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電氣自動化畢業(yè)論文提綱范文
艱苦的大學生活即將結束,大學生們畢業(yè)前都要通過最后的畢業(yè)論文,畢業(yè)論文是一種比較正規(guī)的、比較重要的檢驗大學學習成果的形式,畢業(yè)論文要怎么寫呢?下面是小編為大家收集的電氣自動化畢業(yè)論文提綱,歡迎大家分享。
電氣自動化畢業(yè)論文提綱 1
摘要 6-7
Abstract 7-8
第一章 緒論 11-19
1.1 課題來源 11
1.2 研究的背景和意義 11-13
1.3 國內外研究現狀 13-16
1.3.1 土壤壓實對作物影響 13
1.3.2 數字圖像處理 13-14
1.3.3 虛擬植物 14-16
1.4 本研究的內容,技術路線 16-18
1.4.1 研究內容 16-17
1.4.2 技術路線 17-18
1.5 本章小結 18-19
第二章 試驗方案設計 19-29
2.1 土缽容重標定 19-25
2.1.1 壓實裝置設計 19-20
2.1.2 容重標定 20-25
2.2 栽培與管理方法 25-26
2.3 數據采集方案 26-28
2.3.1 原位觀測數據獲取 26-27
2.3.2 破壞性采樣測量數據獲取 27-28
2.4 本章小結 28-29
第三章 基于圖像分析的陸稻形態(tài)特征獲取方法研究 29-42
3.1 植物圖像獲取 30-31
3.2 圖像增強 31-32
3.2.1 圖像平滑 31-32
3.2.2 圖像銳化 32
3.3 圖像分割 32-37
3.3.1 閾值分割法 33-34
3.3.2 數學形態(tài)學運算 34-37
3.3.3 連通域檢測算法 37
3.4 植物特征提取的'研究 37-41
3.4.1 圖像標識 38-39
3.4.2 基于像素統(tǒng)計的面積計算 39-40
3.4.3 基于最小外界矩形理論的葉片長寬測量算法 40-41
3.5 本章小結 41-42
第四章 試驗結果分析 42-47
4.1 土壤壓實對陸稻地上部分的影響 42-43
4.2 土壤壓實對陸稻地下部分生長的影響 43-45
4.3 陸稻地上部分與地下部分相關性分析 45-46
4.4 結論 46-47
第五章 陸稻植株的三維建模 47-53
5.1 陸稻的生長機模型 48-51
5.1.1 陸稻根系的生長機模型 48-51
5.1.2. 陸稻莖稈、葉片的生長機模型 51
5.2 陸稻可視化模型 51-52
5.2.1. 陸稻根系可視化模型 51-52
5.2.2 陸稻莖稈、葉片的可視化模型 52
5.3 本章小結 52-53
第六章 陸稻模擬系統(tǒng)的實現與程序設計 53-67
6.1 系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術簡介 53-54
6.2 開發(fā)環(huán)境搭建 54-57
6.3 系統(tǒng)實觀 57-64
6.3.1 系統(tǒng)需求分析及總體設計 57-58
6.3.2 生長機的模塊 58-60
6.3.3 可視化模塊 60-61
6.3.4 形態(tài)學參數統(tǒng)計模塊 61-62
6.3.5 坐標變換模塊 62-63
6.3.6 系統(tǒng)模擬界面 63-64
6.4 仿真結果及分析 64-66
6.5 本章小結 66-67
第七章 結論與展望 67-69
致謝 69-70
參考文獻 70-74
附錄A:本人在攻讀碩士學位期間的科研情況及工作情況 74-75
附錄B:試驗附圖 75-76
附錄C:部分源代碼 76-86
電氣自動化畢業(yè)論文提綱 2
摘要 5-6
Abstract 6
第1章 緒論 9-13
1.1 課題的研究背景及意義 9
1.2 國內外研究現狀 9-11
1.3 本文解決的問題及方法 11-12
1.4 本文的主要工作 12-13
第2章 配電線路行波測距與信號處理 13-32
2.1 行波傳播特點 13-14
2.2 行波在線路分支處的傳播特性分析 14-15
2.3 行波測距方法與特點 15-19
2.4 利用小波包變換提取行波中的故障信號 19-26
2.4.1 波形的提取 20-21
2.4.2 小波包變換與濾波 21-26
2.5 行波測距的信號采集 26-30
2.5.1 信號源的選取與配變模型 27-30
2.5.2 高速數據采集系統(tǒng) 30
2.6 本章小結 30-32
第3章 基于 PNN 神經網絡的模式識別 32-38
3.1 模式識別理論 32
3.2 人工神經網絡 32-33
3.3 PNN 神經網絡 33-37
3.3.1 基于 PNN 神經網絡的模式識別 35-36
3.3.2 基于 PNN 神經網絡的'模式識別 36-37
3.4 本章小結 37-38
第4章 C 型行波-PNN 神經網絡綜合故障定位方法 38-42
4.1 暫態(tài)行波信號中的故障時間信息 38-39
4.2 確定故障距離 39
4.3 故障區(qū)段的方法研究 39-40
4.4 行波PNN 神經網絡綜合定位方法 40-41
4.5 本章小結 41-42
第5章 仿真實驗 42-54
5.1 C 型行波PNN 神經網絡綜合定位方法的仿真試驗 1 42-47
5.1.1 確定故障距離 44-45
5.1.2 確定故障分支 45-47
5.2 行波PNN 神經網絡綜合定位方法的仿真算例 2 47-53
5.2.1 確定故障距離 49-50
5.2.2 確定故障分支 50-53
5.3 本章小結 53-54
第6章 結論與展望 54-55
參考文獻 55-58
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果 58-59
致謝 59
電氣自動化畢業(yè)論文提綱 3
摘要 4-5
Abstract 5
1 引言 9-14
1.1 課題研究背景與意義 9
1.2 國內外研究現狀 9-11
1.2.1 低壓脈沖法 9-10
1.2.2 短路阻抗法 10
1.2.3 電容量變化法 10
1.2.4 頻率響應法 10-11
1.3 嵌入式系統(tǒng)的介紹 11-12
1.4 論文研究的主要內容 12-14
2 繞組變形類型及頻率響應等效模型 14-20
2.1 變壓器的構造 14
2.2 變壓器繞組故障類型分析 14-17
2.2.1 常見故障對變壓器繞組的影響 14-15
2.2.2 繞組發(fā)生變形的原因分析 15-16
2.2.3 繞組變形種類的頻響分析 16-17
2.3 變壓器繞組頻率響應等效模型 17-18
2.4 變壓器繞組檢測系統(tǒng) 18-19
2.5 本章小結 19-20
3 變壓器繞組變形測試儀硬件設計 20-36
3.1 ARM 控制管理模塊 20-27
3.1.1 S3C6410 處理器簡介 20
3.1.2 ARM 最小系統(tǒng) 20-24
3.1.3 SD 卡接口 24
3.1.4 USB 接口 24-25
3.1.5 觸摸屏接口 25-26
3.1.6 DM9000 網絡接口 26
3.1.7 串行通訊接口 26-27
3.2 信號發(fā)生模塊設計 27-32
3.2.1 掃頻信號發(fā)生模塊總體結構 27-28
3.2.2 DDS 的`基本原理 28-29
3.2.3 DDS 信號發(fā)生器 29-31
3.2.4 功率放大電路設計 31-32
3.3 數據采集模塊設計 32-34
3.3.1 有效值轉換電路設計 32-33
3.3.2 A/D 模數轉換器電路設計 33-34
3.4 本章小結 34-36
4 繞組變形測試儀底層軟件設計 36-54
4.1 Linux 在 ARM 上的移植 36-40
4.1.1 建立交叉編譯環(huán)境 36
4.1.2 Boot1oader 的分析 36-37
4.1.3 Linux 內核的移植 37-39
4.1.4 文件系統(tǒng)的構建 39-40
4.2 基于嵌入式 LINUX 底層驅動程序 40-53
4.2.1 Linux 下的輸入子系統(tǒng) 40-44
4.2.2 Linux 下平臺設備的開發(fā) 44-45
4.2.3 DDS 驅動的開發(fā) 45-48
4.2.4 網絡設備驅動 48-49
4.2.5 觸摸屏驅動 49-53
4.3 本章小結 53-54
5 繞組變形測試儀上層軟件設計 54-63
5.1 人機交互系統(tǒng) 54
5.2 波形發(fā)生軟件設計 54-57
5.2.1 位置式 PID 控制算法 54-55
5.2.2 增量式 PID 控制算法 55-56
5.2.3 波形幅值的 PID 調節(jié)部分程序 56-57
5.3 檢測儀與 PC 之間的通信設計 57-62
5.3.1 通信協(xié)議 57-58
5.3.2 串口通信初始化 58-60
5.3.3 Socket 網絡通信 60-62
5.4 本章小結 62-63
6 結論與展望 63-64
6.1 結論 63
6.2 展望 63-64
參考文獻 64-66
在讀期間發(fā)表的學術論文 66-67
作者簡歷 67-68
致謝 68-69
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