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《武汉理工大学》 2006年
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基于神经网络的智能温度仪表的研制

刘军  
【摘要】:柴油机运行过程中,必须严密监测各运行参数的变化,发现异常立即找出原因并正确处理,才能避免机械事故的发生。而柴油机气缸排气温度的高低,可反映柴油机燃烧是否正常、各气缸负荷是否均匀等,是柴油机运行时必须监测的一个重要参数。为准确测量柴油机气缸排气温度,本论文将传统的热电偶测温技术、神经网络技术与单片机技术结合起来,设计了读数直观、准确并能进行自动和手动校准的数字式智能测温仪表,该仪表采用单片机芯片AT89C51作为微处理器,K型热电偶(镍铬-镍硅)作为温度传感器,能够准确测量并显示柴油机12缸的排气温度,并能够实现温度超限报警。 论文主要由热电偶数学模型的建立、智能测温仪表的硬、软件设计和智能测温仪表的抗干扰设计三个部分组成。 第一部分分析了热电偶和BP神经网络的基本知识,设计了热电偶的信号调理电路,采用AD590解决了热电偶的冷端补偿问题。同时,应用MATLAB对热电偶的热电势与温度之间的关系进行了训练、仿真,建立了基于神经网络的数学模型,该模型解决了K型热电偶(镍铬-镍硅)的非线性问题。 第二部分设计了智能测温仪表的硬、软件。硬件部分设计了智能测温仪表的电路,该智能测温仪表由五个主要部分组成:电源、测温电路、模数转换、键盘输入及数码管显示,介绍了各组成部分的主要芯片,设计了其接口电路;软件部分介绍了程序的编写工具Keil C51,并采用模块化的程序设计方法,编写了适用于单片机的热电偶测温程序,解决了热电偶热电势与温度之间的非线性问题,减小了热电偶的氧化带来的测温误差,使得该智能测温仪表能够实现所需要的功能。 第三部分分析了智能测温仪表产生干扰的原因,从硬件抗干扰和软件抗干扰两个方面采取了措施,提高了该智能测温仪表的抗干扰性能。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TK428;TH811

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