8篇关于异常预警的计算机毕业论文

今天分享的是关于异常预警的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到异常预警等主题,本文能够帮助到你

智慧管廊实时监测与异常预警系统设计与实现

这是一篇关于智慧管廊,实时监测,异常预警,Drools,Activiti的论文, 主要内容为近年来,随着“智慧城市”建设规模的不断扩大和深入,传统的地下综合管廊在信息处理、运行维护和应急防灾中治理效率低下的问题逐渐显露出来。智慧管廊利用5G(第五代移动通信)、物联网、大数据、人工智能等新兴技术,实现了信息化、自动化、智能化的管理方式,提高了地下管廊的综合治理能力和运行效率。实时监测与异常预警系统是智慧管廊项目的子系统,利用SSM(SpringMVC、Spring、Mybatis)框架,基于Drools规则引擎和递归主成分分析(R-PCA)算法,设计实现了实时监测模块,结合Activiti流程引擎和Drools规则引擎,设计实现了异常预警模块。实时监测与异常预警系统作为智慧管廊的“眼睛和大脑”,能够实现对地下管廊环境的自动监控和隐患事故预警。主要工作如下:1)设计实现了实时监测模块,该模块提供两种优势互补的实时监测模式:标准化监测基于Drools规则引擎,通过在系统运行时,动态部署简单高效、灵活易拓展、支持复杂决策的实时监测规则,对设备上传的实时数据执行规则模式匹配,感知智慧管廊环境与设备异常,在提升系统灵活性、扩展性的同时,有效地节省了规则匹配时间,提高了实时监测效率。这种方式需要配置规则,无约束条件。自动化监测基于R-PCA算法,系统利用PCA(主成分分析)变换,计算多维数据的SPE(均方预测误差)分数,自动生成随时间变化的动态阈值,并通过递归方式迭代检测参数,然后执行数据异常检测,在降低系统复杂度和运营成本的同时,具有较高的异常检测精度。这种方式无需配置规则,但是要求多维数据间存在空间相关性。2)设计实现了异常预警模块。针对智慧管廊应用场景下多个维度的异常特征,调用Drools规则引擎,系统评估隐患事故风险,并结合Activiti流程引擎,生成灵活的异常预警策略,合理调度消息通知插件、远程控制设备和系统自动操作。

智慧管廊实时监测与异常预警系统设计与实现

基于云平台的5G陶瓷滤波器成型装备的监控系统研究

这是一篇关于成型装备,监控系统,云平台,异常预警的论文, 主要内容为5G陶瓷滤波器成型装备是电子陶瓷粉末冶金行业中重要的设备之一,随着全球制造产业逐渐向制造服务产业转型的趋势,构建云服务平台提高5G陶瓷滤波器成型装备的智能化程度是提升其核心竞争力的关键。本文以5G陶瓷滤波器成型装备为研究对象,结合云平台技术,研究并开发了5G陶瓷滤波器成型装备的远程监控系统。本文首先分析了5G陶瓷滤波器成型装备的组成结构与工作原理,从其现存问题出发,结合调研需求,提出了监控系统的总体方案。其次,针对5G陶瓷滤波器成型装备维护分析手段不足的问题,基于故障树分析法对其故障机理进行研究,分析得到了成型装备发生故障的最小割集及可靠度,为系统的远程诊断服务功能提供了理论基础;同时,建立了基于时间序列的成型过程异常预警模型,并利用影响成型制品质量的关键参数验证了其准确性。再次,基于STM32微处理器对监控下位子系统进行研究,完成了多源数据采集、通信、无线传输等模块的软硬件设计,实现了对成型装备上PLC、传感器单元的数据采集,并通过MQTT协议与云平台进行交互。最后,结合阿里云物联网平台,基于B/S架构对监控上位子系统进行研究,利用Visual Studio、My SQL等工具,完成了Web监控应用端中成型过程异常预警机制的设计部署、与云平台的数据交互以及各个功能模块的开发,实现了对5G陶瓷滤波器成型装备的实时运行监控、成型过程异常预警等功能。本课题所研发的5G陶瓷滤波器成型装备监控系统最终通过联机调试,达到了预定的设计指标,为实现5G陶瓷滤波器成型装备的智能化改造提供了有效的解决方案。

钻井实时数据管理系统的设计与实现

这是一篇关于钻井生产,数据监测,GA-XGBoosst,异常预警,三维建模的论文, 主要内容为在以往的钻井生产中,专家工程师通常需要驻守钻井现场,进行数据监测和生产指挥。但是钻井现场大多位置偏僻,环境恶劣,给工作人员带来了很大的不便。为了解决专家工程师需要驻守钻井现场的问题,本文结合远程钻井技术和集成学习算法,研究并实现了钻井实时数据管理系统,主要研究内容包括钻井事故检测算法和钻井实时数据管理系统两部分。在钻井事故检测中,本文提出了基于GA(Genetic Algorithm,遗传算法)-XGBoost的钻井事故检测算法。首先选用训练速度快、准确率高的XGBoost算法应用于钻井事故检测,但由于该算法参数取值对准确率影响较大,且参数繁多,人工调整参数较为困难。因此本文通过网格搜索和遗传算法寻找XGBoost的最优参数。经过实验对比,发现基于GA-XGBoost的算法准确率最高,相比未优化和基于网格优化的XGBoost算法,准确率分别提高了9%和4%。在系统方面,本文主要设计并实现了钻井实时数据管理系统,该系统包括数据远程传输和数据管理平台两个部分。其中数据管理平台以钻井实时数据为基础,实现了用户信息管理、井场数据监测、工程异常预警和钻井模拟仿真四大功能模块。井场数据监测通过设计模拟仪表和数字仪表,实现对钻井数据的实时监测。工程异常预警通过基于GAXGBoost的钻井事故检测算法建立工程异常预警模型,判断钻井过程中发生的事故类型并及时预警。钻井模拟仿真是利用三维建模和虚拟现实技术,建立井场设备的三维模型,构建整个钻井现场的虚拟场景,并编写程序控制钻井模型完成起钻、下钻等操作,最终实现对钻井过程的模拟仿真。在系统开发方面,本文采用基于.NET平台的三层架构,结合SQL Server 2019数据库管理,实现了钻井实时数据管理系统,并对各项功能进行了测试,确保系统能够正常稳定运行。

基于云平台的5G陶瓷滤波器成型装备的监控系统研究

桥梁物理参数远程监测系统的设计与实现

这是一篇关于桥梁远程监测,异常预警,配置式开发,MVC框架的论文, 主要内容为作为国家交通运输重要的基础设施,桥梁担负着巨大的运载任务,随着各种立交桥、跨海大桥的建设,桥梁在国家交通系统中的重要性也日趋显著。因为桥梁的运输量很大,所以其运行状态直接关系到人民的生命财产安全甚至国民经济的稳定性。桥梁在正常运营过程中不可避免的会受到恶劣气候、超载车辆以及地质灾害等问题的影响,这些问题轻则导致桥面结构出现错位,重则引发桥梁的断裂、坍塌事故。所以为了能够及时发现桥梁的异常状态,未雨绸缪,对运行异常的桥梁采取必要的措施,为桥梁建立物理参数远程监测系统就显得极为必要。本文在建立了一个功能完善的桥梁物理参数远程监测系统的基础上,对于系统的数据处理中心以及信息平台进行了优化设计,实现了数据处理中心的配置式开发,并加强了信息平台的安全保障体系,在简化了未来桥梁远程监测系统开发流程的同时使得系统的可靠性有了一定程度的提升,为桥梁管养单位应急措施的制定提供了更为可信的指导。本文从工程角度以及技术角度对于整个远程监测系统的架构设计、信息传输与处理以及信息展示等方面做出了详尽的阐述:(1)本文为广东省鸿福大桥设计了功能完备的物理参数远程监测系统,该系统主体部分为数据处理中心(由数据存储子系统、数据采集软件及相关控制软件构成)、信息平台以及数据处理中心配置平台。(2)本文在综合考虑实际监测需求以及数据管理高效性的基础上,设计并实现了较为完备的数据存储子系统。并以.NET平台为基础,以C#语言设计开发了多组窗体软件以完成数据采集与处理以及采集参数调节等工作。(3)本文以Spring MVC作为基本框架,利用Java语言,对信息平台的各功能模块进行了设计与搭建,最终组合成为完整的信息平台。该平台实现了异常数据与图像信息结合的预警方式,并为使用人员提供了多样化的数据管理功能与数据展示功能。(4)本文对于设计完成的系统软件进行了多类型测试,包括压力测试、自动化测试以及安全测试,并根据测试结果对于系统的瓶颈进行了优化设计,通过这些优化的实现,保证了系统能够满足对于桥梁物理参数实现长期远程监测的需求。本文设计实现的远程监测系统在经过优化开发后,已经线上运行10个月,为桥梁管养单位提供了大量的桥梁状态信息,保障了桥梁的稳定运行。