摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究背景 | 第10-12页 |
1.2 动态称量技术及其应用价值 | 第12-16页 |
1.2.1 动态称量技术 | 第12-13页 |
1.2.2 动物称量在动物称量中的应用价值 | 第13-14页 |
1.2.3 国内外动态称量的研究现状 | 第14-16页 |
1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
第2章 电子分析天平系统分析 | 第17-23页 |
2.1 电子分析天平的工作原理 | 第17-18页 |
2.2 电子分析天平的质量称量原理 | 第18-20页 |
2.2.1 直接驱动式结构的称量原理 | 第18-19页 |
2.2.2 脉宽调制式结构的称量原理 | 第19-20页 |
2.3 电磁力平衡传感器的构成与工作机理 | 第20-23页 |
2.3.1 电磁力平衡传感器的构成 | 第21页 |
2.3.2 电磁力平衡传感器的工作机理 | 第21-22页 |
2.3.3 罗伯威尔结构 | 第22-23页 |
第3章 电子分析天平动态称量模型研究 | 第23-33页 |
3.1 电子天平动态称量理论分析 | 第23-29页 |
3.1.1 电子天平的开环系统 | 第23-26页 |
3.1.2 电子天平的闭环系统 | 第26-27页 |
3.1.3 电子天平称量系统辨识算法 | 第27-29页 |
3.2 动态称量参数估计算法研究 | 第29-33页 |
3.2.1 批处理最小二乘法参数估计 | 第30页 |
3.2.2 动态称量信号的系统辨识结果 | 第30-31页 |
3.2.3 动态称量建模 | 第31-33页 |
第4章 动态称量信号预处理 | 第33-42页 |
4.1 动态称量的数据采集 | 第33页 |
4.2 高频噪声干扰的消除 | 第33-37页 |
4.2.1 高频噪声的形成机理 | 第33-34页 |
4.2.2 高频噪声的滤除 | 第34-37页 |
4.3 低频随机振动干扰及其消除 | 第37-42页 |
4.3.1 低频随机振动干扰的形成机理 | 第37-38页 |
4.3.2 基于卡尔曼滤波的动态称量信号数字滤波方法 | 第38-42页 |
第5章 基于EMD与分批估计的动态称量融和算法 | 第42-56页 |
5.1 EMD的基本原理 | 第42-47页 |
5.1.1 解析信号 | 第42-43页 |
5.1.2 瞬时频率 | 第43-44页 |
5.1.3 本征模态函数 | 第44-45页 |
5.1.4 EMD原理与算法流程 | 第45-47页 |
5.2 动态称量EMD分解的关键问题研究 | 第47-49页 |
5.2.1 动态称量包络线 | 第47-48页 |
5.2.2 动态称量的边缘效应 | 第48页 |
5.2.3 动态称量的虚假IMF分量 | 第48-49页 |
5.3 动态称量数据融合方法 | 第49-56页 |
5.3.1 动态称量的一致性检验 | 第49-50页 |
5.3.2 动态称量的信息融合思路 | 第50-54页 |
5.3.3 基于EMD与分批估计的动态称量信息融合方法 | 第54-56页 |
第6章 动态称量融合算法的应用研究 | 第56-62页 |
6.1 融合算法仿真试验研究 | 第56-59页 |
6.1.1 随机脉冲信号影响 | 第56-58页 |
6.1.2 白噪声影响 | 第58-59页 |
6.1.3 有色噪声影响 | 第59页 |
6.2 融合算法的实际应用 | 第59-62页 |
6.2.1 静态称量试验 | 第60-61页 |
6.2.2 动态称量试验 | 第61-62页 |
结论 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
附录A 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第70-71页 |
附录B 批处理最小二乘法的参数估计 | 第71-73页 |
附录C 电子分析天平实物 | 第73页 |