基于物联网的天台山隧道消防设施监测系统研究
这是一篇关于天台山隧道,消防设施,物联网,Things Board云平台,实时监测的论文, 主要内容为随着我国高速公路隧道建设的飞速发展,隧道消防安全问题日益突出,成为当务之急。在响应国家“智慧消防”的政策背景下,将当前主流的物联网技术应用到高速公路隧道消防安全管理中,实现高速公路隧道消防智能化管理,达到降本增效的效果。因此,本文针对当前隧道消防设施使用人工巡检方式,难以及时发现损坏的消防设施,导致隧道消防丧失了应有的救援能力的问题,以秦岭天台山特长隧道为依托,分析了消防设施的监测需求,提出了一种适用于特长隧道监测数据传输方案,设计实现了基于物联网的天台山隧道消防设施监测系统,进行了实验验证,取得了良好的效果。首先,本文从物联网基本架构出发,结合Things Board云平台开发优势,设计了基于云平台的物联网监测系统总体架构,分析了每一层的功能。对比分析多种无线通信方式和通讯协议,为了满足特长隧道的数据传输的要求,选用Lo Ra无线通信技术进行组网实现远距离数据传输,选用4G通信方式和MQTT通信协议与云平台进行连接通信,实现了基于物联网监测系统的需求。然后介绍了秦岭天台山隧道消防系统,针对天台山隧道中消防水池、消防管道、通风设备以及供电设备等相关消防设施进行监测需求分析,并通过对天台山特长隧道消防监测场景和隧道现有网络环境分析,使用Lo Ra+4G组合无线通信方式,制定了数据传输性能和功能指标的同时确定了一套适用于特长隧道监测数据传输的方案。最后在物联网云平台的四层架构上,采用节点板和网关板组成的终端实现了数据的采集,Lo Ra+4G组成的无线传输网络实现了通信,MQTT通信协议与Things Board物联网云平台进行交互,构建前后端B/S架构的监测界面,从而实现了天台山隧道消防设施的监测系统的开发。并对硬件端、物联网平台及应用监测平台进行了功能验证和性能测试,结果表明,数据传输平均时延约532ms且错误率约为0%,通信距离平均为2586m。各功能和性能均达到设计指标,可满足一定的实际监测需求,对消防设施监测系统的研究具有一定的参考价值。
基于Android客户端的车辆实时监测和诊断系统的研究与实现
这是一篇关于实时监测,故障诊断,Android,Web,模糊神经网络的论文, 主要内容为车辆普及率迅速提高的同时也给车辆售后服务业和故障维修行业带来了巨大的压力。随着电子技术在车辆上的应用,其安全性、动力性、灵活性和人工智能性大大提升。但同时带来了车辆故障种类多、故障琐碎不易察等问题。所以做到有效的诊断和维修,是车辆行业长远发展的必要条件。本文首先调研了国内外车辆故障诊断系统的研究现状,通过对现有故障诊断方案的分析,针对PC和嵌入式设备体积大、成本高、不灵活的缺点,提出了基于B/S和C/S混合结构的系统架构,并采用Android端实时监测和Web端远程监控相结合的设计方案。利用智能手机与OBD接口通过蓝牙进行通信并将数据传输到远程服务端,旨在实现车辆实时监测和远程诊断。将数据采集、传输和远程诊断通过无线网连接,实现车辆、用户和维修一体化。接着本文建立了车辆故障诊断模型。通过对模糊推理和神经网络的深入研究,考虑到车辆故障的随机性、间歇性、车辆系统的复杂性和短期内故障数据采集困难等因素,提出将两者结合的模糊神经网络实现车辆故障诊断。不依赖系统精确的数学模型,引入模糊规则加速神经网络的学习速度,充分利用语言知识的同时加入监督学习,实现诊断结果不断完善的目的。随后本文采用MVP模式实现了基于Android的实时监测端。主要利用手机蓝牙和基于K总线和CAN总线的OBD-II通用车辆诊断接口ELM327通信,传输故障码和车辆实时状态。从功能需求着手分析客户端,设计和实现了设备连接、数据采集、故障诊断、位置获取、数据上传、账号管理和系统设置七大功能模块。解决了开发中地理坐标转换、手机无响应、屏幕适配和网络通信等技术难点。然后本文采用B/S模式对车辆故障诊断的远程监控端进行设计与实现。将用户群体分为两个级别:普通车主和维修公司内部人员,分配不同的操作权限。采用模块化的设计思路,将系统分为五个功能模块,即Android通信模块、数据库访问接口模块、基于浏览器的管理人员模块和普通车主模块。利用AJAX与服务器建立通信,传输用户指令和获取新的数据。故障维修人员可在远程登陆,借助本设计建立的车辆故障诊断模型,帮助用户维修车辆,实现远程检修。为了提高浏览器的兼容性,利用BootStrap框架进行响应式布局以适配不同屏幕。最后利用Mocha、Zombie和LoadTest等测试工具,对基于Android的实时监测端和Web远程监控端进行兼容性、安全性和功能等方面的测试。分析结果表明,系统运行稳定,安全可靠,验证了设计方案的可行性,达到了预期目标。
“互联网+生态站”APP的设计与实现
这是一篇关于实时监测,生态站,跨平台开发,微服务的论文, 主要内容为森林生态站积累了大量的“水、土、气、生”等生态因子数据,在生态监测与生态系统服务功能评价工作中发挥了重要的数据支撑作用。近几年,随着信息技术与生态站建设的不断交叉和融合,基于物联网的自动化数据采集已成为生态站建设的方向,解决了传统生态站在数据采集以及数据展示方面上不足的问题。当前生态站的信息管理平台大多都是通过电脑桌面应用去实现的,生态站工作人员无法便捷地进行实时数据查询、数据变化分析、历史数据统计与查询等工作,此外,还缺乏对异常情况进行即时消息推送的机制,亦不便于生态站工作人员实时掌握站点的运行情况。针对上述问题,本文设计并实现了“互联网+生态站”APP系统,实现了在移动终端上对监测数据的实时查询、多站数据对比、统计分析、系统自动化消息推送等功能,并完成了相应的后台管理系统。系统采用前后端分离的开发模式进行构建,APP后端使用基于微服务架构的Spring Cloud框架构建高可用的应用服务,完成数据预处理、数据异常判断等业务功能;APP的前端采用基于Vue.js的uni-app框架构建跨平台应用,并结合高德地图及u Charts图表组件进行数据可视化展示。在站点监控上,设计基于Active MQ消息中间件的实时监听机制,通过3Sigma准则以及人工设置阈值的方法完成对数据的异常判断。在实时消息推送方面,设计基于Web Socket协议的通信机制,由服务端主动向用户反馈站点出现的数据异常等问题,解决了以往生态站在信息反馈机制上不足的问题。APP经过功能性测试等多方面测试及调整后,已经在浙江省和江西省的部分生态站进行实际使用,结果表明,APP的各项功能均符合预期的设计要求和实际应用需求,本文的研究工作对于生态站信息化建设和管理工作具有一定的实际意义和应用价值。
基于LoRa的边坡实时监测数据采集传输高可靠系统设计
这是一篇关于实时监测,数据传输,主从控制,容错,远距离无线电的论文, 主要内容为随着全球气候变化和人类活动的不断增加,滑坡等自然灾害的频率和影响力也在逐渐加剧。边坡监测系统是一种用于监视边坡稳定性的工程技术,它通过安装传感器和数据采集设备,可以实时获得边坡变形、位移等信息。本文设计了一种适用于边坡的LoRa实时数据采集高可靠系统,主要研究内容如下:首先,调研了国内外边坡监测系统的架构组成,对适用于边坡监测的无线组网方式进行分析,对比了Zigbee、4G、NB-lo T和LoRa等技术。针对监测需求,选择LoRa作为系统主要的无线通信方式;并且调研了WSN数据链路层调度算法,对比分析了当前调度算法的优缺点,拟采用主从调度算法作为系统的MAC层算法;另外,调研了近些年的系统容错设计,拟采用系统分层以及冗余的思想来设计容错机制。其次,对边坡监测系统进行了总体设计。基于可靠性理论,分别在汇聚节点级、采集节点级、传感器级设计了系统容错机制。在汇聚节点级,增加了备份节点,设计了主备切换逻辑,通过设置超时阈值和周期心跳帧完成故障判断;在采集节点和传感器级,通过设置响应超时值,并依据主从调度策略,在故障诊断消息中采用数据重传,增强了系统的可靠性和健壮性。然后,介绍了LoRa WAN的基本原理,并以此为理论基础,研究了LoRa系统中数据传输的调度算法,分析了ALOHA和TDMA算法在LoRa网络上存在的问题,设计了一种基于主从调度策略的上行带宽分配调度算法,通过估计周期数据的生成时刻,动态分配节点的上行带宽以及传输时刻,使传输时刻尽可能接近数据的产生时间。将本文改进算法与ALOHA算法、TDMA算法进行仿真对比,仿真结果表明,本文改进的主从调度算法平均时延更小,性能更佳;除此之外,完成了在LoRa协议中Modbus报文的封装,并在Modbus协议的基础上进行功能设计,该功能可支持北斗RTK传感器、土壤温湿度传感器、气象站等数据的传输和控制。为了实现系统的正常运行,设计了服务器、汇聚节点、采集节点的运行策略。在服务器端,设计了系统配置工作模式的流程及人机接口界面,实现了系统运行中的状态显示;在汇聚节点端,基于主从调度策略,并根据服务器的指令设计运行流程;在采集节点端,设计了三种工作模式。在工作模式1下,节点进行连续周期性数据采集,在工作模式2下,节点根据唤醒、取数和休眠指令完成单次非周期数据采集,在工作模式3下,节点根据采数、取数指令完成非周期性数据采集。为实现系统的三层故障诊断方案,在汇聚节点容错机制下,设计主备切换逻辑来进行故障处理及恢复,设置主备节点的超时值及心跳帧周期来对主节点进行故障诊断;在采集节点和传感器节点的容错模式下,通过设置超时阈值来诊断故障,并根据服务器的指令实现故障处理和恢复。最后,通过搭载实验室条件下多传感器的数据传输环境,对本文设计的三种工作模式和故障诊断模式进行测试。在三种工作模式验证中,设置汇聚节点的消息列表参数,进而计算总线利用率,为实现总线利用率的最大化,不断纠错并重复试验,验证了本文设计主从调度策略的正确性。在系统的三层故障诊断实验中,通过设计故障,并根据各层节点设置好的超时值来作为诊断依据,通过人机UI接口的状态显示界面来比较故障前后的状态,结果表明,三层故障诊断实验的实测结果与预期结果相符,从而提高了系统的可靠性和健壮性。综上所述,本文完成了一种基于LoRa的边坡监测高可靠系统设计,节点具有连续、突发、变采样的功能;系统能够分层逐级处理故障,具有灵活性和可靠性等特点,并为后续的工程实践提供一定的参考价值和应用价值。
面向用户侧的电能服务应用系统关键技术研究与实现
这是一篇关于需求侧电能管理,能效模型分析,实时监测,电能服务的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,对能源的需求量越来越大,为缓解能源紧张的局面,需从供应侧和需求侧两方面入手,提高全社会的电能管理水平及使用效率。为支撑国内节能服务公司或用户开展需求侧电能管理,迫切需要建立深入用电内部环节的电力监测与能效分析系统,帮助用户掌握及分析自身用电水平,并提升设备或系统的能效水平。论文首先研究并总结了目前我国面临的能源问题和当今电能服务在国内外发展的现状,从用户侧电能服务的角度入手,分析了在电力需求侧管理和电能服务方面的发展现状,并描述了本文产生的背景以及系统研究内容和主要工作。然后针对电能服务应用系统为电动机、变压器和空压机三类能耗设备进行优化、诊断、评估以及对监测数据采用分布式离线计算等关键技术作了深入的研究。基于对系统关键技术的研究,建立了对应用系统的能效计算公式与优化、诊断、评估方法,并设计出分布式离线计算技术架构,通过实际数据验证了关键技术的可用性。最后,从系统的业务需求入手,对应用架构、功能、数据模型和UI进行了具体阐述。将电能服务应用系统分为了“系统登录”、“用能总览”、“用电量分析”、“负荷曲线分析”、“功率因数分析”、“电价时段分析”、“用工时段模拟”、“能效模型分析”、“异常报警”等模块。在技术选型上,基于Linux平台设计,后台数据库采用Oracle11g,数据库建模采用Sybase公司的Power Desnigner15工具。系统采用B/S架构设计,使用Java语言来编写程序实现各功能模块,开发工具采用MyEclipse8.6,采用Web Logic作为系统的Web服务器。本文所建立的电能服务应用系统充分利用现代信息化技术,对用户用电量、负荷、功率因数等电力运行数据进行实时监测和报警,并对不同时段电价和用电成本分析,对具体设备或系统进行能效诊断,帮助用户掌握电力系统运行状况,并协助用户开展电能优化改造等工作。系统覆盖企业电力使用的各个环节,满足企业电力专工对用电管理方面的业务需求,并可以监测、分析为基础,寻找企业用能设备的节能潜力,以智能诊断、节能优化管理为上层应用,为企业节能提供信息化支撑和指导建议。
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