基于CAN总线与数据融合技术的火灾报警系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·论文的研究背景 | 第8页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·选题意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·火灾报警采用的探测方法 | 第8-9页 |
| ·报警系统采用的数据处理方法 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第2章 火灾报警系统的组成 | 第11-17页 |
| ·火灾报警系统的总体构成 | 第11-12页 |
| ·场报警单元的组成 | 第12-15页 |
| ·火灾信号的检测方法及传感器介绍 | 第13-15页 |
| ·单片机系统介绍 | 第15页 |
| ·现场报警单元控制器主板电路结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 现场总线部分的构成与设计 | 第17-38页 |
| ·现场总线介绍 | 第17-19页 |
| ·基金会现场总线 | 第17页 |
| ·LonWorks | 第17-18页 |
| ·PROFIBUS | 第18页 |
| ·HART(可远程寻址传感器数据通路) | 第18-19页 |
| ·CAN 总线 | 第19页 |
| ·CAN 总线技术的特点 | 第19-26页 |
| ·CAN 总线的提出 | 第19-20页 |
| ·CAN 总线组成模式 | 第20-21页 |
| ·CAN 的分层结构 | 第21-22页 |
| ·逻辑链路控制层 | 第22页 |
| ·媒体访问控制子层(MAC) | 第22-23页 |
| ·物理层 | 第23-24页 |
| ·报文传送的帧类型及其格式 | 第24-26页 |
| ·CAN 总线控制器和收发器 | 第26-29页 |
| ·独立的 CAN 控制器 SJA1000 | 第26-28页 |
| ·CAN 总线收发器 82C250 | 第28-29页 |
| ·现场火灾报警系统 CAN 总线节点的实现 | 第29-36页 |
| ·现场火灾报警系统节点的硬件电路组成 | 第29-31页 |
| ·CAN 通信软件的设计思想 | 第31-36页 |
| ·通信效果 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 传感器数据的神经网络融合处理 | 第38-54页 |
| ·神经网络常用模型介绍 | 第38-39页 |
| ·BP 算法介绍 | 第39-43页 |
| ·BP 网络结构 | 第39-40页 |
| ·BP 算法介绍 | 第40-43页 |
| ·神经网络火灾探测的原理 | 第43-53页 |
| ·神经网络结构的确定 | 第44-47页 |
| ·火灾报警系统的神经网络训练过程 | 第47-50页 |
| ·BP 神经网络实验结果 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 模糊推理融合在系统中的应用 | 第54-59页 |
| ·神经网络和模糊推理融合的必要性 | 第54-55页 |
| ·模糊模式识别方法 | 第55页 |
| ·模糊推理在本系统的应用 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-66页 |
| 附录 1 神经网络训练样本模式组合对 | 第61-64页 |
| 附录 2 模拟木柴明火火灾部分数据 | 第64-65页 |
| 附录 3 模拟棉绳阴燃火灾部分数据 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
