| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 伸缩臂式起重机发展概述 | 第10-11页 |
| 1.2 伸缩臂式起重机力矩限制器发展现状及趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 伸缩臂式起重机力矩限制器发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 伸缩臂式起重机力矩限制器发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 力矩限制器算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文选题的意义及背景 | 第15页 |
| 1.5 论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 伸缩臂式起重机力矩限制器工作原理与算法分析 | 第17-29页 |
| 2.1 伸缩臂式起重机力矩限制器的构成与工作原理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 伸缩臂式起重机力矩限制器的构成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 伸缩臂式起重机力矩限制器的工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2 起重性能表回归模型的建立 | 第19-26页 |
| 2.2.1 回归分析的基础理论 | 第20-22页 |
| 2.2.2 起重性能表回归模型的求解 | 第22-24页 |
| 2.2.3 起重性能表回归模型的误差评估 | 第24-26页 |
| 2.3 伸缩臂式起重机力矩限制器的力矩算法分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于变幅缸压力检测算法模型的建立 | 第29-42页 |
| 3.1 起重机的载荷分析 | 第29-31页 |
| 3.1.1 载荷分类 | 第29-30页 |
| 3.1.2 常规载荷 | 第30-31页 |
| 3.2 伸缩臂臂架受力分析 | 第31-33页 |
| 3.3 力矩模型的建立 | 第33-40页 |
| 3.3.1 变幅油缸的力矩计算 | 第34-35页 |
| 3.3.2 钢丝绳的力矩计算 | 第35-36页 |
| 3.3.3 主臂自重的力矩计算 | 第36-38页 |
| 3.3.4 起升载荷的力矩计算 | 第38-40页 |
| 3.4 算法仿真及误差分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 BP神经网络应用于伸缩臂式起重机力矩计算研究 | 第42-56页 |
| 4.1 BP神经网络的工作原理及学习训练算法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 BP神经网络的工作原理 | 第42-43页 |
| 4.1.2 BP神经网络的学习算法 | 第43-44页 |
| 4.2 BP神经网络的优化 | 第44-47页 |
| 4.2.1 遗传优化BP神经网络 | 第45-46页 |
| 4.2.2 粒子群算法优化BP神经网络 | 第46-47页 |
| 4.3 BP神经网络模型的建立 | 第47-49页 |
| 4.3.1 BP神经网络结构的确定 | 第48页 |
| 4.3.2 数据的预处理 | 第48-49页 |
| 4.3.3 网络训练终止准则的确定 | 第49页 |
| 4.4 神经网络模型的仿真及结果分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 仿真参数的设定 | 第49页 |
| 4.4.2 BP神经网络隐含层节点数的确定 | 第49-50页 |
| 4.4.3 BP神经网络的优化仿真分析 | 第50-51页 |
| 4.4.4 BP神经网络的训练及误差分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 软硬件实现 | 第56-69页 |
| 5.1 总体方案设计 | 第56页 |
| 5.2 力矩限制器硬件系统设计 | 第56-61页 |
| 5.2.1 主机控制器主芯片的确定 | 第56-57页 |
| 5.2.2 传感器选型 | 第57-58页 |
| 5.2.3 信号输入输出模块的设计 | 第58-59页 |
| 5.2.4 模数转换模块 | 第59-60页 |
| 5.2.5 CAN通讯模块 | 第60-61页 |
| 5.2.6 显示器的选型 | 第61页 |
| 5.3 力矩限制器软件系统设计 | 第61-67页 |
| 5.3.1 控制器主程序编写 | 第62-65页 |
| 5.3.2 显示器的人机交互界面开发 | 第65-66页 |
| 5.3.3 其它功能模块 | 第66-67页 |
| 5.4 抗干扰设计 | 第67-68页 |
| 5.4.1 硬件抗干扰设计 | 第68页 |
| 5.4.2 软件抗干扰设计 | 第68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 实验研究 | 第69-75页 |
| 6.1 实验准备 | 第69-71页 |
| 6.1.1 实验设备 | 第69-70页 |
| 6.1.2 传感器的安装 | 第70页 |
| 6.1.3 数据采集系统设计 | 第70-71页 |
| 6.2 实验过程 | 第71-72页 |
| 6.2.1 数据采集实验 | 第71页 |
| 6.2.2 力矩限制器吊重实验 | 第71-72页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第72-74页 |
| 6.3.1 主臂自重力矩的实验结果分析 | 第72-73页 |
| 6.3.2 基于变幅缸压力检测算法模型的实验结果分析 | 第73-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 7 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 全文总结 | 第75页 |
| 7.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录1 神经网络算法部分程序 | 第81-84页 |
| 附录2 主机控制器部分程序 | 第84-87页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |