5篇关于可视化监测的计算机毕业论文

今天分享的是关于可视化监测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到可视化监测等主题,本文能够帮助到你

基于BIM模型的矿井泵房可视化监测系统研究

这是一篇关于可视化监测,矿井泵房,BIM技术,故障诊断,系统开发的论文, 主要内容为矿井泵房运维监测是井巷工程生命周期的重要一环,其特征是监测内容广泛、监测部位工矿较差、监测数据量较大、管理事务繁琐。传统矿井泵房的监测系统可视化效果较差、数据分析和处理能力较低,远远不能适应现代化监测和管理需要。BIM技术具备三维可视化效果好、管理精细化程度高以及覆盖项目全生命周期的优点,但目前BIM技术应用于矿井泵房运行维护管理阶段尚不多见。因此,本文将BIM技术应用于矿井泵房可视化监测,对矿井泵房监测数据的分析方法展开研究,并基于BIM技术对矿井泵房可视化监测系统进行研发与设计。首先,研究分析了基于傅里叶变换、循环神经网络算法的矿井泵房监测时间序列数据的统计分析方法,选取LSTM神经网络模型作为矿井泵房设备故障诊断的理论基础。接着对BIM软件平台的优势与适用性进行了比较分析,选用Revit为矿井泵房的建模软件,建立了泵房建筑结构与其排水设备的参数化族库,搭建矿井泵房整体BIM模型。然后对基于Revit二次开发的BIM模型轻量化过程进行研究,完成矿井泵房模型在Web端的模拟展示。最后,对矿井泵房监测系统功能模块与业务流程进行设计,实现首页登录、设备监测与管理、故障预警与诊断以及用户权限设置等功能。确定了运用B/S架构进行系统开发,基于Vue JS前端框架与Spring Boot后端框架进行界面设计,同时选用My SQL为系统数据库实现与模型的链接。本文结合矿井泵房排水项目实际案例,基于BIM技术对矿井泵房可视化监测原型系统进行开发。通过对系统功能界面与应用模块的介绍,验证了本系统在故障诊断模块的可行性及可视化监测方面的优越性。

基于BIM模型的矿井泵房可视化监测系统研究

基于云边协同的船舶建造关键工艺设备状态监测方法及系统开发

这是一篇关于工业互联网,云边协同,设备状态评价,可视化监测,船舶建造工艺设备的论文, 主要内容为造船是典型的离散生产,胎架、焊机、切割机等设备是船舶建造的关键工艺设备,它们的运行状态决定了分段施工的效率和准确性。然而目前,船舶建造业对工艺设备的管理仍以人工定期巡查和纸质报表记录为主要方式,普遍存在设备运行数据记录不完整、不及时,设备状态评估不准确、不充分,数据可视化程度低、重用困难等问题,其已成为制约我国船舶建造精益发展的瓶颈。近年来,信息通信技术飞速发展,船舶建造逐渐朝着智能化、数字化方向发展,迫切需要研究与行业发展相适应的船舶建造工艺设备智能化管理新途径。本文以此为背景,以提高船舶建造工艺设备管理水平为目标,基于工业互联网技术,研究船舶建造关键工艺设备运行数据的采集、传输、处理和应用方法,设计并开发了云边协同的船舶建造关键工艺设备状态监测系统。论文主要研究内容包括:(1)设计了云边协同的船舶建造关键工艺设备状态监测实施方案。首先,通过梳理船舶分段建造流程,明确了船舶建造关键工艺设备特征和设备状态监测需求;然后,设计了云边协同下的船舶建造关键工艺设备状态监测总体实施方案,可实现船舶建造工艺设备状态的云端监测与应用;最后,概述了船舶建造工艺设备状态监测的优势。(2)实现了船舶建造工艺设备状态数据的高效、低能耗采集与传输。通过将RFID(射频识别)技术融入WSN(无线传感器网络)技术,提出了一种面向船舶建造工艺设备状态数据采集和传输的新型智能节点的设计,并基于该智能节点,分别设计了基于异步按需唤醒的船舶建造工艺设备状态数据采集与传输的低能耗控制方法及基于LEACH协议的船舶建造工艺设备状态数据传输路径优化方法,解决了智能节点数据传输方式单一以及节点无线通信模块和数据传输过程能耗较高的问题。(3)实现了基于边缘计算的船舶建造工艺设备状态数据处理与设备状态评价。首先,提出了船舶建造工艺设备数据模型的概念,概述了设备数据模型的实现方法;然后,对依托于物联网网关的边缘计算功能的具体实现方法进行了详细阐述;最后,基于状态多级评价方法建立了船舶建造工艺设备状态评价模型,基于层次分析法计算了船舶建造工艺设备状态评价指标的权重,设计并实现了云边协同的船舶建造工艺设备状态评价方法。(4)实现了云边协同的船舶建造关键工艺设备可视化云监测与应用。首先,介绍了系统开发平台的基本架构和具体开发环境,设计了基于B/S(Browser/Server)架构及第三方云平台的船舶建造工艺设备状态监测系统开发平台;然后,开发了船舶建造关键工艺设备状态监测系统的信息管理、运行监测和设备报警三个主要功能模块;最后,基于船舶建造典型工艺设备——胎架,开展了船舶建造工艺设备状态监测系统的应用验证,分别验证了所开发系统的设备状态数据采集、传输、处理、应用与可视化展示等能力,证明了本文设计开发系统的实用性和有效性。

基于交流电磁场的结构裂纹扩展可视化监测技术研究

这是一篇关于交流电磁场,裂纹扩展,信号调理,可视化监测的论文, 主要内容为针对航空航天装备结构关键节点表面裂纹长期定点监测的需求,本文在交流电磁场检测(ACFM)的基础上,提出交流电磁场监测技术,研制交流电磁场监测传感阵列和配套硬件处理电路,开发裂纹扩展监测可视化和监测定量方法,编写监测系统软件,最终搭建一套交流电磁场监测系统并进行实验,实现结构裂纹扩展的可视化和定量监测。论文主要从以下四个方面展开研究:(1)交流电磁场监测仿真分析基于ACFM原理,提出交流电磁场监测技术,利用COMSOL有限元软件建立交流电磁场监测仿真模型,仿真分析结构表面裂纹区感应电流和磁场畸变特点,优化交流电磁场监测激励频率及监测传感器排布间距,为后续监测传感阵列设计、裂纹扩展可视化及裂纹定量监测方法研究提供理论基础。(2)交流电磁场监测硬件系统开发基于仿真优化得到的传感器排布间距研制交流电磁场监测传感阵列,设计具有信号放大、滤波、交流—直流转换功能的微弱信号调理电路,进一步的集成信号采集模块和功率放大电路开发交流电磁场监测仪,最终搭建起交流电磁场监测硬件系统,为交流电磁场监测实验提供硬件基础。(3)裂纹扩展监测方法及软件设计仿真分析裂纹扩展时监测信号分布规律,设计裂纹扩展判定和扩展类型判定方法,进一步仿照质心求解方法设计裂纹端点定位方法,实现结构表面裂纹监测的长度和角度的定量,设计裂纹深度定量方法,编写交流电磁场监测系统软件,为交流电磁场监测实验提供软件基础。(4)基于交流电磁场的裂纹监测实验融合交流电磁场监测软件、硬件,搭建交流电磁场监测实验系统,对人工裂纹进行监测实验,主要包括裂纹长度扩展监测实验、裂纹深度扩展监测实验、不同角度裂纹监测实验和裂纹端点扩展监测实验,实验结果表明,本系统能够实现裂纹扩展监测的可视化及定量监测,为交流电磁场监测的工业应用奠定了基础。

基于YOLOv5的海上舰船目标检测方法研究与FPGA实现

这是一篇关于舰船检测,YOLOv5,FPGA,可视化监测的论文, 主要内容为实时观测海洋舰船的动向,不仅可以维护我国领海主权完整不受侵犯,还可以为海上资源勘探和船只救助等工作提供支持。相比于其他舰船图像获取的方式,基于可见光的获取方式有着持续工作、图像分辨率高、运行成本低的特点。因此,基于可见光的海上舰船目标检测成为一个研究热点。目前,基于深度学习的卷积神经网络凭借自身的特征提取能力广泛应用于目标检测领域。但是,基于深度学习的目标检测算法存在着模型复杂度高和计算量大的缺点,这将导致这些算法难以部署在舰船检测终端应用领域并且难以实时处理现场数据。同时,在实际处理过程中,舰船检测的准确率容易受到海上恶劣天气情况的影响。为解决上述问题,本文提供一种图像预处理算法、一种改进的目标检测算法以及一种使用FPGA作为计算设备的海上舰船目标检测系统。论文的主要工作如下:(1)海上舰船监控容易受到恶劣天气条件的影响,如雾霾、低光照和降雨。为了提高舰船目标在恶劣天气情况下的检测精度,本文采用图像预处理的方法对数据集进行优化。利用大气散射模型合成雾天图像,利用Retinex理论合成低光照图像,利用随机噪声、滤波器等方法合成雨天图像。(2)现有目标检测算法大多存在复杂度高和计算量大的问题。为了降低算法的复杂度和提高算法的性能,本文对YOLOv5算法进行改进,并提出CO-YOLO算法。在特征提取能力方面,设计交叉一次聚合模块。在特征融合结构方面,对Bi FPN结构进行优化。在损失函数方面,使用Alpha-Io U损失函数替换C-Io U损失函数。最后,将CO-YOLO与经典目标算法进行对比分析。(3)针对现场数据在终端领域难以实时处理的问题,本文基于FPGA设计加速系统。加速系统根据实际资源进行硬件设计,根据目标检测算法结构进行算法部署。最后将加速系统与不同平台进行对比分析。(4)基于上述工作设计并实现海上舰船目标检测系统,实现海上可视化监测。本系统采用Py Qt框架进行开发。在前端页面设计方面,采用QT进行设计。在后端服务器开发方面,采用Python进行编写。使用SQLite作为数据库。同时本文对系统进行详细设计说明,并通过系统测试验证该系统的性能。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码向导，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/47843.html