一、多路自学习红外控制器的研制（论文文献综述）
刘丰瑞[1]（2019）在《基于多路温控的目标红外辐射特性测试研究》文中认为战斗机飞行过程中,机身蒙皮由于受到强烈的气动加热效应会产生不均匀的温度升高现象,这使得机身蒙皮的红外辐射能量大幅增加。近年来随着红外成像探测技术的发展,红外制导武器已经从单一的短波3～5μm波段制导向长波8～12μm波段发展,使得其对战机的威胁更加严重,战机的红外隐身能力也变得愈发重要,开展对飞机蒙皮的红外辐射特性的研究具有十分重要的应用价值和研究意义。由于目前测试的隐身飞机均为涉密,所以本文为了研究飞机蒙皮的红外辐射特性,采用喷有隐身涂层的局部飞机蒙皮作为研究目标。首先,针对蒙皮地面测试,搭建了地面温控测试系统,设计了基于STM32F407处理器为核心的温度控制器进行飞机蒙皮的温度控制。该控制器通过Pt100热电阻和测量电桥测量蒙皮目标的温度;通过分段式PID控制算法设计产生PWM控制信号;控制信号自控制器的I/O口输出至固态继电器,驱动硅胶加热片在不同等效功率下工,实现了在100℃至200℃范围内的无超调温度控制。本文设计的温度控制器温控稳定时间相比于传统PID控制器缩短了60%以上。为获取较高的目标测试精度,目标测试前,采用ABB公司的MR170型傅里叶光谱辐射计对被测黑体进行标定,与理论黑体比对,完成测试仪器校准。其次,为消除大气等外界因素对测试结果的干扰,分别建立了基于支持向量机和小波神经网络的红外辐射亮度模型。由于目标飞机蒙皮的发射率未知,采用标准黑体的实验测试数据进行网络训练,根据网络输出结果对被测黑体进行发射率计算并与理论黑体相比对,误差在理想范围之内,从而验证了本文设计的两种算法的准确性。最后,对飞机蒙皮目标的红外辐射特性进行测试,基于建立的两种红外辐射亮度模型对蒙皮的测试数据进行训练。训练结果表明,两种方法都能够有效的消除大气等外界因素对测试结果的干扰,并使计算出的飞机蒙皮的发射率更为准确。最后将两种算法进行比较,证明小波神经网络的建模方法计算精度略好于支持向量机神经网络。
《中国公路学报》编辑部[2]（2017）在《中国汽车工程学术研究综述·2017》文中认为为了促进中国汽车工程学科的发展,从汽车噪声-振动-声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）控制、汽车电动化与低碳化、汽车电子化、汽车智能化与网联化以及汽车碰撞安全技术5个方面,系统梳理了国内外汽车工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。汽车NVH控制方面综述了从静音到声品质、新能源汽车NVH控制技术、车身与底盘总成NVH控制技术、主动振动控制技术等;汽车电动化与低碳化方面综述了传统汽车动力总成节能技术、混合动力电动汽车技术等;汽车电子化方面综述了汽车发动机电控技术、汽车转向电控技术、汽车制动电控技术、汽车悬架电控技术等;汽车智能化与网联化方面综述了中美智能网联汽车研究概要、复杂交通环境感知、高精度地图及车辆导航定位、汽车自主决策与轨迹规划、车辆横向控制及纵向动力学控制、智能网联汽车测试,并给出了先进驾驶辅助系统（ADAS）、车联网和人机共驾等典型应用实例解析;汽车碰撞安全技术方面综述了整车碰撞、乘员保护、行人保护、儿童碰撞安全与保护、新能源汽车碰撞安全等。该综述可为汽车工程学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
沈月[3]（2013）在《分体式空调机自学习无线节能控制器研发》文中研究指明随着社会和经济的发展,空调在我国已经得到广泛地应用,空调能耗也占全国耗电量的15%左右,夏季用电高峰时期,空调用电负荷甚至高达城镇总用电负荷的40%。在空调用户中,分体式空调机亦已成为量大面广的空调形式,广泛地应用在家庭、机关办公建筑、酒店、写字楼、学校和医院等建筑中。建筑能源审计和能耗统计结果发现,数量较多的机关办公建筑、写字楼等办公室中普遍存在“忘记关空调机”、“空调室内温度设置过低”等现象。此类问题不仅造成分体式空调机运行能耗过高,而且影响空调机的寿命和室内热舒适性。为此,亟需开发一种能够自动感知人体活动、对既有空调机遥控器功能能够自学习、自动实现空调机启停的节能控制器。本文首先根据分体式空调机节能控制要求,选定STM32嵌入式主控芯片,并介绍了主控芯片的功能和开发环境；其次分析了分体式空调机节能控制器的功能需求,完成了节能控制器的总体设计,完成了STM32F103系统电路、红外代码学习模块、人体红外感应模块、室内温湿度传感器模块的硬件设计,完成了空调遥控器代码红外学习软件设计、室内温湿度传感器模块软件设计,完成了节能控制器软硬件系统的调试。最后,以某会议室分体式空调机为控制对象（同时含室内照明系统）,完成了节能控制器在空调机电气系统设计、安装和调试,完成了空调机启停及温度控制的红外代码学习试验,试验结果表明,本文开发的节能控制器实现了空调机对人体活动的红外自动感知、机器启停代码自学习和温度的设定等功能。随着我国建筑能耗监测系统的普及应用,分体式空调机节能控制器是一种有效解决该类空调设备在实用中“忘记关空调机”问题的办法,若再辅以用电量计量、数据网络化传输,则该类节能控制器将可以便捷地与建筑能耗监测系统融合于一体,从而实现对该类空调机的网络化监测与控制。
王永华[4]（2006）在《一种网络多媒体集成控制系统的设计》文中研究指明为了方便控制多媒体室中的投影机、计算机、视频展示台、DVD、音响系统、电动屏幕等多媒体设备,出现了多媒体集成控制系统。多媒体集成控制系统能通过控制面板或者计算机软件对多媒体室中的多媒体设备进行集中的电源与操作控制。 本文首先介绍了多媒体集成控制系统的发展背景、现状,介绍了本文所做的工作,即独立对控制主机和控制面板进行了设计与开发,接着分别详细说明了控制面板、主控制板、自学习红外线遥控模块和网络通信协议转换模块的电路及程序的设计。 控制面板实现多媒体集成控制系统的键盘控制,由三部分组成:键盘电路、指示灯控制电路、通信电路。 主控制板包括电源电路、视频切换电路、VGA切换电路、音频切换电路、数控音量调节电路、设备电源管理电路以及通信电路,由CPU来控制各电路的操作。采用了简单的电路实现了音/视频信号同步切换、音量调节及设备电源管理。 自学习红外线遥控模块的作用是将多媒体设备的红外遥控信号解码后存储在存储器中,在需要遥控以上设备时,将学习到的遥控码发射出去,以达到控制设备的目的。本系统中在学习红外遥控信号时采用的方法是直接学习红外遥控码的波形,在发射时还原这一波形,而不管其是如何编码的;发送时直接用软件产生载波的方法实现了红外信号的发射,简化了电路。 TCP/IP-RS232通信协议转换模块将基于TCP/IP模式的命令转换为RS232格式,使整个系统实现了可基于TCP/IP网络的控制。本部分硬件采用了AT89C55单片机和以太网接口芯片RTL8019AS,在详细分析了TCP/IP协议的基础上,在AT89C55中实现了简化的TCP/IP协议栈,并给出了详细的数据结构和流程图。
王凯明[5]（2005）在《智能家居系统的研究》文中提出现有智能家居系统的控制方式是单一的“机械式”自动化模式,系统只能按预先规定的控制方式和规则简单重复运行,不能随周围环境的变化而变化与周围环境协调起来,不能提供人性化的服务。针对这种状况,本文展开了两方面的研究。 家居系统的构架研究方面,在进行充分的技术调研和资料分析的基础上,通过对智能家居系统及其通信媒体和方式的研究,构架了一个具有安全功能、监控功能、通信功能、网络功能的可以自学习自适应,能进行智能分析判断的现代智能家居系统方案,并给出了整个系统实现的原理和方法。 智能家居控制器方面,在对模糊神经网络学习研究的基础上,构建了一个具有自学习自适应功能、可以进行智能分析判断的智能家居控制器,运用模糊神经网络技术对智能家居控制器进行构建,并分析和阐述了其特点、原理和运行方式,进行了软硬件的研究和设计,提出了实现的原理和方法。 系统的构架突破了以往智能家居系统的构架方法,将智能控制节点的“智能行为”与智能家居控制器的“智能大脑”融为一体,智能控制节点的“智能性”可以得到智能家居控制器的“智能性”支持和更新并相互独立工作,从而使家居系统从自动化控制转变为智能化控制。 论文首次提出了运用模糊神经网络技术对智能家居控制器进行改造构建的方法,并对模糊神经家居控制器进行了原理、特点和实现方法的研究。解决了家居控制器的智能分析判断和自学习、自适应能力的来源问题,让智能控制器能够去学习适应周围环境和设备的运行规律,把获得的知识传送给智能节点,使智能节点更智能化的监控家居中的设备,实现智能家居的人性化功能。
曾凤娇[6]（2021）在《基于异构计算平台的波前处理与控制技术研究》文中指出自适应光学在大口径地基望远镜、激光传输、激光通信、激光光束质量控制中具有重要作用。在激光光束净化工程应用中,采用自适应光学系统对激光光束进行实时波前校正,可以实现光束质量优化与光轴稳定度提升。作为自适应光学系统的“大脑”,波前处理系统的稳定高效是保证光束净化性能的重要环节。一方面,针对光束净化系统在机动平台应用和集成平台的搭载要求,波前处理平台需要在满足高实时性的基础之上,尽可能地做到小体积、低功耗、高集成度;另一方面,机动平台上的光束在传输过程中,除了会遭受到大气湍流等传输介质带来的光轴扰动影响外,还会面临平台和系统机械振动输入的低频和高频抖动,为此需要寻求一种可同时有效抑制低高频光束抖动的波前控制算法。因此,本论文——基于异构计算平台的波前处理与控制技术研究,需要针对光束低频宽带和高频窄带抖动抑制问题从波前处理平台和波前控制技术展开研究分析。本文首先明确了自适应光学系统中波前处理的工作流程与实时性需求,分析了基于Zynq异构计算平台的波前处理平台用于自适应光学系统中图像数据处理和并行化计算的优势,并介绍了该异构计算平台的协同设计方法与总体方案设计,完成波前斜率计算、波前复原与波前控制等功能模块设计,最终实现该波前处理平台的实时信号处理。接着,针对光束抖动抑制问题,提出基于LQG+PI的混合控制技术。该方法根据光束抖动来源对光束抖动信号建立具有实际物理意义的二阶自回归模型,分析其功率谱密度,进而完成对扰动信号的频率提取和模型参数辨识,并搭建了用于抑制光束抖动的复合控制系统,对响应矩阵线性偏移问题进行了优化改进,再通过数值计算仿真分析了所提混合控制策略的抖动抑制性能。最后,搭建了基于本文所提异构计算平台的自适应光学实验平台,对不同单一频率成分及复合频率成分的光束抖动信号进行基于LQG+PI控制的实验验证。结果表明,本文提出的混合控制策略对低频宽带扰动和高频窄带抖动都表现出较现有常见控制方法更好的抖动抑制性能。
茅建伟[7]（2020）在《超声电机驱动的航天器扫描机构控制系统研究》文中认为扫描机构作为航天器（卫星）遥感载荷的重要组成部分,驱动扫描负载实现对目标的成像。随着载荷空间分辨率需求的不断提升,对扫描机构的质量和旋转稳定度等指标要求也越来越高。实现高精度的扫描控制已成为当前的研究热点之一。由于传统电磁电机驱动的扫描机构存在体积大、重量大等问题,本文针对某型扫描机构的低速、大力矩和高控制精度的要求,构建了超声电机驱动的扫描机构,提出了专家规则整定的增量式PI算法,满足了扫描机构重量轻于5 kg、旋转稳定度低于2%的目标。本文主要研究内容和工作如下:1.针对现有扫描机构存在的问题,设计了超声电机驱动的扫描机构控制系统,新设计的扫描机构样机比现有电磁电机驱动的扫描机构减重达87.2%。2.设计实现了以DSP+FPGA为核心的控制器。控制器采用双PWM结构电路实现输出电压幅值和相位的分级控制,采用DDS技术产生高分辨率的PWM信号。实验结果表明,控制器具有精度高、动态调节范围广、控制方式灵活以及易于扩展等优点。3.为实现扫描机构的高精度高稳定度运行,对超声电机的调速机理、方法及特点进行了对比分析,引入了双PWM结构的驱动电路的两级控制。对现有增量式PID算法进行了专家规则设计以整定控制参数,提出了专家规则整定的增量式PI算法。搭建扫描机构控制系统实验平台,完成了扫描机构的速度稳定度控制实验,结果表明设计的控制算法能够达到旋转稳定度低于2%的控制效果。
闫高健[8]（2019）在《基于光纤传感的高速铁路周界安全监测系统研究》文中提出高速铁路周界安全防护是高速列车安全运行的基本保障。高速铁路分布范围广、距离长,气候地理环境复杂多变,构建一套高效智能的安全监测系统,准确判别广域铁路周界的潜在危害行为,具有极其重要的科学研究和工程应用价值。光纤震动传感具有感知距离长、灵敏度高、施工简单等特点,非常切合高速铁路这类线性分布大型基础设施的安全监测需求。然而,为了捕获大范围铁路周界的震动时空信息,满足铁路周界安全监测工程需求,光纤震动传感面临着数据并发量大、入侵震动模式复杂多样、长期稳定运行等技术难题。为此,本文以提高铁路周界安全系统模式识别的快速准确性为目标,从光纤M-Z干涉震动检测原理入手,重点研究广域多路并发震动信号高速采集方法和快速模式识别算法,利用软硬件协同处理,提出了环境自适应的模式识别算法,并在动车组站通过了验证。论文工作包括以下三个方面:（1）提出了一种基于FPGA多路震动数据提取的数据预处理方法。针对入侵震动信号和系统静默信号的特点,利用FPGA实现了震动信号的快速定位提取,并对震动信号进行预处理来提高上位机对入侵模式的识别速率。针对异常状况下数据的可靠传输问题,采用乒乓操作对数据进行处理,解决了入侵数据的高速传输和异常状态下入侵数据的可靠保存。（2）设计了针对震动信号时域、频域的快速特征提取方法。针对不同类型入侵事件的特点和分类器需求,利用短时过零数、FFT变换和EMD实现对震动信号进行分层次的特征提取,得到能完整反映震动事件的特征向量,并且减小了系统的计算量,提高了特征提取效率。（3）研究了一种环境自适应的模式快速分类方法。铁路周界具有样本获取困难、入侵模式多样和环境多变的特点,采用K最近邻均值与SVM相结合的分类算法,实现入侵信号的快速准确分类。对于有效震动,通过对震动信号的特征进行学习和处理来实现环境的自适应。本文研究光纤振动传感系统实现了高速铁路周界入侵震动的快速准确检测与识别,并在佛山动车所进行了现场工程验证,达到了误报率低、模式识别快速准确的安全监测要求。
高珍冉[9]（2018）在《稻田水分感知与智慧灌溉关键技术研究》文中指出我国农业用水的现状是水资源短缺且浪费严重,生产方式落后导致多地区依旧采用传统地面漫灌方式进行农田灌溉,灌溉水利用效率低,与发达国家相比仍有极高的提升空间。农田水分信息可靠感知、大范围实时获取与智慧化管理是实施现代精准农业的关键,对提高水分利用效率,节约水资源,促进高产优质水稻生产具有重要意义。本研究通过稻田田间试验,获取土壤剖面水分等观测数据,分析并提出了稻田土壤剖面水分高效感知方法,结合软硬件工程研制了稻田土壤剖面水分、作物冠层水分、田间水位信息感知传感器,集成研发了稻田水分信息感知和汇聚节点,构建了稻田无线传感网无线信道损耗模型,建立了基于模糊神经网络的稻田智慧灌溉控制系统,研发了稻田灌溉无线控制终端和软件系统,集成与实现了稻田智慧灌溉原型系统。研究成果将为稻田水分感知与灌溉提供可靠的信息感知关键技术和设备,突破低成本农业灌溉无线传感网的精确感知与智慧控制难题,为推动我国农业灌溉智慧化发展提供理论基础与技术支撑。首先,分析了稻田土壤剖面水分的时空变异特征及其分类,并通过路径分析法分析了土壤剖面水分传感的最敏感位置。发现土壤剖面水分感知敏感区集中在0-60 cm深度区域;稻田垂直剖面土壤水分深度可分为三种类型,分别为10-20 cm、30-40 cm、50-100 cm等三类;稻田垂直剖面土壤水分传感的最敏感位置位于20 cm、30 cm和50 cm处;基于敏感壤层土壤水分能反演出非敏感壤层处的土壤水分值,对土壤垂直剖面0-100 cm贮水量反演的决定系数R2为0.83;均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.49,且相对误差（Relative Error,RE）小于3%。为土壤剖面水分高效感知提供了新的方法。其次,基于高频电容原理、作物光谱监测原理、超声波测距原理研发了土壤剖面水分传感器、水稻冠层水分光谱感知传感器和稻田田间水位传感器。传感器精度试验结果表明:本研究土壤剖面水分传感器与Diviner2000便携式土壤墒情监测系统测量结果拟合R2均高于0.85,相对误差小于5%,对其他壤层的实测值与反演值拟合R2均高于0.8;本研究作物冠层水分传感器测得白板反射率与标准白板反射率的RE小于5%;作物冠层水分传感器测得RVI（815,900）值与水稻冠层含水率的相关系数R2为0.77,RMSE为0.32。田间水位传感器测试距离与实测距离相关系数为0.993,RMSE为1.05。实现了对20、30与50 cm深度壤层土壤水分的实时探测,对水稻冠层含水率的无损感知和田间水位的实时获取。接着,在研发稻田水分传感网感知节点和汇聚节点的基础上,分析了节点在不同传播距离上的路径损耗规律与变化趋势,对比分析了四种无线信道路径损耗模型在稻田环境下适用性,构建了稻田无线信道路径损耗模型。发现稻田环境下无线信道传播的衰减速度随生育时期进程逐渐加剧,传输范围随天线高度的变化单调递增;四种高度下自由空间模型和双射线模型的估测RE范围分别为6.48-15.49%和2.09-13.51%,不能直接用于稻田无线信道路径损耗的估测;三个生育时期单折线和改进的双折线对数距离模型估测RE分别为2.40-2.25%和1.89-1.31%,单折线和改进的双折线对数距离模型模对稻田无线信道建模具有较好的适用性。但改进的双折线对数距离模型估测RE值均小于2%,进一步提升了单折线对数距离模型的性能;信道模型性能仿真结果显示,改进的双折线对数距离模型丢失数据包的速度最慢,且丢失数据包的个数均低于双射线模型和单折线对数距离模型。最后,构建了基于模糊神经网络的稻田智慧灌溉控制系统,研发了稻田灌溉无线控制终端,开发了稻田智慧灌控制系统,集成与实现了稻田智慧灌溉原型系统的搭建;系统性能仿真显示,系统输出的预测值与实际值基本吻合,误差小于2%,模糊神经网络PID控制算法响应速度快,达到稳定值用时为2 s,能够满足稻田智慧灌溉控制系统的控制需求;节点性能试验显示,本研究的感知节点能耗低,能够实现能量自给。可以满足农田智慧灌溉对水分信息感知感知、网络稳健传输及灌溉控制的需求,为智慧灌溉提供了新的技术与设备。
陈力[10]（2018）在《基于模糊自学习的智能电灶控温系统研究与实现》文中研究指明科技的不断进步使得智能家居的相关研究和应用得到了普及和发展,而与烹饪场景相关的智能厨房研究也受到了越来越多的关注。虽然目前市场上已有的机器人厨房系统可以实现全自动化烹饪,但是其昂贵的成本还是让普通家庭难以承受。因此低成本的智能化厨房电器对于改善普通家庭的厨房智能化水平来说是很重要的一环。基于此,本文设计了一种适用于普通电灶的智能控温系统。该系统的智能化目标,是最终实现烹饪过程中火候控制的自动化。该系统以模糊自学习算法为主要方法,通过在传统的自学习控制理论中引入专家系统,在普通电灶中实现了火候控制的智能化,可以解决由于经验的局限带来的现有自动烹饪过程中火候控制同实际烹饪过程不匹配的缺点。普通电灶在实现了智能控温升级后,在成本上并没有增加太多,与同价位的电灶相比,具备了火候控制智能化的优势。因此应用了本文智能控温系统的电灶兼具了性价比和智能化两点优势。本文的研究内容主要包括:1.对该电灶的智能控温系统进行了功能分析。通过对智能控温系统设计需求的分析,确定了系统所要实现的两个功能分别是精确控温功能和学习功能,并在理论层面上对这两块功能进行了详细的分析。2.实现了本文智能控温系统的应用载体——电灶。电灶在本质上是一个控温系统,该系统主要包括主控模块、温度检测模块、温度控制模块和人机交互模块。结合硬件功能上的设计需求本文选择了不同的硬件元件,再通过对这些元件进行电气上的有效连接,同时给予软件上的支持,最终实现了本设计所需要的电灶。3.设计并实现了满足精确控温功能的算法——分段式模糊PID控制算法。由于电灶的加热电阻具有大惯性,因此在设计时要求算法具有较快的响应,较小的超调和较高的精度。通过分析不同算法的优缺点,本文最后采用了一种综合控温方案即分段式模糊PID控制算法。4.设计并实现了满足学习功能的算法——模糊自学习算法。该算法以自学习控制理论为基础,通过将专家系统和自学习控制相结合,形成了电灶控温系统智能化升级的核心算法。在分段式模糊PID算法和模糊自学习算法的作用下,本文最终实现了智能电灶控温系统。5.针对所实现的智能电灶控温系统,本文利用MATLAB进行了针对精确控温功能和学习功能的仿真。在实验环节,通过对电灶实际运行过程中的温度数据进行采集,证明所得的温度变化曲线符合学习功能目标,最后通过综合烹饪实验,验证了本文所实现的智能电灶控温系统的可行性。
二、多路自学习红外控制器的研制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多路自学习红外控制器的研制（论文提纲范文）
（1）基于多路温控的目标红外辐射特性测试研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标红外辐射特性研究现状 |
| 1.2.2 温度控制技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容以及章节安排 |
| 第2章 红外辐射特性的基本理论与红外辐射测试影响因素 |
| 2.1 红外辐射中基本物理量 |
| 2.1.1 辐射强度 |
| 2.1.2 辐射出射度 |
| 2.1.3 辐射亮度 |
| 2.1.4 发射率的定义与分类 |
| 2.2 红外辐射特性的基本规律 |
| 2.2.1 普朗克公式定律 |
| 2.2.2 维恩位移定律 |
| 2.2.3 斯蒂芬-玻尔兹曼定律 |
| 2.3 红外辐射测量影响因素 |
| 2.3.1 大气透过率的计算 |
| 2.3.2 大气透过率的分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多路温度控制系统 |
| 3.1 温度控制技术原理 |
| 3.2 温控系统总体设计 |
| 3.2.1 系统需求分析 |
| 3.2.2 系统工作方式设计 |
| 3.3 硬件系统设计 |
| 3.3.1 核心处理器(STM32F407VET6) |
| 3.3.2 温度传感器及其调理电路 |
| 3.3.3 继电器的选择 |
| 3.4 软件系统设计 |
| 3.4.1 测温程序算法设计 |
| 3.4.2 控温程序(分段PID)算法设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于支持向量机与小波神经网络的光谱发射率计算 |
| 4.1 黑体标定 |
| 4.1.1 红外辐射特性测试 |
| 4.1.2 黑体标定实验数据的处理 |
| 4.2 基于支持向量机神经网络红外辐射亮度建模 |
| 4.2.1 支持向量机基本结构 |
| 4.2.2 红外辐射亮度模型建立 |
| 4.3 基于小波神经网络红外辐射亮度建模 |
| 4.3.1 小波神经网络基本结构 |
| 4.3.2 红外辐射亮度模型建立 |
| 4.4 仿真实例及黑体表面温度和发射率计算 |
| 4.4.1 基于支持向量机的仿真实例及黑体表面温度和发射率计算 |
| 4.4.2 基于小波神经网络的仿真实例及黑体表面温度和发射率计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 支持向量机和小波神经网络算法的比较 |
| 5.1 飞机蒙皮目标红外辐射特性测试 |
| 5.1.1 硅胶加热片性能指标 |
| 5.1.2 飞机蒙皮的加热测试 |
| 5.2 基于支持向量机的飞机蒙皮发射率计算 |
| 5.3 基于小波神经网络的飞机蒙皮发射率计算 |
| 5.4 支持向量机和小波神经网络算法的比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录Ⅰ 测温程序流程图 |
| 附录Ⅱ 分段式PID控温程序流程图 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（2）中国汽车工程学术研究综述·2017（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 |
| 1汽车NVH控制 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师统稿) |
| 1.1从静音到声品质 (重庆大学贺岩松教授提供初稿) |
| 1.1.1国内外研究现状 |
| 1.1.1.1声品质主观评价 |
| 1.1.1.2声品质客观评价 |
| 1.1.1.3声品质主客观统一模型 |
| 1.1.2存在的问题 |
| 1.1.3研究发展趋势 |
| 1.2新能源汽车NVH控制技术 |
| 1.2.1驱动电机动力总成的NVH技术 (同济大学左曙光教授、林福博士生提供初稿) |
| 1.2.1.1国内外研究现状 |
| 1.2.1.2热点研究方向 |
| 1.2.1.3存在的问题与展望 |
| 1.2.2燃料电池发动机用空压机的NVH技术 (同济大学左曙光教授、韦开君博士生提供初稿) |
| 1.2.2.1国内外研究现状 |
| 1.2.2.2存在的问题 |
| 1.2.2.3总结与展望 |
| 1.3车身与底盘总成NVH控制技术 |
| 1.3.1车身与内饰 (长安汽车工程研究院庞剑总工程师提供初稿) |
| 1.3.1.1车身结构 |
| 1.3.1.2声学包装 |
| 1.3.2制动系 (同济大学张立军教授、徐杰博士生、孟德建讲师提供初稿) |
| 1.3.2.1制动抖动 |
| 1.3.2.2制动颤振 |
| 1.3.2.3制动尖叫 |
| 1.3.2.4瓶颈问题与未来趋势 |
| 1.3.3轮胎 (清华大学危银涛教授、杨永宝博士生、赵崇雷硕士生提供初稿) |
| 1.3.3.1轮胎噪声机理研究 |
| 1.3.3.2轮胎噪声计算模型 |
| 1.3.3.3轮胎噪声的测量手段 |
| 1.3.3.4降噪方法 |
| 1.3.3.5问题与展望 |
| 1.3.4悬架系 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 1.3.4.1悬架系NVH问题概述 |
| 1.3.4.2悬架系的动力学建模与NVH预开发 |
| 1.3.4.3悬架系的关键部件NVH设计 |
| 1.3.4.4悬架NVH设计整改 |
| 1.4主动振动控制技术 (重庆大学郑玲教授提供初稿) |
| 1.4.1主动和半主动悬架技术 |
| 1.4.1.1主动悬架技术 |
| 1.4.1.2半主动悬架技术 |
| 1.4.2主动和半主动悬置技术 |
| 1.4.2.1主动悬置技术 |
| 1.4.2.2半主动悬置技术 |
| 1.4.3问题及发展趋势 |
| 2汽车电动化与低碳化 (江苏大学何仁教授统稿) |
| 2.1传统汽车动力总成节能技术 (同济大学郝真真博士生、倪计民教授提供初稿) |
| 2.1.1国内外研究现状 |
| 2.1.1.1替代燃料发动机 |
| 2.1.1.2高效内燃机 |
| 2.1.1.3新型传动方式 |
| 2.1.2存在的主要问题 |
| 2.1.3重点研究方向 |
| 2.1.4发展对策及趋势 |
| 2.2混合动力电动汽车技术 (重庆大学胡建军教授、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.2.1国内外研究现状 |
| 2.2.2存在的问题 |
| 2.2.3重点研究方向 |
| 2.3新能源汽车技术 |
| 2.3.1纯电动汽车技术 (长安大学马建、余强、汪贵平教授, 赵轩、李耀华副教授, 许世维、唐自强、张一西研究生提供初稿) |
| 2.3.1.1动力电池 |
| 2.3.1.2分布式驱动电动汽车驱动控制技术 |
| 2.3.1.3纯电动汽车制动能量回收技术 |
| 2.3.2插电式混合动力汽车技术 (重庆大学胡建军、秦大同教授, 彭航、周星宇博士生提供初稿) |
| 2.3.2.1国内外研究现状 |
| 2.3.2.2存在的问题 |
| 2.3.2.3热点研究方向 |
| 2.3.2.4研究发展趋势 |
| 2.3.3燃料电池电动汽车技术 (北京理工大学王震坡教授、邓钧君助理教授, 北京重理能源科技有限公司高雷工程师提供初稿) |
| 2.3.3.1国内外技术发展现状 |
| 2.3.3.2关键技术及热点研究方向 |
| 2.3.3.3制约燃料电池汽车发展的关键因素 |
| 2.3.3.4燃料电池汽车的发展趋势 |
| 3汽车电子化 (吉林大学宗长富教授统稿) |
| 3.1汽车发动机电控技术 (北京航空航天大学杨世春教授、陈飞博士提供初稿) |
| 3.1.1国内外研究现状 |
| 3.1.2重点研究方向 |
| 3.1.2.1汽车发动机燃油喷射控制技术 |
| 3.1.2.2汽车发动机涡轮增压控制技术 |
| 3.1.2.3汽车发动机电子节气门控制技术 |
| 3.1.2.4汽车发动机点火控制技术 |
| 3.1.2.5汽车发动机空燃比控制技术 |
| 3.1.2.6汽车发动机怠速控制技术 |
| 3.1.2.7汽车发动机爆震检测与控制技术 |
| 3.1.2.8汽车发动机先进燃烧模式控制技术 |
| 3.1.2.9汽车柴油发动机电子控制技术 |
| 3.1.3研究发展趋势 |
| 3.2汽车转向电控技术 |
| 3.2.1电动助力转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.1.1国内外研究现状 |
| 3.2.1.2重点研究方向和存在的问题 |
| 3.2.1.3研究发展趋势 |
| 3.2.2主动转向及四轮转向技术 (吉林大学宗长富教授、陈国迎博士提供初稿) |
| 3.2.2.1国内外研究现状 |
| 3.2.2.2研究热点和存在问题 |
| 3.2.2.3研究发展趋势 |
| 3.2.3线控转向技术 (吉林大学郑宏宇副教授提供初稿) |
| 3.2.3.1转向角传动比 |
| 3.2.3.2转向路感模拟 |
| 3.2.3.3诊断容错技术 |
| 3.2.4商用车电控转向技术 (吉林大学宗长富教授、赵伟强副教授, 韩小健、高恪研究生提供初稿) |
| 3.2.4.1电控液压转向系统 |
| 3.2.4.2电液耦合转向系统 |
| 3.2.4.3电动助力转向系统 |
| 3.2.4.4后轴主动转向系统 |
| 3.2.4.5新能源商用车转向系统 |
| 3.2.4.6商用车转向系统的发展方向 |
| 3.3汽车制动控制技术 (合肥工业大学陈无畏教授、汪洪波副教授提供初稿) |
| 3.3.1国内外研究现状 |
| 3.3.1.1制动系统元部件研发 |
| 3.3.1.2制动系统性能分析 |
| 3.3.1.3制动系统控制研究 |
| 3.3.1.4电动汽车研究 |
| 3.3.1.5混合动力汽车研究 |
| 3.3.1.6参数测量 |
| 3.3.1.7与其他系统耦合分析及控制 |
| 3.3.1.8其他方面 |
| 3.3.2存在的问题 |
| 3.4汽车悬架电控技术 (吉林大学庄晔副教授提供初稿) |
| 3.4.1电控悬架功能与评价指标 |
| 3.4.2电控主动悬架最优控制 |
| 3.4.3电控悬架其他控制算法 |
| 3.4.4电控悬架产品开发 |
| 4汽车智能化与网联化 (清华大学李克强教授、长安大学赵祥模教授共同统稿) |
| 4.1国内外智能网联汽车研究概要 |
| 4.1.1美国智能网联汽车研究进展 (美国得克萨斯州交通厅Jianming Ma博士提供初稿) |
| 4.1.1.1美国智能网联车研究意义 |
| 4.1.1.2网联车安全研究 |
| 4.1.1.3美国自动驾驶车辆研究 |
| 4.1.1.4智能网联自动驾驶车 |
| 4.1.2中国智能网联汽车研究进展 (长安大学赵祥模教授、徐志刚副教授、闵海根、孙朋朋、王振博士生提供初稿) |
| 4.1.2.1中国智能网联汽车规划 |
| 4.1.2.2中国高校及研究机构智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.3中国企业智能网联汽车开发情况 |
| 4.1.2.4存在的问题 |
| 4.1.2.5展望 |
| 4.2复杂交通环境感知 |
| 4.2.1基于激光雷达的环境感知 (长安大学付锐教授、张名芳博士生提供初稿) |
| 4.2.1.1点云聚类 |
| 4.2.1.2可通行区域分析 |
| 4.2.1.3障碍物识别 |
| 4.2.1.4障碍物跟踪 |
| 4.2.1.5小结 |
| 4.2.2车载摄像机等单传感器处理技术 (武汉理工大学胡钊政教授、陈志军博士, 长安大学刘占文博士提供初稿) |
| 4.2.2.1交通标志识别 |
| 4.2.2.2车道线检测 |
| 4.2.2.3交通信号灯检测 |
| 4.2.2.4行人检测 |
| 4.2.2.5车辆检测 |
| 4.2.2.6总结与展望 |
| 4.3高精度地图及车辆导航定位 (武汉大学李必军教授、长安大学徐志刚副教授提供初稿) |
| 4.3.1国内外研究现状 |
| 4.3.2当前研究热点 |
| 4.3.2.1高精度地图的采集 |
| 4.3.2.2高精度地图的地图模型 |
| 4.3.2.3高精度地图定位技术 |
| 4.3.2.4基于GIS的路径规划 |
| 4.3.3存在的问题 |
| 4.3.4重点研究方向与展望 |
| 4.4汽车自主决策与轨迹规划 (清华大学王建强研究员、李升波副教授、忻隆博士提供初稿) |
| 4.4.1驾驶人决策行为特性 |
| 4.4.2周车运动轨迹预测 |
| 4.4.3智能汽车决策方法 |
| 4.4.4自主决策面临的挑战 |
| 4.4.5自动驾驶车辆的路径规划算法 |
| 4.4.5.1路线图法 |
| 4.4.5.2网格分解法 |
| 4.4.5.3 Dijistra算法 |
| 4.4.5.4 A*算法 |
| 4.4.6路径面临的挑战 |
| 4.5车辆横向控制及纵向动力学控制 |
| 4.5.1车辆横向控制结构 (华南理工大学游峰副教授, 初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.5.1.1基于经典控制理论的车辆横向控制 (PID) |
| 4.5.1.2基于现代控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.3基于智能控制理论的车辆横向控制 |
| 4.5.1.4考虑驾驶人特性的车辆横向控制 |
| 4.5.1.5面临的挑战 |
| 4.5.2动力学控制 (清华大学李升波副研究员、李克强教授、徐少兵博士提供初稿) |
| 4.5.2.1纵向动力学模型 |
| 4.5.2.2纵向稳定性控制 |
| 4.5.2.3纵向速度控制 |
| 4.5.2.4自适应巡航控制 |
| 4.5.2.5节油驾驶控制 |
| 4.6智能网联汽车测试 (中国科学院自动化研究所黄武陵副研究员、王飞跃研究员, 清华大学李力副教授, 西安交通大学刘跃虎教授、郑南宁院士提供初稿) |
| 4.6.1智能网联汽车测试研究现状 |
| 4.6.2智能网联汽车测试热点研究方向 |
| 4.6.2.1智能网联汽车测试内容研究 |
| 4.6.2.2智能网联汽车测试方法 |
| 4.6.2.3智能网联汽车的测试场地建设 |
| 4.6.3智能网联汽车测试存在的问题 |
| 4.6.4智能网联汽车测试研究发展趋势 |
| 4.6.4.1智能网联汽车测试场地建设要求 |
| 4.6.4.2智能网联汽车测评方法的发展 |
| 4.6.4.3加速智能网联汽车测试及进程管理 |
| 4.7典型应用实例解析 |
| 4.7.1典型汽车ADAS系统解析 |
| 4.7.1.1辅助车道保持系统、变道辅助系统与自动泊车系统 (同济大学陈慧教授, 何晓临、刘颂研究生提供初稿) |
| 4.7.1.2 ACC/AEB系统 (清华大学王建强研究员, 华南理工大学游峰副教授、初鑫男、谷广研究生, 中山大学张荣辉研究员提供初稿) |
| 4.7.2 V2X协同及队列自动驾驶 |
| 4.7.2.1一维队列控制 (清华大学李克强教授、李升波副教授提供初稿) |
| 4.7.2.2二维多车协同控制 (清华大学李力副教授提供初稿) |
| 4.7.3智能汽车的人机共驾技术 (武汉理工大学褚端峰副研究员、吴超仲教授、黄珍教授提供初稿) |
| 4.7.3.1国内外研究现状 |
| 4.7.3.2存在的问题 |
| 4.7.3.3热点研究方向 |
| 4.7.3.4研究发展趋势 |
| 5汽车碰撞安全技术 |
| 5.1整车碰撞 (长沙理工大学雷正保教授提供初稿) |
| 5.1.1汽车碰撞相容性 |
| 5.1.1.1国内外研究现状 |
| 5.1.1.2存在的问题 |
| 5.1.1.3重点研究方向 |
| 5.1.1.4展望 |
| 5.1.2汽车偏置碰撞安全性 |
| 5.1.2.1国内外研究现状 |
| 5.1.2.2存在的问题 |
| 5.1.2.3重点研究方向 |
| 5.1.2.4展望 |
| 5.1.3汽车碰撞试验测试技术 |
| 5.1.3.1国内外研究现状 |
| 5.1.3.2存在的问题 |
| 5.1.3.3重点研究方向 |
| 5.1.3.4展望 |
| 5.2乘员保护 (重庆理工大学胡远志教授提供初稿) |
| 5.2.1国内外研究现状 |
| 5.2.2重点研究方向 |
| 5.2.3展望 |
| 5.3行人保护 (同济大学王宏雁教授、余泳利研究生提供初稿) |
| 5.3.1概述 |
| 5.3.2国内外研究现状 |
| 5.3.2.1被动安全技术 |
| 5.3.2.2主动安全技术研究 |
| 5.3.3研究热点 |
| 5.3.3.1事故研究趋势 |
| 5.3.3.2技术发展趋势 |
| 5.3.4存在的问题 |
| 5.3.5小结 |
| 5.4儿童碰撞安全与保护 (湖南大学曹立波教授, 同济大学王宏雁教授、李舒畅研究生提供初稿;曹立波教授统稿) |
| 5.4.1国内外研究现状 |
| 5.4.1.1儿童碰撞安全现状 |
| 5.4.1.2儿童损伤生物力学研究现状 |
| 5.4.1.3车内儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.4车外儿童安全法规和试验方法 |
| 5.4.1.5儿童安全防护措施 |
| 5.4.1.6儿童约束系统使用管理与评价 |
| 5.4.2存在的问题 |
| 5.4.3重点研究方向 |
| 5.4.4发展对策和展望 |
| 5.5新能源汽车碰撞安全 (大连理工大学侯文彬教授、侯少强硕士生提供初稿) |
| 5.5.1国内外研究现状 |
| 5.5.1.1新能源汽车碰撞试验 |
| 5.5.1.2高压电安全控制研究 |
| 5.5.1.3新能源汽车车身结构布局研究 |
| 5.5.1.4电池包碰撞安全防护 |
| 5.5.1.5动力电池碰撞安全 |
| 5.5.2热点研究方向 |
| 5.5.3存在的问题 |
| 5.5.4发展对策与展望 |
| 6结语 |
（3）分体式空调机自学习无线节能控制器研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 分体式空调机节能技术现状分析 |
| 1.2.1 现有空调节能技术 |
| 1.2.2 节能控制器功能需求分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 STM32嵌入式系统及相关通信技术概述 |
| 2.1 STM32嵌入式系统 |
| 2.1.1 嵌入式处理器 |
| 2.1.2 主控芯片 |
| 2.1.3 RVMDK开发环境 |
| 2.1.4 J-Link仿真器 |
| 2.2 相关通信技术概述 |
| 2.2.1 RS-485接口技术 |
| 2.2.2 串口及串口调试技术 |
| 2.2.3 传感器信号采集技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 节能控制器的系统设计 |
| 3.1 节能控制器总体设计 |
| 3.2 节能控制器硬件设计 |
| 3.2.1 STM32F103系统电路简介 |
| 3.2.2 红外代码学习模块的选择 |
| 3.2.3 人体红外感应模块的选择 |
| 3.2.4 室内温湿度传感器模块的选择 |
| 3.3 节能控制器软件设计 |
| 3.3.1 空调机遥控器内部代码介绍 |
| 3.3.2 红外代码学习模块软件的开发 |
| 3.3.3 室内温湿度传感器模块软件的开发 |
| 3.3.4 显示屏的选择 |
| 3.4 节能控制器的系统调试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 分体式空调机节能控制器的实验 |
| 4.1 实验室系统搭建 |
| 4.1.1 节能控制器各部分模块成品性能分析 |
| 4.1.2 试验系统组建 |
| 4.2 实验结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 校验码值表 |
| 致谢 |
（4）一种网络多媒体集成控制系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多媒体集成控制系统的发展背景 |
| 1.2 多媒体集成控制系统的发展现状 |
| 1.3 本文所作的工作 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第二章 控制面板电路与程序设计 |
| 2.1 电路设计 |
| 2.2 程序设计 |
| 第三章 主控制板电路与程序设计 |
| 3.1 电源电路 |
| 3.2 单片机外围电路、端口的分配 |
| 3.3 视频与 VGA切换电路 |
| 3.3.1 视频切换电路 |
| 3.3.2 VGA切换电路 |
| 3.4 音频切换电路、麦克风放大电路与数控音量调节电路 |
| 3.4.1 音频切换电路 |
| 3.4.2 麦克风信号放大电路 |
| 3.4.3 数控音量调节电路 |
| 3.5 投影机、投影幕及设备电源控制电路 |
| 3.6 通信电路 |
| 3.7 主控板程序设计 |
| 第四章 自学习红外遥控模块的设计 |
| 4.1 红外遥控原理 |
| 4.1.1 红外遥控优点 |
| 4.1.2 红外遥控系统的组成 |
| 4.1.3 红外信号的编码 |
| 4.2 红外电路 |
| 4.3 程序的设计 |
| 4.3.1 主程序 |
| 4.3.2 串口中断子程序 |
| 4.3.3 学习子程序 |
| 4.3.4 发射子程序 |
| 第五章 TCP/IP-RS232协议转换模块的设计 |
| 5.1 TCP/IP-RS232协议转换模块的电路设计 |
| 5.1.1 模块总体说明 |
| 5.1.2 AT89C55简介 |
| 5.1.3 以太网控制器 RTL8019AS |
| 5.1.4 CPU与 RTL8019AS接口电路 |
| 5.2 TCP/IP-RS232协议转换模块的程序设计 |
| 5.2.1 主程序 |
| 5.2.2 RTL8019AS的驱动程序 |
| 5.2.3 以太网封装格式及其实现 |
| 5.2.4 ARP协议及其实现 |
| 5.2.5 IP协议及其实现 |
| 5.2.6 ICMP协议及其实现 |
| 5.2.7 UDP协议及其实现 |
| 5.2.8 TCP协议及其实现 |
| 5.2.9 串口通信部分程序 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 独创性声明 |
| 致谢 |
（5）智能家居系统的研究（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 智能建筑家居系统的产生背景 |
| 1.1.1 国际背景 |
| 1.1.2 国内背景 |
| 1.2 智能家居系统的概念及功能 |
| 1.2.1 智能家居系统的概念 |
| 1.2.2 智能家居系统的功能 |
| 1.3 智能建筑家居系统及智能家居控制器的发展现状 |
| 1.3.1 智能家居系统国外发展现状 |
| 1.3.2 智能家居系统国内发展现状 |
| 1.3.3 智能家居控制器的发展现状 |
| 1.3.4 智能家居的未来发展趋势 |
| 1.4 模糊神经控制在智能家居控制系统的应用 |
| 1.4.1 智能家居控制器的优点和缺陷 |
| 1.4.2 模糊神经网络理论的运用 |
| 1.5 本文的研究内容和研究方法 |
| 1.5.1 本文研究的内容 |
| 1.5.2 本文的研究方法 |
| 2 智能家居室内环境功能 |
| 2.1 智能家居室内环境 |
| 2.1.1 视觉环境 |
| 2.1.2 音环境 |
| 2.1.3 空气环境和热环境 |
| 2.1.4 色环境 |
| 2.2 家居内环境的智能化实现途径 |
| 2.2.1 智能化照明系统 |
| 2.2.2 智能化音响系统 |
| 2.2.3 智能家居环境气候系统 |
| 2.2.4 智能家居系统的模糊神经网络控制 |
| 2.3 小结 |
| 3 智能建筑家居系统的相关技术及其发展 |
| 3.1 智能建筑家居系统的系统结构 |
| 3.2 智能建筑家居系统的规范和标准 |
| 3.2.1 智能建筑家居系统的底层协议规范 |
| 3.2.2 智能建筑家居系统的高层协议规范 |
| 3.3 智能建筑家居系统的通讯媒体技术 |
| 3.3.1 有线通讯技术 |
| 3.3.2 无线通讯技术 |
| 3.4 智能建筑家居系统的监控技术 |
| 3.4.1 监控内容 |
| 3.4.2 监控方法 |
| 3.5 智能建筑家居系统的INTERNET 技术 |
| 3.5.1 智能建筑家居系统的宽带接入技术 |
| 3.5.2 智能建筑家居系统的Internet 技术 |
| 3.5.3 智能建筑家居系统的家庭网关 |
| 3.6 小结 |
| 4 智能家居系统网络的构架与实现 |
| 4.1 智能建筑家居系统的总体结构设计 |
| 4.1.1 硬件平台设计 |
| 4.1.2 软件模块设计 |
| 4.1.3 智能家居网络体系结构及实现途径 |
| 4.1.4 家庭网关 |
| 4.2 智能家居系统的通讯媒体设计 |
| 4.2.1 RS-232C |
| 4.2.3 无线射频 |
| 4.2.4 红外线 |
| 4.2.5 电话线 |
| 4.3 智能建筑家居监控系统的研究设计 |
| 4.3.1 家庭自动化子系统 |
| 4.3.2 安全防范子系统 |
| 4.3.3 信息家电子系统 |
| 4.3.4 人工操作平台 |
| 4.3.5 智能控制节点的设计实现 |
| 4.4 智能家居系统智能分析判断及自学习自适应能力的实现 |
| 4.5 家庭网关的设计 |
| 4.5.1 原理分析 |
| 4.5.2 网络体系结构 |
| 4.5.3 以太网控制器简介 |
| 4.5.4 硬件设计 |
| 4.5.5 软件实现 |
| 4.6 小结 |
| 5 模糊神经控制在智能家居控制器中的应用 |
| 5.1 智能家居控制器中的模糊神经网络技术 |
| 5.1.1 基于模糊神经网络的智能家居控制器的设计思想 |
| 5.1.2 基于模糊神经网络的智能家居控制器设计原理 |
| 5.1.3 应用模糊神经网络的智能家居控制器的特点 |
| 5.2 基于模糊神经网络的智能家居控制器结构设计 |
| 5.3 智能家居控制器的硬件设计 |
| 5.3.1 硬件总体结构 |
| 5.3.2 模块电路设计 |
| 5.3.3 硬件的可靠性设计 |
| 5.4 智能家居控制器的软件设计 |
| 5.4.1 总体结构 |
| 5.4.2 任务模块的设计 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 论文所完成的主要工作 |
| 6.1.2 论文的创新点 |
| 6.2 今后研究工作的展望 |
| 6.2.1 论文下一步的研究工作 |
| 6.2.2 今后研究工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 详细摘要 |
（6）基于异构计算平台的波前处理与控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 自适应光学系统 |
| 1.2.1 波前传感器 |
| 1.2.2 波前校正器 |
| 1.2.3 波前控制器 |
| 1.3 波前处理平台与控制技术国内外发展及现状 |
| 1.3.1 波前处理平台国内外发展及现状 |
| 1.3.2 波前控制技术国内外发展及现状 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 第2章 基于异构计算平台的波前处理平台 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 波前处理控制对异构计算平台的需求分析 |
| 2.2.1 工作流程 |
| 2.2.2 实时性分析 |
| 2.3 异构计算平台的架构选型 |
| 2.3.1 PS端APU |
| 2.3.2 PS端RPU |
| 2.3.3 PS端GPU |
| 2.3.4 PL端 DSP Slices |
| 2.4 基于异构计算平台的波前处理平台设计 |
| 2.4.1 软硬件协同设计 |
| 2.4.2 系统总体方案设计 |
| 2.5 基于异构计算平台的波前处理平台实现 |
| 2.5.1 图像显示系统搭建 |
| 2.5.2 软硬件数据传输分析 |
| 2.5.3 波前斜率计算模块 |
| 2.5.4 波前复原计算模块 |
| 2.5.5 波前控制计算模块 |
| 2.5.6 波前处理平台运行 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 抑制光束抖动的波前控制技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光束抖动信号模型与参数辨识 |
| 3.3 抑制光束抖动的LQG控制系统 |
| 3.4 基于LQG+PI混合策略的光束抖动控制 |
| 3.4.1 LQG控制器 |
| 3.4.2 PI控制器 |
| 3.4.3 LQG+PI的混合控制策略 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于异构计算平台的波前处理控制实验验证与分析 |
| 4.1 实验搭建 |
| 4.2 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文的主要研究内容及创新点 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）超声电机驱动的航天器扫描机构控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 扫描机构 |
| 1.2.2 超声电机 |
| 1.2.3 驱动与控制技术 |
| 1.3 研究目的和主要内容 |
| 第二章 扫描机构的结构方案与工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 扫描机构的结构方案 |
| 2.2.1 超声电机 |
| 2.2.2 光电编码器 |
| 2.3 扫描机构的工作原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制系统软硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制系统总体设计方案 |
| 3.3 控制系统硬件设计 |
| 3.3.1 电源模块 |
| 3.3.2 驱动电路设计 |
| 3.3.3 控制电路设计 |
| 3.3.4 串口通信模块 |
| 3.4 控制系统PCB设计及调试 |
| 3.5 控制系统软件设计 |
| 3.5.1 MATLAB控制界面设计 |
| 3.5.2 CCS软件设计 |
| 3.5.3 QuartusⅡ软件设计 |
| 3.5.4 DSP与 FPGA通信 |
| 3.5.5 基于DDS技术的PWM |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 控制技术研究与实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 调速原理与方法 |
| 4.2.1 调速方法 |
| 4.2.2 两级控制 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.3 控制算法研究与实验 |
| 4.3.1 增量式PID算法 |
| 4.3.2 基于专家规则的增量式PI控制 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文的主要工作 |
| 5.2 本文的主要创新点 |
| 5.3 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录 A 驱动电路原理图 |
| 附录 B 控制板原理图 |
（8）基于光纤传感的高速铁路周界安全监测系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 铁路周界安全的背景和意义 |
| 1.2 国内外列车周界发展现状 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 2 M-Z干涉型光纤传感理论与周界监测系统结构 |
| 2.1 M-Z干涉型光纤传感器与震动信号解调 |
| 2.1.1 M-Z干涉传感器结构 |
| 2.1.2 M-Z干涉传感器输出信号解调和光电转换 |
| 2.2 铁路周界震动信号分析和模式识别方法 |
| 2.2.1 铁路周界震动信号特性分析 |
| 2.2.2 震动信号特征提取方法 |
| 2.2.3 震动信号模式识别算法 |
| 2.3 高速铁路光纤周界安全监测系统结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于FPGA的数据处理方法设计 |
| 3.1 数据处理总体设计 |
| 3.2 前置信号处理模块 |
| 3.3 FPGA控制逻辑设计 |
| 3.3.1 SDRAM存储模块的实现和控制 |
| 3.3.2 IIR滤波器设计 |
| 3.3.3 入侵事件提取的FPGA实现 |
| 3.3.4 GPIF Ⅱ接口设计 |
| 3.4 USB3.0数据高速传输设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 环境自适应的震动分类方法设计 |
| 4.1 铁路入侵震动数据提取方法 |
| 4.2 震动信号特征提取 |
| 4.2.1 利用快速傅里叶变换的特征信号提取 |
| 4.2.2 利用EMD变换进行信号特征提取 |
| 4.2.3 基于短时过零数和震动能量的信号特征提取方法 |
| 4.2.4 事件特征信号提取设计和对比 |
| 4.3 快速分类器设计 |
| 4.3.1 K最近邻均值分类器设计 |
| 4.3.2 粒子群优化参数的SVM分类器设计 |
| 4.3.3 基于K最近邻均值与SVM快速分类方法 |
| 4.4 环境自适应设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 高速铁路光纤周界安全监测系统现场测试 |
| 5.1 现场环境搭建和测试方案 |
| 5.1.1 现场测试环境搭建 |
| 5.1.2 系统参数设置和样本学习 |
| 5.1.3 测试方案 |
| 5.2 现场测试结果分析 |
| 5.2.1 震动事件提取算法测试 |
| 5.2.2 有效震动事件的分类 |
| 5.2.3 敲击事件分类 |
| 5.2.4 分类方法对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）稻田水分感知与智慧灌溉关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述与研究目的 |
| 1 稻田水分感知与智慧灌溉的重要性 |
| 1.1 我国水稻生产现状 |
| 1.2 灌溉对水稻生产的影响 |
| 1.3 信息技术对水稻生产重要性 |
| 2 稻田土壤剖面水分高效感知与定量反演研究进展 |
| 3 农田水分信息感知技术与设备研究进展 |
| 3.1 土壤水分传感器研究进展 |
| 3.2 作物冠层水分传感器研究进展 |
| 3.3 田间水位传感器研究进展 |
| 4 稻田水分传感网稳健感知技术与设备研究进展 |
| 4.1 稻田水分传感网组网设备研究进展 |
| 4.2 无线信道传播特性的影响与模型研究进展 |
| 5 稻田灌溉控制技术与设备研究进展 |
| 6 研究的目的与意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 技术路线与研究方法 |
| 1 研究思路与技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验设计 |
| 2.2 资料获取设备与项目 |
| 2.2.1 土壤剖面水分测量 |
| 2.2.2 光谱数据测量 |
| 2.2.3 作物水分数据测量 |
| 2.2.4 无线信道数据测量 |
| 2.3 数据分析与方法 |
| 2.3.1 土壤体积含水量 |
| 2.3.2 土壤水分贮量 |
| 2.3.3 无线信道路径损耗 |
| 2.3.4 评价指标 |
| 参考文献 |
| 第三章 稻田土壤剖面水分高效感知与定量反演研究 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验设计 |
| 1.2 试验设备 |
| 1.3 数据处理与分析 |
| 1.3.1 时空变异分析 |
| 1.3.2 系统聚类分析 |
| 1.3.3 敏感壤层分析 |
| 1.3.4 模型评价 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 稻田土壤剖面水分时空变异分析 |
| 2.2 土壤垂直剖面水分聚类分析 |
| 2.3 土壤垂直剖面水分敏感壤层分析 |
| 2.4 稻田土壤剖面水分定量反演模型构建 |
| 2.5 土壤垂直剖面0-100 cm贮水量定量反演 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 稻田水分感知技术与传感设备研究 |
| 1 土壤剖面水分传感器设计与试验 |
| 1.1 土壤剖面水分传感器设计 |
| 1.1.1 土壤剖面水分传感器感测原理 |
| 1.1.2 土壤剖面水分传感器结构设计 |
| 1.1.3 土壤剖面水分传感器硬件电路设计 |
| 1.1.4 土壤剖面水分传感器软件结构设计 |
| 1.2 试验与结果分析 |
| 1.2.1 室内试验设计 |
| 1.2.2 田间试验设计 |
| 1.2.3 数据分析方法 |
| 1.2.4 传感器精度试验结果 |
| 2 水稻冠层水分光谱传感器设计与试验 |
| 2.1 水稻冠层水分光谱传感器设计 |
| 2.1.1 传感器感知原理 |
| 2.1.2 水稻冠层水分光谱感知传感器总体结构设计 |
| 2.1.3 光谱传感器探头设计 |
| 2.1.4 水稻冠层水分光谱传感器硬件电路设计 |
| 2.1.5 水稻冠层水分光谱传感器软件结构设计 |
| 2.2 性能试验与结果分析 |
| 2.2.1 性能试验 |
| 2.2.2 结果分析 |
| 3 稻田田间水位传感器设计与试验 |
| 3.1 田间水位传感器感测原理 |
| 3.2 田间水位传感器硬件设计 |
| 3.3 田间水位传感器软件设计 |
| 3.4 田间水位传感器性能试验与评价 |
| 4 讨论与结论 |
| 4.1 土壤剖面水分传感器的设计 |
| 4.2 水稻冠层水分光谱传感器的设计 |
| 4.3 小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 稻田水分传感网稳健传输技术与设备研究 |
| 1 稻田水分传感网感知节点设计与实现 |
| 1.1 感知节点硬件设计 |
| 1.2 感知节点软件设计 |
| 2 稻田水分传感网汇聚节点设计与实现 |
| 2.1 汇聚节点硬件设计 |
| 2.2 汇聚节点软件设计 |
| 3 稻田传感网无线信道传播特性的影响与模型 |
| 3.1 试验设计与测试项目 |
| 3.1.1 试验设备 |
| 3.1.2 试验设计 |
| 3.1.3 测试项目 |
| 3.2 数据分析与方法 |
| 3.2.1 路径损耗计算 |
| 3.2.2 路径损耗模型 |
| 3.2.3 评价指标 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 稻田无线信道传播变化趋势分析 |
| 3.3.2 路径损耗模型结果与分析 |
| 3.4 信道模型性能仿真与结果分析 |
| 3.4.1 汇聚节点通信协议模型改进 |
| 3.4.2 汇聚节点通信协议仿真模型设计 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 稻田智慧灌溉控制技术与设备研究 |
| 1 稻田智慧灌溉控制原理与控制器设计 |
| 1.1 稻田智慧灌溉控制原理 |
| 1.2 智慧灌溉控制器设计 |
| 1.3 稻田智慧灌溉控制器功能实现 |
| 1.3.1 稻田智慧灌溉模糊神经网络功能实现 |
| 1.3.2 稻田智慧灌溉控制器参数功能实现 |
| 2 稻田智慧灌溉无线控制终端设计 |
| 2.1 稻田灌溉无线控制终端硬件设计 |
| 2.2 稻田灌溉无线控制终端软件设计 |
| 2.3 稻田灌溉无线控制终PCB设计与实物图 |
| 3 稻田智慧灌溉原型系统设计与实现 |
| 3.1 稻田智慧灌溉软件系统设计与实现 |
| 3.2 稻田智慧灌溉系统田间应用 |
| 3.2.1 智慧灌溉试验系统实施 |
| 3.2.2 智慧灌溉试验系统首部设备选择 |
| 3.2.3 智慧灌溉试验系统执行设备选择 |
| 3.2.4 智慧灌溉试验系统集成与实现 |
| 3.3 系统性能与功耗测试 |
| 3.3.1 系统性能仿真结果与分析 |
| 3.3.2 感知节点充电性能测试 |
| 3.3.3 感知结点功耗测试 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 讨论与结论 |
| 1 讨论 |
| 1.1 土壤剖面水分高效感知方法 |
| 1.2 农田水分感知技术与设备 |
| 1.3 稻田无线信道传播特性与影响 |
| 1.4 智慧灌溉控制技术 |
| 2 全文主要结论 |
| 3 创新与特色 |
| 4 今后研究设想 |
| 参考文献 |
| 在学期间的科研成果 |
| 1 已发表的论文 |
| 2 申请的发明专利 |
| 3 申请的软件着作权 |
| 4 参加的研究课题 |
| 致谢 |
（10）基于模糊自学习的智能电灶控温系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 课题研究的意义 |
| 1.3 国内外电灶智能化研究的现状和趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文各章节安排 |
| 第二章 智能电灶控温系统功能分析 |
| 2.1 系统精确控温功能分析 |
| 2.1.1 系统硬件模块 |
| 2.1.2 系统温控算法模块 |
| 2.1.3 系统软件模块 |
| 2.2 模糊自学习方法分析 |
| 2.2.1 学习控制研究概况 |
| 2.2.2 自学习控制分析 |
| 2.2.3 专家系统 |
| 2.2.4 模糊自学习方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 电灶系统软硬件设计方案 |
| 3.1 电灶系统硬件设计方案 |
| 3.1.1 主控芯片 |
| 3.1.2 最小系统电路 |
| 3.1.3 温度检测模块 |
| 3.1.4 功率控制模块 |
| 3.1.5 人机交互模块 |
| 3.2 电灶系统软件设计方案 |
| 3.2.1 软件开发环境介绍 |
| 3.2.2 主程序设计方案 |
| 3.2.3 温度检测及处理程序 |
| 3.2.4 PWM波发生程序 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 分段式模糊PID控制算法设计与软件实现 |
| 4.1 传统PID控制算法 |
| 4.2 增量式PID控制算法 |
| 4.3 模糊PID控制算法 |
| 4.3.1 模糊控制简介 |
| 4.3.2 模糊控制算法原理 |
| 4.3.3 模糊PID控制 |
| 4.4 温度控制综合方案——分段式模糊PID控制算法 |
| 4.5 分段式模糊PID控制算法软件实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 模糊自学习算法设计与软件实现 |
| 5.1 模糊自学习算法设计 |
| 5.1.1 专家系统算法设计 |
| 5.1.2 自学习控制系统算法设计 |
| 5.1.3 模糊自学习算法 |
| 5.2 模糊自学习算法软件实现 |
| 5.2.1 基于有限状态机的状态切换 |
| 5.2.2 模糊自学习算法的软件实现 |
| 5.2.3 参数存储程序实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 仿真与实验 |
| 6.1 仿真软件及实验环境介绍 |
| 6.1.1 MATLAB仿真环境 |
| 6.1.2 实验环境介绍 |
| 6.2 分段式模糊PID算法仿真 |
| 6.2.1 仿真模型的搭建 |
| 6.2.2 分段式模糊PID算法仿真结果 |
| 6.3 分段式模糊PID算法温控实验验证 |
| 6.4 模糊自学习算法仿真 |
| 6.5 模糊自学习算法实验验证 |
| 6.5.1 关键参数值上的验证 |
| 6.5.2 实际火候控制过程中的验证 |
| 6.6 智能电灶控温系统综合烹饪实验 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
四、多路自学习红外控制器的研制（论文参考文献）
- [1]基于多路温控的目标红外辐射特性测试研究[D]. 刘丰瑞. 沈阳航空航天大学, 2019(04)
- [2]中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2017(06)
- [3]分体式空调机自学习无线节能控制器研发[D]. 沈月. 大连理工大学, 2013(09)
- [4]一种网络多媒体集成控制系统的设计[D]. 王永华. 广东工业大学, 2006(09)
- [5]智能家居系统的研究[D]. 王凯明. 西安科技大学, 2005(07)
- [6]基于异构计算平台的波前处理与控制技术研究[D]. 曾凤娇. 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所), 2021(08)
- [7]超声电机驱动的航天器扫描机构控制系统研究[D]. 茅建伟. 南京航空航天大学, 2020
- [8]基于光纤传感的高速铁路周界安全监测系统研究[D]. 闫高健. 北京交通大学, 2019(01)
- [9]稻田水分感知与智慧灌溉关键技术研究[D]. 高珍冉. 南京农业大学, 2018(02)
- [10]基于模糊自学习的智能电灶控温系统研究与实现[D]. 陈力. 上海交通大学, 2018(06)