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基于贝叶斯网络的车载电池舱智能灭火系统研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
        1.2.1 研究目的第11页
        1.2.2 研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-15页
        1.3.1 国内研究现状第12-14页
        1.3.2 国外研究现状第14-15页
    1.4 研究内容及技术路线第15-17页
        1.4.1 研究内容第15页
        1.4.2 技术路线第15-17页
第二章 车载电池舱智能灭火系统总体设计第17-22页
    2.1 系统设计目标第17-18页
    2.2 车载电池舱智能灭火系统硬件设计第18-19页
    2.3 车载电池舱智能灭火系统软件设计第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 车载电池舱智能灭火系统硬件设计第22-32页
    3.1 车载电池舱智能灭火系统关键元器件的选用第22-27页
        3.1.1 中央控制器选型第22-23页
        3.1.2 温度巡检仪选型第23页
        3.1.3 烟雾传感器选型第23-25页
        3.1.4 无线传输模块选型第25-26页
        3.1.5 CAN通信模块选型第26页
        3.1.6 灭火弹选型第26-27页
    3.2 车载电池舱智能灭火系统硬件电路设计第27-31页
        3.2.1 电源电路第27-28页
        3.2.2 JTAG调试电路第28页
        3.2.3 串口通讯电路第28-29页
        3.2.4 CAN总线通讯电路第29-30页
        3.2.5 SD卡采集电路第30-31页
    3.3 实验壳体设计第31页
    3.4 本章小结第31-32页
第四章 车载电池舱智能灭火系统软件设计第32-45页
    4.1 串口驱动控制第32-33页
    4.2 SD卡驱动控制第33-36页
    4.3 无线通信模块驱动控制第36-39页
    4.4 CAN通信模块驱动控制第39-40页
    4.5 电池舱传感器布局第40-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第五章 智能灭火算法设计第45-59页
    5.1 环境温度估计算法设计第45-50页
        5.1.1 卡尔曼滤波理论介绍第46-47页
        5.1.2 基于卡尔曼滤波的环境温度估计算法第47-50页
    5.2 火灾判断算法设计第50-58页
        5.2.1 贝叶斯网络理论介绍第50-51页
        5.2.2 基于贝叶斯网络的火灾判断算法第51-58页
    5.3 本章小结第58-59页
第六章 实验验证第59-77页
    6.1 实验设备第59页
    6.2 温度传感器有效距离验证实验第59-63页
        6.2.1 实验设备与环境第59-60页
        6.2.2 实验结果与分析第60-63页
    6.3 热量分布规律验证实验第63-67页
        6.3.1 实验设备与环境第63-64页
        6.3.2 实验结果与分析第64-67页
    6.4 电池舱放火实验第67-73页
        6.4.1 实验设备与环境第67-69页
        6.4.2 实验结果与分析第69-73页
    6.5 贝叶斯网络效果分析第73-75页
        6.5.1 着火概率分析第73-75页
        6.5.2 传感器失效第75页
    6.6 本章小结第75-77页
结论与展望第77-78页
    结论第77页
    展望第77-78页
参考文献第78-82页
学位期间取得的研究成果第82-83页
致谢第83页

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