    2.4 软件系统设计第18-19页
        2.4.1 软件开发环境第18页
        2.4.2 上位机设计第18-19页
    2.5 本章小结第19-20页
3 超级电容火工品启爆装置硬件设计第20-31页
    3.1 超级电容均衡电路的设计第20-24页
        3.1.1 超级电容组件的结构分析第20页
        3.1.2 超级电容的等效模型第20-21页
        3.1.3 超级电容均衡电路第21-24页
    3.2 系统的硬件电路设计第24-26页
        3.2.1 电源模块第24-26页
        3.2.2 超级电容充放电电路设计第26页
    3.3 控制系统各模块设计第26-30页
        3.3.1 微处理器的选择第26-28页
        3.3.2 数据采集模块第28页
        3.3.3 显示模块第28-29页
        3.3.4 其他电路设计第29-30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 超级电容火工品启爆装置软件设计第31-39页
    4.1 硬件电路的驱动设计第31-35页
        4.1.1 系统软件的总体设计第31-33页
        4.1.2 下位机显示驱动程序第33-34页
        4.1.3 按键程序的设计第34页
        4.1.4 AD采集程序的设计第34-35页
    4.2 上位机的设计与实现第35-38页
        4.2.1 上位机通信协议第35-36页
        4.2.2 上位机控制面板第36-37页
        4.2.3 火工品启爆装置的按键操作第37-38页
        4.2.4 数据库第38页
        4.2.5 火工品启爆装置的通信步骤和按键操作第38页
    4.3 本章总结第38-39页
5 基于前馈神经网络算法NARMAX模型火工品参数辨识第39-48页
    5.1 前馈神经网络第39-42页
        5.1.1 LM算法第40-41页
        5.1.2 神经网络训练算法有效性验证第41-42页
    5.2 NARMAX模型第42-43页
    5.3 前馈神经网络(FNN)模型第43-46页
    5.4 仿真及分析第46-47页
    5.5 本章小结第47-48页
6 系统的测试与结果分析第48-51页
    6.1 超级电容火工品启爆装置的外观与结构第48-49页
    6.2 火工品的测试与验证第49-50页
    6.3 均衡板的验证与测试第50页
    6.4 本章小结第50-51页
7 总结与展望第51-52页
    7.1 课题工作总结第51页
    7.2 产品化方向的改进第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读硕士学位期间发表的论文第56-58页

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