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智能温度测量仪表的研究和设计

作　者: 韩智
导　师: 马洪涛
学　校: 河北科技大学
专　业: 测试计量技术与仪器
关键词: 温度检测智能仪表 PID神经网络 MATLAB LabVIEW K型热电偶
分类号: TH811
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

温度作为工业自动化过程控制中的一个非常重要的检测参数,直接影响控制精度,因此需要更加精确的检测。由于热电偶具有较高的准确度、较广的测温范围广以及低廉的成本等优点,所以其在检测的温度的自动化控制中成为首选。本论文利用热电偶检测温度、并采用单片机与神经网络智能控制算法相结合的技术,设计出课了一套可靠的、可视化的数字式智能型测温仪表,来实现对温度的精确检测。采用了PID神经网络让它无限次的逐渐逼近热电偶的测量信息,然后根据实际设计出热电偶的信号调理电路,并且在解决热电偶冷端温度补偿问题上我们则是采用了数字温度传感器。建立了基于PID神经网络的数学模型,通过设定神经元的个数、连接权值初值,来通过实验的方法确定实际温度值与热电势的对应关系,最后使用MATLAB软件对实现进行验证。硬件部分以K型热电偶(镍铬一镍硅)作为温度传感器,以AT89S52单片机芯片为微处理器,通过数字温度传感器来对热电偶进行冷端温度补偿,以此来实现对温度的准确测量。软件部分主要由下位机和上位机两部分组成。在设计下位机的应用程序中主要包含了系统主程序、数据采集及键盘显示子程序等。下位机将采集的数据通过RS-232串口通信送到上位机,在上位机采用LabVIEW软件进行系统编程,主要对串口通信模块、显示模块、数据存储以及上位机监控界面进行了编程,它们作为子程序供主程序调用。并设计出人机交互界面,用来对数据进行分析,处理和实时显示。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-8
第1章绪论  8-14
  1.1 研究背景和意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8
    1.1.2 研究意义  8-9
  1.2 研究现状及发展趋势  9-12
    1.2.1 国内外测温研究现状  9-11
      1.2.1.1 由点到线、由线到面温度分布的测温技术  10
      1.2.1.2 由表面到内部、深部的测温技术  10
      1.2.1.3 由有线到无线的测温技术  10-11
    1.2.2 发展趋势  11-12
  1.3 研究思路及主要内容  12-13
  1.4 本章小结  13-14
第2章温度测量系统总体设计  14-20
  2.1 温度测量的原理和方法  14-16
    2.1.1 温度测量的基本原理  14-15
    2.1.2 温度测量方法  15-16
    2.1.3 传感器分类  16
  2.2 温度测量系统方案  16-19
    2.2.1 典型测温系统  16-18
      2.2.1.1 热电阻测温系统  16-17
      2.2.1.2 红外测温系统  17
      2.2.1.3 热电偶测温系统  17-18
    2.2.2 方案设计  18-19
  2.3 本章小结  19-20
第3章仪表的硬件设计  20-42
  3.1 K型热电偶  20-24
    3.1.1 热电偶测温原理  20-23
    3.1.2 K型热电偶特点  23
    3.1.3 冷端补偿  23-24
  3.2 信号调理电路  24-27
    3.2.1 放大电路设计  24-25
    3.2.2 滤波电路设计  25-27
  3.3 A/D转换电路  27-30
  3.4 数字温度传感器DS18B20  30-33
    3.4.1 DS18B20内部结构  30
    3.4.2 DS18E20温度测量电路  30-33
  3.5 AT89S52单片机  33-35
  3.6 其他模块  35-38
    3.6.1 LCD显示电路  35-36
    3.6.2 键盘模块  36-38
    3.6.3 串口通信电路  38
  3.7 系统抗干扰设计及硬件调试  38-41
    3.7.1 系统抗干扰设计  38-40
    3.7.2 系统硬件实物图  40-41
  3.8 本章小结  41-42
第4章软件设计  42-51
  4.1 系统下位机软件设计  42-46
    4.1.1 Keil C51集成开发环境简介  42
    4.1.2 基于Keil C51软件编程设计  42-46
  4.2 系统上位机软件设计  46-50
    4.2.1 LabVIEW简介  46-47
    4.2.2 基于LabVIEW的软件设计  47-50
  4.3 本章小结  50-51
第5章 PID神经网络及热电偶建模  51-59
  5.1 神经网络概述  51-52
  5.2 PID神经网络  52-55
    5.2.1 PID神经网络基本结构形式  52-53
    5.2.2 PID神经网络控制算法  53-55
  5.3 热电偶建模  55-58
  5.4 本章小结  58-59
结论  59-61
参考文献  61-64
致谢  64-65
个人简历  65

智能温度测量仪表的研究和设计

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