6篇关于远程诊断的计算机毕业论文

今天分享的是关于远程诊断的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到远程诊断等主题,本文能够帮助到你

基于移动Web的伺服驱动器远程诊断控制系统的设计与实现

这是一篇关于远程诊断,远程控制,移动Web,Django框架,WebSocket的论文, 主要内容为在现代工业制造领域,生产设备正在向着复杂化、自动化的方向发展,设备的机械结构越来越复杂,维护周期越来越长。一旦设备出现故障,会严重影响生产效率,给企业带来巨大的损失。针对现代生产设备,传统的故障诊断和维护方式因为体系结构相对封闭,故障诊断与维护会受到人力、技术以及地域的限制,已难以保证设备的稳定运行和及时维护。为了解决传统诊断方式的弊端,建立远程设备控制诊断系统已成为现代工业制造领域研究的热点问题。本论文来自西门子中国研究院的开发项目,其内容是设计并实现基于移动Web的伺服驱动器远程诊断控制系统。该系统能够适配当前主流的移动终端,满足系统跨平台的需求,能够实现对伺服驱动器的远程诊断控制。根据项目的要求,该系统采用B/S(Browser/Server)结构设计,并应用基于MVC(Model-View-Controller)模式的Django框架完成开发。笔者作为该项目的主要参与者,参与系统架构的设计,实现系统后台服务端的搭建,完成系统信息管理模块、驱动器管理模块的设计与实现,并将系统与驱动器诊断程序连接,完成诊断中心模块的设计与实现,并基于移动Web技术针对移动设备进行适配和优化,实现响应式的系统界面。本论文按照软件工程的设计规范,对该远程诊断控制系统进行需求分析、总体设计、详细设计、具体实现和系统测试。本文首先根据公司当前伺服驱动系统的实际情况和需求,结合目前远程诊断控制系统在国内外的发展状况,详细论述了该系统所涉及的相关技术；然后对远程诊断控制系统进行需求分析,分析了该系统的功能性需求和非功能性需求,并详细阐述了每个模块的功能用例；接着进一步描述系统的体系结构设计和数据库设计；然后通过类图、流程图和时序图展示了系统各个模块的详细设计和实现过程,最后对系统进行功能性测试,确保系统各项功能都可稳定运行。该系统具有良好的跨平台性,能够降低公司控制和检测设备的成本；同时该系统能够提高公司对于设备的信息化管理水平,提高设备维护和修理的效率,减少设备当机时间,增加公司的生产收益,对公司的长远发展具有非常积极的作用。

基于云计算的计算机辅助诊断及远程诊断平台研究

这是一篇关于远程诊断,计算机辅助诊断,人机智能融合,云计算,javaEE的论文, 主要内容为随着社会经济的快速发展,人们越来越关注自己的身体健康,希望能获得快捷完善的医疗服务。但是由于我国医疗资源分布非常不均衡,导致许多医疗条件落后的地区无法及时获得完善的医疗服务。而远程医疗的出现正好解决了这一难题。这种医疗模式借助于先进的信息技术、计算机网络通信技术、医疗设备等,突破了医疗资源的分布以及在时间和空间方面的诸多限制。但是由于我国人口基数大,疾病诊断需求巨大,而且医疗专家属于稀缺资源,所以传统的远程诊断不可能满足现有的需求,而且很多经济条件落后的地区并不具备实施远程诊断的条件。而基于影像的计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)技术可以帮助医生对影像进行分析诊断,提高阅片的效率和正确率。考虑到构建远程诊断平台需要安全高效的存储大量的医学影像数据等重要资料以及构建平台的成本问题,因此我们考虑运用云计算技术来构建远程诊断平台的数据储存层,用于存储数据。本文探索性的研究了基于云计算的计算机辅助诊断及远程诊断平台的构建。研究的主要内容及创新点如下:(1)远程诊断平台的存储架构创新的采用了集中式存储和HDFS分布存储相结合的混合存储架构,既满足了Web应用对于数据的实时性的要求,又满足了大量的医学影像数据需要安全可靠的存储的需求,同时还具有成本低、扩展性强等优点。(2)远程诊断平台的诊断模块采用了基于Multi-Agent的人机智能融合模型来改进的CAD方法,并且叙述了该融合模型的工作机制和实现流程[2]。(3)远程诊断平台的总体设计是基于javaEE技术,采用Spring与Mybatis相结合的框架,以该框架理论为基础构建一个包括视图层、服务层和数据库层的多层体系结构,并在此基础上开发一个集混合存储架构和智能CAD诊断功能为一体的远程Web诊断平台。

基于Internet的民航发动机内部损伤评估与维修决策研究

这是一篇关于民航发动机,孔探检测,基于内容的检索(CBIR),基于规则推理(RBR),基于案例推理(CBR),远程诊断的论文, 主要内容为孔探检测是民航发动机视情维修的重要技术,对于正确对发动机的内部损伤进行评估并给出维修决策,适时进行发动机修理具有重要意义,但是由于孔探图像的损伤评估往往依赖丰富的专家知识,因此在航空公司飞机多、分布广、专家少的情况下,难于准确给出发动机损伤评估,并及时做出维修决策。本文研究了一种航空发动机内部损伤远程评估和维修决策专家系统。该系统在损伤评估中,利用基于内容的图像检索方法,探讨了基于损伤图像的纹理特征,运用结构自适应神经网络模型来进行损伤识别的方法,并进行了必要的验证。在维修决策中,采用了基于规则推理(RBR)与基于案例推理(CBR)相结合的方法来构建专家系统。首先将飞机维修手册转换为知识规则,构造规则库,然后将典型的损伤及采用的相应维修决策作为案例构造案例库。规则库和案例库共同构成了专家系统知识库,并存储于服务器中,同时,建立了相应的学习机制以实现规则与飞机维修手册的同步更新和典型案例的维护。专家系统工作时,通过人机界面,由客户端输入信息,运用网络技术,调用远程服务器段的知识库,首先在规则库中进行推理,依据所匹配的规则得出维修决策,对于难于做出维修决策的处于临界状态的损伤,需要再进行基于案例的推理,从案例库中检索出相似的历史案例,最后结合RBR和CBR的推理结果综合做出维修决策。并通过网络传输给用户。该诊断思想充分体现了普遍性和特殊性的统一。最后,本文构建了系统的整体架构,并利用JSP语言和Oracle数据库开发了基于Internet的航空发动机远程损伤评估与维修决策专家系统EIDRES。用实际的孔探图像检测案例进行了验证和分析,表明了专家系统的有效性。

输送设备远程故障检测与诊断系统设计与实现

这是一篇关于远程诊断,工业输送设备,诊断算法的论文, 主要内容为随着现代机械设备市场竞争日趋激烈,机械设备制造企业为了提高设备售后维修服务质量,提高客户满意度,传统的工业输送设备制造企业通常委派大量的售后服务人员到现场工地对设备进行维修服务,这种做法不仅效率低,而且成本非常高。本文针对企业迫切需求,借助计算机技术、互联网技术、数据库技术等信息技术对机械设备产品进行系统优化,实现了基于互联网的工业输送设备远程监控系统。通过对工业输送设备诊断维修业务流程进行大量调研和分析,并充分考虑企业未来与其它信息系统集成问题,运用了基于B/S三层应用体系作为系统构架,并采用MySQL作为后台数据库。系统还采用目前流行的Java语言开发,以Java 2平台企业版(J2EE)为系统开发平台,服务器采用Tomcat6.0。所设计开发的工业输送设备监控系统共包括用户管理、系统配置、诊断算法、图表显示、帮助模块五大模块。本系统突出了设备的远程监控功能,通过使用本文系统进行工业输送设备进行远程监控,企业通过互联网即可了解设备运行状况、设备是否定期保养、故障类型等信息。工业输送设备售后维修服务过程进一步简化,企业管理进一步优化,降低了服务成本,大大加强了售后服务过程高效性和经济性,在一定程度上提高了人力资源的利用率,提升了企业的产品竞争力。本文系统采用基于B/S构架,具有很好的扩展性和兼容性,且经过具体的代码实现、模块测试和系统测试。工业输送设备监控系统中的各模块已经成功实现,投入企业实际应用。经过实际使用证明,本文所涉及的工业输送设备远程监控系统构架合理,整体运行稳定,可以满足企业实时对工业输送设备进行监测等需要。

基于Spring Boot的马病远程辅助诊断App的开发与应用

这是一篇关于马,专家系统,手机APP,远程诊断的论文, 主要内容为马匹养殖在我国有着悠久的历史,自古以来马匹便作为主要的农业生产用具而被广泛饲养,但在动力机械广泛运用,科技程度快速提高的当今社会,马在人们生活中所起的作用越来越小,马匹养殖量的减少直接导致了马兽医数量的严重不足,当临床发生马病时,无法保证马兽医及时准确地诊断疾病,通常只有经验丰富的领域专家才能够胜任复杂及不常见马病诊断,因此,马病的诊断还有优化提高的空间,开发远程马病辅助诊断系统可能会在一定程度上提高基层兽医的临床诊断水平,近年来,国内已经有多个研究单位开发过相关的动物疾病辅助诊断系统,但是之前的马匹疾病辅助诊断系统都基于电脑端进行开发的,这就带来了使用携带不便、较难普及等问题,因此,基于移动智能设备开发马病辅助诊断系统,对于促进系统的应用将有重要作用。本研究以马病诊断思维为研究出发点,将专家系统工程、网络及移动互联终端技术等与马匹疾病诊断方法相结合,基于移动智能手机设计并开发出快捷、易于使用的掌上马病诊断系统。针对临床病症数据在选择时存在的不确定性问题,在研究中设计了基于置信系数评价的模糊推理算法,并使用提升置信系数的方法来增强推理。另外以人工智能理论为基础,通过总结马病诊断知识和马病诊断专家经验,建立并完善了马疾病诊断数据库,主要包括:疾病表、临时诊断规则表、症状表、症状亚组表、症状组表、治疗方法表、治疗方法关联表等,采用人工收集方式归纳整理了马病专业知识,并以产生式规则方法进行表示,可通过知识管理平台更新和维护。最后以Spring Boot为平台,采用Java编程语言,结合My SQL5.7.3数据库及SQLyog10.0数据库管理工具,开发了基于手机终端的诊疗系统App,该系统具有资讯、诊断、知识库、“我的”四部分功能模块,在临床上发生马病后,用户通过观察病马表现出来的临床症状,然后选择App上的症状进行诊断,系统根据预设算法计算并可出诊断结论。开发的马病远程辅助诊断APP临床应用结果表明:该系统可以用于基层的马病临床,可在一定程度上提高诊断的准确性,该系统针对生产实践中基层兽医的专业基础不足,误诊率高等问题,利用系统中的知识和经验,通过模拟马病专家诊断思维,而达到了提高基层兽医诊断水平的目的,另外本研究所开发的App采用云平台搭建,实现了项目云端部署。