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基于嵌入式集散电气系统的啤酒生产过程控制与应用研究
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基于嵌入式集散电气系统的啤酒生产过程控制与应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第一章 绪论第11-24 页
　　· 引言第11-12 页
　　· 啤酒行业发展状况第12-13 页
　　· 啤酒生产工序第13-14 页
　　· 啤酒风味与啤酒生产过程的关系第14-16 页
　　· 课题研究背景第16-18 页
　　· 嵌入式集散电气控制系统第18-22 页
　　· 课题研究目的第22 页
　　· 课题研究意义第22-23 页
　　· 论文的主要工作第23-24 页
第二章 啤酒生产过程的嵌入式集散电气系统第24-69 页
　　· 引言第24-25 页
　　· 嵌入式数据终端处理器第25-30 页
　　　　· 嵌入式数据终端处理器特点及性能第25-27 页
　　　　· 嵌入式数据终端模拟量检测及控制电路第27-28 页
　　　　· 开关量输出及强制复位电路第28-29 页
　　　　· 嵌入式数据终端处理器的控制策略第29 页
　　　　· 嵌入式数据终端处理器的抗干扰措施第29-30 页
　　· 啤酒糖化嵌入式集散电气控制系统第30-54 页
　　　　· 啤酒糖化工艺及控制机构第30-43 页
　　　　· 啤酒糖化过程的电气控制系统第43-47 页
　　　　· 变送器4～20mA电流检测远程定标方法第47-50 页
　　　　· 啤酒糖化监控中心软件结构及功能第50-54 页
　　· 啤酒发酵嵌入式集散电气控制系统第54-67 页
　　　　· 啤酒发酵的工艺特点第54-56 页
　　　　· 铂电阻四线补偿式恒流源测温第56-58 页
　　　　· 啤酒发酵温度检测的差动中值定标方法第58-61 页
　　　　· 啤酒发酵温度的固定周期预测增量控制方法第61-65 页
　　　　· 啤酒发酵监控中心软件结构及功能第65-67 页
　　· 啤酒生产过程的嵌入式集散电气控制系统特点第67 页
　　· 本章小结第67-69 页
第三章 基于阈值可变神经元的模拟量检测第69-88 页
　　· 引言第69-70 页
　　· 阈值可变的人工神经元第70-71 页
　　· 人工神经元对模拟量的测量第71-82 页
　　　　· 预处理单元关的硬件电路模型第72-73 页
　　　　· 阈值和权值的分段线性化训练方法第73-75 页
　　　　· 阈值和权值的分段变斜率训练方法第75-77 页
　　　　· 两种训练方法的对比分析第77-79 页
　　　　· 远程样本智能定标第79-81 页
　　　　· 定时复式定标方法第81-82 页
　　· 数值仿真第82-87 页
　　　　· 阈值和权值的分段线性化数值仿真第82-83 页
　　　　· 阈值和权值的分段变斜率数值仿真第83-85 页
　　　　· 两种仿真结果对比第85-87 页
　　· 本章小结第87-88 页
第四章 基于控制微元的统计自适应增量控制第88-110 页
　　· 引言第88-89 页
　　· 控制状态信息的量化统计辨识第89-96 页
　　　　· 控制微元及其稳定性统计第89-91 页
　　　　· 量化控制状态统计第91-93 页
　　　　· 统计状态偏差及其静态调整第93-94 页
　　　　· 统计趋势及其动态调整第94-95 页
　　　　· 统计超调及其矫正第95 页
　　　　· 统计控制策略及最优化条件第95-96 页
　　· 统计预测自适应记忆增量控制器第96-99 页
　　　　· 游标自适应增量尺度第96-97 页
　　　　· 统计调节增量预测第97 页
　　　　· 调节增量记忆加权第97-98 页
　　　　· 控制参数输出第98-99 页
　　· 相关参数选择方法及其讨论第99-100 页
　　　　· 控制组态的分辨率第99 页
　　　　· 自适应游标尺度和精度的选择第99-100 页
　　　　· 量化控制状态的选取及其存储方式第100 页
　　　　· 统计自适应增量控制算法速度第100 页
　　· 统计自适应增量控制方法仿真第100-106 页
　　　　· 统计自适应相对调节增量第101-103 页
　　　　· 统计自适应相对调节增量概率第103-104 页
　　　　· 统计自适应控制状态图形第104-106 页
　　· 统计自适应增量控制方法应用实例第106-109 页
　　　　· 啤酒糖化总蒸汽压力控制第106-107 页
　　　　· 啤酒糖化薄板放料温度控制第107-109 页
　　· 拟进一步研究的课题第109 页
　　· 本章小结第109-110 页
第五章 结论第110-112 页
参考文献第112-118 页
在学研究成果第118-120 页
致谢第120 页

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