首页--工业技术论文--矿业工程论文--矿山安全与劳动保护论文--矿山安全监测系统论文

基于概率神经网络的矿井水文在线监控分析系统研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 课题的研究背景和意义第12页
        1.1.1 课题的研究背景第12页
        1.1.2 课题的研究目的和意义第12页
    1.2 矿井水文监控系统国内外研究与发展现状第12-15页
        1.2.1 矿井水文监控技术的国内外研究现状分析第12-14页
        1.2.2 神经网络在矿井涌水量预测中的应用现状分析第14-15页
    1.3 本文主要研究内容和章节安排第15-18页
第二章 矿井水文监控系统的工作原理和硬件选型第18-26页
    2.1 矿井水文监控系统的总体构架和工作原理第18-20页
        2.1.1 矿井水文监控系统的构架第18-19页
        2.1.2 矿井水文监控系统的工作原理第19-20页
    2.2 矿井水文监控系统的硬件选型第20-25页
        2.2.1 主控芯片的选型第20页
        2.2.2 传感器和声光报警器的选型第20-23页
        2.2.3 电源箱和 PLC 控制器的选型第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 矿井水文监控系统方案设计第26-40页
    3.1 系统硬件电路设计第26-34页
        3.1.1 电源电路、复位电路设计第26-27页
        3.1.2 输入采集模块电路设计第27-29页
        3.1.3 输出控制模块电路设计第29-30页
        3.1.4 红外遥控和独立按键控制电路设计第30-33页
        3.1.5 隔离 485 通信模块电路设计第33-34页
    3.2 系统软件流程设计第34-39页
        3.2.1 主控芯片工作流程第34页
        3.2.2 数据采集程序设计第34-35页
        3.2.3 RS485 通讯协议设计第35-37页
        3.2.4 水泵启动方案设计第37-38页
        3.2.5 系统工作模式第38-39页
    3.3 本章小结第39-40页
第四章 概率神经网络在矿井涌水量预测中的应用第40-50页
    4.1 概率神经网络原理第40-44页
        4.1.1 概率神经网络概述第40-41页
        4.1.2 Bayes 判决理论第41页
        4.1.3 Parzen 窗理论第41-43页
        4.1.4 概率神经网络的数学描述第43-44页
    4.2 矿井涌水量预测模型设计第44-46页
        4.2.1 输入参数的选取第44页
        4.2.2 训练样本的确定第44-45页
        4.2.3 网络结构的确定第45页
        4.2.4 涌水量预测模型的建立第45-46页
    4.3 模型仿真及结果分析第46-47页
        4.3.1 模型训练与仿真第46-47页
        4.3.2 仿真结果分析第47页
    4.4 PNN 和 BP 神经网络分类预测结果的比较第47-49页
        4.4.1 基于 BP 神经网络的涌水量预测模型第47-49页
        4.4.2 两种神经网络预测结果的比较第49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 矿井水文监控系统上位机组态软件设计第50-76页
    5.1 上位机组态软件总体设计第50页
    5.2 画面的组态设计第50-53页
        5.2.1 用户登录界面第50-51页
        5.2.2 监控系统总览画面第51-52页
        5.2.3 系统分站监控画面第52-53页
    5.3 数据的显示和记录第53-62页
        5.3.1 趋势曲线的显示第53-54页
        5.3.2 报表记录与查询第54-57页
        5.3.3 数据库的存储与访问第57-59页
        5.3.4 报警信息的显示和查询第59-62页
    5.4 画面和数据的网络发布第62-69页
        5.4.1 WEB 网页发布第62-66页
        5.4.2 GSM 短信查询第66-69页
    5.5 矿井涌水量预测模型的上位机实现第69-73页
        5.5.1 OPC 技术概述第69-70页
        5.5.2 KingView 和 MATLAB 之间的数据交换第70-72页
        5.5.3 突水危险系数预测的上位机实现机制第72-73页
    5.6 KingView 与 S7-200PLC 之间以太网通讯第73-74页
    5.7 本章小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 论文总结第76页
    6.2 研究展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第84页

论文共84页,点击 下载论文
上一篇:变翅高波纹翅片管换热器流动与换热特性的数值研究
下一篇:齿轮超声加工振动系统的非谐振设计理论与实验研究