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基于虚拟仪器的电阻炉智能温度控制系统的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-15页
   ·本课题的目的及意义第9页
   ·温度控制系统国内外发展概况第9-13页
   ·温度控制领域尚待探讨的问题第13-14页
   ·论文研究的主要内容第14页
   ·论文研究的重点和难点第14-15页
2 虚拟仪器及智能控制概述第15-23页
   ·虚拟仪器技术概述第15-19页
     ·虚拟仪器的发展第15-16页
     ·虚拟仪器的概念第16页
     ·虚拟仪器的组成第16-17页
     ·虚拟仪器的特点及应用第17-18页
     ·虚拟仪器的开发平台第18-19页
     ·LabVIEW的特点及应用第19页
   ·智能控制技术第19-22页
     ·智能控制概述第19-20页
     ·神经网络第20-21页
     ·遗传算法第21-22页
   ·本章小结第22-23页
3 电阻炉温度控制系统的总体设计第23-27页
   ·系统实现的功能第23页
   ·系统设计原则第23-24页
   ·系统总体设计方案第24-25页
   ·软件开发平台的选择第25页
   ·Matlab的简介第25-26页
   ·本章小结第26-27页
4 电阻炉温度控制系统硬件设计第27-37页
   ·控制系统硬件组成第27-28页
   ·控制对象数学建模第28-30页
   ·控制系统中的双向晶闸管技术第30-33页
   ·热电偶第33页
   ·PCI数据采集卡第33-35页
     ·信号采集系统第33-34页
     ·调用Measurement&Automation检验PCI-6221数据采集卡第34-35页
     ·PCI-6221数据采集卡简介及参数设置第35页
   ·信号调理模块第35-36页
     ·信号调理模块的选用第35-36页
     ·NI SCC信号调理模块简介第36页
   ·本章小结第36-37页
5 电阻炉的参数自整定PID控制第37-54页
   ·PID控制技术简介第37-38页
   ·数字PID控制算法第38-40页
   ·模糊PID控制算法第40-44页
     ·模糊PID控制策略第40-41页
     ·整定规则的确定第41-42页
     ·模糊PID控制系统的仿真第42-44页
   ·神经网络PID控制算法第44-48页
     ·BP网络第44-45页
     ·BP神经网络的原理第45-47页
     ·BP神经网络的PID整定原理第47页
     ·仿真结果第47-48页
   ·基于遗传算法和神经网络的PID控制算法第48-53页
     ·基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制原理第48-49页
     ·基于遗传算法的PID参数初始值的优化第49-51页
     ·RBF辨识网络的参数调整算法第51-52页
     ·基于BP神经网络的PID参数在线调整第52-53页
     ·仿真结果第53页
   ·本章小结第53-54页
6 电阻炉温度控制系统软件设计第54-65页
   ·软件模块化设计方法概述第54-55页
   ·电阻炉温度控制系统软件总体设计第55页
   ·密码验证模块第55-56页
   ·数据采集模块第56-58页
     ·A/D和D/A转换第56页
     ·数据采集第56-58页
   ·信号处理模块第58-59页
     ·信号处理第58页
     ·数字滤波器第58-59页
   ·数据报警模块第59页
   ·数据存取模块第59-60页
     ·数据存储第60页
     ·读取数据第60页
   ·PID控制器模块第60-64页
     ·增量式PID控制器的程序流程第61页
     ·用CIN节点实现增量式PID控制算法第61-62页
     ·用Matlab Script节点实现增量式PID控制算法第62-63页
     ·用LabVIEW图形编程语言实现增量式PID控制算法第63-64页
     ·PID参数遗传算法和神经网络自整定子程序第64页
   ·本章小结第64-65页
7 系统运行检验及总结与展望第65-69页
   ·系统运行检验第65-66页
     ·没有扰动时的电阻炉温度控制第65-66页
     ·有扰动时的电阻炉温度控制第66页
   ·全文总结第66-67页
   ·后续工作展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第73页

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