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电气自动化毕业论文提纲

时间:2021-10-22 20:39:09 论文提纲 我要投稿

电气自动化毕业论文提纲范文

  艰苦的大学生活即将结束,大学生们毕业前都要通过最后的毕业论文,毕业论文是一种比较正规的、比较重要的检验大学学习成果的形式,毕业论文要怎么写呢?下面是小编为大家收集的电气自动化毕业论文提纲,欢迎大家分享。

电气自动化毕业论文提纲范文

  电气自动化毕业论文提纲 1

  摘要 6-7

  Abstract 7-8

  第一章 绪论 11-19

  1.1 课题来源 11

  1.2 研究的背景和意义 11-13

  1.3 国内外研究现状 13-16

  1.3.1 土壤压实对作物影响 13

  1.3.2 数字图像处理 13-14

  1.3.3 虚拟植物 14-16

  1.4 本研究的内容,技术路线 16-18

  1.4.1 研究内容 16-17

  1.4.2 技术路线 17-18

  1.5 本章小结 18-19

  第二章 试验方案设计 19-29

  2.1 土钵容重标定 19-25

  2.1.1 压实装置设计 19-20

  2.1.2 容重标定 20-25

  2.2 栽培与管理方法 25-26

  2.3 数据采集方案 26-28

  2.3.1 原位观测数据获取 26-27

  2.3.2 破坏性采样测量数据获取 27-28

  2.4 本章小结 28-29

  第三章 基于图像分析的陆稻形态特征获取方法研究 29-42

  3.1 植物图像获取 30-31

  3.2 图像增强 31-32

  3.2.1 图像平滑 31-32

  3.2.2 图像锐化 32

  3.3 图像分割 32-37

  3.3.1 阈值分割法 33-34

  3.3.2 数学形态学运算 34-37

  3.3.3 连通域检测算法 37

  3.4 植物特征提取的研究 37-41

  3.4.1 图像标识 38-39

  3.4.2 基于像素统计的面积计算 39-40

  3.4.3 基于最小外界矩形理论的叶片长宽测量算法 40-41

  3.5 本章小结 41-42

  第四章 试验结果分析 42-47

  4.1 土壤压实对陆稻地上部分的影响 42-43

  4.2 土壤压实对陆稻地下部分生长的影响 43-45

  4.3 陆稻地上部分与地下部分相关性分析 45-46

  4.4 结论 46-47

  第五章 陆稻植株的三维建模 47-53

  5.1 陆稻的生长机模型 48-51

  5.1.1 陆稻根系的`生长机模型 48-51

  5.1.2. 陆稻茎秆、叶片的生长机模型 51

  5.2 陆稻可视化模型 51-52

  5.2.1. 陆稻根系可视化模型 51-52

  5.2.2 陆稻茎秆、叶片的可视化模型 52

  5.3 本章小结 52-53

  第六章 陆稻模拟系统的实现与程序设计 53-67

  6.1 系统开发关键技术简介 53-54

  6.2 开发环境搭建 54-57

  6.3 系统实观 57-64

  6.3.1 系统需求分析及总体设计 57-58

  6.3.2 生长机的模块 58-60

  6.3.3 可视化模块 60-61

  6.3.4 形态学参数统计模块 61-62

  6.3.5 坐标变换模块 62-63

  6.3.6 系统模拟界面 63-64

  6.4 仿真结果及分析 64-66

  6.5 本章小结 66-67

  第七章 结论与展望 67-69

  致谢 69-70

  参考文献 70-74

  附录A:本人在攻读硕士学位期间的科研情况及工作情况 74-75

  附录B:试验附图 75-76

  附录C:部分源代码 76-86

  电气自动化毕业论文提纲 2

  摘要 5-6

  Abstract 6

  第1章 绪论 9-13

  1.1 课题的研究背景及意义 9

  1.2 国内外研究现状 9-11

  1.3 本文解决的问题及方法 11-12

  1.4 本文的主要工作 12-13

  第2章 配电线路行波测距与信号处理 13-32

  2.1 行波传播特点 13-14

  2.2 行波在线路分支处的传播特性分析 14-15

  2.3 行波测距方法与特点 15-19

  2.4 利用小波包变换提取行波中的故障信号 19-26

  2.4.1 波形的提取 20-21

  2.4.2 小波包变换与滤波 21-26

  2.5 行波测距的信号采集 26-30

  2.5.1 信号源的选取与配变模型 27-30

  2.5.2 高速数据采集系统 30

  2.6 本章小结 30-32

  第3章 基于 PNN 神经网络的模式识别 32-38

  3.1 模式识别理论 32

  3.2 人工神经网络 32-33

  3.3 PNN 神经网络 33-37

  3.3.1 基于 PNN 神经网络的模式识别 35-36

  3.3.2 基于 PNN 神经网络的模式识别 36-37

  3.4 本章小结 37-38

  第4章 C 型行波-PNN 神经网络综合故障定位方法 38-42

  4.1 暂态行波信号中的故障时间信息 38-39

  4.2 确定故障距离 39

  4.3 故障区段的方法研究 39-40

  4.4 行波PNN 神经网络综合定位方法 40-41

  4.5 本章小结 41-42

  第5章 仿真实验 42-54

  5.1 C 型行波PNN 神经网络综合定位方法的仿真试验 1 42-47

  5.1.1 确定故障距离 44-45

  5.1.2 确定故障分支 45-47

  5.2 行波PNN 神经网络综合定位方法的仿真算例 2 47-53

  5.2.1 确定故障距离 49-50

  5.2.2 确定故障分支 50-53

  5.3 本章小结 53-54

  第6章 结论与展望 54-55

  参考文献 55-58

  攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 58-59

  致谢 59

  电气自动化毕业论文提纲 3

  摘要 4-5

  Abstract 5

  1 引言 9-14

  1.1 课题研究背景与意义 9

  1.2 国内外研究现状 9-11

  1.2.1 低压脉冲法 9-10

  1.2.2 短路阻抗法 10

  1.2.3 电容量变化法 10

  1.2.4 频率响应法 10-11

  1.3 嵌入式系统的介绍 11-12

  1.4 论文研究的主要内容 12-14

  2 绕组变形类型及频率响应等效模型 14-20

  2.1 变压器的构造 14

  2.2 变压器绕组故障类型分析 14-17

  2.2.1 常见故障对变压器绕组的影响 14-15

  2.2.2 绕组发生变形的原因分析 15-16

  2.2.3 绕组变形种类的频响分析 16-17

  2.3 变压器绕组频率响应等效模型 17-18

  2.4 变压器绕组检测系统 18-19

  2.5 本章小结 19-20

  3 变压器绕组变形测试仪硬件设计 20-36

  3.1 ARM 控制管理模块 20-27

  3.1.1 S3C6410 处理器简介 20

  3.1.2 ARM 最小系统 20-24

  3.1.3 SD 卡接口 24

  3.1.4 USB 接口 24-25

  3.1.5 触摸屏接口 25-26

  3.1.6 DM9000 网络接口 26

  3.1.7 串行通讯接口 26-27

  3.2 信号发生模块设计 27-32

  3.2.1 扫频信号发生模块总体结构 27-28

  3.2.2 DDS 的基本原理 28-29

  3.2.3 DDS 信号发生器 29-31

  3.2.4 功率放大电路设计 31-32

  3.3 数据采集模块设计 32-34

  3.3.1 有效值转换电路设计 32-33

  3.3.2 A/D 模数转换器电路设计 33-34

  3.4 本章小结 34-36

  4 绕组变形测试仪底层软件设计 36-54

  4.1 Linux 在 ARM 上的移植 36-40

  4.1.1 建立交叉编译环境 36

  4.1.2 Boot1oader 的分析 36-37

  4.1.3 Linux 内核的移植 37-39

  4.1.4 文件系统的构建 39-40

  4.2 基于嵌入式 LINUX 底层驱动程序 40-53

  4.2.1 Linux 下的输入子系统 40-44

  4.2.2 Linux 下平台设备的开发 44-45

  4.2.3 DDS 驱动的开发 45-48

  4.2.4 网络设备驱动 48-49

  4.2.5 触摸屏驱动 49-53

  4.3 本章小结 53-54

  5 绕组变形测试仪上层软件设计 54-63

  5.1 人机交互系统 54

  5.2 波形发生软件设计 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 调节部分程序 56-57

  5.3 检测仪与 PC 之间的通信设计 57-62

  5.3.1 通信协议 57-58

  5.3.2 串口通信初始化 58-60

  5.3.3 Socket 网络通信 60-62

  5.4 本章小结 62-63

  6 结论与展望 63-64

  6.1 结论 63

  6.2 展望 63-64

  参考文献 64-66

  在读期间发表的学术论文 66-67

  作者简历 67-68

  致谢 68-69

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