模糊传感器在煤矿安全中的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·煤矿监测系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·模糊传感器的研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究意义及目的 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 2 模糊传感器概论 | 第17-26页 |
| ·模糊理论概述 | 第17-18页 |
| ·符号化测量理论 | 第18-21页 |
| ·符号化测量的概念及模型 | 第18-19页 |
| ·模糊传感器原理 | 第19-21页 |
| ·模糊传感器结构及功能 | 第21-24页 |
| ·模糊传感器结构 | 第21-22页 |
| ·模糊传感器的功能特点 | 第22-24页 |
| ·模糊传感器语义概念生成方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 煤矿瓦斯模糊传感器算法研究 | 第26-43页 |
| ·瓦斯模糊传感器的逻辑结构模型 | 第26-27页 |
| ·模糊隶属函数的确定 | 第27-28页 |
| ·选取隶属函数 | 第27-28页 |
| ·瓦斯参量的模糊化处理(隶属函数的生成) | 第28-36页 |
| ·基于模糊综合评判的算法研究 | 第36-37页 |
| ·模糊综合评判算法模型 | 第36-37页 |
| ·实例分析 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于 RBFNN 的瓦斯模糊传感器算法研究 | 第43-60页 |
| ·神经网络理论基础 | 第43-45页 |
| ·RBFNN 简介（径向基神经网络） | 第45-46页 |
| ·模糊 RBFNN 结构和学习算法 | 第46-50页 |
| ·模糊 RBFNN 结构 | 第46-49页 |
| ·模糊 RBFNN 学习算法 | 第49-50页 |
| ·瓦斯模糊 RBFNN 传感器结构设计 | 第50-51页 |
| ·模糊 RBFNN 在瓦斯监测中的应用实例 | 第51-59页 |
| ·生成隶属函数网络训练 | 第51-57页 |
| ·模糊推理网络训练 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 基于 CAN 总线的模糊传感器通信网络设计 | 第60-67页 |
| ·现场总线技术 | 第60-63页 |
| ·现场总线概述 | 第60-61页 |
| ·现场总线的优点与特点 | 第61-62页 |
| ·现场总线在瓦斯监测中的选型 | 第62-63页 |
| ·CAN 总线实现通信功能 | 第63-66页 |
| ·CAN 总线简介 | 第63-64页 |
| ·瓦斯监测系统 CAN 总线设计 | 第64-65页 |
| ·模糊瓦斯传感器 CAN 总线设计 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 模糊瓦斯传感器的抗干扰技术 | 第67-71页 |
| ·硬件干扰及抗干扰措施 | 第67-69页 |
| ·硬件干扰的基本因素及影响 | 第67-68页 |
| ·抗干扰措施 | 第68-69页 |
| ·软件抗干扰措施 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者简历 | 第75-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77-78页 |
