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基于神经网络的智能温度仪表的研制
资料介绍
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KeilC51，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。
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资料：bitboy
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