| 【中文题名】 | 基于人工神经网络工业蒸汽热流量计量系统 |
| 【英文题名】 | The Measurement System for Thermal Flux of Superheated Steam Based on Artificial Neural Networks |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-30 |
| 【中关键词】 | 过热蒸汽,热流量,神经网络,误差分析,计算机模拟, |
| 【英关键词】 | superheated steam,thermal flow,Nerve network,simulation analysis, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
过热蒸汽广泛应用于工业、生活的各个领域。但目前在热能计量管理和经济核算中,蒸汽计量通常采用质量流量计量方法,这种计量方法不能真正反映用户的热量消耗的实际水平,用热能计量取代传统的质量流量计量方法是过热蒸汽计量管理和经济核算的发展趋势。
本文基于人工神经网络技术,建立了工业蒸汽热流量及质量流量计量系统。通过建立过热蒸汽密度和密度焓积的双输出人工神经网络模型,实现质量流量的温度、压力补偿及过热蒸汽热流量的测量。在工业蒸汽常用的工作范围内建立了基于人工神经网络模型工业蒸汽热流量的测量系统;采用计算机模拟误差分析方法对测量系统进行误差分析,确保了系统应用的可靠性。测量系统采用VC++和MATLAB联合编程技术,充分地利用了MATLAB强大的运算能力和VC++软件开发功能,建立了在线数据的采集、计算、存储、实时显示及历史数据查询为一体的过热蒸汽计量系统,使过热蒸汽热流量的在线计量系统具有实时性和可用性。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
5-6 |
|
ABSTRACT |
6-9 |
|
1 绪论 |
9-13 |
|
1.1 课题研究的意义 |
9-10 |
|
1.2 国内外研究水平和发展方向 |
10-11 |
|
1.3 本文主要研究的内容 |
11-13 |
|
2 过热蒸气热流量计量原理 |
13-16 |
|
2.1 引言 |
13 |
|
2.2 热流量计量基本原理 |
13-14 |
|
2.3 神经网络的热流量测试系统的实现 |
14-15 |
|
2.4 本章小结 |
15-16 |
|
3 蒸汽热流量计算机计量系统 |
16-24 |
|
3.1 引言 |
16 |
|
3.2 计量系统的硬件组成 |
16-20 |
|
3.3 计量系统软件实现 |
20-22 |
|
3.4 本章小结 |
22-24 |
|
4 神经网络模型 |
24-44 |
|
4.1 引言 |
24 |
|
4.2 人工神经网络原理 |
24-26 |
|
4.3 改进泛化BP 算法 |
26-30 |
|
4.4 计量系统神经网模型 |
30-43 |
|
4.5 本章小结 |
43-44 |
|
5 测量系统误差分析 |
44-58 |
|
5.1 引言 |
44 |
|
5.2 热流量计量系统误差来源 |
44-45 |
|
5.3 误差分析与计算 |
45-50 |
|
5.4 计算机仿真误差分析 |
50-56 |
|
5.5 测量系统的误差结果 |
56-57 |
|
5.6 本章小结 |
57-58 |
|
6 面向对象开发的过热蒸汽热流量计量系统 |
58-77 |
|
6.1 引言 |
58 |
|
6.2 系统软件功能模块 |
58-60 |
|
6.3 在线数据的采集及转换 |
60-61 |
|
6.4 数据库数据的接收、分离及存储 |
61-66 |
|
6.5 VC 与MATLAB 软件接口的实现 |
66-71 |
|
6.6 测量系统在线数据实时显示 |
71-75 |
|
6.7 本章小结 |
75-77 |
|
结论 |
77-79 |
|
致谢 |
79-80 |
|
参考文献 |
80-83 |
|
攻读硕士学位期间发表的学术论文和取得的学术成果 |
83 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388262 |