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控制工程畢業(yè)論文提綱范文3篇
機械控制工程基礎(chǔ) 是機械工程類學(xué)生一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課。下面是小編為大家整理的控制工程畢業(yè)論文提綱范文3篇,供大家參考。
控制工程畢業(yè)論文提綱范文一
摘要 5-6
Abstract 6-7
第1章 緒論 10-18
1.1 研究的意義及背景 10-11
1.2 電磁脈沖模擬器 11-13
1.3 瞬態(tài)電磁場理論 13-14
1.4 子空間辨識方法 14-17
1.4.1 子空間辨識方法的算法基礎(chǔ) 14-16
1.4.2 子空間辨識方法發(fā)展現(xiàn)狀 16-17
1.5 主要研究內(nèi)容 17-18
第2章 電磁脈沖模擬器研究 18-28
2.1 電磁脈沖模擬器結(jié)構(gòu)組成 18-23
2.1.1 電磁脈沖模擬器幾何結(jié)構(gòu) 18-20
2.1.2 電磁脈沖模擬器工作原理 20
2.1.3 電磁脈沖模擬器脈沖源原理 20-23
2.2 實驗所用電磁脈沖模擬器 23-27
2.2.1 電磁脈沖模擬器工作區(qū) 23-24
2.2.2 電容放電式脈沖源 24-26
2.2.3 電磁脈沖模擬器控制器設(shè)計 26-27
2.3 本章小結(jié) 27-28
第3章 子空間參數(shù)辨識理論 28-47
3.1 幾何投影 28-31
3.1.1 正交投影 28-30
3.1.2 斜向投影 30-31
3.2 狀態(tài)空間模型描述 31-34
3.2.1 過程形式描述 31-33
3.2.2 新息形式描述 33-34
3.3 子空間辨識數(shù)據(jù)矩陣構(gòu)造 34-40
3.3.1 系統(tǒng)相關(guān)矩陣 34-38
3.3.2 數(shù)據(jù)分塊 Hankel 矩陣 38-40
3.4 子空間辨識實現(xiàn)過程 40-43
3.4.1 能慣性矩陣/狀態(tài)序列 41-42
3.4.2 廣義可觀測矩陣 42-43
3.5 仿真及實例分析 43-46
3.6 本章小結(jié) 46-47
第4章 基于子空間法的電磁脈沖波特征參數(shù)辨識 47-60
4.1 瞬態(tài)脈沖波形采集 47-49
4.2 利用子空間辨識法對瞬態(tài)脈沖波參數(shù)提取 49-59
4.3 本章小結(jié) 59-60
結(jié)論 60-61
參考文獻(xiàn) 61-65
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 65-66
致謝 66
控制工程畢業(yè)論文提綱范文二
摘要 6-7
Abstract 7-8
第1章 緒論 11-17
1.1 本課題研究背景及意義 11-12
1.2 輻射測溫技術(shù)發(fā)展概況 12-15
1.3 紅外輻射測溫中存在的共性問題 15
1.4 本文的主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排 15-17
第2章 輻射測溫方法及基于顏色測溫原理 17-28
2.1 紅外輻射測溫技術(shù)概述 17-19
2.2 比色測溫法及顏色測溫公式推導(dǎo) 19-25
2.2.1 常規(guī)窄帶寬比色測溫法 19-20
2.2.2 非線性校正比色測溫法 20-22
2.2.3 雙波段比色測溫 22-23
2.2.4 基于標(biāo)校的雙波段比色測溫法 23-24
2.2.5 彩色 CCD 顏色測溫原理推導(dǎo) 24-25
2.3 基于辨識建模的輻射測溫方法 25-27
2.4 本章小結(jié) 27-28
第3章 統(tǒng)計學(xué)習(xí)與支持向量機 28-42
3.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論 28-30
3.2 支持向量機原理介紹 30-35
3.3 支持向量回歸機原理 35-38
3.4 支持向量回歸模型的優(yōu)勢與測溫流程 38-40
3.5 支持向量機參數(shù)選取方法 40-41
3.6 本章小結(jié) 41-42
第4章 支持向量機的改進與參數(shù)優(yōu)化 42-54
4.1 標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(NOR-SVM)建模原理 43-45
4.2 標(biāo)準(zhǔn)支持向量機在高溫測量中的應(yīng)用與分析 45-47
4.3 基于遺傳算法的支持向量機參數(shù)選取方法 47-52
4.3.1 遺傳算法的基本原理 48-49
4.3.2 遺傳算法的實現(xiàn) 49-51
4.3.3 遺傳算法選擇支持向量機的結(jié)構(gòu)參數(shù) 51-52
4.4 改進的支持向量回歸機(SOR-SVM)算法 52-53
4.5 本章小結(jié) 53-54
第5章 支持向量機在顏色測溫中實驗仿真與分析 54-62
5.1 標(biāo)準(zhǔn) SVM 與改進后的 SVM 性能測試與對比 54-56
5.2 遺傳算法對結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化 56-60
5.3 模型仿真結(jié)果分析 60-61
5.4 本章小結(jié) 61-62
本文總結(jié)與展望 62-64
總結(jié) 62
展望 62-64
參考文獻(xiàn) 64-67
致謝 67-68
攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文 68
控制工程畢業(yè)論文提綱范文三
摘要 5-6
Abstract 6
第1章 緒論 10-15
1.1 課題的背景及意義 10-11
1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 11-13
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀 11-12
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 12-13
1.3 論文研究內(nèi)容 13-15
第2章 定位算法與方案設(shè)計 15-25
2.1 定位方法的性能評價標(biāo)準(zhǔn) 15-16
2.2 定位基本原理 16-21
2.2.1 基于測距的定位算法 16-19
2.2.2 基于非測距的`定位算法 19-20
2.2.3 新型定位算法 20-21
2.3 現(xiàn)有定位系統(tǒng)和算法比較 21-23
2.4 本系統(tǒng)的設(shè)計方案 23-24
2.5 本章小結(jié) 24-25
第3章 可視化移動節(jié)點的硬件設(shè)計 25-36
3.1 電源模塊的設(shè)計 25-26
3.2 節(jié)點運動單元的設(shè)計 26-30
3.2.1 節(jié)點運動載體 26-27
3.2.2 處理器的選擇 STM32F407VGT6 27
3.2.3 節(jié)點姿態(tài)傳感器模塊 27-28
3.2.4 2.4G 與 PPM 脈沖調(diào)制 28-29
3.2.5 超聲波測距模塊設(shè)計 29-30
3.2.6 GPS 模塊設(shè)計 30
3.3 節(jié)點可視化單元的設(shè)計 30-35
3.3.1 從處理器的選擇 STM32F405RGT6 31-32
3.3.2 基于 OV2640 的視覺模塊設(shè)計 32-33
3.3.3 基于 MR09-REF2-457 的 WiFi 模塊設(shè)計 33-35
3.4 監(jiān)測與控制終端設(shè)計 35
3.5 本章小結(jié) 35-36
第4章 系統(tǒng)軟件及算法設(shè)計 36-56
4.1 系統(tǒng)總體軟件架構(gòu) 36-39
4.1.1 可視化移動節(jié)點軟件架構(gòu) 36-38
4.1.2 上位機軟件架構(gòu) 38-39
4.2 節(jié)點運動控制算法設(shè)計 39-43
4.2.1 四軸姿態(tài)的表示和運算 39-40
4.2.2 姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)融合 40-42
4.2.3 四軸的控制算法 42-43
4.3 LwIP 協(xié)議棧的設(shè)計與實現(xiàn) 43-48
4.3.1 UDP 和 TCP 處理的實現(xiàn) 43-46
4.3.2 LwIP 協(xié)議棧的設(shè)計與移植 46-48
4.4 上位機軟件設(shè)計 48-55
4.4.1 網(wǎng)絡(luò)套接字設(shè)計 49-51
4.4.2 基于 OpenCV 的圖像識別算法 51-53
4.4.3 待測節(jié)點坐標(biāo)計算方法 53-55
4.5 本章小結(jié) 55-56
第5章 系統(tǒng)檢測及結(jié)果分析 56-64
5.1 系統(tǒng)平臺的搭建 56-58
5.1.1 可視化運動節(jié)點平臺搭建 56-57
5.1.2 上位機軟件平臺介紹 57-58
5.2 實驗與分析 58-63
5.2.1 四軸飛行器運動控制實驗 58
5.2.2 視覺與無線網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊實驗 58-59
5.2.3 攝像頭標(biāo)定實驗 59-61
5.2.4 圖像識別測試 61-62
5.2.5 實時定位實驗 62-63
5.3 本章小結(jié) 63-64
結(jié)論 64-66
參考文獻(xiàn) 66-70
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 70
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