用户侧用电设备能耗信息采集及远程监控系统
这是一篇关于能耗信息采集,能耗管理系统,多模式远程监控,无线传感网的论文, 主要内容为智能用电是智能电网的重要组成部分,强调实现用户和电网的双向互动,使用户成为电网运营的参与者,智能电网环境下的用户侧能耗管理系统致力于电能使用的精细化、信息化、自动化管理,促进需求响应机制的施行。然而目前能耗信息获取和用电设备的控制具有效率低、信息粒度大、时效性差、信息共享性差、用电设备控制方式相对单一及距离受限等缺陷。为此本文研究了智能电网背景下的用户侧用电设备能耗信息采集及远程监控系统,首先给出了系统的总体框架,在此框架下从用电设备级别的能耗信息采集与汇聚、信息管理、多模式远程监控三方面进行了研究:(1)用电设备级别的能耗信息采集与汇聚:设计了用户侧用电设备能耗信息采集系统的总体结构和数据采集方案;基于Zig Bee无线传感网设计了两种检测控制器结构,并采用分散型检测控制器,通过ATT7022B实现了用电设备级别的能耗信息采集;用户侧网关采用GPRS远程通讯的方式将能耗信息发送到远程信息平台,设计了系统工作流程,实现了用户侧网关的信息传输。(2)远程信息平台与信息管理:设计了远程信息平台总体功能结构和工作流程;基于Spring MVC的Web框架开发了B/S结构的远程信息平台服务器程序,通过Netty框架的程序监听数据端口;采用MySQL数据库存储数据,并采用MyBatis实现服务器的Java程序和数据库的连接;采用Ajax异步传输方式呈现数据,以ichartjs图形库实现数据的图形化显示;通过极光推送JPush的方式向移动终端APP推送信息。(3)用电设备的多模式远程监控:设计了用电设备的多模式远程监控系统总体流程、浏览器控制处理流程、移动终端APP控制处理流程;兼容传统控制方式,对按键控制、红外控制等近距离控制方式在硬件结构上进行了完善。本文最后对系统进行了测试。测试结果表明,系统可以较好地实现用户侧能耗信息的实时采集、系统化管理、图形化反馈和用电设备的多模式远程监控,具有广阔的发展应用前景和较好的市场推广应用价值。
基于微服务的智能无线传感网络设计
这是一篇关于分布式,微服务,强化学习,无线传感网的论文, 主要内容为随着21世纪物联网产业的发展,无线传感网(Wireless Sensor Networks,WSN)作为其核心技术之一,其组网节点对传感信息的中继转发效率在各种应用场景中都尤为重要。网络路由、流量分配与节点能量规划的优劣将会直接关系到网络整体的运行效率和由此带来的经济效益。近年来热门的深度强化学习算法在决策优化问题中表现突出,本研究通过将其以分布式微服务的形式应用于无线传感网节点的路由策略中,充分发挥网络中各节点的计算与存储资源来协同完成网络整体的路由决策,有效改善了传统集中式路由策略在面对大规模无线传感网时感知信息延迟大和扩展不便等缺点。本文研究无线传感网这一具体应用场景,提出了基于深度强化学习算法的路由优化方案。通过感知并综合考量环境状态,分析节点与链路的服务度量模型,为节点运行的深度强化学习算法的训练提供更有效的环境参数,从而提高最优路由算法的效率与准确度。提出的两跳节点感知策略,在节点的感知范围和感知信息时效性之间取得平衡,更充分的挖掘网络服务能力。本方案不仅让无线传感网在动态变化的部署环境中变得更智能,还在网络整体续航时间与抗毁性两方面有了一定的提升。本文采用PyTorch框架完成深度强化学习模型的搭建和训练,并生成了 DDQN模型,将训练好的模型结合NS-3进行仿真。对比已有算法来分析本研究提出的路由算法的优势与劣势,结果表明本研究提出的方法与理论分析一致,具有一定的可行性及较好的性能。
基于WSN的高层建筑物地基沉降动态监测系统的设计与实现
这是一篇关于高层建筑物,无线传感网,CC2530,JAVA Web,上位机,灰色模型的论文, 主要内容为随着社会的发展,城市土地资源变得越来越紧张,城市中的高层建筑物拔地而起,高层建筑物的安全问题被更多的人关注。近年来,高层建筑物在施工过程及运营阶段出现不同程度的倾斜或垮塌现象,给个人和国家带来巨大的损失。为了减少这些的损失,对高层建筑物的变形监测是必须的。其中地基沉降是建筑物变形的最重要因素之一,设计一种能够动态监测高层建筑物地基沉降数据、判断高层建筑物地基沉降趋势与变化规律、有动态预警功能的系统,对高层建筑物的施工阶段和运营阶段显得非常重要。本课题,针对上述问题设计实现了基于WSN的高层建筑物地基沉降动态监测系统。系统考虑到高层建筑物在施工过程中环境复杂,不易布线、各个沉降监测点之间数据传输距离在几十米左右、数据量较大,故采用了ZigBee无线传输方式。在地基沉降监测状态下,如果位移传感器节点的直线微位移传感器检测到位移超限,位移传感器节点中的液晶显示屏上显示报警信息,同时将位移超限信息发送到路由器中转到协调器或者直接发送至协调器,协调器再将接收到的报警信息通过串口发送至上位机,上位机将数据存储到数据库表中。管理员可以通过上位机访问地基沉降的实测值和预测值,并可生成数据曲线图,查看动态预警中心等。本课题设计了高层建筑物地基沉降监测点的布局及地基沉降的监测方式,设计并实现了上述基于WSN的高层建筑物地基沉降动态预警系统的下位机软硬件和上位机系统部分。对系统作了需求分析,设计了系统的总体架构。对ZigBee网路设备、串口通讯工具、上位机系统做了功能性分析,详细介绍了高层建筑物地基沉降动态监测系统的整个工作流程。系统采用了模块化设计思想,设计实现了高层建筑物地基沉降动态预警系统的硬件设备,如位移传感器节点、路由节点、协调器节点等ZigBee网络设备,接着介绍了位移传感器节点、路由节点协调器节点的软件设计与现实,同时对ZigBee传输数据格式进行了设计。最后,设计了基于B/S架构的Java Web预警系统,使用了开源框Hibernate、Struts,和数据库MySQL。在数据处理方面,使用灰色模型来预测地基沉降变化趋势。设计了Java Web远程预警界面。实现了对地基的多个沉降监测点的实时监测和预警可视化界面。
用户侧用电设备能耗信息采集及远程监控系统
这是一篇关于能耗信息采集,能耗管理系统,多模式远程监控,无线传感网的论文, 主要内容为智能用电是智能电网的重要组成部分,强调实现用户和电网的双向互动,使用户成为电网运营的参与者,智能电网环境下的用户侧能耗管理系统致力于电能使用的精细化、信息化、自动化管理,促进需求响应机制的施行。然而目前能耗信息获取和用电设备的控制具有效率低、信息粒度大、时效性差、信息共享性差、用电设备控制方式相对单一及距离受限等缺陷。为此本文研究了智能电网背景下的用户侧用电设备能耗信息采集及远程监控系统,首先给出了系统的总体框架,在此框架下从用电设备级别的能耗信息采集与汇聚、信息管理、多模式远程监控三方面进行了研究:(1)用电设备级别的能耗信息采集与汇聚:设计了用户侧用电设备能耗信息采集系统的总体结构和数据采集方案;基于Zig Bee无线传感网设计了两种检测控制器结构,并采用分散型检测控制器,通过ATT7022B实现了用电设备级别的能耗信息采集;用户侧网关采用GPRS远程通讯的方式将能耗信息发送到远程信息平台,设计了系统工作流程,实现了用户侧网关的信息传输。(2)远程信息平台与信息管理:设计了远程信息平台总体功能结构和工作流程;基于Spring MVC的Web框架开发了B/S结构的远程信息平台服务器程序,通过Netty框架的程序监听数据端口;采用MySQL数据库存储数据,并采用MyBatis实现服务器的Java程序和数据库的连接;采用Ajax异步传输方式呈现数据,以ichartjs图形库实现数据的图形化显示;通过极光推送JPush的方式向移动终端APP推送信息。(3)用电设备的多模式远程监控:设计了用电设备的多模式远程监控系统总体流程、浏览器控制处理流程、移动终端APP控制处理流程;兼容传统控制方式,对按键控制、红外控制等近距离控制方式在硬件结构上进行了完善。本文最后对系统进行了测试。测试结果表明,系统可以较好地实现用户侧能耗信息的实时采集、系统化管理、图形化反馈和用电设备的多模式远程监控,具有广阔的发展应用前景和较好的市场推广应用价值。
基于微服务的智能无线传感网络设计
这是一篇关于分布式,微服务,强化学习,无线传感网的论文, 主要内容为随着21世纪物联网产业的发展,无线传感网(Wireless Sensor Networks,WSN)作为其核心技术之一,其组网节点对传感信息的中继转发效率在各种应用场景中都尤为重要。网络路由、流量分配与节点能量规划的优劣将会直接关系到网络整体的运行效率和由此带来的经济效益。近年来热门的深度强化学习算法在决策优化问题中表现突出,本研究通过将其以分布式微服务的形式应用于无线传感网节点的路由策略中,充分发挥网络中各节点的计算与存储资源来协同完成网络整体的路由决策,有效改善了传统集中式路由策略在面对大规模无线传感网时感知信息延迟大和扩展不便等缺点。本文研究无线传感网这一具体应用场景,提出了基于深度强化学习算法的路由优化方案。通过感知并综合考量环境状态,分析节点与链路的服务度量模型,为节点运行的深度强化学习算法的训练提供更有效的环境参数,从而提高最优路由算法的效率与准确度。提出的两跳节点感知策略,在节点的感知范围和感知信息时效性之间取得平衡,更充分的挖掘网络服务能力。本方案不仅让无线传感网在动态变化的部署环境中变得更智能,还在网络整体续航时间与抗毁性两方面有了一定的提升。本文采用PyTorch框架完成深度强化学习模型的搭建和训练,并生成了 DDQN模型,将训练好的模型结合NS-3进行仿真。对比已有算法来分析本研究提出的路由算法的优势与劣势,结果表明本研究提出的方法与理论分析一致,具有一定的可行性及较好的性能。
基于WSN的高层建筑物地基沉降动态监测系统的设计与实现
这是一篇关于高层建筑物,无线传感网,CC2530,JAVA Web,上位机,灰色模型的论文, 主要内容为随着社会的发展,城市土地资源变得越来越紧张,城市中的高层建筑物拔地而起,高层建筑物的安全问题被更多的人关注。近年来,高层建筑物在施工过程及运营阶段出现不同程度的倾斜或垮塌现象,给个人和国家带来巨大的损失。为了减少这些的损失,对高层建筑物的变形监测是必须的。其中地基沉降是建筑物变形的最重要因素之一,设计一种能够动态监测高层建筑物地基沉降数据、判断高层建筑物地基沉降趋势与变化规律、有动态预警功能的系统,对高层建筑物的施工阶段和运营阶段显得非常重要。本课题,针对上述问题设计实现了基于WSN的高层建筑物地基沉降动态监测系统。系统考虑到高层建筑物在施工过程中环境复杂,不易布线、各个沉降监测点之间数据传输距离在几十米左右、数据量较大,故采用了ZigBee无线传输方式。在地基沉降监测状态下,如果位移传感器节点的直线微位移传感器检测到位移超限,位移传感器节点中的液晶显示屏上显示报警信息,同时将位移超限信息发送到路由器中转到协调器或者直接发送至协调器,协调器再将接收到的报警信息通过串口发送至上位机,上位机将数据存储到数据库表中。管理员可以通过上位机访问地基沉降的实测值和预测值,并可生成数据曲线图,查看动态预警中心等。本课题设计了高层建筑物地基沉降监测点的布局及地基沉降的监测方式,设计并实现了上述基于WSN的高层建筑物地基沉降动态预警系统的下位机软硬件和上位机系统部分。对系统作了需求分析,设计了系统的总体架构。对ZigBee网路设备、串口通讯工具、上位机系统做了功能性分析,详细介绍了高层建筑物地基沉降动态监测系统的整个工作流程。系统采用了模块化设计思想,设计实现了高层建筑物地基沉降动态预警系统的硬件设备,如位移传感器节点、路由节点、协调器节点等ZigBee网络设备,接着介绍了位移传感器节点、路由节点协调器节点的软件设计与现实,同时对ZigBee传输数据格式进行了设计。最后,设计了基于B/S架构的Java Web预警系统,使用了开源框Hibernate、Struts,和数据库MySQL。在数据处理方面,使用灰色模型来预测地基沉降变化趋势。设计了Java Web远程预警界面。实现了对地基的多个沉降监测点的实时监测和预警可视化界面。
基于微服务的智能无线传感网络设计
这是一篇关于分布式,微服务,强化学习,无线传感网的论文, 主要内容为随着21世纪物联网产业的发展,无线传感网(Wireless Sensor Networks,WSN)作为其核心技术之一,其组网节点对传感信息的中继转发效率在各种应用场景中都尤为重要。网络路由、流量分配与节点能量规划的优劣将会直接关系到网络整体的运行效率和由此带来的经济效益。近年来热门的深度强化学习算法在决策优化问题中表现突出,本研究通过将其以分布式微服务的形式应用于无线传感网节点的路由策略中,充分发挥网络中各节点的计算与存储资源来协同完成网络整体的路由决策,有效改善了传统集中式路由策略在面对大规模无线传感网时感知信息延迟大和扩展不便等缺点。本文研究无线传感网这一具体应用场景,提出了基于深度强化学习算法的路由优化方案。通过感知并综合考量环境状态,分析节点与链路的服务度量模型,为节点运行的深度强化学习算法的训练提供更有效的环境参数,从而提高最优路由算法的效率与准确度。提出的两跳节点感知策略,在节点的感知范围和感知信息时效性之间取得平衡,更充分的挖掘网络服务能力。本方案不仅让无线传感网在动态变化的部署环境中变得更智能,还在网络整体续航时间与抗毁性两方面有了一定的提升。本文采用PyTorch框架完成深度强化学习模型的搭建和训练,并生成了 DDQN模型,将训练好的模型结合NS-3进行仿真。对比已有算法来分析本研究提出的路由算法的优势与劣势,结果表明本研究提出的方法与理论分析一致,具有一定的可行性及较好的性能。
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