基于Web的馈线质量监测系统设计
这是一篇关于短波馈线系统,信号质量分析,硬件采集系统,监测系统设计,SSH框架的论文, 主要内容为馈线系统在短波通信中占有重要的地位,其性能好坏将直接影响短波通信的质量。目前馈线系统的检测和维护大多采用人工巡检的方式,利用手持分析仪分析馈线信号的驻波比、回波损耗等参数,其工作环境恶劣,检测周期长,不能及时发现馈线系统存在的问题。本文依托实际项目,提出了一种基于B/S架构的远程馈线质量监测系统设计方案,可以使工作人员在普通的工作地点管理和监测馈线系统现场的实时状况,能够极大的提高系统的监测效率,降低人力物力的损耗。论文的主要工作有:1.分析国内外馈线质量监测体系的发展现状,并结合项目实际需求,提出了馈线质量监测系统的总体设计方案。该监测系统由两部分组成:馈线监测设备和馈线质量监测软件平台。馈线质量监测设备用于馈线信号数据的采集,并通过网络将采集的数据发送至软件监测平台;馈线监测软件平台则通过对采集数据的处理分析,实现对馈线系统状态的实时监测,以便及时发现通信链路的各种问题,为系统的维护提供依据。2.依据项目对馈线监测设备的具体功能需求及技术指标要求,设计了硬件系统的总体方案,由“控制板”+“采样板”组成馈线监测设备。本文基于ARM9平台和Linux操作系统,完成了控制板的射频继电器矩阵电路、增益控制电路、温度采集电路等核心硬件电路设计,实现了对馈线信号的正反向采样、信号增益设置等功能。3.对馈线监测软件平台进行了详细的需求分析,并设计了其总体框架。为保证系统的功能性和可扩展性,本文采用面向对象的设计方法和MVC分层设计思想,利用JavaWeb、JNA、网络数据通信、数据库等技术实现了基于SSH框架开发的馈线监测软件平台,该系统平台包含用户管理、系统监视、系统配置、健康状态监视四个功能模块。4.深入研究了多种信号分析方法,并结合馈线信号的传输特性和项目的实际需求,最终选用频谱、功率谱、驻波比、信噪比这四个特性来反映馈线信号质量。最后对馈线质量监测系统进行了测试,测试结果表明,本文所设计的基于Web的馈线质量监测系统,能够实现对馈线信号的远程实时监测,为正常通信提供了有效保障。
基于Web的馈线质量监测系统设计
这是一篇关于短波馈线系统,信号质量分析,硬件采集系统,监测系统设计,SSH框架的论文, 主要内容为馈线系统在短波通信中占有重要的地位,其性能好坏将直接影响短波通信的质量。目前馈线系统的检测和维护大多采用人工巡检的方式,利用手持分析仪分析馈线信号的驻波比、回波损耗等参数,其工作环境恶劣,检测周期长,不能及时发现馈线系统存在的问题。本文依托实际项目,提出了一种基于B/S架构的远程馈线质量监测系统设计方案,可以使工作人员在普通的工作地点管理和监测馈线系统现场的实时状况,能够极大的提高系统的监测效率,降低人力物力的损耗。论文的主要工作有:1.分析国内外馈线质量监测体系的发展现状,并结合项目实际需求,提出了馈线质量监测系统的总体设计方案。该监测系统由两部分组成:馈线监测设备和馈线质量监测软件平台。馈线质量监测设备用于馈线信号数据的采集,并通过网络将采集的数据发送至软件监测平台;馈线监测软件平台则通过对采集数据的处理分析,实现对馈线系统状态的实时监测,以便及时发现通信链路的各种问题,为系统的维护提供依据。2.依据项目对馈线监测设备的具体功能需求及技术指标要求,设计了硬件系统的总体方案,由“控制板”+“采样板”组成馈线监测设备。本文基于ARM9平台和Linux操作系统,完成了控制板的射频继电器矩阵电路、增益控制电路、温度采集电路等核心硬件电路设计,实现了对馈线信号的正反向采样、信号增益设置等功能。3.对馈线监测软件平台进行了详细的需求分析,并设计了其总体框架。为保证系统的功能性和可扩展性,本文采用面向对象的设计方法和MVC分层设计思想,利用JavaWeb、JNA、网络数据通信、数据库等技术实现了基于SSH框架开发的馈线监测软件平台,该系统平台包含用户管理、系统监视、系统配置、健康状态监视四个功能模块。4.深入研究了多种信号分析方法,并结合馈线信号的传输特性和项目的实际需求,最终选用频谱、功率谱、驻波比、信噪比这四个特性来反映馈线信号质量。最后对馈线质量监测系统进行了测试,测试结果表明,本文所设计的基于Web的馈线质量监测系统,能够实现对馈线信号的远程实时监测,为正常通信提供了有效保障。
小型鱼塘水产养殖环境监测与预警系统设计
这是一篇关于物联网,水产养殖,STM32,BP神经网络,监测系统设计的论文, 主要内容为中国是世界第一水产养殖大国,占世界水产养殖总量的70%左右。但多年来,我国水产养殖业主要还是沿用粗放甚至掠夺式的生产方式,在取得辉煌成就的同时,牛产方式落后、病害频发、食品安全和环境污染等也成为不可回避的问题。近年来,我国水产养殖产业正逐步朝着工厂化、集约化、智能化方向发展,对水产养殖环境监测的需求不断增加。目前的水产养殖环境监测大都采用单一传感器方式,智能化程度较低,无法满足现代水产养殖环境监测的需求。因此,为了提高水产养殖产量并降低水产养殖成本,研制一套适合水产养殖需求的环境监测与预警系统,是当务之急。本文以水产养殖过程中环境参数监测为目的,根据环境参数的实际需求,完成了小型鱼塘水产养殖环境监测与预警系统设计,具体包括硬件设计、软件设计和算法选择等方面。系统由传感器模块、控制模块、执行模块和监测模块构成,采用上、下位机结构,上位机由阿里云物联网平台组成,下位机由STM32构成。系统实现了养殖鱼塘环境参数的精准采集,完成了执行元件的精准控制,能够满足水产养殖环境监测的需要。论文的研究内容如下:(1)根据系统分析,完成了系统硬件电路设计,选择了主控芯片、传感器、执行器件、通讯模块等电气元件。监测系统以STM32为核心,设计了微控制器模块电路、电源模块电路、无线通讯模块电路,完成了 STM32的I/O端口设计。(2)完成了系统软件设计,包括数据采集及执行元件程序设计、各传感器读取程序设计等。进行了无线通讯模块的软件配置,通过MQTT协议,完成了数据的上传以及指令的下发。搭建了水产养殖环境监测云平台,完成了云平台的选型,以及设备管理界面、用户注册及登录界面、水产养殖环境参数查询界面、水产养殖环境实时监测预警系统界面的设计。通过卡尔曼滤波算法实现了传感器采集数据的预处理,结合BP神经网络算法对处理后的数据进行同源融合,提高了数据上传云平台的准确性。通过对同源融合数据的多源融合,使网络模型的水质评价结果更为客观、准确。(3)进行了系统现场试验,完成了系统检测精度测试,验证了传感器数据采集的准确性;完成了远程无线传输模块测试,试验结果中远程无线传输模块平均丢包率为0.34%,执行元件最大延迟时间为2.7 s,验证了信息传输的稳定性。水产养殖环境监测与预警系统能够实现水质参数的实时监测,发挥农业科技在水产养殖中的作用,助推水产养殖生产的精准性、科学性,提高管理效率,提升水产养殖生产过程的质量管控能力,推进水产养殖管理的信息化水平,具有广阔的应用前景。
基于云平台的工业机器人监测与分析系统设计
这是一篇关于监测系统设计,数据分析,数据库,远程监测,工业机器人的论文, 主要内容为随着工业生产的发展,传统制造业正向着智能化和信息化的方向发展,工业机器人也是智能制造的关键设备之一,基于互联网对工业机器人的远程监测也是智能制造关键技术之一。本文以工业机器人为研究对象,基于云平台的B/S架构技术开发了一套针对工业机器人的远程监测与分析系统。本文研究的内容有:本文基于Web技术开发工业机器人的远程监测系统,并利用Python对采集到的数据进行算法分析,对工业机器人运行状态进行实时评估,保证工业机器人平稳运行,提高了生产效率,加快传统制造业迈向智能化和信息化的步伐。本文主要完成的工作如下:(1)对软件系统的功能需求进行分析,从而确定软件所用系统架构、前后端的技术选型、数据库选型、以及功能模块的划分。(2)按照前后端分离的模式对软件系统进行设计开发,主要包括数据采集传输模块、数据处理模块、数据储存模块以及客户端功能模块四个方面进行软件设计。在数据采集传输模块中,基于Web Socket协议实现数据采集并传输工业机器人的振动数据,利用HTTP协议传输工业机器人的电气数据;基于Python语言对振动数据进行算法分析,主要包括时域分析、FFT、包络解调、滤波分析、相关分析、趋势分析、阶次分析,将分析后的数据结果传输给前端并显示相应波形;基于Mongo DB的Mongoose库完成对数据的储存。(3)利用轴承疲劳试验台对系统进行了联调实验,对系统各个功能模块进行联调测试,实验结果表明本系统可实现预期功能。
基于云平台的工业机器人监测与分析系统设计
这是一篇关于监测系统设计,数据分析,数据库,远程监测,工业机器人的论文, 主要内容为随着工业生产的发展,传统制造业正向着智能化和信息化的方向发展,工业机器人也是智能制造的关键设备之一,基于互联网对工业机器人的远程监测也是智能制造关键技术之一。本文以工业机器人为研究对象,基于云平台的B/S架构技术开发了一套针对工业机器人的远程监测与分析系统。本文研究的内容有:本文基于Web技术开发工业机器人的远程监测系统,并利用Python对采集到的数据进行算法分析,对工业机器人运行状态进行实时评估,保证工业机器人平稳运行,提高了生产效率,加快传统制造业迈向智能化和信息化的步伐。本文主要完成的工作如下:(1)对软件系统的功能需求进行分析,从而确定软件所用系统架构、前后端的技术选型、数据库选型、以及功能模块的划分。(2)按照前后端分离的模式对软件系统进行设计开发,主要包括数据采集传输模块、数据处理模块、数据储存模块以及客户端功能模块四个方面进行软件设计。在数据采集传输模块中,基于Web Socket协议实现数据采集并传输工业机器人的振动数据,利用HTTP协议传输工业机器人的电气数据;基于Python语言对振动数据进行算法分析,主要包括时域分析、FFT、包络解调、滤波分析、相关分析、趋势分析、阶次分析,将分析后的数据结果传输给前端并显示相应波形;基于Mongo DB的Mongoose库完成对数据的储存。(3)利用轴承疲劳试验台对系统进行了联调实验,对系统各个功能模块进行联调测试,实验结果表明本系统可实现预期功能。
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