一、风向传感器功耗问题的解决方法（论文文献综述）
陈新欣[1]（2021）在《靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现》文中研究指明靶场环境包括飞机、导弹、运载火箭、飞船等诸多试验靶场,对于靶场试验来说,靶场背景环境参数的监测必不可少,靶场环境参数决定了试验任务能否顺利完成。然而面对复杂的靶场环境,如何进行多种环境参数集中采集、对于覆盖范围广的靶场环境如何进行大范围内的组网监测、对于数据如何进行远距离传输,都是靶场环境监测目前面临的主要问题。本文结合LoRa无线技术、ARM嵌入式技术、多传感器集成技术和北斗定位技术设计了一套符合复杂靶场背景下的环境数据集成监测系统。主要内容包括:1.比较分析现有环境监测系统,并结合靶场背景环境的实际需求,进行系统方案设计。根据方案设计进行处理器、传感器和操作系统的选型。结合ARM嵌入式技术、多传感器集成技术和μC/OS-II实时操作系统进行环境监测终端软硬件设计,实现对环境中的温度、湿度、光照强度、大气压强、降雨量、太阳总辐射、PM10、PM2.5、风速、风向等十多种环境参数集成采集,解决了靶场背景环境监测数据采集单一,集成度低等问题。2.对WiFi、ZigBee、LoRa等无线传输技术进行比较,利用LoRa技术的优势,将LoRa无线技术应用于靶场背景环境监测系统。进行LoRa无线模块节点硬件电路和软件通信设计,实现环境数据的远距离低功耗传输和大范围内靶场环境的星形组网监测设计。利用北斗定位技术实现环境监测终端的位置信息定位功能。3.根据系统构架设计远程监测终端的上位机软件。远程监测终端通过LoRa无线模块接收各个环境监测终端采集到的环境数据和位置信息,进而对环境数据进行分析处理和人机交互设计,并且实现定位信息地图显示功能。系统方案设计完成后进行系统外观模型设计和系统组装,最后进行系统调试,调试包括环境终端采集测试、LoRa通信性能测试和上位机软件测试。测试结果表明环境监测终端可以对环境中十多种环境参数进行集中采集,并且准确获取到终端位置信息。LoRa无线模块的传输距离、丢包率和节点组网性能都可以达到预期设计目标。远程监测终端上位机软件可以准确接收处理环境数据和位置信息。本文通过对靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统设计,实现了对靶场环境数据的集中准确测量、设备集成度高、数据传输距离远、组网方式灵活等目标,为靶场环境监测提供了一套有效的监测设备。
齐博[2]（2021）在《低功耗MEMS热式风传感器及便携气象仪的设计与实现》文中进行了进一步梳理气象监测在农业、工业、军事、交通和能源等领域中应用十分广泛,监测要素包含气温、气压、湿度及风速风向等,其中,风速风向占据着重要地位。近年来,随着MEMS工艺和IC工艺的发展,体积小且功耗低的MEMS热式风传感器被研发出来,具有很高的市场应用价值。本实验室具有多年MEMS热式风传感器研究经验,对传感器芯片衬底材料选择、芯片结构设计以及芯片驱动电路的研究已有完整的解决方案,但最终设计完成的传感器系统的整体功耗较高。本文基于本实验室对低功耗MEMS热式风传感器芯片及传感器系统软件CTD（Constant Temperature Difference）控制方案的现有研究成果,对传感器芯片的控制方法和检测方法做出改进,在保证测量精度和稳定性的情况下使传感器系统功耗显着降低,传感器芯片的加热效率大幅增加;并在风传感器的基础上开展了新型便携式气象仪的设计,以解决现有便携式气象仪产品无法兼顾高精度与便携性的问题。主要研究内容包括:1.提出了一种直接测量温差的软件CTD控制方案。使用开关电源和数字电位器结合设计传感器芯片的加热控制电路,有效降低了原有电路中非加热元件的功率损耗,大幅提升传感器芯片的加热效率。通过对传感器系统测试,系统功耗大幅降低。2.提出了一种硬件比较温差的软件CTD控制方案。在直接测量温差方案的基础上,修改温差测量电路的结构,将加热元件和测温元件接入电桥,依据比较器输出的电压值调整传感器芯片的加热电压,该方案传感器加热电压的稳定性提高了73.7%。通过对传感器系统的测试,传感器系统风速测量范围为0～20m/s,测量误差<±（0.5m/s+5%v）,风向的测量范围为0～359°,测量误差<±5°,传感器系统的最大功耗为142mW,较实验室原有方案降低64.5%。3.开展了新型便携式气象仪的设计和实现。便携气象仪与风传感器之间分离设计,通过有线方式将其与低功耗MEMS热式风传感器连接,实现数据通信。便携式气象仪主要用于测量温湿度、气压、风速风向等气象参数,并记录测量时的定位信息,可实现实时信息查看、数据曲线显示、历史数据查询、定位信息显示等功能。经整机测试,便携式气象仪系统总功耗为2.32W,待机时长为85分钟,传感器信息和定位信息采集正常、显示正常,使用操作简便。
黄志贤[3]（2020）在《基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践》文中提出桥梁健康监测系统的投入令桥梁结构性能退化与性态变异问题能被及时地发现,从而避免桥梁意外坍塌事故发生,保障了桥梁运营阶段的安全,因此相关研究受到广泛关注。近年来,窄带物联网NB-Io T的大规模推广为桥梁健康监测系统的研究与开发提供了一种新的思路,NB-Io T低功耗、深穿透与大连接的通信优势与桥梁健康监测的需求相契合。本文基于桥梁监测系统研究背景、意义与研究现状,进行系统功能的分析,提出一种基于NB-Io T通信技术的桥梁健康监测系统方案。主要工作包括:（1）充分考虑桥梁监测终端安装环境与扩展需求,以低功耗、高性能的MKL36Z128芯片与ME3616 NB-Io T通信模组为核心,同时辅以电源转换与信号采集模块,设计功能完备、运行稳定的终端设备,对影响桥梁健康状态的主要参数进行监测、预处理以及分析,并利用NB-Io T通信网络将所得数据传输至云端服务程序。（2）在终端软件方面,引入MQXLite操作系统,利用操作系统下任务与中断的关系合理规划终端软件执行流程,实现数据采集、预处理与上传;以云服务器侦听程序为媒介打通桥梁监测系统的通信流程,同时借助数据库工具实现采集数据的存储与管理;以网页形式实现桥梁监测数据可视化,并提供一定信息查询与设备管理功能。（3）桥梁监测终端安装位置与运行环境的复杂性决定了其后期软件维护的难度。为此,本文在桥梁监测终端程序中嵌入远程程序更新功能,在云服务器端侦听程序实现机器码文件的解析与更新数据下发,并设计丢帧重传、断点续传等机制保证通信过程的数据稳定传输。本文设计并实现了桥梁健康现场监测系统的主要软硬件内容,经过反复调试以及野外环境测试,证明系统具有良好的运行性能。本方案为桥梁健康监测技术的深入研究与开发提供了一种新思路,具有一定的社会、经济与科学意义以及应用前景。
周浩[4]（2020）在《应急水质监测浮标系统设计研究》文中研究指明海洋资料浮标是实现海洋环境长期在线监测的重要工具。现有的大型化浮标由于体积和重量限制,难以用于海洋污染快速应急响应,而小型化浮标的稳性和安全性较差,容易受到复杂海洋环境的影响而出现数据质量问题。因此,本文依托天津市海洋经济科学发展区域示范项目,分别针对高稳性小型化浮体结构设计、风速风向测量修正方法、异常值处理方法以及应急水质监测浮标数据采集控制系统开展研究,设计了一种专用于近海海洋污染应急响应的水质监测浮标,并完成了现场实验。本文的主要研究内容如下:1、针对海洋环境污染快速应急响应需求,以小型化和高稳性为设计目标,设计了一种适用于我国近海环境的圆柱形浮标结构,并设计了锚绳混接式系留系统,然后建立浮体三维模型,基于三维势流理论对浮体的水动力特性进行数字仿真,结果表明,该结构的固有周期避开了近海波浪主周期,稳性和随波性好。2、针对风速风向测量结果受浮标倾斜和摇摆影响的问题,提出了一种基于浮标姿态解算的风速风向测量修正方法,基于四元数法进行浮标姿态解算,利用四阶龙格-库塔法（Runge-Kutta methods）完成四元数更新,通过计算浮标空间移动和空间旋转引入的风速分量,完成真风速真风向修正计算,实验结果表明该方法计算结果与固定平台上的测量结果一致。3、针对水质监测数据中的异常值问题,发展了一种基于多重插补的异常值处理方法,利用极值特性准则、Pau Ta准则、Dixon准则等对数据中的异常值进行判断和剔除,然后利用基于贝叶斯理论的多重插补方法对缺失值进行数据插补,最后基于水质监测数据采用均方根误差评价了不同方法的插补效果。4、研制了应急水质监测浮标数据采集控制系统,设计了基于串行通信的传感器智能识别方案和基于CDMA的远程数据传输方案,实现了传感器的即插即用、远程固件更新和低功耗动态电源管理等功能,开发了基于Visual Basic的岸站接收软件。5、开展了应急水质监测浮标现场测试实验,包括仪器舱气密性实验、浮标静水姿态实验、系统高低温实验和近海实验等,并经过对比实验,验证了应急水质监测浮标结构和控制系统设计方案的合理性。
孟宪法[5]（2020）在《海洋浮标低功耗研究及在浒苔监测上的应用》文中进行了进一步梳理海洋是我国领土的重要组成,拥有着十分宝贵的财富资源,占据着重要的国防战略地位和经济实用价值。海洋浮标是一种用于获取海洋气象、水文、水质、生态、动力等参数的漂浮式自动化监测平台,为海洋预报、防灾减灾、海洋经济、海上军事活动等服务,对沿海国计民生和国土安全等多方面具有重大意义。随海洋富养化情况日益加重,浒苔等海洋生物泛滥生长,已经影响到人们生活和生态环境。浒苔生长与传播与海水温度、盐度、风速、风向、海水流向等因素密切相关。论文设计一款新型的海洋浮标控制系统,按照海洋浮标国家标准要求,选取了相应的传感器完成海水温度、盐度、风速、风向、海水流向等参数数据采集;扩展了图像传感器对浮标附近海区进行图像抓取,通过浮标附近海面图像判断是否有浒苔爆发情况;扩展了GPRS远程数据传输模块,定时与岸边基站进行数据通信。论文从硬件和软件两个环节进行了降低功耗设计,在硬件设计方面上,除了选用低电压低功耗元器件以外,采用磁保持继电器对周期性供电传感器进行了供电控制,在非工作时间断电以降低系统功耗;在软件设计上,除了充分利用MCU自身功能实现低功耗外,针对数据传输模块工作功耗较大关键问题,采用霍夫曼树算法将要传输的数据压缩后再发送,缩短了数据传送时间,降低了数据传输过程中的功耗,达到降低系统功耗的目的。通过实验室模拟实验,验证了系统设计的正确性,有效降低了系统功耗,具有一定的实用价值。
高适萱[6]（2020）在《自加热双惠斯通电桥MEMS风速风向传感器研究》文中指出与传统风速风向传感器相比,MEMS（微电子机械系统）风速风向传感器具有微型化、集成化、低功耗、低成本的优势,在农业、工业、交通以及国防等领域有广泛应用前景,是风速风向传感器研发的前沿方向。东南大学MEMS教育部重点实验室自2000年开始研究热式MEMS风速风向传感器,已经在设计、制造、封装、测量与控制、可靠性等方面形成了完整解决方案,但目前的产品采用热温差工作原理,较复杂的测量与控制电路会引起传感器系统功耗和成本增加,外置环境温度传感器与芯片温度传感器的温度变化率不同,增加了风速风向传感器温度补偿难度。针对这些问题,本文的主要研究内容和创新如下:（1）系统综述了国内外MEMS风速风向传感器发展,分析比较了传感器工作模式和测控方法。（2）提出一种自加热双惠斯通电桥风速风向传感器结构,不需环境温度传感器与芯片温度传感器,简化了测量与控制电路。用恒流源激励传感器两个正交方向上四个热敏感电阻组成的自加热惠斯通电桥,用两个电桥输出电压均值来表征风速,两个惠斯通电桥的桥路输出电压表征风向。基于热学原理和惠斯通桥路理论,建立了传感器输出电压与流体流速的表达式,并用有限元软件进行了验证。采用陶瓷衬底和金属剥离技术,设计并制备出风速风向传感器,传感器灵敏度达29.35 m V/（m/s）@3.3 m/s和2.38 m V/（m/s）@23.9 m/s。研制的传感器室温下在040m/s风速范围内,风速测量误差小于±2m/s;在0°至360°的全角度风向测量范围内,风向测量误差小于±3°。（3）建立了自加热双惠斯通电桥风速风向传感器温度效应模型,实现了传感器温度补偿。通过考虑空气热物理参数、衬底材料导热系数、热敏电阻阻值随环境温度的变化,建立了自加热双惠斯通电桥风速风向传感器温度效应的理论公式,并用有限元分析验证。通过传感器在变温风洞中测试,提取出理论公式的温度效应系数,实现了温度漂移补偿。实验结果表明:在温度270310K范围,风速误差小于±1.5 m/s;风向误差小于±4°。（4）提出并实现一种四周隔热岛组装方案,实现传感器系统的室外工作。将温度敏感电阻制备在陶瓷衬底上,划片后的方形陶瓷热敏感芯片四周用低导热胶与挖孔陶瓷片相连,为传感器提供了稳定的气体流场,又有效降低传感器横向热阻。校准后,传感器系统在室温下满足测试需求,在060m/s风速范围内,风速误差小于±（0.5+0.03V）m/s,风向误差±3.5°。本文实现的风速风向传感器测控电路简单,全温区、全量程稳定性较好,对MEMS风速风向传感器发展有重要参考价值。
张瑶霖[7]（2020）在《MEMS热式风速风向传感器性能提升技术研究》文中研究说明传统的风速检测方式多为机械式,具有体积大、灵活性较差、可动部件易磨损等缺点,而基于MEMS的热式风速风向传感器可以较好地规避这些问题。目前关于热式风速风向传感器的研究多集中于芯片结构和封装的改善,目的在于量程、灵敏度、响应速度、功耗等指标的优化。本文在诸多前期研究的基础上提出了改善风速传感器性能的方案并针对热式风速传感器的启动时间这一参数开展了较为详尽的研究,以软件仿真、实验测试和数学推导的方式进行了具体的说明。首先,本文从完整的风速传感器系统出发,详细阐述了所使用的传感器芯片的结构、原理和封装方式,并给出了针对此传感器芯片的控制、放大、检测和通讯电路。通过对完整的风速传感器系统的风洞实验,总结出主要的性能特性。同时发现存在三个问题,分别是热损失输出电压-风速曲线异常、高风速段电压-风速曲线灵敏度降低以及启动时间不确定。针对问题一,将原因定位到环境测温二极管,实验证明环境测温二极管在工作时会受传感器芯片热场的影响,从而引发加热电压-风速曲线异常。将其更换为外置测温元件后,同时又出现了稳定速度慢和迟滞的问题。考虑到环境测温元件的位置和封装的重要性,对芯片进行了优化设计,重新排布了芯片主体和环境测温元件的位置,尽可能消除了热场的相互干扰和不必要的热损耗,并保证了敏感元件与空气的良好接触。经过以上处理后,问题得到解决。实验结果显示加热电压-风速曲线平滑,重复性较好。风速和风向的测量精度较高,误差分别控制在4%和4°以内。整个系统的上电稳定时间在15s左右。针对问题二,设计了一个基于MOS管电流电压转换特性的传感器后级灵敏度提升电路。首先研究了MEMS热式风速传感器的输出理论模型,从传热学和流体力学角度对热损失型和热温差型两种测量方式进行了理论公式推导,总结出二者输出曲线特性——分别与风速的平方根和四次方根线性相关。在此基础上,结合MOS管的饱和区电流特性,提出了一种基于MOS管的平方电路。而后对此电路进行了仿真和实验,结果表明该电路可极大提升输出电压的灵敏度。热温差和热损失测量模式下的输出电压在经过MOS管电路处理后,灵敏度分别达到了45.44m V/ms-1和171.88m V/ms-1,非线性误差从3.15%降至2.77%。针对问题三,详细研究了风速传感器启动时间这一参数。从参数定义、实验现象、有限元仿真和数学推导的角度对其进行了较为详细的解释和说明。研究结果显示,chip.1的启动时间在15s左右,而嵌入于陶瓷基板并具有隔热结构的chip.2的启动时间在5s左右。二者均能达到实用要求。除此之外,也可以通过修改数学推导结果中的参数来判断不同芯片结构的传感器的启动时间,从而能够在早期研究和设计时尽可能优化。通过上述一系列研究,风速传感器的重复性、灵敏度、精度等性能得到了优化,启动时间参数得到了确定,对于后续的芯片优化设计具有实际意义。
宋佳惠[8]（2020）在《船载一体化气象要素测量平台的设计与实现》文中研究说明随着社会的进步和发展,国家对于海洋气象要素的研究尤为重视,得到准确的气象要素数据对于海洋的开发和发展具有重要的意义。目前的采集设备多种多样,存在着精度低、易损耗、寿命短等缺点。针对这些问题,本文设计并实现了船载一体化气象要素的测量平台,该平台集成了风速风向、温度湿度、气压、降雨量六种海洋气象要素的采集,实现数据的实时显示和存储。利用对海洋气象要素的真实知识掌握,目的是为了海洋大数据分析可以具有详细的数据支持,最后可以为船舶的安全航行提供安全的保障。本文采用遗传算法优化Elman神经网络的初始权值阈值,并建立风速风向预测模型实现真实风速风向值的计算,完成了经典Elman神经网络、经典BP神经网络和优化之后的Elman神经网络的对比实验。接下来,利用IEEE1451的标准协议来设计平台的系统模型,在此基础上实现硬件的搭建和软件的设计,可以为其他设备提供标准接口,实现传感器的“即插即用”,扩展平台通用性。硬件方面,分析了主控模块的选型,设计了外围电路模块和气象传感器模块,数据传输驱动模块实现传感器数据采集和数据处理之间的通信,系统通信模块实现传感器与上位机之间的通信。软件方面,阐述了六种气象要素的测量子程序和相关软件流程图的设计,完成传感器硬件软件的连接,利用Python的前端框架PyQt5来实现界面的搭建,将采集到的信息进行实时的显示。最后,对系统平台的功能进行测试实验并总结。本课题设计的气象要素测量平台,采用了优化的Elman神经网络来计算海洋中真实风速风向值,提高其测量精度,同时采用基于时差法的超声波传感器来实现风速风向的采集,和传统的机械式传感器相比,超声波传感器不易损耗,在海洋中的使用寿命更长,因此该测量平台在海洋环境方面有着很好的应用前景。
王尚[9]（2020）在《温度平衡模式MEMS热式风速风向传感器的研究》文中认为风速风向传感器作为气象监测与预警的基础性、关键性器件,在高速公路、高速铁路、风力发电、智能电网、船舶航行等领域不可或缺。但是,传统机械风杯式和超声式风速风向传感器体积大、成本高、功耗大,不能满足物联网发展的巨大需求。MEMS风速风向传感器具有微型化、批量化、低功耗等优点,是风速风向传感器的前沿技术方向。东南大学MEMS教育部重点实验室自2000年开始研究MEMS风速风向传感器,已经形成完整的解决方案,但目前的产品采用恒温差工作模式,需要外置环境温度传感器,使风速风向传感器温度漂移补偿工作量较大,同时,风速风向传感器长期野外工作,造成芯片上电阻稳定性退化。本文提出一种基于温度平衡模式的MEMS热式风速风向传感器,并对传感器的理论模型、结构优化、工艺制备、电路测控系统、温度漂移补偿等方面进行了深入研究,主要研究内容和创新点如下:（1）提出并实现了基于温度平衡模式的二维风速风向传感器,提高了传感器的测量准确度。通过考虑流体、传感器芯片、陶瓷衬底以及封装胶的影响,建立了传感器输出随着风速风向变化的理论模型。采用标准的微机械加工工艺在陶瓷衬底上淀积Pt金属薄膜,通过芯片背面自封装的方法为芯片提供保护,制备出基于温度平衡模式的高性能二维风速风向传感器。设计了基于温度平衡模式的测控系统,应用硬件电路和软件算法,实现了传感器系统的有效控制。室温下实验表明:传感器量程为0?40 m/s,低风速下（0?4m/s）的最大测量误差约为±0.2 m/s,高风速下（4?40 m/s）的最大测量误差约为±0.5 m/s;在0?360o的风向测量范围内,最大风向测量误差小于±2o。（2）建立了温度平衡模式MEMS风速风向传感器的温度效应模型,分析了测控电路的温度关系,实现了温度漂移补偿,有效抑制了传感器的温度漂移。通过考虑空气热物理参数、衬底材料的热导率等因素随环境温度变化的关系,建立了传感器温度效应模型,通过有限元仿真分析进行了验证。在变温风洞中对传感器测试,得到温度效应系数,实现了温度漂移补偿。温度补偿后的传感器在273?303 K的温度范围内,风速最大误差小于±1 m/s,角度最大误差小于±2o。（3）探索了一种双层多晶硅结构的紧凑型MEMS热式风速风向传感器,有效减小了传感器芯片尺寸,提高了传感器的集成度。该传感器结构采用两层多晶硅,在相同芯片位置垂直制备了四个加热单元和四个测温单元,保证了在温度平衡模式下加热元件与测温元件的温度近似相等。与上述传感器相比,该传感器芯片尺寸缩小了43.5%。测试结果显示,在0?40 m/s的测量范围内,传感器的风速测量误差小于1.5%,风向测量误差小于±2o。本文系统研究了基于温度平衡模式的风速风向传感器,为MEMS风速风向传感器的应用提供了重要参考价值。
刘赓[10]（2020）在《输电杆塔倾斜与晃度无线监测系统设计》文中研究指明输电杆塔是输电线路重要组成部分,因为地理环境和气象环境的影响,容易引起输电杆塔的倾斜与晃动等异常状态问题,严重将引起输电塔的变形与倒塌,影响输电线路的正常运行。目前输电杆塔的异常状态勘察仍处于由巡检人员进行定期巡线和目测判断的阶段,人工巡查的方式不仅对于人力和物力有着大量的需求,而且还缺乏一种有效的对杆塔倾斜进行准确测定以及倾斜变化趋势预判的手段,外界因素引起输电杆塔的晃动具有一定的不确定性和突发性,人工定期巡检也难以及时发现。目前迫切需要设计一个能够对输电杆塔倾斜与晃度进行长时间、实时监测的系统,通过对输电杆塔倾斜与晃度的实时监测,实现故障的早发现,避免事故的发生,提高电力系统的安全,稳定的运行,同时也大大减少了人工巡查的次数与工作强度。本文首先对国内外已有的输电设备在线监测装置进行了分析与研究,设计了输电杆塔倾斜与晃度无线监测系统,用于实时监测输电杆塔的倾斜、晃度以及周围的气象信息,并对异常状态进行报警。输电杆塔倾斜与晃度无线监测系统具体包括数据采集、数据处理、无线通讯、远程监测软件。数据采集部分,通过MPU6050传感器完成对输电杆塔的倾斜、晃度的状态监测;通过温湿度传感器、风速传感器、风向传感器完成对周围的温度、湿度、风速、风向信息的监测。数据处理部分,监测设备采用低功耗微控制芯片STM32L496VGT6,通过串口读取各个传感器采集的数据,再将读取的数据发送给无线通讯模块。无线通讯部分,通过4G无线通讯模块将现场采集的数据通过互联网发送给远程监测软件,实现数据的远距离传输。远程监测软件部分,远程监测软件使用Python进行开发设计,通过互联网接收4G无线通讯模块发送的采集数据,并对接受的数据进行处理与存储,再采用图像的方式将杆塔状态进行直观的显示。
二、风向传感器功耗问题的解决方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、风向传感器功耗问题的解决方法（论文提纲范文）
（1）靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 靶场环境监测系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 无线传输技术国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及框架 |
| 2 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统整体设计 |
| 2.1 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统框架 |
| 2.1.1 系统需求分析 |
| 2.1.2 系统方案设计 |
| 2.2 环境术语及监测标准 |
| 2.3 LoRa技术及卫星定位技术 |
| 2.3.1 LoRa技术 |
| 2.3.2 卫星定位技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统硬件设计 |
| 3.1 环境监测终端硬件电路整体方案设计 |
| 3.2 硬件选型方案 |
| 3.2.1 系统硬/软件平台比较选型 |
| 3.2.2 传感器选型 |
| 3.3 ARM微处理器最小系统设计 |
| 3.4 多传感器采集电路设计 |
| 3.4.1 IIC采集电路设计 |
| 3.4.2 RS-485采集电路 |
| 3.4.3 UART采集电路设计 |
| 3.5 LoRa无线传输电路设计 |
| 3.6 北斗定位电路设计 |
| 3.7 外围电路设计 |
| 3.7.1 显示电路设计 |
| 3.7.2 电源电路设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统软件设计 |
| 4.1 环境监测终端软件开发语言和工具 |
| 4.2 嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ |
| 4.2.1 μC/OS-Ⅱ系统移植 |
| 4.2.2 μC/OS-Ⅱ系统软件设计 |
| 4.3 传感器数据采集驱动程序设计 |
| 4.3.1 IIC总线驱动电路程序设计 |
| 4.3.2 RS-485驱动电路程序设计 |
| 4.3.3 UART驱动电路程序设计 |
| 4.4 LoRa无线传输 |
| 4.4.1 LoRa通信协议 |
| 4.4.2 LoRa无线传输软件设计 |
| 4.5 北斗定位模块软件设计 |
| 4.6 ISP显示模块软件设计 |
| 4.7 上位机软件设计 |
| 4.7.1 Qt开发环境 |
| 4.7.2 上位机软件人机交互界面设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统组网调试与运行 |
| 5.1 系统环境监测终端性能测试 |
| 5.2 系统LoRa无线组网通信性能调试 |
| 5.2.1 LoRa通信质量测试 |
| 5.2.2 组网通信范围测试 |
| 5.3 上位机软件功能调试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）低功耗MEMS热式风传感器及便携气象仪的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 低功耗MEMS热式风传感器研究现状 |
| 1.2.2 国内外便携式风传感器的研究现状 |
| 1.2.3 国内外便携式气象仪的研究现状 |
| 1.3 研究内容与目标 |
| 1.3.1 课题的主要内容 |
| 1.3.2 系统性能指标 |
| 1.3.3 论文内容纲要 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 低功耗MEMS热式风传感器的工作原理及结构 |
| 2.1 低功耗MEMS热式风传感器的工作原理 |
| 2.1.1 低功耗MEMS热式风传感器对流换热理论 |
| 2.1.2 低功耗MEMS热式风传感器温度场分析 |
| 2.1.3 低功耗MEMS热式风传感器的驱动原理 |
| 2.2 低功耗MEMS热式风传感器芯片的结构 |
| 2.2.1 传感器芯片的结构 |
| 2.2.2 传感器芯片的风向检测原理 |
| 2.3 低功耗MEMS热式风传感器芯片的封装 |
| 2.4 低功耗MEMS热式风传感器的外壳结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 低功耗MEMS热式风传感器系统的设计 |
| 3.1 MEMS热式风传感器系统功耗分析 |
| 3.2 直接测量温差的低功耗测量方法 |
| 3.2.1 传感器芯片加热电压控制电路的设计 |
| 3.2.2 嵌入式微处理器的选择 |
| 3.2.3 传感器系统软件恒温差控制方案的总体设计 |
| 3.2.4 传感器系统性能测试与分析 |
| 3.3 硬件比较温差的低功耗测量方案 |
| 3.3.1 硬件电路设计 |
| 3.3.2 软件算法设计 |
| 3.4 风向测量电路的设计 |
| 3.4.1 风向检测电路 |
| 3.4.2 风向检测软件设计 |
| 3.4.3 电子罗盘角度补偿 |
| 3.5 温漂补偿的研究 |
| 3.5.1 恒温差控制模式下的温漂补偿方法介绍 |
| 3.5.2 温漂补偿的方案 |
| 3.5.3 温漂补偿的结果测试 |
| 3.6 低功耗MEMS热式风传感器系统的性能测试与分析 |
| 3.6.1 传感器测试环境介绍 |
| 3.6.2 传感器风速测量的测试与分析 |
| 3.6.3 传感器风速输出稳定性的测试与分析 |
| 3.6.4 传感器及传感器系统的功耗测试与分析 |
| 3.6.5 传感器风向测量的测试与分析 |
| 3.6.6 传感器热温差检测方案的测试与分析 |
| 3.6.7 传感器批次一致性测试 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 便携式气象仪的设计与实现 |
| 4.1 便携式气象仪系统介绍 |
| 4.2 便携式气象仪硬件设计 |
| 4.2.1 便携式气象仪控制核心的设计 |
| 4.2.2 液晶显示驱动的设计 |
| 4.2.3 传感器驱动和电源方案的设计 |
| 4.3 便携式气象仪软件设计 |
| 4.3.1 嵌入式操作系统FreeRTOS |
| 4.3.2 GUI显示刷新任务 |
| 4.3.3 串口交互任务 |
| 4.3.4 数据刷新任务 |
| 4.4 便携式气象仪界面设计 |
| 4.5 薄膜按键面板的设计 |
| 4.6 便携式气象仪外壳设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 便携式气象仪的性能测试与分析 |
| 5.1 便携式气象仪硬件性能测试与分析 |
| 5.1.1 功耗测试 |
| 5.1.2 续航能力测试 |
| 5.1.3 充电时长测试 |
| 5.2 便携式气象仪功能测试 |
| 5.2.1 实时信息显示测试 |
| 5.2.2 数据曲线显示测试 |
| 5.2.3 历史数据查询测试 |
| 5.2.4 定位信息显示测试 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 进一步优化思路 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 桥梁健康监测系统研究现状 |
| 1.2.2 NB-IoT发展现状 |
| 1.2.3 远程更新技术研究现状 |
| 1.3 课题研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 系统总体设计与技术基础 |
| 2.1 桥梁监测系统功能分析 |
| 2.2 桥梁监测系统框架 |
| 2.2.1 传感器数据采集系统 |
| 2.2.2 NB-IoT网络传输系统 |
| 2.2.3 人机交互系统 |
| 2.3 NB-IoT通信技术 |
| 2.3.1 NB-IoT技术特点 |
| 2.3.2 NB-IoT与其他通信技术的比较 |
| 2.4 嵌入式软件更新技术 |
| 2.4.1 现场更新技术 |
| 2.4.2 远程更新技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 桥梁监测终端硬件设计与实现 |
| 3.1 终端硬件结构 |
| 3.2 终端硬件器件选型 |
| 3.2.1 主控芯片选型 |
| 3.2.2 NB-IoT通信模组的选型 |
| 3.2.3 桥梁监测传感器选型 |
| 3.3 终端硬件电路设计 |
| 3.3.1 主控制模块设计 |
| 3.3.2 通信模块硬件设计 |
| 3.3.3 电源转换模块设计 |
| 3.3.4 信号采集模块设计 |
| 3.4 终端硬件驱动设计 |
| 3.4.1 外设驱动设计 |
| 3.4.2 传感器驱动设计 |
| 3.4.3 通信模组驱动设计 |
| 3.5 终端PCB设计与测试 |
| 3.5.1 终端PCB设计 |
| 3.5.2 终端硬件电路测试 |
| 3.5.3 硬件驱动测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 桥梁监测系统软件设计与实现 |
| 4.1 系统软件结构与功能 |
| 4.2 终端控制程序设计 |
| 4.2.1 通信帧格式设计 |
| 4.2.2 MQXLite任务调度 |
| 4.2.3 MQXLite任务设计 |
| 4.2.4 中断服务程序设计 |
| 4.3 服务器云侦听程序设计 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 套接字通信设计 |
| 4.3.3 Websocket通信设计 |
| 4.4 人机交互软件设计与实现 |
| 4.5 系统综合测试 |
| 4.5.1 通信稳定性测试 |
| 4.5.2 预警性能测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 终端程序远程更新方案设计与实现 |
| 5.1 远程可维护性问题的提出与分析 |
| 5.2 远程更新技术的融入方法 |
| 5.3 远程更新的设计 |
| 5.3.1 服务器更新软件设计 |
| 5.3.2 终端程序设计 |
| 5.3.3 更新方案设计 |
| 5.4 更新性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 外设驱动函数接口 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（4）应急水质监测浮标系统设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 海洋资料浮标的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 应急水质监测浮标总体方案设计 |
| 2.1 应急水质监测浮标需求分析 |
| 2.2 中国近海海洋环境状况 |
| 2.3 应急水质监测浮标设计的基本要求 |
| 2.3.1 应急水质监测浮标设计要求 |
| 2.3.2 应急水质监测浮标设计指标 |
| 2.4 结构端方案设计 |
| 2.4.1 浮标体结构方案设计 |
| 2.4.2 系留系统方案设计 |
| 2.5 数据端方案设计 |
| 2.5.1 传感器系统方案设计 |
| 2.5.2 数据采集控制系统方案设计 |
| 2.5.3 通信系统方案设计 |
| 2.5.4 供电系统方案设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 浮标体及系留系统设计 |
| 3.1 小型化浮体结构设计 |
| 3.2 浮标体性能计算原理 |
| 3.2.1 浮性及稳性计算 |
| 3.2.2 风浪流载荷计算 |
| 3.2.3 固有周期计算 |
| 3.2.4 浮标体结构主要参数 |
| 3.3 浮标体水动力特性分析理论与方法 |
| 3.3.1 三维势流理论 |
| 3.3.2 浮体结构有限元模型 |
| 3.3.3 浮体频域运动响应仿真分析 |
| 3.3.4 浮体时域运动响应仿真分析 |
| 3.4 系留系统姿态模拟与受力情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 应急水质监测浮标数据处理方法 |
| 4.1 基于浮标姿态解算的风速风向测量修正方法 |
| 4.1.1 浮标姿态对于风速风向测量的影响 |
| 4.1.2 相关坐标系与姿态描述方法 |
| 4.1.3 坐标变换矩阵计算 |
| 4.1.4 基于四元数的浮标姿态解算 |
| 4.1.5 真风速真风向计算 |
| 4.2 基于多重插补的异常值处理方法 |
| 4.2.1 异常值的判断与剔除 |
| 4.2.2 传统数据插补方法 |
| 4.2.3 多重插补方法原理 |
| 4.2.4 不同方法的插补效果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 数据采集控制系统与上位机软件设计 |
| 5.1 数据采集控制系统设计 |
| 5.1.1 系统整体设计 |
| 5.1.2 基于串行通信的传感器智能识别方法 |
| 5.1.3 远程固件更新功能设计 |
| 5.1.4 低功耗动态电源管理设计 |
| 5.1.5 参数采集、处理和记录方法 |
| 5.1.6 基于CDMA的远程数据传输方案 |
| 5.2 岸站接收软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 应急水质监测浮标系统实验 |
| 6.1 应急水质监测浮标单元实验 |
| 6.1.1 仪器舱气密性实验 |
| 6.1.2 传感器智能识别实验 |
| 6.1.3 系统高低温实验 |
| 6.1.4 静水姿态实验 |
| 6.2 国家浅海海洋综合试验场实验 |
| 6.2.1 浮标布放过程 |
| 6.2.2 数据完整性验证 |
| 6.2.3 供电性能验证 |
| 6.2.4 浮标位移分析 |
| 6.2.5 浮标数据对比 |
| 6.2.6 浮标回收 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）海洋浮标低功耗研究及在浒苔监测上的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 海洋浮标简介 |
| 1.1.2 低功耗性能研究意义 |
| 1.2 国内外浮标设计研发现状 |
| 1.3 论文的内容和结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统硬件设计 |
| 2.1 系统构成 |
| 2.2 硬件总体设计 |
| 2.3 MCU最小控制系统设计 |
| 2.3.1 MCU选型及参数介绍 |
| 2.3.2 MCU引脚说明 |
| 2.3.3 FLASH电路接口设计 |
| 2.3.4 复位电路设计 |
| 2.4 传感器电路及接口设计 |
| 2.4.1 传感器设计总体原则 |
| 2.4.2 温度传感器接口设计 |
| 2.4.3 盐度传感器接口设计 |
| 2.4.4 风速、风向传感器接口设计 |
| 2.4.5 电磁流向计接口设计 |
| 2.4.6 图像传感器接口设计 |
| 2.5 数据传输模块电路及接口设计 |
| 2.5.1 通信模块驱动电路及接口设计 |
| 2.6 USB通信驱动电路设计 |
| 2.7 供电单元驱动电路设计 |
| 2.7.1 4.2VDC降压驱动电路设计 |
| 2.7.2 3.3VMCU降压驱动电路设计 |
| 2.7.3 摄像头电平电压驱动电路设计 |
| 2.8 磁保持继电器电路设计 |
| 2.8.1 磁保持继电器选型及工作原理介绍 |
| 2.9 电池选择与电源设计 |
| 2.10 硬件系统防水性设计 |
| 2.11 本章小结 |
| 第三章 软件设计 |
| 3.1 MCU程序编写 |
| 3.1.1 程序编写原则 |
| 3.1.2 总体设计 |
| 3.2 软件设计的环境和语言选择 |
| 3.3 主函数设计 |
| 3.4 参数采集软件设计 |
| 3.4.1 AD数据采集程序设计 |
| 3.4.2 参数采集内存单元分配和存储结构 |
| 3.4.3 数据存储的安全性设计 |
| 3.5 图像采集软件设计 |
| 3.5.1 图像采集器程序设计 |
| 3.5.2 图像采集内存单元分配和存储结构 |
| 3.5.3 摄像头通信协议设计 |
| 3.6 GPRS模块与阿里云通信协议设计 |
| 3.6.1 AT指令介绍及TCP/IP协议设计 |
| 3.7 MCU和 SIM900A串行异步通信协议设计 |
| 3.7.1 串行异步通信程序设计 |
| 3.7.2 串行异步通信协议设计 |
| 3.8 软件低功耗设计 |
| 3.8.1 霍夫曼树算法简介 |
| 3.8.2 压缩数据发送降低功耗 |
| 3.9 上位机软件通信协议 |
| 3.9.1 阿里云云端服务器配置 |
| 3.10 图接收软件总体设计 |
| 3.10.1 软件开发环境介绍 |
| 3.10.2 图像及水文数据软件设计 |
| 3.10.3 软件工作界面 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 模拟实验和功耗分析 |
| 4.1 在实验室模拟实验 |
| 4.1.1 实验设备 |
| 4.1.2 实验内容 |
| 4.1.3 实验步骤与结果 |
| 4.2 功耗比对实验 |
| 4.2.1 分析低功耗理论数据 |
| 4.2.2 功耗对比实验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（6）自加热双惠斯通电桥MEMS风速风向传感器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 MEMS风速风向传感器 |
| 1.1.1 微电子机械系统(MEMS)概述 |
| 1.1.2 微电子机械系统(MEMS)的技术特征 |
| 1.1.3 MEMS风速风向传感器 |
| 1.2 热式风速风向传感器芯片研究进展 |
| 1.2.1 热线式风速风向传感器 |
| 1.2.2 热温差式风速风向传感器 |
| 1.2.3 热脉冲式风速风向传感器 |
| 1.2.4 多种测温原理相结合型风速风向传感器 |
| 1.3 热式风速风向传感器测量与控制研究进展 |
| 1.3.1 恒温差(Constant Temperature Difference Mode)模式 |
| 1.3.2 恒温(Constant Temperature Mode)模式 |
| 1.3.3 恒功率(Constant Power Mode)模式 |
| 1.3.4 恒压(Constant Voltage Mode)模式 |
| 1.3.5 温度平衡(Temperature Balance Mode)模式 |
| 1.3.6 恒流(Constant Current Mode)模式 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 1.4.1 关键问题 |
| 1.4.2 工作主要内容 |
| 第二章 自加热双惠斯通电桥风速风向传感器设计与制造 |
| 2.1 MEMS风速风向传感器理论分析 |
| 2.1.1 MEMS风速风向传感器的工作原理 |
| 2.1.2 MEMS风速风向传感器的有限元仿真验证 |
| 2.2 MEMS风速风向传感器的制备 |
| 2.2.1 传感器的制备工艺及版图 |
| 2.2.2 传感器的管壳封装 |
| 2.3 MEMS风速风向传感器检测和控制系统 |
| 2.3.1 控制和检测系统的设计 |
| 2.3.2 风洞测试系统 |
| 2.4 MEMS风速风向传感器的实验 |
| 2.4.1 元器件温度敏感特性测试 |
| 2.4.2 热式MEMS风速风向传感器的风速输出特性 |
| 2.4.3 热式MEMS风速风向传感器的风向输出特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 自加热双惠斯通电桥风速风向传感器环境温度效应及补偿 |
| 3.1 环境温度补偿技术 |
| 3.1.1 热式风速风向传感器环境温度补偿的必要性 |
| 3.1.2 热式风速风向传感器环境温度补偿技术概况 |
| 3.2 环境温度对热式MEMS风速风向传感器性能的影响 |
| 3.2.1 传感器输出电压模型 |
| 3.2.2 传感器理论计算分析 |
| 3.2.3 有限元仿真结果 |
| 3.2.4 实验测试结果 |
| 3.3 传感器输出结果的环境温度补偿方法 |
| 3.3.1 传感器风速输出半经验公式 |
| 3.3.2 传感器环境温度补偿模型 |
| 3.3.3 传感器风速输出环境温度补偿 |
| 3.3.4 传感器风向输出环境温度补偿 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自加热双惠斯通电桥风速风向传感器系统组装 |
| 4.1 热式MEMS风速风向传感器封装与组装方案概况 |
| 4.1.1 MEMS传感器封装与组装技术概况 |
| 4.1.2 热式MEMS风速风向传感器系统封装与组装背景 |
| 4.2 热式风速风向传感器四周隔热岛方案 |
| 4.2.1 热式风速风向传感器四周隔热岛方案的设计 |
| 4.2.2 热式风速风向传感器四周隔热岛方案的性能的仿真验证 |
| 4.3 基于四周隔热岛组装方案的传感器制备 |
| 4.3.1 传感器热敏感芯片制备 |
| 4.3.2 四周隔热岛方案传感器系统组装 |
| 4.4 基于四周隔热岛组装方案的传感器性能 |
| 4.4.1 热敏电阻阻值分布及温度特性测试 |
| 4.4.2 软件控制算法的设计及实现 |
| 4.4.3 传感器风速风向性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 进一步研究工作展望 |
| 攻读博士期间发表的论文和取得的学术成果 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）MEMS热式风速风向传感器性能提升技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 风速风向的测量 |
| 1.1.1 表示方法 |
| 1.1.2 相关指标&性能参数 |
| 1.1.3 风的测量方式 |
| 1.2 MEMS热式风速风向传感器原理介绍 |
| 1.2.1 风速风向检测原理 |
| 1.2.2 控制模式 |
| 1.3 MEMS热式风速风向传感器国内外研究进展 |
| 1.3.1 发展历程 |
| 1.3.2 性能优化研究 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 1.4.1 目前研究中存在的问题 |
| 1.4.2 本课题任务 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 MEMS热式风速风向传感器系统构成与测试分析 |
| 2.1 芯片结构 |
| 2.2 工作原理 |
| 2.3 芯片封装方法 |
| 2.4 测控电路 |
| 2.5 传感器系统的测试分析 |
| 2.5.1 整体性能测试 |
| 2.5.2 问题总结 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 MEMS热式风速风向传感器的性能优化 |
| 3.1 MEMS风速风向传感器输出曲线异常分析和应对策略 |
| 3.2 灵敏度提升策略 |
| 3.2.1 输出特性 |
| 3.2.2 MOS管的电流平方特性 |
| 3.2.3 仿真结果 |
| 3.2.4 实验结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 MEMS热式风速风向传感器启动时间研究 |
| 4.1 启动时间定义 |
| 4.2 实验现象 |
| 4.3 建模仿真 |
| 4.3.1 接口&材料选择 |
| 4.3.2 网格划分 |
| 4.3.3 仿真设置 |
| 4.3.4 仿真结果&分析 |
| 4.4 理论推导 |
| 4.4.1 芯片传热机理 |
| 4.4.2 方程建立 |
| 4.4.3 模型简化 |
| 4.4.4 等效计算 |
| 4.4.5 计算结果&对比 |
| 4.5 误差分析 |
| 4.5.1 参数设置 |
| 4.5.2 算法偏差 |
| 4.5.3 热不对称性 |
| 4.6 对比实验和分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（8）船载一体化气象要素测量平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的创新点和章节安排 |
| 1.3.1 论文的创新点 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第二章 基于GA-Elman神经网络的预测算法 |
| 2.1 矢量合成算法 |
| 2.2 Elman神经网络 |
| 2.3 GA-Elman神经网络预测算法的实现 |
| 2.3.1 GA-Elman神经网络的预测模型 |
| 2.3.2 GA-Elman神经网络的训练步骤 |
| 2.4 对比实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气象要素测量平台的硬件电路设计 |
| 3.1 系统总体框架 |
| 3.2 核心微处理器选型 |
| 3.3 外围电路模块设计 |
| 3.3.1 电源电路 |
| 3.3.2 时钟电路 |
| 3.3.3 存储电路 |
| 3.4 风速风向传感器模块 |
| 3.4.1 驱动电路模块 |
| 3.4.2 接收电路模块 |
| 3.5 温湿度传感器模块 |
| 3.5.1 温湿度的测量原理 |
| 3.5.2 温湿度传感器模块设计 |
| 3.6 气压传感器模块 |
| 3.6.1 气压的测量原理 |
| 3.6.2 气压传感器模块设计 |
| 3.7 降雨量传感器模块 |
| 3.7.1 降雨量的测量原理 |
| 3.7.2 降雨量传感器模块设计 |
| 3.8 数据传输驱动模块的设计 |
| 3.9 系统通信模块的设计 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 气象要素测量平台的软件设计 |
| 4.1 软件开发平台 |
| 4.2 气象要素测量系统的软件流程 |
| 4.2.1 超声波风速风向测量子程序 |
| 4.2.2 温湿度测量子程序 |
| 4.2.3 气压测量子程序 |
| 4.2.4 降雨量测量子程序 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 E-R图 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4 系统界面设计 |
| 4.4.1 数据实时显示的界面 |
| 4.4.2 船舶定位信息的界面 |
| 4.4.3 风速风向变化图的界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验测试与结果分析 |
| 5.1 风速风向测试实验 |
| 5.2 温度湿度测试实验 |
| 5.3 气压测试实验 |
| 5.4 降雨量测试实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）温度平衡模式MEMS热式风速风向传感器的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 微电子机械系统(MEMS)概述 |
| 1.1.1 MEMS 的定义与发展 |
| 1.1.2 MEMS的典型应用 |
| 1.2 风速风向的测量 |
| 1.2.1 风速风向的测量方法 |
| 1.2.2 风速风向传感器的主要性能指标 |
| 1.3 风速风向传感器的研究 |
| 1.3.1 传统风速传感器 |
| 1.3.2 MEMS热式风速传感器的发展 |
| 1.3.3 温度平衡模式MEMS热式风速传感器 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 1.4.1 前期研究基础及目前存在的问题 |
| 1.4.2 本课题提出的解决方案 |
| 1.4.3 主要研究内容 |
| 第二章 MEMS热式风速风向传感器的理论模型 |
| 2.1 热式风速风向传感器的工作原理 |
| 2.2 热式风速风向传感器的理论分析 |
| 2.2.1 热量传递的方式 |
| 2.2.2 边界层理论 |
| 2.2.3 芯片表面温度场分析 |
| 2.3 温度平衡模式热式风速风向传感器的理论模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 MEMS热式风速风向传感器芯片的设计、仿真与制备 |
| 3.1 MEMS热式风速风向传感器芯片的结构设计 |
| 3.2 MEMS热式风速风向传感器芯片的仿真优化 |
| 3.3 MEMS热式风速风向传感器芯片的工艺制备 |
| 3.3.1 传感器芯片的加工材料选择 |
| 3.3.2 传感器芯片的版图设计 |
| 3.3.3 传感器芯片的制备工艺流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MEMS热式风速风向传感器的封装与测试 |
| 4.1 风速风向传感器的封装 |
| 4.2 风速风向传感器测控系统的设计 |
| 4.2.1 传感器测控系统的硬件设计 |
| 4.2.2 传感器测控系统的软件设计 |
| 4.3 风速风向传感器芯片测温元件的温度特性 |
| 4.4 风速风向传感器性能测试 |
| 4.4.1 风速响应测试 |
| 4.4.2 风向响应测试 |
| 4.4.3 测量准确度测试 |
| 4.4.4 传感器系统功耗测试 |
| 4.4.5 启动时间测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 MEMS热式风速风向传感器系统的温度效应 |
| 5.1 风速风向传感器系统的温度效应模型 |
| 5.1.1 空气热物理参数随环境温度的变化 |
| 5.1.2 衬底热导率随环境温度的变化 |
| 5.1.3 控制电路随环境温度的变化 |
| 5.2 风速风向传感器温度效应的仿真分析 |
| 5.3 风速风向传感器温度效应的测试结果 |
| 5.4 风速风向传感器的温度漂移补偿 |
| 5.4.1 传感器温度漂移补偿模型 |
| 5.4.2 温度漂移补偿后的测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 双层多晶硅结构的紧凑型MEMS热式风速风向传感器 |
| 6.1 双层多晶硅结构风速风向传感器的结构设计 |
| 6.2 双层多晶硅结构风速风向传感器的仿真验证 |
| 6.3 双层多晶硅结构风速风向传感器的工艺制备 |
| 6.4 双层多晶硅结构风速风向传感器的封装与测试 |
| 6.4.1 传感器的封装 |
| 6.4.2 风速响应测试 |
| 6.4.3 风向响应测试 |
| 6.4.4 测量准确度测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结及论文创新点 |
| 7.2 进一步研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间学术成果 |
（10）输电杆塔倾斜与晃度无线监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 输电设备在线监测的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构 |
| 第2章 输电杆塔倾斜与晃度测量方法与系统总体方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 倾斜与晃度测量方法 |
| 2.2.1 倾斜测量方法 |
| 2.2.2 晃度测量方法 |
| 2.3 角度测量 |
| 2.3.1 基于加速度计角度测量 |
| 2.3.2 陀螺仪角度测量 |
| 2.3.3 组合角度测量 |
| 2.4 倾斜与晃度监测系统需求分析与总体方案 |
| 2.4.1 需求分析 |
| 2.4.2 系统总体方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数据采集器的硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件总体结构 |
| 3.3 智能数据采集传感器 |
| 3.3.1 角度采集传感器 |
| 3.3.2 温湿度传感器 |
| 3.3.3 风速和风向传感器 |
| 3.4 数字电路设计 |
| 3.4.1 CPU芯片 |
| 3.4.2 时钟电路 |
| 3.4.3 复位电路 |
| 3.4.4 调试接口 |
| 3.4.5 RS-485通讯电路 |
| 3.4.6 SD卡存储电路 |
| 3.5 无线通讯 |
| 3.6 电源管理 |
| 3.6.1 锂电池充电电路 |
| 3.6.2 电池电量检测 |
| 3.6.3 DC-DC电路 |
| 3.7 PCB电路板设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 现场监测设备程序设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 现场监测设备程序功能 |
| 4.3 CPU初始化 |
| 4.3.1 串口初始化 |
| 4.3.2 定时器初始化 |
| 4.3.3 RTC时钟初始化 |
| 4.4 CPU与传感器的通讯 |
| 4.4.1 角度传感器通讯 |
| 4.4.2 温湿度传感器通讯 |
| 4.4.3 风速和风向传感器通讯 |
| 4.4.4 电池电量计通讯 |
| 4.5 SD卡数据存取 |
| 4.6 4G无线通讯程序 |
| 4.6.1 AT指令简介 |
| 4.6.2 4G配置 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 远程监测系统软件设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 远程监测系统软件功能 |
| 5.3 界面设计 |
| 5.3.1 主界面 |
| 5.3.2 设置界面 |
| 5.4 无线通讯程序 |
| 5.4.1 无线通讯程序 |
| 5.4.2 通讯协议 |
| 5.5 数据存储程序 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、风向传感器功耗问题的解决方法（论文参考文献）
- [1]靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现[D]. 陈新欣. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]低功耗MEMS热式风传感器及便携气象仪的设计与实现[D]. 齐博. 东南大学, 2021
- [3]基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践[D]. 黄志贤. 苏州大学, 2020(02)
- [4]应急水质监测浮标系统设计研究[D]. 周浩. 天津大学, 2020(02)
- [5]海洋浮标低功耗研究及在浒苔监测上的应用[D]. 孟宪法. 青岛大学, 2020(01)
- [6]自加热双惠斯通电桥MEMS风速风向传感器研究[D]. 高适萱. 东南大学, 2020(01)
- [7]MEMS热式风速风向传感器性能提升技术研究[D]. 张瑶霖. 东南大学, 2020(01)
- [8]船载一体化气象要素测量平台的设计与实现[D]. 宋佳惠. 济南大学, 2020(01)
- [9]温度平衡模式MEMS热式风速风向传感器的研究[D]. 王尚. 东南大学, 2020(01)
- [10]输电杆塔倾斜与晃度无线监测系统设计[D]. 刘赓. 华北电力大学(北京), 2020(06)