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基于BP神经网络和WSN的黄酒生产过程质量控制研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 过程质量控制技术第13-14页
        1.2.2 黄酒生产过程质量控制技术第14-16页
    1.3 本文的主要研究内容第16-18页
第2章 黄酒生产过程质量控制相关理论概述第18-30页
    2.1 统计过程控制第18-21页
        2.1.1 统计过程控制概述第18页
        2.1.2 统计过程控制的基本思想第18-19页
        2.1.3 统计过程控制的常规控制图第19-21页
    2.2 自动控制系统设计第21-22页
        2.2.1 自动控制系统概述第21-22页
        2.2.2 自动控制系统设计思路第22页
    2.3 BP神经网络算法第22-25页
        2.3.1 BP神经网络的原理及方法第22-24页
        2.3.2 BP神经网络结构第24-25页
    2.4 无线传感器网络系统设计第25-28页
        2.4.1 无线传感器网络概述第25-26页
        2.4.2 ZigBee 技术的相关原理第26-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第3章 基于SPC的黄酒生产过程质量分析与控制第30-50页
    3.1 A黄酒厂简介第30页
    3.2 A黄酒制造工艺流程第30-33页
        3.2.1 原材料准备阶段第31-32页
        3.2.2 主生产阶段第32-33页
    3.3 黄酒生产过程的SPC需求分析第33-36页
        3.3.1 应用现状第33-35页
        3.3.2 业务的需求分析第35页
        3.3.3 人员的需求分析第35-36页
    3.4 质量关键控制点分析第36-38页
        3.4.1 质量关键控制点的确定第36-37页
        3.4.2 原材料控制流程第37-38页
        3.4.3 各工序的质量控制第38页
    3.5 SPC控制图的实施第38-47页
        3.5.1 控制图算法的改进第38-40页
        3.5.2 实施流程第40-41页
        3.5.3 应用案例第41-47页
    3.6 本章小结第47-50页
第4章 基于BP神经网络的前酵过程PID控制系统构建及仿真第50-68页
    4.1 PID控制系统整体构建第50-53页
        4.1.1 前酵过程温度控制特点第50-51页
        4.1.2 基于BP神经网络的改进温控系统设计第51-53页
    4.2 基于BP神经网络的改进PID控制器建模第53-60页
        4.2.1 控制器改进设计过程第53-54页
        4.2.2 数学模型解析第54-60页
    4.3 基于Simulink 的改进温控系统模型仿真第60-64页
        4.3.1 温控系统仿真模型构建第60-61页
        4.3.2 S函数子模块构建第61-64页
    4.4 仿真效果分析第64-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 基于 WSN 的黄酒生产过程 FCS 设计第68-84页
    5.1 黄酒生产过程控制系统整体设计第68-72页
        5.1.1 各子系统功能设计第68-71页
        5.1.2 现场总线FCS结构设计第71-72页
    5.2 黄酒生产过程关键控制点设计第72-73页
    5.3 基于WSN的后酵控制模块设计第73-79页
        5.3.1 ZigBee 网络节点布置第74-75页
        5.3.2 各节点网络短地址分配及功能设置第75-79页
    5.4 基于MCGS的监控上位机软件的设计第79-81页
        5.4.1 MCGS软件的特点第79-80页
        5.4.2 实时数据库设计第80页
        5.4.3 功能设计第80-81页
    5.5 本章小结第81-84页
第6章 总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84页
    6.2 展望第84-86页
附录第86-92页
参考文献第92-96页
致谢第96-97页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第97页

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