冷轧管机监控管理系统的设计与开发
这是一篇关于冷轧管机,监控管理系统,CAN总线,以太网,蓝牙的论文, 主要内容为冷轧管具有表面平整、圆滑等优点,广泛应用于工业生产、社会生活的许多领域。冷轧管机在管坯轧制的过程中,时常出现设备故障情况,不仅影响产品质量和产量,还会造成设备损坏。所以,对冷轧管机的运行状态进行监控、管理具有重要意义。在已有冷轧管机监控管理系统的基础上,本文提出在系统中增加现场管理器、采用CAN总线实现现场数据通信,并设计开发新的监控管理系统,进而提高系统安全性和可靠性,为冷轧管生产提供更好的技术支持。本文首先介绍新型冷轧管机及应用、有关研究现状,针对已有系统存在的问题,提出了新的冷轧管机监控管理系统设计方案。新系统由现场监控器、现场管理器、上位PC机和后台服务端组成,现场监控器与现场管理器之间采用CAN总线实现数据通信,现场管理器与上位PC机之间采用以太网实现数据通信,提高了现场监控数据的通信和存储能力。针对现场监控器,在设计分析的基础上,完成了由核心处理器、检测电路、DIO电路、CAN总线接口、蓝牙模块接口等组成的硬件电路设计,设计开发了包括AD采样、数据处理和存储等功能的软件。设计开发了基于CAN总线、以太网和蓝牙的系统通信功能,研究了CAN数据帧结构下的监控数据传输、CAN总线竞争和以太网TCP通信流程等难点问题。讨论了现场管理器的软件设计,开发了基于SQLite的嵌入式数据库存储功能,完成了基于CAN总线、以太网和蓝牙的现场管理器数据通信功能。在实验室环境下搭建了由三台小型电机、主电机控制器、回转送进控制器组成的模拟实验装置,连接了现场监控器、现场管理器和上位PC机,进行了系统测试和结果分析。最后,对本文设计开发工作做了总结,对今后的设计开发工作提出了建议,并对课题的未来发展进行了展望。
基于机器学习的海洋浮标安全智能分析技术研究与实现
这是一篇关于海洋浮标,波浪传感器,故障诊断,目标检测,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5(You Only Look Once v5)的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。
基于机器学习的海洋浮标安全智能分析技术研究与实现
这是一篇关于海洋浮标,波浪传感器,故障诊断,目标检测,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5(You Only Look Once v5)的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。
基于NB-IoT的电动汽车充电桩系统研究
这是一篇关于充电桩,电动汽车,NB-IoT技术,监控管理系统,交流充电的论文, 主要内容为电动汽车充电桩作为新能源汽车的基础供电设施,其建设速度近几年得到了较大的提升,但相比电动汽车产量的高速度增长,充电桩的发展仍较为迟缓。充电桩发展滞后造成的电动汽车充电难,已成为制约电动汽车发展的重要因素;同时,从充电桩信息化管理角度来说,已建成的充电桩也存在网络接入方式单一、管理不完善、运营成本高、网络通信不安全等问题。基于此,本文以电动汽车充电桩为研究对象,结合嵌入式技术和NB-IoT技术实现了一种运行可靠、安全的电动汽车充电桩系统,在确保充电桩运行稳定、网络通信畅通、管理人员的工作强度减少、充电桩的运营成本得以降低等方面具有十分重要的意义。本文对充电桩及新型移动互联技术的国内外研究现状进行简单概述,主要从功能需求、现有技术等方面做出了分析,根据已有研究成果明确研究方向;在分析NB-IoT技术的基础上,给出了NB-IoT的网络架构;依据系统的功能需求和性能指标,结合电动汽车充电桩的工作原理,规划了电动汽车充电桩系统的总体架构。在上述研究的基础上,设计了充电桩系统的硬件系统,对充电桩主控制器、控制导引电路、充电桩主电路、电能计量单元、人机交互终端、NB通信网络、安全防护电路环节等进行设计实现。然后从充电桩系统软件出发,对充电桩系统的软件工作流程进行分析,并引入μC/OS-Ⅲ实时操作系统进行实现,最后将充电桩接入One NET云平台进行数据交互,从而完成充电桩系统整体设计要求。在系统信息化管理上,采用Spring Boot和Vue框架相结合搭建监控管理系统,实现以Java开发Spring Boot框架的服务器模块与基于前端开发Vue.js框架的充电桩监控管理平台,并对One NET云平台进行配置和完成监控管理平台的接入工作,从而实现对电动汽车充电桩系统的智能化管理,为用户使用充电桩充电带来便利。通过搭建电动汽车充电桩系统的模拟测试平台,测试了包括充电桩系统的交流充电功能以及NB模组无线通信功能、云平台接入功能、监控管理系统功能,验证电动汽车充电桩系统的主要功能,测试结果表明本文设计的基于NB-IoT的电动汽车充电桩系统符合设计要求。
基于NB-IoT的电动汽车充电桩系统研究
这是一篇关于充电桩,电动汽车,NB-IoT技术,监控管理系统,交流充电的论文, 主要内容为电动汽车充电桩作为新能源汽车的基础供电设施,其建设速度近几年得到了较大的提升,但相比电动汽车产量的高速度增长,充电桩的发展仍较为迟缓。充电桩发展滞后造成的电动汽车充电难,已成为制约电动汽车发展的重要因素;同时,从充电桩信息化管理角度来说,已建成的充电桩也存在网络接入方式单一、管理不完善、运营成本高、网络通信不安全等问题。基于此,本文以电动汽车充电桩为研究对象,结合嵌入式技术和NB-IoT技术实现了一种运行可靠、安全的电动汽车充电桩系统,在确保充电桩运行稳定、网络通信畅通、管理人员的工作强度减少、充电桩的运营成本得以降低等方面具有十分重要的意义。本文对充电桩及新型移动互联技术的国内外研究现状进行简单概述,主要从功能需求、现有技术等方面做出了分析,根据已有研究成果明确研究方向;在分析NB-IoT技术的基础上,给出了NB-IoT的网络架构;依据系统的功能需求和性能指标,结合电动汽车充电桩的工作原理,规划了电动汽车充电桩系统的总体架构。在上述研究的基础上,设计了充电桩系统的硬件系统,对充电桩主控制器、控制导引电路、充电桩主电路、电能计量单元、人机交互终端、NB通信网络、安全防护电路环节等进行设计实现。然后从充电桩系统软件出发,对充电桩系统的软件工作流程进行分析,并引入μC/OS-Ⅲ实时操作系统进行实现,最后将充电桩接入One NET云平台进行数据交互,从而完成充电桩系统整体设计要求。在系统信息化管理上,采用Spring Boot和Vue框架相结合搭建监控管理系统,实现以Java开发Spring Boot框架的服务器模块与基于前端开发Vue.js框架的充电桩监控管理平台,并对One NET云平台进行配置和完成监控管理平台的接入工作,从而实现对电动汽车充电桩系统的智能化管理,为用户使用充电桩充电带来便利。通过搭建电动汽车充电桩系统的模拟测试平台,测试了包括充电桩系统的交流充电功能以及NB模组无线通信功能、云平台接入功能、监控管理系统功能,验证电动汽车充电桩系统的主要功能,测试结果表明本文设计的基于NB-IoT的电动汽车充电桩系统符合设计要求。
面向城市道路火灾爆炸事故智能识别的视频监控管理系统设计与实现
这是一篇关于爆炸事故,智能监控,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为随着社会和科技的快速发展,智能监控系统平台的运用范围越来越广泛。在交通、智慧工地、智慧家居、医疗等领域,这种技术应用已经相对成熟。尤其是在智能交通领域,智能监控系统已经成为了交通管理的重要工具。然而,在城市爆炸安全领域的研究相对较少。因此,设计和实现面向城市道路火灾爆炸事故智能识别的视频监控管理系统,具有重要的现实意义。本文设计和实现了面向城市道路火灾爆炸事故智能识别的视频监控管理系统平台,具体工作内容包括识别算法研究、系统平台设计和平台实现与应用。通过这些工作,本文将为城市管理部门提供一个高效、准确、可靠的系统平台,为城市安全保障提供有力的支持。论文工作如下:(1)提出了面向城市道路火灾爆炸事故智能识别的视频监控管理系统总体方案,系统由系统管理层、数据采集层、数据存储层、智能分析层、系统服务层以及系统可视化层组成,功能包括系统登录,摄像头设备管理,实时监控视频播放,电子地图展示,预警信息和司机信息管理以及智能检测分析等等。(2)对智能检测分析功能中的爆炸品运输车火灾爆炸事故的智能检测方法进行了研究,对YOLOv5算法进行了改进和优化,提高了识别爆炸品运输车火灾事故的检测准确率。(3)设计了视频监控管理系统、摄像头、智能盒子的软硬件互联方案,搭建了面向城市道路火灾爆炸事故智能识别的视频监控管理系统。采用流媒体服务,Spring Boot框架,可视化等技术实现了系统各层功能。系统可采集和智能分析实时视频流,提供了实时预警和应急救援的服务。
冷轧管机监控管理系统的设计与开发
这是一篇关于冷轧管机,监控管理系统,CAN总线,以太网,蓝牙的论文, 主要内容为冷轧管具有表面平整、圆滑等优点,广泛应用于工业生产、社会生活的许多领域。冷轧管机在管坯轧制的过程中,时常出现设备故障情况,不仅影响产品质量和产量,还会造成设备损坏。所以,对冷轧管机的运行状态进行监控、管理具有重要意义。在已有冷轧管机监控管理系统的基础上,本文提出在系统中增加现场管理器、采用CAN总线实现现场数据通信,并设计开发新的监控管理系统,进而提高系统安全性和可靠性,为冷轧管生产提供更好的技术支持。本文首先介绍新型冷轧管机及应用、有关研究现状,针对已有系统存在的问题,提出了新的冷轧管机监控管理系统设计方案。新系统由现场监控器、现场管理器、上位PC机和后台服务端组成,现场监控器与现场管理器之间采用CAN总线实现数据通信,现场管理器与上位PC机之间采用以太网实现数据通信,提高了现场监控数据的通信和存储能力。针对现场监控器,在设计分析的基础上,完成了由核心处理器、检测电路、DIO电路、CAN总线接口、蓝牙模块接口等组成的硬件电路设计,设计开发了包括AD采样、数据处理和存储等功能的软件。设计开发了基于CAN总线、以太网和蓝牙的系统通信功能,研究了CAN数据帧结构下的监控数据传输、CAN总线竞争和以太网TCP通信流程等难点问题。讨论了现场管理器的软件设计,开发了基于SQLite的嵌入式数据库存储功能,完成了基于CAN总线、以太网和蓝牙的现场管理器数据通信功能。在实验室环境下搭建了由三台小型电机、主电机控制器、回转送进控制器组成的模拟实验装置,连接了现场监控器、现场管理器和上位PC机,进行了系统测试和结果分析。最后,对本文设计开发工作做了总结,对今后的设计开发工作提出了建议,并对课题的未来发展进行了展望。
基于防碰撞算法的塔机智能化监控管理系统设计与实现
这是一篇关于塔式起重机,防碰撞算法,监控管理系统,智能化,APP,React Native的论文, 主要内容为塔式起重机又名塔机或塔吊,在高层建筑施工运输过程中发挥了重要的作用,是现代工业和建筑业中不可缺少的施工设备。但同时,由于施工过程中对塔机工况监控的薄弱,经常因为违章操作导致重大的人员伤亡事故,对社会造成巨大损失。传统的塔机监控管理系统部署在施工现场或塔机驾驶室中,只能实现塔机运行数据的显示功能,不具备塔机群防碰撞预警的功能。而且塔机分布在全国各地,当塔机生产厂商的管理人员需要对各个塔机进行数据收集分析时,将会变得十分不便。针对以上问题,本文利用塔机群防碰撞算法和ARM硬件平台并结合移动互联网技术,构建了一套包含塔机群防碰撞模块、综合显示模块以及远程数据监测管理模块的塔机智能化监控管理系统。在塔机群防碰撞模块中,通过齐次坐标变换和几何学的方法实现了对塔机关键部件位置的数学建模,并针对平臂式塔机机身结构以及施工特点设计了不同工况下的防碰撞算法在综合显示模块中,通过ARM嵌入式技术、数字信号处理技术、PLC控制技术实现了塔机驾驶室中的数据实时监控、声光报警和相应危险情况的输出控制,然后使用GPRS模块向特定的服务器发送实时运行数据,使用数字数传电台完成多塔机之间的信息交互,从而为监控软件和防碰撞模块提供数据支持。在监控管理软件模块中,使用ThinkPHP框架进行后端PHP代码的开发和维护。整个系统软件分为管理员后台和用户前台两个部分,其中管理员后台采用Bootstrap UI框架、JQuery类库结合AJAX技术搭建了一套基于B/S架构的Web应用。而用户前台采用React Native跨平台开发技术搭建了一款基于C/S架构的手机原生APP。系统软件中使用ECharts技术为塔机数据可视化提供了基础,使用高德地图API为塔机LBS服务提供支持。在实验部分,对系统硬件功能模块进行了实验验证,对系统防碰撞模块进行了算法仿真。从最后的试验和仿真结果中可以看出,本课题中研制的塔式起重机智能化监控管理系统成功的达到了预期设计指标。
冷藏车监控管理系统设计与实现
这是一篇关于冷链物流,白条猪,冷藏车,监控管理系统的论文, 主要内容为冷藏车作为白条猪肉运输的重要交通工具,其通过车厢制冷系统和空气循环调节车厢环境温湿度水平,保证运输的货物处于合适的条件下,延长货物的保质期限。但由于目前白条猪肉冷藏车车厢制冷系统主要依靠司机手动调节控制,缺少实时监测服务,这就导致在货物的运输、交付过程中,司机和对接方无法确认货物的品质状态。本文针对这一问题,开展了适用于白条运输的冷藏车监控管理系统的研究,主要研究内容包括:(1)分析车厢内流场、温度场分布。根据车厢环境进行热负荷的理论计算和基于计算流体力学软件CFD的模拟,确定了车厢传感器布置位置和不同初始温度的白条对车厢温度场分布的影响,为异常状态管理模块的设计提供依据。(2)搭建系统车载终端硬件。针对白条冷藏运输环境要求,选用SHTC3型传感器用于车厢环境信息的采集;根据开放性要求,选用ATMEGA328PB-AU型号单片机作为主控;选用ESP8266芯片连接车载网络。(3)适用于白条运输的冷藏车监控管理系统设计。根据业务流程完成功能模块划分,以订单为核心进行货物、人员车辆的管理,设计了数据库字典,并对各模块具体接口和界面进行了实现。系统Web端页面用于查看订单汇总数据,移动端界面用于管理订单和车辆信息。(4)实验验证。对所设计的冷藏车监控管理系统软硬件功能进行测试和实车验证。
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