一、装有SNA服务器网关软件的最新通道连接产品（论文文献综述）
展盼婷[1]（2021）在《基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现》文中指出“物联网”的快速发展,促使工业领域各大企业更加注重企业自身的有效管理和大量生产数据的高效存储。沥青搅拌站为我国的公路、桥梁领域提供着重要材料。目前,我国搅拌站的发展,一方面,一个企业一般有多个搅拌站遍布全国各地,这些站点大都位于偏僻的郊外,每个站点就像一片信息的孤岛,不能及时分享生产数据而且一旦设备出现故障,故障处理周期长,这就严重影响了企业的生产效率。另一方面,半自动化的生产和半信息化的管理为企业发展带来了诸多的不便,越来越多的人希望能够拥有“一体化”的平台,将企业的生产和管理集成化,构建现代化的企业生产模式。另外,搅拌站的生产一直以来都是用量多、生产过程复杂、成品料的质量直接关系到整个工程的质量,所以要加强搅拌站生产的质量监督管理。针对以上问题,本文提出了基于云平台设计沥青搅拌站远程监管系统。具体工作围绕以下四个方面展开:第一,设计上位机数据采集方案完成控制系统与远程系统数据交互的接口。第二,搭建基于MQTT协议的数据通信,完成现场、云平台及远程浏览器之间的数据传输。第三,基于HT For Web技术的监控,利用HT For Web技术,创建可视化界面,模拟现场生产过程,完成远程界面的可视化实时监控,为远程监控提供了新的解决方案。第四,根据沥青搅拌站日常的生产流程以及企业管理需求,设计了 GPS地图、系统管理、数据管理、实时监控、设备管理等五大功能部分,实现了所有站点在地图上集中显示,生产数据以及生产过程远程共享,保证了企业的集成化信息管理。整个系统在Visual Stdio 2017集成环境下,基于.Net平台,结合MVC的设计模式进行前后端分离开发,并将系统部署上“云”。最后根据系统的需求,对整个系统进行了功能和性能两方面的测试,分析测试结果可以得出,系统各部分均可正常运行,整体性能达到预期效果。本系统的开发和应用,对提高搅拌站企业管理水平以及加快传统行业向现代化转型有着重要意义。
许清河[2]（2021）在《基于物联网的市政污水处理远程维护系统研究》文中研究表明
葛宁[3]（2021）在《基于OPC UA的智能车间数据采集与监控系统》文中提出随着现代工业自动化的不断发展,工厂车间智能化程度随之提升,车间内设备的种类也更加丰富,例如工业机器人、传感器、可编程控制器（Programmable Logic Controller,PLC）等。这些多元化的设备不仅极大地提高了生产效率,而且节约了人工费用,同时产生了一些不可忽视的问题,不同品牌和型号的底层设备导致车间内的通信协议繁多,为实现对设备数据信息的采集与监控,车间通信系统需兼容众多设备并集成大量的通信协议,这将阻碍生产车间信息化的建设。因此,本学位论文将以OPC UA（OLE for Process Control Unified Architecture）为核心技术,利用其数据传输安全性强、可集成地址空间和可跨平台等优势,设计并实现了智能车间数据采集与监控系统。针对智能车间中通信方式难以统一、不同设备之间通讯困难等问题,提出构建基于OPC UA标准规范的C/S通信架构。首先利用KEPServer EX搭建OPC UA服务器,通过对车间底层设备配置对应的驱动通道类型、IP地址、端口号、节点标记属性和链接标签等信息,实现采集设备的工作数据,完成设备之间数据交互,并配置服务器终端信息为客户端预留统一的OPC UA通信接口。其次在.NET平台上采用C#编程语言开发OPC UA客户端,设计了通讯服务器模块、地址空间浏览模块、属性信息显示模块、节点监控模块和数据存储模块,实现访问服务器将采集的数据进行可视化读取、修改、监控和存储等功能。针对智能车间中设备的工作数据庞大且杂乱,处理数据耗时较长的现象,提出利用ELK技术搭建数据检索分析架构。通过配置Elasticsearch搭建数据搜索引擎,使用JDBC链接My SQL数据库,采用Logstash完成对数据库的同步操作,搭建Kibana可视化平台并导入Elasticsearch中的索引,实现对设备产生的海量数据进行快速且准确地检索和分析。最后,通过对本文设计的数据采集与监控系统在三轴并联机器人分拣控制平台和温湿度传感器实际设备上测试与验证,证明其符合目标需求。
郑毅超[4]（2021）在《智慧商场物联网系统的设计》文中进行了进一步梳理伴随着社会和经济的快速发展,生产生活环境日益智能化。其中物联网技术作为智能化的关键技术之一,其发展与应用正逐渐服务于社会,推动产业的转型和升级。在物联网大经济环境下,我们国内基于互联网,通过淘宝等各种网络平台的电子商务经济对传统商场实体经济造成了十分严重的冲击,对传统商场进行智慧的升级和环境改造刻不容缓。本论文深入研究了传统商场当前较为突出的问题,从智慧商场的角度,分析了传统商场有以下几个缺点亟需改良。第一,多数传统商场的配套设施陈旧,室内环境复杂而缺少高质量的室内环境监测设施、高效的应急管理,存在较大的安全隐患。第二,商场的人流量具有“潮汐变化”特点随时间变化。室内设备在无人状态下仍保持运转,一方面会造成不必要的能源消耗,另一方面在客流密集状态下缺乏有效室内环境调控。第三,缺少对商场人流量,店铺客流量的统计,不利于店铺、商场的规划与未来发展。为此,本课题是在物联网应用的大背景下,通过当前无线通信技术、物联网传感器技术、云访问等前沿科学技术设计了面向用户和未来需求的智慧商场物联网系统,探索用科学手段将传统的商场经济转化为以顾客体验为中心智能化新型商场。针对上述讨论,本课题采用LoRa无线通信、Wi-Fi FTM测距定位等设计了智慧商场服务系统,采用先进的物联网技术完成对商场室内环境的实时监测,系统可提供客流统计和室内定位功能,为实现商场大数据应用提供底层数据支持。相比于传统商场,本系统能提高商场的安全性、舒适性、运营效率以及竞争力,可作为政府建设智慧城市中智慧商场部分的解决方案。针对问题一,本文通过烟雾传感器模块、甲醛传感器模块、甲烷传感器模块及继电器模块设计组网完成对室内环境的安全监测。针对问题二,本文通过温湿度传感器模块、光照传感器模块、二氧化碳模块及继电器模块设计组网完成对商场空调系统、排风系统、增湿系统、光照系统的模拟调控,实现对室内环境的体验感提升,减少不必要的电源消耗。并设计了基于Wi-Fi FTM的室内定位解决方案,可为用户提供精细定位支持功能。针对问题三,本文通过激光计数模块进行组网,完成对商场室内的客流模拟计数。本文的主要工作如下:第一,完成了感知层搭建。本层由各类高性能传感器组成。采用模块化设计,包括主控模块、LoRa无线通信模块以及各类感知模块,完成底层数据采集,部署十分灵活。第二,完成了传感网络层设计。智能网关和无线节点模组的设计方案采用的是STM32F103C8T6做主控模块芯片,LoRa方式组网,通过一组LoRa无线通信节点来完成底层传感器采集数据的网络传输。第三,完成了中心数据库搭建。本层主要由云端服务器和MySQL数据库组成。针对当前商场缺乏系统的人流量统计、店铺客流量统计问题,从传感器采集数据、室内定位等多方向,针对安全需求,环境监控需求,未来规划需求生成统计数据信息,完成数据库设计,实现数据的存储和处理。第四,完成了应用服务层搭建。本层在阿里云端中搭建了apache服务器、设计MySQL数据库,结合JSP技术实现后端开发。在前端中基于B/S架构,采用HTML+Java Sript+CSS方案完成。用户可通过手机等智能终端查看相关数据信息。当数据超过预设阈值时,会实现自动调控并向用户发出警报信息。第五,设计了一种低成本、低复杂度、定位精度可满足商场室内定位需求的方案。本方案主要是利用Wi-Fi FTM完成用户（UE）和固定Wi-Fi AP的测距,通过最小二乘法减少测量误差,针对非视距误差采用基于迭代思想的非视距算法优化,有效提高了定位精度,实时定位效果良好。
吕书宁[5]（2021）在《基于EPICS的加速器电能质量监测系统设计》文中研究指明重离子加速器是一种将电能转化成粒子能量的大型装置,其运行依赖于大功率高频腔和成百上千的大功率脉冲电源等电能变换设备,为这些设备提供优质的配电网是确保重离子加速器长期可靠运行的基础。目前,新一代重离子加速器朝高能量、高流强、高功率的趋势发展。2018年12月,“十二五”国家重大科技基础设施建设中长期规划（2012-2030年）决定在广东惠州建设一套国际领先的新一代强流重离子加速器（High Intensity heavy-ion Accelerator Facility,HIAF）综合研究装置。由于长期可靠运行是强流重离子加速器建设的难点,而且其配电网存在大功率、大电感负载、快冲击性负荷、过电压、谐振、三相不平衡等电能质量问题,也可能受自然灾害、外力破坏、设备故障等不可抗力影响而处于故障态。其中的电力电子设备或是快速躲避,或是被动耐受故障冲击,亦或主动参与电网的故障防御,但如果缺乏故障态机理分析与系统性的防御设计,工程应用将面临巨大挑战。为了确保高功率强流重离子加速器优质的电能质量,同时研究强流加速器电能质量与设备故障、加速器性能、束流相关性等问题,本课题通过调研重离子加速器配电网的结构和特点,并针对强流重离子加速器配电网电能质量存在的特殊问题,基于EPICS设计并实现了一套重离子加速器电能质量监测系统。首先,本课题调研了重离子加速器的发展现状,然后运用EPICS的Phoebus、Archiver Appliance等软件,结合文件订阅系统Kafka设计并实现了一套重离子加速器电能质量监测系统,包括数据采集子系统、数据存储子系统、报警子系统,并采用了网络时间协议（NTP）。最后,将加速器电能质量监测系统部署在兰州重离子加速器HIRFL上,经过测试,系统可以实现了对近万个电能质量数据的实时采集与存储及波形数据的可视化,且满足实时性、长期稳定、可靠性需求,达到了设计目标;此外,系统报警消息可以通过微信进行推送,同时可以在PC端和手机端对电能质量数据进行在线监测,提高了加速器运行维护效率。该系统成本低、易升级、扩展性高、运行可靠,集大规模数据实时采集、存储、积累、故障报警、数据可视化为一体,易于与加速器控制系统集成,实现了加速器配电网的信息化和网络化,为重离子加速器配电网智能化打下基础,同时为新一代高功率强流重离子加速器HIAF的建设提供了必要的技术手段。
刘小军[6]（2021）在《基于EPICS的加速器过程控制研究》文中认为近些年,近代物理研究所承担了多项重离子加速器装置的建设任务,例如低能量强流高电荷态重离子加速器装置—LEAF,SSC的直线注入器SSC-LINAC、珠江直线加速器治癌装置、新疆理化所质子位移损伤效应模拟装置—PREF、空间环境地面模拟研究装置—SESRI、强流重离子加速器装置—HIAF等。控制系统的任务目标由原来专注于一台加速器的建设迈向多台共建,传统加速器子系统分工和建设模式已经不能很好的满足工程建设需求,需要对加速器过程控制技术中的标准化、规范化的系统设计方法,标准化、规范化的开发流程和标准化、规范化的工程实施过程做相关技术研究,以便能在有限的时间内高质量的完成多台装置的建设任务。根据重离子加速器装置的特点,其系统模块组成基本相似,主要由离子源、低能传输线、射频四极场加速器、中能传输线、高能传输线、同步环和各个终端组成。本文在完成LEAF、SSC-LINAC和珠江直线加速器的基础上开发了基于EPICS的加速器过程控制通用IOC模块和硬件设计标准,为加速器过程控制提供了标准化、模块化设计模板,在保证过程控制系统稳定性与可靠性的前提下,大大减少了软硬件开发及工程建设周期。论文对加速器过程控制系统设计方法进行了详细分析,采用EPICS作为LEAF、SSC-LINAC和珠江直线加速器过程控制系统的软件架构,建立了LEAF的离子源控制系统,LEAF和SSC-LINAC的磁铁电源控制系统,三个项目的真空控制系统、仪表控制、SSC-LINAC和珠江直线加速器的磁铁温度监测系统、腔体状态监测系统和设备安全联锁系统等。主要技术成果有:采用协议转换将设备硬件接口统一化,并进行了IOC的模块化封装;总结了加速器过程控制系统常用的硬件设备,进行了设备级与系统级的电磁兼容性测试,按照相关规范制定了过程控制系统硬件设计标准化流程,并取得了良好的效果;系统整体稳定性得到大幅度提高,为加速器过程控制系统的建设提供了模板。设计并建设完成的LEAF装置、SSC-LINAC和珠江直线加速器过程控制系统模块化、标准化程度高,维护和扩展简单高效;系统运行稳定、可靠、抗干扰能力强,能够保证加速器的高质量运行,为装置达到束流设计指标提供了可靠保障。
毛威[7]（2021）在《互战式射击训练智能仲裁系统设计与实现》文中认为互战式实兵射击训练是一种在实战环境下开展的交战级对抗性射击训练。参训人员通过操控训练枪击中对手出局模拟军事战斗。然而非实弹训练方式的难点在于缺乏精准公平的裁决方法,人员“伤亡”的评判仅依赖于训练者的诚实。因此需要相应的辅助评估系统,为客观检验对抗双方的作战能力提供手段支撑。针对实兵射击训练得分和输赢难以评判的问题,本文设计了一种基于机器视觉和物联网技术的射击训练智能仲裁系统。在该系统中,参训人员身上贴有特殊设计的AprilTag靶标,训练枪上装配智能图像识别装置,在击发时检测靶标与虚拟弹着点的误差,判定对手是否被击中。通信模块将判定结果上传至仲裁系统服务器网关进行信息汇总和发布,通过手机客户端访问网关实时查看战斗信息。首先,结合系统功能需求,设计系统总体架构,研究系统各组成部分的软硬件技术实现方案。第二,深入分析视觉靶标识别与位姿解算原理,建立嵌套式布局下靶标的图案设计和位姿预测模型。第三,依托Unity物理摄像机引擎,模拟靶标捕获以创建靶标图像数据集,验证改进后算法的优越性。实测结果表明,嵌套式靶标在识别范围和定位精度方面均有所提升,有效检测范围为0.5m至20m,定位误差由23.3%减小至12.7%。本文设计的互战式射击训练智能仲裁系统能够实现客观统计交战双方的战损情况并对战斗结果做出公正裁决。
耿佳宁[8]（2021）在《用户语音数据情感分析研究》文中进行了进一步梳理作为一种最常见的自然交互方式,语音在人机交互领域也是重要的方式,更是物联网发展过程中尤受重视的研究领域。研究人员对于语音的研究,多集中于语音识别、语音文字转换等方向,这些方向是对语音中语义的识别和处理,但语音是一种复杂的高级行为,不应仅仅包含文字部分,还蕴含着情感等复杂的组成信息。语音情感识别不关注语音的具体语义信息,而是通过语音的变化,识别出语音中蕴藏的情感。语音情感识别的挑战主要在于个人间的语音表述差异和语音内容的差异:对于同一种情感,不同的人会具有不同的表达和习惯,分类方法很难适应所有人的特质;语音情感种类是有限的,而语音内容的组合却是无限的,这种不对称性使得分类模型在提取情感特征上面临着较大的挑战。因此,语音特征的选择和提取,以及分类器的设计是影响语音情感分类结果的重要因素。在语音的特征选择方面,论文对主流的语音特征进行了介绍,并阐述了其具体的计算方法,最终选取了梅尔倒谱系数（Mel cepstrum coefficient,MCEP）和梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC）,这两个系数能够整合语音数据在时域和频域的特征,是语音领域常用的特征。在分类器设计方面,得益于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）在图像识别的优异表现,论文首先设计了由卷积神经网络组成的模型—CNNSpeech;接着考虑到语音的远程情境效应和情感标签表达的不确定性,借鉴了多注意力头机制（Transformer）的编码器部分,得到的RawSeeSpeech模型能够提取语音中的远程上下文依赖,获得了丰富的情感特征;最后为了进一步减小同种情感之间的距离,进一步引入了中心损失函数（Central Loss Function）,使用联合决策的方式,该模型被称为SeeSpeech。SeeSpeech模型不仅可以获得较高的分类准确度,且由于使用中心损失函数和 Softmax 交叉熵损失函数（Softmax Cross Entropy Loss Function）联合决策,减小了类内距离,增加了类间差距,使得模型与说话人无关的,具有较高的泛化性。在日常工作场景下,设计了真实环境中的实验,首先,通过对语音加噪的方式,增加模型对噪声的鲁棒性,接着使用带通滤波和小波滤波,对数据进行滤波,增加了噪声数据的分类准确度。论文在实验中通过对比发现,使用梅尔倒谱系数和SeeSpeech模型能够得到较优的分类结果,分类准确率达到了 94%。交叉验证的结果也表明了模型结果是与说话人不相关的。最后,论文展示了在实际的物联网场景中,SeeSpeech模型在准确度测试一项,实现了了 82%的准确率,在运行性能测试中,证明了我们的模型可以在物联网的瘦设备上使用,具有广泛的应用场景。
潘咪[9]（2021）在《ITER静态磁场测试装置监测保护系统的设计》文中研究表明ITER静态磁场测试装置可产生特定的磁场条件,用于对进入ITER实验现场的所有机电设备进行静磁场合格测试。ITER静态磁场测试装置具有子系统多、信号种类杂和受磁场干扰大的特点。为保证静磁场合格测试实验的正常进行,保护机器安全及操作员人身安全,该装置的监测保护系统必不可少。本文提出了在LabVIEW平台上实现的一套装置监测保护系统设计方案并对部分功能加以验证。首先,本文以对该系统的功能设计为切入点,明确本装置监测保护系统的设计要素,提出系统的集成设计方案。设计综合了 NI CompactRIO嵌入式系统、NI PXIe系统及以太网交换技术的硬件平台框架,且符合ITER对I&C现场控制系统架构的要求。采用基于消息循环的生产者-消费者的LabVIEW程序框架,具有高内聚、低耦合的特点,扩展性强且便于后期维护。其次,在集成设计基础上,完成了对监测保护系统的详细硬件设计。从传感器层、信号接口层、控制器及主机层进行结构设计及设备选型。为信号采集功能中提出的各类信号进行传感器的选型,并确定数量。设计3类信号转换电路以匹配I/O模块及数据采集卡接口参数。配置NICompactRIO嵌入式系统下位机以分担系统信号采集及安全联锁任务,可提高系统的运行效率。采用NIPXIe采集机箱及数据采集卡采集10kHz以上的快速信号。考虑到设备工作产生的静磁场干扰,应用光纤通信方式实现远距离传输,有效削弱磁场干扰。最后,对系统的主要软件功能进行开发及验证,并设计人机交互界面。实现了数据采集、水冷远控、报警逻辑处理及安全联锁保护模块等功能。交互界面体现了主要的功能且满足系统的功能需求。对快速AI采集、慢速AI采集、DI信号采集及DO指令下发功能进行验证,为后续进行联合调试提供了必要的条件。
蔡亚刚[10]（2021）在《船舶远程数据监测系统设计与实现》文中提出船舶在交通运输系统中占据着十分重要的地位,近年来随着通信技术的发展,航运业以及现代造船业也正在向着网络化、智能化的方向迈进。船舶的安全航行、规范管理的重要性也显得日益突出,这对船舶的数据监测系统提出了更高的要求。本文以船联网技术为基础,探索了通信技术在船舶远程数据监测领域应用,设计实现了基于船联网的远程数据监测系统,打破了不同船舶、不同设备之间信息互通难、数据保存难的局面。针对船端设计了船载信息采集系统,针对远程端设计了远程数据监测平台,数据的远程传输采用卫星、4G和MANET相结合的方式进行。本文主要研究内容包括:（1）系统调研了船舶远程数据监测的背景和现状,分析了目前船舶通信的主要手段以及数据监测的方法,设计了通过船联网的方式实现船舶数据远程监测的系统框架,整体上将系统分为三个部分:船载信息采集、远程数据传输、远程数据监测平台。（2）针对船载信息采集,设计了以嵌入式Linux为核心的船上信息采集系统,支持多设备、多传感器通过通用总线或LoRa无线的方式接入。（3）针对远程数据传输,使用卫星网络、3/4G网络、MANET相结合的方式进行,MANET网络基于VDES通信网络实现,设计了符合船舶实际运动规律的节点移动模型,使用ns-3仿真平台基于节点移动模型和VDES网络通信特性,从分组投递率和端到端平均时延评估了几种路由协议的性能,得出AODV协议是最适合作为MANET网络的路由协议。（4）针对远程数据监测平台,使用MQTT和Kafka设计并实现了用于接收船载系统信息上传的接口。通过数据转发任务、数据处理任务和持久化任务相结合的方式实现了实时消息的预警以及与MySQL数据库的对接。最后使用Django和Ant Design设计了 Web服务为用户提供Web界面,另外设计了通过RESTful API获取数据的方式,方便对数据进行进一步的研究与处理。
二、装有SNA服务器网关软件的最新通道连接产品（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、装有SNA服务器网关软件的最新通道连接产品（论文提纲范文）
（1）基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云平台国内外研究现状 |
| 1.2.2 搅拌站设备控制及远程监控系统研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 相关技术介绍和研究 |
| 2.1 ASP.Net MVC设计模式 |
| 2.2 Mini UI前端框架 |
| 2.3 HT for Web技术研究 |
| 2.3.1 数据容器与视图组件 |
| 2.3.2 JSON矢量图 |
| 2.3.3 数据绑定与动画 |
| 2.4 ECharts可视化框架 |
| 2.5 ADO.NET数据库访问技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统总体方案设计 |
| 3.1 沥青搅拌站控制系统及生产流程介绍 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 业务功能需求 |
| 3.2.2 非功能性需求 |
| 3.3 系统总体框架设计 |
| 3.4 系统详细设计 |
| 3.4.1 I/O数据点分析及设计 |
| 3.4.2 数据通信设计 |
| 3.4.3 系统业务功能模块设计 |
| 3.4.4 前后台数据交互设计 |
| 3.4.5 数据管理模块设计 |
| 3.5 数据库系统设计 |
| 3.5.1 Power Designer介绍 |
| 3.5.2 数据库设计概述 |
| 3.5.3 部分数据表结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 云平台沥青搅拌站远程监管系统实现 |
| 4.1 云服务器选择 |
| 4.2 Web API服务端开发 |
| 4.3 C#数据采集(上位机) |
| 4.4 基于MQTT协议通信的实现 |
| 4.4.1 MQTT代理服务器实现 |
| 4.4.2 MQTT客户端实现 |
| 4.5 远程监视界面实现 |
| 4.5.1 基本图元及属性设计 |
| 4.5.2 视图编辑器实现 |
| 4.5.3 监视界面实现 |
| 4.6 远程管理系统主要功能实现 |
| 4.6.1 GPS地图模块实现 |
| 4.6.2 系统登录/注册模块实现 |
| 4.6.3 系统界面框架实现 |
| 4.6.4 系统管理模块实现 |
| 4.6.5 数据管理模块实现 |
| 4.6.6 故障报警模块实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统发布与测试 |
| 5.1 系统发布 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 数据通信测试 |
| 5.2.2 远程监控界面测试 |
| 5.2.3 业务功能模块测试 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于OPC UA的智能车间数据采集与监控系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 OPC UA发展历程 |
| 1.2.1 传统OPC的技术特点 |
| 1.2.2 OPC UA的技术优势 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 智能车间数据采集与监控关键技术研究 |
| 2.1 OPC UA技术规范 |
| 2.1.1 信息安全模型 |
| 2.1.2 地址空间模型 |
| 2.1.3 服务规范 |
| 2.1.4 映射规范 |
| 2.2 OPC UA服务器搭建软件 |
| 2.3 OPC UA客户端开发平台 |
| 2.4 数据检索分析架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于OPC UA的数据采集与监控系统设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.3 系统整体方案设计 |
| 3.3.1 总体架构设计 |
| 3.3.2 具体功能设计 |
| 3.4 方案可行性分析 |
| 3.4.1 经济的可行性 |
| 3.4.2 技术的可行性 |
| 3.4.3 运行的可行性 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于OPC UA的数据采集与监控系统实现 |
| 4.1 OPC UA服务器的搭建 |
| 4.1.1 服务器的实现步骤 |
| 4.1.2 设备间数据交互 |
| 4.2 OPC UA客户端的功能开发 |
| 4.2.1 总体功能框架 |
| 4.2.2 搜索本地已注册的服务器 |
| 4.2.3 客户端与服务器连接登录 |
| 4.2.4 浏览服务器地址空间 |
| 4.2.5 节点属性信息读写 |
| 4.2.6 节点数据订阅 |
| 4.2.7 实时曲线图展示 |
| 4.2.8 对接My SQL数据库 |
| 4.3 ELK架构的搭建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于OPC UA的数据采集与监控系统验证 |
| 5.1 三轴机器人和温湿度传感器的OPC UA服务器验证 |
| 5.2 OPC UA客户端功能验证 |
| 5.3 ELK架构验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A mysql.conf文件程序 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）智慧商场物联网系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 本文主要内容及结构 |
| 第2章 系统总体方案与关键技术分析 |
| 2.1 系统总体方案 |
| 2.2 关键技术分析 |
| 2.2.1 物联网概述 |
| 2.2.2 无线通信技术 |
| 2.2.3 数据库技术 |
| 2.2.4 web技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统各模块硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体结构 |
| 3.2 硬件模块 |
| 3.2.1 主控模块 |
| 3.2.2 LoRa无线通信模块 |
| 3.2.3 激光计数模块 |
| 3.2.4 甲醛传感器模块 |
| 3.2.5 甲烷传感器模块 |
| 3.2.6 二氧化碳模块 |
| 3.2.7 温湿度传感器模块 |
| 3.2.8 光照传感器模块 |
| 3.2.9 继电器传感器模块 |
| 3.2.10 视频采集模块 |
| 3.2.11 Wi-Fi模块 |
| 3.2.12 烟雾传感器模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统软件部分设计 |
| 4.1 嵌入式开发 |
| 4.1.1 主控模块软件设计 |
| 4.1.2 LoRa模块软件设计 |
| 4.1.3 传感器模块软件设计 |
| 4.2 服务器端软件设计 |
| 4.2.1 数据库软件设计 |
| 4.2.2 云端服务器设计 |
| 4.3 web端软件设计 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 室内定位方案 |
| 5.1 室内定位技术及研究现状 |
| 5.1.1 定位技术简介 |
| 5.1.2 室内定位研究现状 |
| 5.2 信号测量类型 |
| 5.2.1 信号到达时间 |
| 5.2.2 信号到达时间差 |
| 5.2.3 接收信号强度 |
| 5.2.4 信号到达角度 |
| 5.3 智慧商场系统室内定位方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于EPICS的加速器电能质量监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究背景以及意义 |
| 1.1.1 重离子加速器的发展 |
| 1.1.2 强流加速器电能质量问题 |
| 1.1.3 加速器电能质量监测系统研究现状 |
| 1.2 论文研究的意义 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第2章 EPICS开发环境 |
| 2.1 EPICS系统简介 |
| 2.2 EPICS软件结构 |
| 2.2.1 IOC |
| 2.2.2 OPI |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 电能质量监测系统的设计 |
| 3.1 设计需求 |
| 3.2 总体架构 |
| 3.3 数据采集系统设计 |
| 3.3.1 Modbus协议 |
| 3.3.2 硬件系统设计 |
| 3.3.3 通讯模块开发 |
| 3.3.4 跨网段采集 |
| 3.4 数据存储系统设计 |
| 3.4.1 数据存储系统需求 |
| 3.4.2 Archiver Appliance软件结构 |
| 3.4.3 数据存储服务器设计 |
| 3.5 报警系统设计 |
| 3.5.1 报警系统软件结构设计 |
| 3.5.2 报警类型与报警严重程度 |
| 3.5.3 Kafka的消息转发设计 |
| 3.5.4 Alarms人机交互界面开发 |
| 3.5.5 监测系统总界面设计 |
| 3.5.6 微信界面以及报警消息推送功能设计 |
| 3.6 时钟同步系统设计 |
| 3.6.1 NTP原理 |
| 3.6.2 时间同步服务器设计 |
| 3.6.3 采集设备时钟同步 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 监测系统的实现 |
| 4.1 HIRFL电能质量监测系统部署 |
| 4.1.1 系统服务器部署 |
| 4.1.2 监测系统的启动 |
| 4.2 HIRFL电能质量监测系统性能测试 |
| 4.2.1 实时性测试 |
| 4.2.2 长期可靠性测试 |
| 4.2.3 资源使用情况测试 |
| 4.2.4 Phoebus/Alarms自带组件的测试 |
| 4.2.5 微信发布程序的测试 |
| 4.2.6 电能质量参数监测与可视化分析 |
| 4.3 本章小节 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于EPICS的加速器过程控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 本文创新点 |
| 第2章 加速器过程控制系统 |
| 2.1 过程控制概述 |
| 2.2 加速器过程控制系统 |
| 2.2.1 加速器过程控制组成 |
| 2.2.2 加速器过程控制特点 |
| 2.2.3 加速器过程控制要求 |
| 2.3 过程控制软件系统 |
| 2.3.1 软件实现功能 |
| 2.3.2 分布式控制系统 |
| 2.3.3 EPICS概述 |
| 2.3.4 EPICS IOC模块化封装 |
| 2.4 过程控制硬件系统 |
| 2.4.1 硬件基本构成 |
| 2.4.2 硬件实现功能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 LEAF过程控制设计与实现 |
| 3.1 LEAF工程简介 |
| 3.2 过程控制系统设计 |
| 3.2.1 控制系统网络 |
| 3.2.2 控制系统架构 |
| 3.3 过程控制系统实现 |
| 3.3.1 真空控制系统 |
| 3.3.2 磁铁电源控制系统 |
| 3.3.3 离子源控制系统 |
| 3.3.4 仪器仪表控制 |
| 3.4 调试及运行情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 SSC-LINAC过程控制设计与实现 |
| 4.1 SSC-LINAC工程简介 |
| 4.2 过程控制系统设计 |
| 4.2.1 控制系统网络 |
| 4.2.2 控制系统架构 |
| 4.3 过程控制系统实现 |
| 4.3.1 真空控制系统 |
| 4.3.2 磁铁电源控制系统 |
| 4.3.3 磁铁温度监测系统 |
| 4.3.4 设备安全联锁系统 |
| 4.3.5 腔体状态监测系统 |
| 4.4 调试及运行情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 珠江直线加速器过程控制设计与实现 |
| 5.1 珠江直线加速器工程简介 |
| 5.2 过程控制系统设计 |
| 5.2.1 控制系统网络 |
| 5.2.2 控制系统架构 |
| 5.3 过程控制系统实现 |
| 5.3.1 电磁兼容测试 |
| 5.3.2 控制机柜设计与装配 |
| 5.3.3 真空控制系统 |
| 5.3.4 磁铁温度监测系统 |
| 5.3.5 腔体状态监测系统 |
| 5.3.6 设备安全联锁系统 |
| 5.4 调试及运行情况 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）互战式射击训练智能仲裁系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 系统总体架构设计 |
| 2.1 系统总体结构与功能说明 |
| 2.2 系统技术方案选择 |
| 2.3 系统总体技术方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统总体硬件设计 |
| 3.2 图像捕获功能硬件设计 |
| 3.3 击发转接器电路设计 |
| 3.4 无线通信功能硬件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 管理信息系统设计 |
| 4.1 信息管理系统总体设计 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.3 应用程序接口设计 |
| 4.4 客户端设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于机器视觉靶标检测的虚拟弹着点定位研究 |
| 5.1 AprilTag靶标编解码原理 |
| 5.2 摄像机模型与弹着点坐标转换 |
| 5.3 基于AprilTag靶标检测的改进算法研究 |
| 5.4 AprilTag算法包运行与使用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 实验验证与系统功能实测 |
| 6.1 嵌套式AprilTag靶标定位实验研究 |
| 6.2 系统功能实测 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及论文发表情况 |
（8）用户语音数据情感分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 物联网发展迅猛 |
| 1.1.2 语音控制系统在物联网中应用广泛 |
| 1.1.3 语音情感分析前景远大 |
| 1.2 语音情感识别研究现状 |
| 1.2.1 语音情感识别特征提取 |
| 1.2.2 语音情感识别分类器 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究挑战 |
| 1.3.3 方案创新点 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 语音情感识别系统及其相关概念 |
| 2.1 语音情感系统 |
| 2.1.1 情感的定义 |
| 2.1.2 情感的分类模型 |
| 2.2 情感与语音的关系 |
| 2.3 语音情感识别系统 |
| 2.3.1 数据预处理模块 |
| 2.3.2 特征提取模块 |
| 2.3.3 分类模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 语音情感识别特征提取 |
| 3.1 梅尔频谱图 |
| 3.2 语音情感数据特征提取 |
| 3.2.1 语音数据 |
| 3.2.2 特征提取 |
| 3.3 特征有效性分析 |
| 3.3.1 相似度度量 |
| 3.3.2 梅尔频率倒谱系数特征分析 |
| 3.3.3 梅尔倒谱系数特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 语音情感识别网络架构 |
| 4.1 分类器网络设计 |
| 4.1.1 CNNSpeech模型网络设计 |
| 4.1.2 RawSeeSpeech模型网络设计 |
| 4.1.3 SeeSpeech模型网络设计 |
| 4.2 语音情感数据集 |
| 4.2.1 表演型数据集 |
| 4.2.2 诱导型数据集 |
| 4.2.3 自然数据集 |
| 4.2.4 数据集标签 |
| 4.3 模型训练环境 |
| 4.4 超参数敏感度测试 |
| 4.5 梅尔倒谱系数实验结果 |
| 4.6 梅尔频率倒谱系数分类结果 |
| 4.7 模型结果评价 |
| 4.7.1 模型横向结果对比 |
| 4.7.2 模型纵向结果对比 |
| 4.8 说话者交叉验证 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 物联网环境下语音情感识别实现及分析 |
| 5.1 物联网实际场景情感语音数据获取 |
| 5.2 物联网环境下实验部署 |
| 5.3 物联网环境下数据预处理 |
| 5.4 物联网环境下语音情感识别评估 |
| 5.4.1 准确度评估 |
| 5.4.2 运行性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 内容与成果总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 补充材料 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（9）ITER静态磁场测试装置监测保护系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景 |
| 1.2 ITER静态磁场测试装置介绍 |
| 1.2.1 磁场线圈 |
| 1.2.2 可编程电源系统 |
| 1.2.3 内循环水冷系统 |
| 1.2.4 EUT遥操系统 |
| 1.2.5 监测保护系统 |
| 1.2.6 配电系统 |
| 1.2.7 受试设备 |
| 1.3 虚拟仪器技术概述 |
| 1.3.1 LabVIEW的组成 |
| 1.3.2 LabVIEW的优点 |
| 1.4 Modbus TCP通信概述 |
| 1.5 论文主要内容 |
| 第2章 监测保护系统的集成设计 |
| 2.1 系统功能 |
| 2.1.1 信号采集功能设计 |
| 2.1.2 远程控制功能设计 |
| 2.1.3 界面显示功能设计 |
| 2.1.4 安全保护功能设计 |
| 2.2 系统硬件结构设计 |
| 2.3 软件结构及功能模块设计 |
| 2.3.1 基于消息循环的生产者-消费者结构 |
| 2.3.2 软件结构主要循环 |
| 2.3.3 功能模块式设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 监测保护系统的硬件设计 |
| 3.1 信号测量 |
| 3.1.1 电流及电压测量 |
| 3.1.2 水路信号测量 |
| 3.1.3 磁场线圈信号测量 |
| 3.2 信号的转换 |
| 3.2.1 4-20mA转0-10V模拟量信号电路设计 |
| 3.2.2 干节点输入转换24V电平信号电路设计 |
| 3.2.3 24V电平信号转化为干节点信号电路设计 |
| 3.3 现场系统控制器设备选型 |
| 3.3.1 CompcatRIO系统及硬件选型 |
| 3.3.2 PXIe系统及硬件选型 |
| 3.4 通信技术及设备介绍 |
| 3.4.1 光纤通信及信号延长器 |
| 3.4.2 以太网交换技术及局域网配置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 监测保护系统的软件实现 |
| 4.1 主要功能模块的实现 |
| 4.1.1 快速AI采集 |
| 4.1.2 慢速AI采集 |
| 4.1.3 冷却塔控制逻辑处理 |
| 4.1.4 水槽除冰控制逻辑处理 |
| 4.1.5 慢速AI逻辑处理 |
| 4.1.6 安全联锁处理 |
| 4.2 软件界面设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 监测保护系统的功能测试 |
| 5.1 监测保护系统实验平台搭建 |
| 5.2 监测保护系统的功能验证 |
| 5.2.1 快速AI采集功能 |
| 5.2.2 慢速AI采集功能 |
| 5.2.3 DI/D0功能 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（10）船舶远程数据监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及相关技术发展 |
| 1.3 船舶远程数据监测的必要性 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 系统分析与总体方案研究 |
| 2.1 系统设计原则 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 船联网的系统架构 |
| 2.4 信息采集 |
| 2.5 数据传输 |
| 2.6 远程监测平台 |
| 2.7 系统总体方案设计 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 般载系统设计与实现 |
| 3.1 船载系统架构设计 |
| 3.2 系统软件环境搭建 |
| 3.3 硬件设计 |
| 3.4 软件系统设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 MANET通信网络模型研究 |
| 4.1 MANET |
| 4.2 节点移动模型 |
| 4.3 节点移动模型设计 |
| 4.4 MANET路由仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 远程数据监侧平台设计与实现 |
| 5.1 远程数据监测平台框架设计 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.3 消息接口设计与实现 |
| 5.4 Web服务设计与实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、装有SNA服务器网关软件的最新通道连接产品（论文参考文献）
- [1]基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现[D]. 展盼婷. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于物联网的市政污水处理远程维护系统研究[D]. 许清河. 华北理工大学, 2021
- [3]基于OPC UA的智能车间数据采集与监控系统[D]. 葛宁. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]智慧商场物联网系统的设计[D]. 郑毅超. 吉林大学, 2021(01)
- [5]基于EPICS的加速器电能质量监测系统设计[D]. 吕书宁. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2021(01)
- [6]基于EPICS的加速器过程控制研究[D]. 刘小军. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2021(01)
- [7]互战式射击训练智能仲裁系统设计与实现[D]. 毛威. 宁夏大学, 2021
- [8]用户语音数据情感分析研究[D]. 耿佳宁. 中国科学技术大学, 2021(08)
- [9]ITER静态磁场测试装置监测保护系统的设计[D]. 潘咪. 中国科学技术大学, 2021(08)
- [10]船舶远程数据监测系统设计与实现[D]. 蔡亚刚. 山东大学, 2021(12)