一、基于Internet的分布式实时远程监测系统（论文文献综述）
张向向[1]（2021）在《分布式机电系统远程监测与管理平台设计及实现》文中指出大型设备的研发和计算机技术的快速发展,促进了分布式机电系统的发展,但大型分布式机电设备为生产带来便利的同时也为多地域分布设备状态监测、设备管理、数据储存与处理带来了巨大的困难。大型工业生产中的分布式机电设备存在分散性、监测节点多元化、设备管理复杂化等特点,在分布式网络化智能监控中,每个独立运行的机电设备即是一个边缘节点,位于边缘节点的设备数据信息是对分布式机电设备进行高效监测与管理的重点所在。本文提出了一套基于嵌入式边缘节点开发的融合虚拟仪器技术的分布式机电系统远程监测与管理平台设计方案,开发了网络化的远程分布式机电设备监测及边缘节点管理平台,该系统可对处于不同地域的机电设备进行远程监测与设备信息的管理。主要研究工作及成果如下:（1）通过分析分布式机电系统的信号特点,设计数据采集系统,结合虚拟仪器技术,并采用嵌入式FPGA开发和数据传输技术完成边缘节点信号的可靠、高速采集及传输等功能。（2）为提高边缘节点数据分析的效率,利用一阶差分法有效剔除原始采样信号的奇异点,随之对信号进行最优变分模态分解（OVMD）,然后采用相关性分析判定各模态与原始信号的相关程度,从而准确获取真实运行信号与噪声源信号,实现机电系统边缘节点的信号预处理功能,以提高分布式机电系统边缘节点对本地数据的过滤、分析的效率及其准确性。（3）结合System Link技术实现信号的远程传输,完成在远程终端的信号监测,设计远程监测方案,在远程系统终端实现对边缘节点设备运行状态的监测与高效管理,采用远程软件驱动等部署技术实现对远程设备的统一管理与升级。为分布式系统海量运行数据的存储、挖掘、云端计算与应用奠定基础,为故障诊断等技术提供可靠的数据支撑。（4）为了验证所设计平台的实际应用效果,采用实验室三台机电设备作为平台监测与管理对象,使用本文技术验证设计结果。实验表明,本文所设计实现的监测平台能够可靠地采集到设备运行数据,经所开发的边缘节点预处理技术实现边缘节点信号的提取与重构,通过终端服务器能够良好地监测远程设备运行状态,实现高效的分布式设备软硬件管理。该实验平台的设计具有可靠性及可扩展性,为分布式系统海量运行数据的存储、挖掘、云端计算与应用奠定基础,为故障诊断等技术提供可靠的数据支撑,为之后课题组平台设计的开发及健康监测、故障诊断奠定坚实的基础。
乔锐[2]（2021）在《基于物联网技术的无线漏水监测系统研究设计》文中研究说明水是生命之源,真正可供人类使用的淡水资源非常有限。供水管网的漏水不仅会造成水资源的浪费而且还会带来诸如生态环境污染、人民生命财产安全等问题。所以对供水管网区域漏水事件的监测是非常必要的。有线的、智能化程度低的、能量损耗较大的漏水检测系统是我国漏水检测系统的主要特征,在实际的应用环境下存在许多问题。本文通过对光纤分布式传感技术和物联网技术的研究和分析,将两种技术进行有效的结合突破传统漏水监测技术,设计一种面向物联网的智能无线光纤传感漏水监测系统。首先,本文对漏水检测的相关背景和国内外漏水检测研究现状做了介绍。然后从任务目标的需求出发,通过分析任务需求确定系统的总体设计方案,确定了物联网无线漏水监测系统低功耗、高精确度、高可靠性的研发目的。物联网前端的感知层是光纤漏水传感器,本文利用漏水事件会改变光纤传感点位耦合区域介质的折射率,引起输出光强突变的原理,设计了光纤漏水传感器。充分发挥了光纤分布式传感技术在一维空间可分布式连续测量和集“传”与“感”于一体的特点。针对光纤输出光强信号的特点,设计了一系列信号处理电路;对比多种无线物联网通信技术,物联网的网络层是基于低功耗无线传感网络传输技术Zigbee,研究设计一个多跳对等的无线自组织传感网络,实现感知层漏水信号和应用层漏水监测上位机的无线通信。重点介绍了CC2530核心芯片电路设计和Zig Bee协议栈的使用,阐述了协调器、终端节点的软件设计;物联网应用层则利用虚拟仪器软件Labview设计了无线漏水监测上位机,实现对漏水信号和系统工作状态的实时监测,最终完成了一个分布式、高精度智能无线漏水监测预警系统。最后对系统的硬件电路和整个传感网络进行测试,测试结果表明系统的传感网络可以稳定实现数据传输,满足系统的任务需求。
孙志朋[3]（2021）在《基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究》文中研究说明我国是农业大国,也是世界上水稻产量及消费量最高的国家。水稻产量对于我国粮食安全有着重要意义。目前我国水稻在平均亩产量和水、肥、药等利用率方面相比农业发达国家还有较大提升空间。采集水稻生长环境信息,有的放矢地指导农业生产,已被证明是提高产量和资源利用率的有效方式之一。农业物联网技术以信息感知设备、通讯网络和智能信息处理技术应用为核心,通过农业科学化管理,达到合理使用农业资源、改善生态环境、降低生产成本、提高农产品产量和品质的目的。目前农业物联网技术应用面临网络覆盖范围小、监测项目受限、传输成本高、供电时间短等问题,这些问题限制了水稻生长环境监测的普及和智能化程度。随着低功率广域网、边缘计算、人工智能等物联网相关技术的蓬勃发展,为解决这些问题提供了更多角度。因此,本文结合物联网及其关联技术,构建了适合监测水稻生长环境的广覆盖、低功耗、智能化的物联网监测系统,并对系统中一些关键技术进行研究。能够更加全面、准确、实时地了解水稻生长的环境因素,从而更好的指导水稻生产。本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）研究了基于边缘计算的水稻生长环境监测物联网的架构。设计了一种功耗低、传输距离远、融合害虫监测功能的水稻生长环境信息监测物联网架构,将高清晰图像传输与低功率广域网进行异构融合,实现了低功率广域网布局下的水稻害虫监测及生长环境信息采集功能。应用NS3软件对水稻生长环境布设大量传感器监测节点的情况进行了仿真,得出了两种ACK机制下网络传输质量的优势参数组合范围对比,给出了需提升网络传输质量的参数组合范围及建议。（2）设计了应用边缘计算技术的水稻生长环境在线监测网关。在支持LoRaWAN和802.11g协议异构组网的基础上,设计了边缘计算网关的功能架构和数据通信架构。通过虚拟化容器技术,将LoRaWAN服务器、在线害虫识别计数算法、实时传感器数据融合算法打包成镜像,在农业生产现场形成多个功能模块集成化运作的边缘计算模式。采用边缘消息中间件的方式规范化定制各功能模块之间以及云、边之间的数据传输。经实际测试,网关可以同时实现各模块功能,在每秒500/1000条并发压力测试中,平均负载分别为0.22/2.99,系统资源利用率稳定,采用的边缘消息中间件模式数据传输稳定可靠,田间实际测试数据传输成功率达99.1%。（3）设计了一种高准确性的多传感器数据融合方案。实时对水稻生长环境信息进行在线监测,通过改进算法,对上传的传感器数据进行数据融合测试,对比传统的融合算法方差降低了约25%左右,切实提高了获取水稻生长环境数据的准确率。（4）研究了水稻害虫在线识别人工智能算法。对采集的水稻害虫图像进行自动化图像预处理工作,使用图像增强、图像分割等传统图像处理技术优化图像质量。提出了一种在线害虫识别计数方法:使用人工智能深度学习的算法,在TensorFlow框架下完成对监测节点上传的害虫图像在线识别及计数。通过测试,识别准确率达到89%。将图像识别结果以数字方式输出,大幅降低了物联网传输和云端计算的压力。（5）构建水稻生长环境监测数据管理云平台。将所有监测节点采集的数据进行动态可视化展示,根据采集的信息内容结合专家系统给出相应的决策意见进而指导水稻生产。
许向南[4]（2021）在《基于移动端的工业机器人远程监测预警系统的设计与研究》文中提出近年来,工业机器人的应用在制造企业产业升级中发挥着极其重要的作用,它也是智能制造的重点发展方向,但由于工业机器人是一个精密而复杂的机电系统,其性能会随着作业时间的增加逐渐下降甚至失效,在制造商的用户基数大幅度增长时,有限的现场专业维修技术人员就无法满足用户的需求。在智能制造时代,自动化设备的高可靠性使得预测性维护也变的尤为重要,期望能够在故障发生前对其潜在故障进行预警诊断,以达到较低的维护成本。为此,设计开发了基于Android移动智能终端的远程监测预警系统,为技术人员提供具有故障信息预警、状态监测和实时曲线显示功能的移动监测服务平台,实现维护方式的低成本以及高效率。本文首先详细介绍了课题研究的背景及意义,分析了远程监测系统的国内外研究现状及发展形势,在分析工业机器人监测系统需求的基础上,提出了系统的总体结构设计方案,并描述了系统各个部分的主要任务。其次,详细的阐述了远程监测移动端软件的设计与开发过程,根据系统要求采用TCP/IP协议实现不间断的网络通信并在Android Studio环境下开发了移动终端APP;然后讲述了整个监测系统的基础服务功能模块的设计过程,其中包括利用本地PC端获取工业机器人的工作状态信息以及数据采集的过程,搭建了网络服务器系统,并将所要监测的工业机器人数据进行了分类处理,对比了各种数据库的优缺点,结合本系统设计特点选择了最佳数据库,提出利用My SQL建立了关系型的监测信息数据库。之后进一步的剖析了远程监测系统的状态监测过程。最后介绍了工业机器人预警系统的设计与研究,对于工业机器人主要部件建立了数据模型,并研究了基于BP神经网络算法的故障预测方法且根据目标要求进行了算法优化以及实测分析,试得出一种可行性较高的故障诊断预警方法,以期最终实现通过远程监测及故障预警系统和相应故障预警诊断方法。
董广亮[5]（2020）在《基于NB-IoT的社区设备监测系统设计》文中指出近年来,物联网技术在智慧城市、智慧社区中的应用取得了飞速的发展,但是利用物联网技术实现社区内多行业、多领域的设备风险监测是一个复杂问题,它还存在设备端与云端数据难以融合、难以实现一体化监测与预警的问题。社区的设备设施系统主要包括电力、水、天然气、消防、HVAC（采暖、通风、空调）、电梯等。这些操作系统通常由各种传感器、执行器和设备组成。显然,这些资产的数据格式和通信协议比较复杂,难以统一访问。因此,建立一个统一的物联网社区架构是一项非常必要和复杂的任务。针对这些问题,本文提出了一种由“端-边-云”架构组成的基于NB-IoT的社区设备监测系统,它,在端、边、云三个层次综合利用OICT技术（Operational Technology,OT;Information Technology,IT;Communication Technology,CT）,实现了社区设备的一体化实时监测。首先,终端侧包括6LoWPAN无线传感网络（IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks）和社区多协议设备,实现社区设备的全方位感知。6LoWPAN边界路由硬件采用“CC2538+树莓派”组合方案,并在软件上通过6lbr实现路由功能。6LoWPAN子节点硬件采用“CC2538+Arduino”方案,并开发了数据采集接口电路,在软件上使用Arduino编程实现数据采集,使用CONTIKI的多线程实现发送功能。其次在边缘侧,NB-IOT-WSN融合网关接入6LoWPAN传感网络汇聚的数据,同时为了解决社区多协议设备的数据接入问题提出一种多协议转换与数据上云方法,把多协议设备数据处理成标准JSON格式的MQTT协议数据通过NB-IoT网络传输到云平台。在硬件上设计了基于ME3616的NB-IoT通信电路和外围电路,软件上使用Node-RED平台开发了工业节点和NB-IoT-MQTT节点,实现了终端侧的数据汇聚和数据上云的通信功能。最后在云端使用Things Board平台建立了社区设备监测系统,实现了设备管理和实时监测预警,并搭建了实验场景对所提出的系统和架构进行了实验验证。
潘松[6]（2020）在《物联网技术在伺服电机运行状态监测系统中的应用》文中进行了进一步梳理伺服电机作为工业控制系统的重要组成部分,被广泛应用于机械、纺织、物流等领域,过去的电机监测采用了工业总线、GPRS、3G/4G DTU等方式,在使用成本、网络覆盖、信息安全等方面具有一定的局限性。本文结合物联网技术的快速发展,从企业自行组建设备网络角度出发研究开发了伺服电机运行状态监测系统,以满足企业对伺服电机的设备健康管理越来越高的需求。本文的主要研究工作如下:首先,分析了伺服电机的作业场景,提出了基于WiFi和LoRa的无线传输方案。其次,以C/S模式为支撑,构建了云服务器管理系统。接着,开发了用户端监测软件。整个系统由采集层、网络层和用户层三个部分组成。在采集层,分别设计了集成WiFi和LoRa无线通信模块的数据采集节点,以伺服驱动器RS485接口为出发点,通过Modbus协议实现了电机运行状态数据的采集,并以中心组网的方式将数据发送至网关。在网络层,以ARM板为核心设计了基于轮询问答工作方式的LoRa网关,提出LoRa节点与网关自行组网的“三次握手”方案,设计了节点与网关之间的通信协议,通过添加消息边界解决了数据粘包问题,并设计消息队列解决了网关数据缓冲问题。以MQTT协议为应用数据的传输格式,针对状态监测系统的特点,设计了MQTT消息发布方的通信参数。以云服务器为平台研究了基于消息代理的MQTT服务器EMQ和基于数据存储的My SQL数据库服务器。在应用层,以Qt Creator作为开发环境设计基于PC端的监测软件,利用C++11多线程技术提高了多任务情况下的数据处理速度,并采用锁机制避免了多线程对临界区资源的访问冲突问题。最后,通过建立用于研究的实验平台,就系统的各项预定功能进行了反复验证和极限测试。实验结果表明系统的各项功能均达到了课题的预期要求,且具有较强的并发处理能力,满足了对大量伺服电机同时在线监测的需求。
童英华[7]（2020）在《物联网监测系统的可靠性分析及优化》文中研究说明随着大数据、云计算、5G等技术的快速发展,全球物联网产业迎来了新一轮发展的历史机遇。物联网的应用领域越来越广泛,遍及各行各业,从智能电网、智能交通、智能物流、智慧农业、车联网、智能家居、智慧医疗、到智能的物联网雾霾监测系统。随着物联网技术的发展和应用的普及,由此带来的物联网系统的可靠性问题变得更为突出。因此,如何保证物联网系统的可靠,成为当下研究的热点。本文的研究工作主要围绕着物联网监测系统的可靠性分析和优化问题进行,以基于物联网的雾霾重点污染源监测系统为背景,以实现物联网监测系统中感知层的可靠性为研究目标,以感知数据为基础,设计可靠的拓扑结构,研究关键节点的容错机制,提出了数据的可靠性反演与修正模型,对物联网监测系统的可靠性进行评估与应用。主要的研究工作如下:（1）提出了一种内外验证模块化的物联网监测系统可靠拓扑部署方案。监测系统拓扑结构的可靠性是保障远程监测系统可靠的一个重要方面,以雾霾重点污染源远程监测的需求为应用背景,提出了一种内外验证模块化的物联网监测系统可靠拓扑部署方案,并重点对相关参数以及约束条件进行量化分析,并探寻拓扑结构参数之间的内在规律。可靠性是物联网应用中的一个重要指标。以可靠性框图模型,给出了多级簇结构的可靠性量化计算公式。针对不稳定的远程传输主干系统,给出了不同冗余方式下可靠度、系统失效前的平均工作时间的量化值。仿真结果表明,论文提出均匀分簇的节点部署方案可以有效降低网络部署和维护的成本。在感知节点可靠性确定的情况下,随着基本监测体的个数增加,多级簇结构的可靠性降低,在感知节点可靠性较低的情况下更明显。物联网远程监测系统主干传输部分选择由三个单元组成的并联冗余方式,既可以延长失效前的平均工作时间,又可有效提高系统的可靠性。（2）提出了一种簇头节点静态备份与动态定时监控相结合的容错机制（Static Backup and Dynamic Timing Monitoring,SBDTM）。在物联网监测系统中,通过部署无线传感器网络获取数据,来满足物联网的特定应用。分簇的路由协议,能有效维持传感器节点消耗的能量。为降低节点消耗的能量,大多采取分簇的路由协议。在该路由协议中,簇头起着非常重要的作用。一种有效的簇头节点容错机制,可保证物联网监测系统获取数据的可靠性。为实现物联网监测系统数据获取的可靠性和能耗之间的优化,提出了一种簇头节点静态备份与动态定时监控相结合的容错机制;构建基于Markov模型的簇头节点可靠性模型,在给定可靠性需求下,可求得所需簇头节点静态备份的个数;分析数据结构和容错机制;量化分析该机制下能耗和恢复时延。提出的SBDTM机制,能有效降低簇中所有节点消耗的总能量,以及簇中每个节点消耗的平均能量;同时降低了恢复时延。最后,通过实验评估所提出的SBDTM机制的性能。实验表明,与LEACH和NCHG相比,SBDTM能有效降低网络总能耗和丢包率,提高网络寿命和吞吐量。（3）提出一种多属性条件下物联网监测数据的可靠性反演与修正模型。由于人为故意干扰和破坏,以及系统自身的故障,基于物联网的雾霾重点污染源监测会出现系统中断或监测数据异常。针对此问题,在内外验证模块化可靠拓扑结构的基础上,提供基于监测企业内部污染源和周围环境污染相关监测数据反演和修正的有效模型。对感知源数据,首先构建了可用传感器测量的反演指标体系,并对各指标进行规范化处理,转化为标准证据值;其次基于权重相对熵最小优化模型,组合主、客观权重获得最优权重,从而以量化的方式给出了污染源的污染等级,保证了反演结果的可靠性和准确性;然后根据污染源监测数据的总先验概率,导致发生的各个分属性先验概率、联合概率分布以及其条件概率,实现了雾霾重点污染源监测数据可靠性的反演与修正;最后通过实例,验证了所提算法的有效性。理论分析和系统测试表明,该方法具有较高的精度。（4）提出了基于层次分析-模糊综合评价法的物联网监测系统可靠性评估机制。物联网监测系统功能模块和层次较多,且功能属性、影响因素和评价指标不一。另外,物联网监测系统结构和运行机理复杂性、现实条件的限制,以及人们认识上的局限性,可能会导致某些部件的功能或者整个系统的真实状态不可测或无法精确量化。因此,很多时候复杂功能层次系统的可靠性综合评价也等效于系统的性能评价。结合传统的定性和定量分析方法各自的优点,采用层次分析-模糊综合评判法对物联网监测系统的可靠性进行综合评估。应用层次分析法确定指标因素权重,利用模糊综合评价法进行多层次综合评判。运用上述评估计算方法和模型,对河北省某火力发电厂现有的基于物联网的雾霾重点污染源监测系统的可靠性进行了分析评估。案例分析表明,所提出的计算方法和模型能有效评估物联网监测系统的可靠性。
左路路[8]（2020）在《建筑结构健康监测系统关键技术研究》文中研究指明随着使用年限的增加,任何建筑在内外部因素的共同影响下都会发生倒塌。如果不能提前发现建筑倒塌前的征兆并及时处置,发生的建筑倒塌事故会造成严重的经济损失和人员伤亡。建筑结构健康监测系统是一种以物联网技术为核心并应用于建筑安全评估方面的远程监测系统,可以实时监测与建筑安全相关的建筑结构健康参量并在建筑发生倒塌前做出预警通知,从而在最大程度上减少倒塌造成的危害。本文介绍了建筑结构健康监测系统的基本组成和工作原理。将该系统划分为建筑结构健康参量信息的采集单元、参量数据的远程传输单元、云平台的数据交互和监控预警单元三个部分,并分别进行了详细介绍。针对建筑结构健康参量信息的采集单元,本文以建筑裂缝参量、建筑震动和倾斜参量为例,分别设计了基于分布式光纤结构和宏弯式光纤结构的建筑裂缝传感器、基于MEMS芯片的建筑震动和倾斜传感器,并对其性能指标进行了测试。针对参量数据的远程传输单元,本文分析了该监测系统的不同使用场景,将其划分为在广域网和局域网下的数据传输。在广域网方面,介绍了基于GPRS通讯模组的HTTP通信协议和基于NB-Io T通讯模组的MQTT通信协议;在局域网方面,介绍了基于DL-LN33P通讯模组的自主研制的通信协议。并分别对其数据传输的有效性进行了测试。针对云平台的数据交互和监控预警单元,本文以阿里云物联网平台为基础搭建了该监控系统的云平台。在数据交互方面,云平台实现了和多个远端物联网设备的正常数据连接;在监控方面,云平台实现了对远端设备数据的实时显示;在预警方面,云平台提供了邮件、短信等的预警方式。最后,对整个建筑结构健康监测系统进行了系统测试。
祝起明[9]（2019）在《基于云平台的水土保持数据监测系统研究与实现》文中认为我国工业化发展在推动经济快速增长的同时,也使生态环境遭受严重破坏,各种自然灾害频繁发生,部分地区水土流失日益严重,已成为制约我国经济社会可持续发展的重要因素。水土保持监测作为治理水土流失的一项重要内容,可为水土流失的分析、预报和综合治理提供数据保证。然而,目前我国水土保持监测技术发展缓慢,数据采集和管理效率低下,无法满足水土保持数据采集信息化的发展要求。鉴于此,本文采用4G通信技术和现代物联网技术,设计了一种基于云平台的水土保持数据监测系统,可将远程设备采集的水土保持数据稳定、可靠地上传到云平台的标准化数据库中,实现对监测数据的统一管理与分析。论文的主要研究内容和成果如下:（1）从系统用户的需求分析出发,对水土保持数据监测系统的功能性需求和非功能性需求进行详细分析。据此,设计了包含物理设备层、网络传输层、数据资源层、系统功能层的四层系统框架结构,实现系统监测数据采集和分析。（2）根据水土保持数据监测系统的应用需求,选择4G网络作为系统远程通信技术,并结合物联网通信云平台完成了系统远程通信组网。在此基础上,设计了基于TCP的数据传输机制和基于Json格式的通信协议,实现了远程采集设备与云服务器之间的可靠数据通信。（3）采用SSM框架结构,对监测软件进行了详细设计,并通过HBase分布式数据库,实现了系统数据的存储和查询功能。搭建了阿里云服务器的运行环境,将监测软件发布于Tomcat中,完成云平台上的软件部署工作。（4）设计了一种基于卡尔曼滤波的数据异常检测算法,可实现远程采集设备的异常判断与显示。同时,对土壤水分监测数据进行了滤波和最优估计,有效降低了数据的采集误差。系统测试和实际应用结果表明,本系统具有良好的稳定性和可靠性,能够实现远程水土保持数据的监测管理。
冯健昭[10]（2018）在《基于物联网的害虫监测关键技术研究》文中认为农业物联网是现代农业与物联网技术的有机结合,推动现代农业从电脑农业、数字农业、精准农业到智慧农业的发展。智慧农业应用中的互联互通技术、感知技术和智能化技术,使现代农业系统运转更加标准化、智能化和集约化,从而促进农业可持续发展。物联网是智慧农业的支撑技术,农业物联网的感知设备正向着微功耗、低成本、高可靠和自适应的方向发展,传感器网络也逐步具备分布式、自组织、多协议兼容和高通量等功能特征,能够实现实时、准确和高效的数据处理。目前物联网技术在农业害虫监测领域仍没有被大量应用,其主要原因有传感器节点性能达不到用户的应用需求、节点采集的数据类型单一、多传感器数据融合的管理和应用水平不高等。因此,研究面向害虫监测的多类型传感器节点融合的物联网技术,对促进物联网技术在害虫监测领域的发展和应用、提高害虫监测的智能化水平、推动农业物联网的发展具有现实意义。论文结合农业物联网相关技术,以害虫监测为应用背景,对基于机器视觉的害虫监测无线采集节点软硬件设计、多类型传感器融合的害虫监测远程无线网络设计、害虫监测无线网络的系统体系架构、无人机监测数据在可视化害虫监测方面的应用等关键技术开展理论及应用研究,主要内容如下:（1）设计了一种适应场景光照变化的害虫监测无线采集节点。节点由桔小实蝇诱捕监测装置、监测控制装置、网络传输模块和太阳能供电装置组成。其中害虫诱捕监测装置包括顶盖、PVC外壳和诱捕瓶;监测控制装置由处理模块、存储模块和视频采集模块组成;太阳能供电装置包括太阳能板、蓄电池、智能控制器和太阳能板支架。设计了害虫目标获取算法、基于代价模型的害虫目标跟踪算法和害虫自动计量算法,并通过试验验证了算法的有效性。在农田环境真实试验后,为了提高算法的鲁棒性,对害虫目标检测算法进行了优化,使用背景差分的方法,提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法。详细设计了太阳能供电装置,延长了节点的生命周期。设计了可视化的桔小实蝇远程监测系统,开发了监控跟踪程序、远程服务器程序和客户端程序。农田试验表明,节点网络传输的丢包率为0.7%,改进后的检测算法在中度光照和严重光照影响下的错误率分别为7.21%和12.4%,耗时减少了42.2%,害虫检测准确率为98.7%。（2）设计了多类型传感器节点融合的害虫监测远程无线网络。结合所设计的害虫监测无线采集节点的特性,融合多种类型的气象传感器和土壤传感器节点以及无人机影像监测节点,根据实际应用需求设计了一套软硬件结合、空中地面地下多层协作的害虫监测远程无线网络体系架构,包括感知层的多类型传感器融合、网络层的害虫监测远程系统网络模型、应用层的害虫监测物联网云平台软件。（3）设计了害虫监测远程无线网络的传输模型和传输控制机制。结合实际需求,在网络模型中设计了害虫监测远程网络的拓扑结构、网络架构和传输模型,设计了传输控制机制中的通信协议、数据包格式、多级存储的数据备份机制、差错控制机制和时钟同步策略。设计了基于Web的可视化害虫监测的物联网云平台软件,对多种类型节点采集的数据进行融合和有效管理,同时为用户提供可靠的网络服务。（4）开展了害虫监测远程无线网络系统的综合试验。根据所设计的试验方案,在广州市4个不同行政区的农场和科研基地里,分别部署多类型的气象传感器和土壤传感器及无线网络节点,结合无人机影像监测节点获取了高分辨率的正射影像图和数字表面模型,建立了基于物联网的害虫监测远程无线网络系统,开展了跨区域远距离的综合性网络试验。经过数据统计分析,网络的数据丢包率平均值为2.965%,采用状态?2检验法进行野值检测,空气温度传感器、空气湿度传感器和土壤温度传感器出现野值的概率分别为2.23%、0.83%和1.69%,4个不同监测区域的温度数据空间相关性最大值为0.9934;经过数据融合后的传感器数据和害虫发生数量的定量关系和相关性分析,影响虫害发生的最关键6大环境因素分别是土壤温度、叶面湿度、空气温度、降雨量、土壤水分和风速,并建立了回归分析方程和害虫预警模型。无人机数据分析表明,监测区的最佳飞行高度为15米,正射影像图的G分量能有效地监测害虫对生菜长势的影响。本文的主要创新工作体现在设计并实现了一种害虫监测无线采集节点、可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法BDDA-LV以及多类型传感器节点融合的害虫监测远程无线网络体系架构等方面。
二、基于Internet的分布式实时远程监测系统（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、基于Internet的分布式实时远程监测系统（论文提纲范文）
（1）分布式机电系统远程监测与管理平台设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 分布式机电系统概述 |
| 1.3 分布式机电系统的远程监测与管理现状 |
| 1.3.1 远程监测与管理系统介绍 |
| 1.3.2 国内外研究现状 |
| 1.3.3 目前研究中存在的问题 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 本文章节安排 |
| 2 分布式机电系统远程监测与管理技术及方法 |
| 2.1 分布式机电系统监测与管理结构 |
| 2.1.1 分布式机电系统监测功能需求 |
| 2.1.2 关键技术分析 |
| 2.2 虚拟仪器应用 |
| 2.2.1 Lab VIEW开发工具 |
| 2.2.2 Compact RIO控制器 |
| 2.2.3 System Link技术 |
| 2.3 总体框架设计及功能介绍 |
| 2.3.1 分布式机电系统远程监测硬件架构 |
| 2.3.2 分布式机电系统远程监测软件架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 边缘节点在线监测功能开发 |
| 3.1 数据采集系统技术研究 |
| 3.1.1 基于c RIO的数据采集平台的实现 |
| 3.1.2 机电系统信号特点及采集设计 |
| 3.2 数据采集软件开发架构 |
| 3.3 系统配置模块 |
| 3.3.1 登录模块 |
| 3.3.2 硬件参数配置 |
| 3.3.3 采集参数设计 |
| 3.4 边缘节点采集系统功能实现 |
| 3.4.1 嵌入式FPGA开发 |
| 3.4.2 RT程序设计 |
| 3.4.3 传感器标定及数据转换 |
| 3.4.4 上位机程序设计 |
| 3.4.5 数据通信 |
| 3.4.6 数据存储与回放 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 边缘节点数据预处理方法 |
| 4.1 基本理论 |
| 4.1.1 一阶差分法 |
| 4.1.2 变分模态分解 |
| 4.1.3 相关性分析 |
| 4.2 基于最优VMD的预处理方法 |
| 4.2.1 最优K值确定 |
| 4.2.2 预处理流程 |
| 4.2.3 预处理性能指标 |
| 4.3 预处理方法仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 远程监测与管理平台设计 |
| 5.1 远程监测与管理平台搭建 |
| 5.1.1 基于System Link的远程监测平台的实现 |
| 5.1.2 远程系统通信 |
| 5.2 基于System Link的远程监测设计 |
| 5.2.1 Lab VIEW程序设计 |
| 5.2.2 网页化数据显示设计 |
| 5.3 基于System Link的远程管理设计 |
| 5.3.1 设备管理 |
| 5.3.2 软件管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于实验室机电设备的测试与验证 |
| 6.1 测试环境搭建 |
| 6.1.1 实验环境搭建 |
| 6.1.2 机电设备概况 |
| 6.2 数据采集与传输验证 |
| 6.3 边缘节点信号预处理 |
| 6.4 远程监测功能实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于物联网技术的无线漏水监测系统研究设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 无线漏水监测的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外无线漏水监测研究 |
| 1.2.2 国内无线漏水监测研究 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 无线漏水监测系统总体架构和关键技术 |
| 2.1 漏水监测系统总体设计 |
| 2.1.1 无线漏水监测系统需求分析 |
| 2.1.2 无线漏水监测系统整体设计 |
| 2.1.3 系统模块功能分析 |
| 2.2 光纤传感技术与漏水检测原理 |
| 2.2.1 光纤传感器概述 |
| 2.2.2 塑料光纤折射率敏感机理 |
| 2.2.3 光纤侧向耦合效应的漏水检测原理 |
| 2.3 基于Zigbee的无线物联网技术 |
| 2.3.1 物联网技术介绍 |
| 2.3.2 无线传输技术的对比 |
| 2.3.3 Zigbee协议栈的使用 |
| 2.3.4 对等的网络拓扑结构 |
| 2.4 对等网状网络的路由算法 |
| 2.4.1 无线传感网络路由算法 |
| 2.4.2 网络传输的路由机制 |
| 2.4.3 网络节能路由设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 无线漏水监测系统的硬件平台搭建 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 漏水检测传感器设计 |
| 3.2.1 光纤漏水传感器的设计模型与定位原理 |
| 3.2.2 传感器封装结构设计 |
| 3.3 信号处理模块设计 |
| 3.3.1 光电转换电路设计 |
| 3.3.2 I-V转换电路 |
| 3.3.3 放大滤波电路的设计 |
| 3.3.4 主控电路设计 |
| 3.4 Zigbee无线自组网络节点硬件设计 |
| 3.4.1 核心芯片选型与节点电路设计 |
| 3.4.2 串口转接设计 |
| 3.5 电源模块设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 无线漏水监测系统软件设计 |
| 4.1 组网软件开发环境搭建 |
| 4.1.1 IAR集成开发环境 |
| 4.1.2 Z-Stack协议栈 |
| 4.2 协调器和终端节点软件设计 |
| 4.2.1 构建网状通信网络 |
| 4.2.2 终端节点入网软件设计 |
| 4.3 漏水定位信号的混合编程 |
| 4.4 上位机软件的设计 |
| 4.4.1 软件开发平台 |
| 4.4.2 漏水监测上位机功能设计 |
| 4.4.3 漏水监测上位机功能实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 测试结果与分析 |
| 5.1 传感采集处理模块测试 |
| 5.1.1 传感器采集数据测试 |
| 5.1.2 传感点位数据测试 |
| 5.2 无线网络测试 |
| 5.2.1 网状网络组建测试 |
| 5.2.2 网络自组织自愈测试 |
| 5.2.3 网络节点通信测试 |
| 5.3 系统功能集成测试 |
| 5.3.1 系统测试平台 |
| 5.3.2 模拟漏水实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步工作建议与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物联网技术在大田农业领域研究现状 |
| 1.3.2 人工智能技术在农业害虫识别领域研究现状 |
| 1.3.3 多传感器数据融合技术研究现状 |
| 1.3.4 边缘计算领域研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第2章 水稻生长环境监测物联网的构建与仿真 |
| 2.1 水稻生长环境监测物联网总体架构 |
| 2.2 水稻生长环境监测物联网传输层协议 |
| 2.2.1 Lo Ra扩频技术 |
| 2.2.2 LoRaWAN终端类型 |
| 2.2.3 LoRaWAN物理帧结构分析 |
| 2.2.4 LoRaWAN MAC层分析 |
| 2.2.5 WiFi Socket传输机制 |
| 2.3 水稻生长环境监测物联网终端节点设计 |
| 2.3.1 传感器监测节点设计 |
| 2.3.2 害虫监测节点设计 |
| 2.4 水稻生长环境监测物联网仿真 |
| 2.4.1 仿真环境 |
| 2.4.2 仿真系统参数设置 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水稻生长环境监测物联网边缘计算网关设计 |
| 3.1 边缘计算网关整体设计 |
| 3.2 边缘计算网关主要功能模块 |
| 3.2.1 MQTT服务模块 |
| 3.2.2 LoRaWAN服务器模块 |
| 3.2.3 害虫识别模块 |
| 3.2.4 数据融合模块 |
| 3.3 边缘计算网关功能实现流程 |
| 3.3.1 基础资源层 |
| 3.3.2 边缘消息中间件服务的搭建 |
| 3.3.3 害虫识别模块的实现 |
| 3.3.4 数据融合模块的实现 |
| 3.3.5 Docker容器管理 |
| 3.4 网关硬件设计 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多传感器数据融合技术研究 |
| 4.1 数据融合的定义 |
| 4.2 多传感器数据融合概述 |
| 4.2.1 多传感器数据融合原理 |
| 4.2.2 多传感器数据融合优势 |
| 4.2.3 多传感器数据融合体系结构 |
| 4.2.4 多传感器数据融合分级 |
| 4.3 多传感器数据融合算法研究 |
| 4.3.1 常用融合算法概述 |
| 4.3.2 加权算法原理 |
| 4.3.3 加权算法改进 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 水稻害虫图像在线识别方法研究 |
| 5.1 害虫图像采集 |
| 5.2 害虫图像预处理方法 |
| 5.2.1 图像增强技术 |
| 5.2.2 图像分割技术 |
| 5.2.3 图像形态学处理 |
| 5.2.4 图像标记及信息提取 |
| 5.3 基于TensorFlow的害虫图像识别方法 |
| 5.3.1 卷积神经网络 |
| 5.3.2 Tensor Flow概述 |
| 5.3.3 害虫图像数据集 |
| 5.3.4 害虫图像识别 |
| 5.3.5 害虫图像识别实验结果 |
| 5.4 害虫图像计数方法 |
| 5.4.1 害虫图像计数流程 |
| 5.4.2 害虫图像计数实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 水稻生长环境监测物联网云平台 |
| 6.1 云平台系统设计 |
| 6.2 云平台功能介绍 |
| 6.2.1 平台主界面 |
| 6.2.2 大气环境模块 |
| 6.2.3 土壤环境模块 |
| 6.2.4 害虫监测模块 |
| 6.2.5 监测点分布模块 |
| 6.2.6 分析与诊断模块 |
| 6.2.7 用户设置模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于移动端的工业机器人远程监测预警系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 远程监控 |
| 1.2.2 远程故障诊断 |
| 1.3 研究内容及目标 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 第2章 工业机器人远程监测预警系统的总体方案设计 |
| 2.1 系统的总体架构设计 |
| 2.2 系统设计原则 |
| 2.3 关键技术研究 |
| 2.4 系统各部分主要的任务 |
| 2.4.1 移动智能监测终端 |
| 2.4.2 数据存储系统 |
| 2.4.3 数据传输 |
| 2.4.4 故障预警系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Android系统的远程监测软件设计与实现 |
| 3.1 移动端远程监测软件平台总体设计 |
| 3.1.1 软件简析 |
| 3.1.2 软件架构设计 |
| 3.1.3 软件开发环境搭建 |
| 3.2 功能模块的设计与实现 |
| 3.2.1 移动端功能设计简述 |
| 3.2.2 UI交互界面模块 |
| 3.2.3 实时监测数据显示模块 |
| 3.2.4 网络通信模块 |
| 3.3 软件异步处理任务设计 |
| 3.3.1 线程通信的简析 |
| 3.3.2 异步任务设计 |
| 3.4 与服务器端通讯 |
| 3.5 预警和报警设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 远程监测预警系统的基础服务功能的设计 |
| 4.1 PC端软件平台的搭建(Niagara软件平台) |
| 4.2 数据采集 |
| 4.2.1 数据采集模块硬件结构 |
| 4.2.2 数据采集的配置以及采集方式设计 |
| 4.3 Web服务器的设计 |
| 4.4 数据库的搭建 |
| 4.4.1 数据库分析与选取 |
| 4.4.2 数据库设计与实现 |
| 4.5 状态监测系统分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于BP神经网络的预警功能模块的设计与研究 |
| 5.1 机器人常见故障简述 |
| 5.2 当前诊断报警模式的问题 |
| 5.3 常见预警诊断方法的分析与比较 |
| 5.4 工业机器人的故障预测及诊断算法研究 |
| 5.4.1 人工神经网络预测模型 |
| 5.4.2 关键部件故障预测算法研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
（5）基于NB-IoT的社区设备监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 社区设备设施监测 |
| 1.2.2 物联网网关研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 基于NB-IOT的社区设备监测系统架构设计 |
| 2.1 系统的设计目标与原则 |
| 2.2 系统总体架构设计 |
| 2.2.1 终端侧 |
| 2.2.2 边缘侧 |
| 2.2.3 云平台侧 |
| 2.3 关键技术介绍 |
| 2.3.1 NB-IoT技术 |
| 2.3.2 6LoWPAN技术 |
| 2.3.3 OT层通信协议 |
| 2.3.4 IT层通信协议 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 社区设备监测系统硬件设计 |
| 3.1 NB-IOT-WSN融合网关硬件设计 |
| 3.1.1 网关主控硬件选型 |
| 3.1.2 NB-IoT选型及硬件设计 |
| 3.1.3 融合网关供电电路设计 |
| 3.1.4 时钟保持电路设计 |
| 3.2 WSN无线传感网络设计 |
| 3.2.1 边界路由硬件设计 |
| 3.2.2 无线传感节点硬件设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 社区设备监测系统软件设计 |
| 4.1 软件总体设计 |
| 4.2 基于NODE-RED的 NB-IOT-WSN融合网关设计 |
| 4.2.1 多协议转换和实时处理机制设计 |
| 4.2.2 Node-RED的结构框架 |
| 4.2.3 Node-RED节点 |
| 4.2.4 工业协议节点服务 |
| 4.2.5 NB-IoT-MQTT节点设计 |
| 4.2.6 网关安全功能设计 |
| 4.3 基于6LOWPAN的 WSN无线传感网络软件设计 |
| 4.3.1 6LoWPAN边界路由软件设计 |
| 4.3.2 6LoWPAN传感节点软件设计 |
| 4.3.3 6LoWPAN无线传感网络通信功能测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 物联网接入云平台的设计与开发 |
| 5.1 开发环境介绍 |
| 5.2 平台部署 |
| 5.2.1 Docker基本概念及安装 |
| 5.2.2 Things Board部署 |
| 5.3 功能设计 |
| 5.3.1 设备接入与管理 |
| 5.3.2 可视化监控 |
| 5.3.3 规则引擎 |
| 5.4 系统测试与功能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）物联网技术在伺服电机运行状态监测系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电机监测技术研究现状 |
| 1.3 物联网发展现状与体系结构 |
| 1.3.1 发展现状 |
| 1.3.2 体系结构 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 状态监测系统总体方案设计 |
| 2.1 状态监测系统需求分析 |
| 2.2 物联网相关技术介绍 |
| 2.2.1 WiFi通信技术 |
| 2.2.2 LoRa射频技术 |
| 2.2.3 MQTT通信协议 |
| 2.3 状态监测系统总体架构设计 |
| 2.3.1 采集层总体设计 |
| 2.3.2 网络层总体设计 |
| 2.3.3 用户层总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 状态监测系统硬件设计及通信连接 |
| 3.1 采集节点硬件设计 |
| 3.1.1 ESP8266 模块 |
| 3.1.2 LoRa采集节点硬件设计 |
| 3.2 采集层通信连接 |
| 3.2.1 SV-DA200 伺服驱动器 |
| 3.2.2 RS485 电气连接 |
| 3.2.3 Modbus协议 |
| 3.2.4 数据采集帧设计 |
| 3.3 LoRa网关设计 |
| 3.3.1 网关硬件结构设计 |
| 3.3.2 网关与节点的通信方案设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 状态监测系统软件实现 |
| 4.1 WiFi采集节点程序设计 |
| 4.1.1 开发环境及程序执行方式介绍 |
| 4.1.2 入口程序设计 |
| 4.1.3 电机运行状态数据采集 |
| 4.2 MQTT协议发布方参数设计 |
| 4.3 LoRa节点与网关交互程序设计 |
| 4.3.1 开发环境简介 |
| 4.3.2 自组网方案设计 |
| 4.3.3 通信协议设计 |
| 4.3.4 节点与网关的通信过程 |
| 4.3.5 接收数据粘包问题解决 |
| 4.3.6 网关数据结构设计 |
| 4.4 云端数据库设计 |
| 4.5 用户软件设计 |
| 4.5.1 开发环境介绍 |
| 4.5.2 软件架构设计 |
| 4.5.3 多线程消息处理 |
| 4.5.4 数据库管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 状态监测系统综合性能实验评估 |
| 5.1 实验验证 |
| 5.1.1 实验平台及对象 |
| 5.1.2 WiFi组网的状态监测实验 |
| 5.1.3 LoRa自组网与轮询实验 |
| 5.1.4 故障报警实验 |
| 5.1.5 设备信息查询实验 |
| 5.2 性能测试 |
| 5.2.1 无线通信测试 |
| 5.2.2 Broker承载能力测试 |
| 5.2.3 用户软件实时状态监测性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）物联网监测系统的可靠性分析及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 物联网产业发展进入新阶段 |
| 1.1.2 物联网系统面临的可靠性问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究动机 |
| 1.4 研究内容与贡献 |
| 1.5 论文组织 |
| 1.6 课题来源 |
| 第二章 相关概念及研究综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 物联网的体系结构 |
| 2.1.2 可靠性的定义 |
| 2.1.3 可靠性分析方法 |
| 2.2 物联网系统可靠性 |
| 2.2.1 定义 |
| 2.2.2 物联网系统可靠性相关研究 |
| 2.3 物联网系统可靠性保障机制研究 |
| 2.3.1 感知层容错机制研究 |
| 2.3.2 网络层容错机制研究 |
| 2.3.3 应用层容错机制研究 |
| 2.4 感知数据的可靠性保障机制研究 |
| 2.4.1 基于监督的机制 |
| 2.4.2 无监督的机制 |
| 2.5 讨论和总结 |
| 第三章 物联网监测系统节点的优化部署及可靠性量化分析 |
| 3.1 本章引论 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 内外验证模块化的节点部署机制与理论量化分析 |
| 3.3.1 监测区域内部全覆盖的分析与计算 |
| 3.3.2 监测区域内部簇结构的可靠性量化分析 |
| 3.3.3 监测区域外围节点部署的分析与计算 |
| 3.4 不同冗余结构的远程传输主干可靠性保障机制与量化分析 |
| 3.4.1 不同冗余结构的可靠性量化分析 |
| 3.4.2 不同冗余系统的可靠性比较 |
| 3.5 仿真及结果分析 |
| 3.5.1 不同的节点部署机制下的总层数和总的簇头节点数 |
| 3.5.2 基本监测体的个数和多级簇结构的可靠性关系 |
| 3.5.3 不同冗余系统的可靠度和失效前的平均工作时间 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 物联网监测系统簇头节点的容错机制研究 |
| 4.1 本章引论 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 故障模型 |
| 4.3 容错机制和簇头可靠性模型 |
| 4.3.1 SBDTM容错机制 |
| 4.3.2 SBDTM算法 |
| 4.3.3 基于Markov模型的簇头节点可靠性建模 |
| 4.4 性能分析 |
| 4.4.1 能耗分析 |
| 4.4.2 恢复时延分析 |
| 4.5 性能评估 |
| 4.5.1 仿真环境设置 |
| 4.5.2 簇头节点的可靠性 |
| 4.5.3 不同可靠性保障机制下能耗的比较 |
| 4.5.4 不同可靠性保障机制下恢复时延的比较 |
| 4.5.5 网络消耗的总能量 |
| 4.5.6 死亡节点数比较 |
| 4.5.7 吞吐量比较 |
| 4.5.8 丢包率比较 |
| 4.5.9 复杂度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 物联网监测数据的可靠性反演与修正模型 |
| 5.1 本章引论 |
| 5.2 贝叶斯网络概述 |
| 5.2.1 基本概念 |
| 5.2.2 贝叶斯网络的构建 |
| 5.3 反演的准确度影响因素分析 |
| 5.3.1 反演指标体系的构建 |
| 5.3.2 反演指标的预处理 |
| 5.3.3 反演指标最优权重的获取 |
| 5.4 多属性条件下物联网监测数据的可靠性反演 |
| 5.4.1 不同分属性污染源量化值的计算 |
| 5.4.2 不同分属性污染源排放等级划分和说明 |
| 5.4.3 物联网监测数据的可靠性反演 |
| 5.5 系统测试与分析 |
| 5.5.1 数据采集和处理 |
| 5.5.2 污染源排放数据的反演 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 物联网监测系统可靠性评估与应用 |
| 6.1 本章引论 |
| 6.2 计算方法和模型 |
| 6.2.1 基于层次分析法的因素权重确定 |
| 6.2.2 模糊综合评价法模型 |
| 6.3 实例分析 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 基于物联网雾霾重点污染源监测系统可靠性模糊综合评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）建筑结构健康监测系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 建筑结构健康监测的国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究的目标与任务 |
| 1.4 论文安排 |
| 第2章 建筑结构健康参量信息的采集 |
| 2.1 建筑结构健康参量的选择 |
| 2.1.1 建筑结构健康参量的选择方法 |
| 2.1.2 本章涉及的建筑结构健康参量 |
| 2.2 建筑裂缝测量[28] |
| 2.2.1 建筑裂缝的测量背景与测量原理 |
| 2.2.2 分布式光纤传感器结构设计 |
| 2.2.3 宏弯型光纤传感器结构设计 |
| 2.2.4 光纤传感器处理电路设计 |
| 2.2.5 光纤传感器性能分析 |
| 2.3 建筑震动和倾斜测量 |
| 2.3.1 建筑震动和倾斜的测量背景与测量原理 |
| 2.3.2 MEMS传感器的选型 |
| 2.3.3 建筑震动和倾斜传感器的数据处理程序 |
| 2.3.4 建筑震动和倾斜传感器处理电路设计 |
| 2.3.5 建筑震动和倾斜传感器性能分析 |
| 2.4 本章小结与创新性分析 |
| 第3章 参量数据的远程传输 |
| 3.1 数据远程传输方式概述 |
| 3.2 广域网通讯模组和通信协议 |
| 3.2.1 GPRS和NB-IoT通讯模组 |
| 3.2.2 HTTP通信协议 |
| 3.2.3 MQTT通信协议 |
| 3.3 局域网通讯模组和通信协议 |
| 3.3.1 DL-LN33P通讯模组 |
| 3.3.2 DL-LN33P通信协议 |
| 3.4 本章小结与创新性分析 |
| 第4章 云平台的数据交互与监控预警 |
| 4.1 云平台监测系统概述 |
| 4.2 阿里云IoT平台的数据交互机制 |
| 4.2.1 阿里云IoT平台中涉及到的关键概念 |
| 4.2.2 阿里云IoT平台的数据交互流程 |
| 4.3 阿里云IoT平台的监控预警机制 |
| 4.3.1 数据的实时监控功能 |
| 4.3.2 突发状况的紧急预警功能 |
| 4.4 本章小结与创新性分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文和完成的工作 |
（9）基于云平台的水土保持数据监测系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 水土保持数据监测系统需求分析与总体框架 |
| 2.1 水土保持数据监测系统概述 |
| 2.2 水土保持数据监测系统需求分析 |
| 2.2.1 系统功能性需求分析 |
| 2.2.2 系统非功能性需求分析 |
| 2.3 水土保持数据监测系统总体框架 |
| 2.4 水土保持数据监测系统相关技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于4G的水土保持数据监测系统远程通信方式研究 |
| 3.1 水土保持数据监测系统远程通信方式分析 |
| 3.2 水土保持数据监测系统远程通信方式研究 |
| 3.2.1 无线通信技术比较 |
| 3.2.2 基于4G网络的物联网云平台通信方式 |
| 3.3 水土保持数据监测系统的远程通信方式实现 |
| 3.3.1 水土保持数据监测系统组网方案 |
| 3.3.2 水土保持数据监测系统通信实现 |
| 3.4 水土保持数据监测系统数据传输机制 |
| 3.4.1 数据传输机制 |
| 3.4.2 通信协议格式 |
| 3.4.3 通信指令详细说明 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于云平台的水土保持数据监测软件设计与实现 |
| 4.1 水土保持数据监测软件总体设计 |
| 4.1.1 软件结构设计 |
| 4.1.2 软件业务处理流程 |
| 4.2 软件功能模块设计与实现 |
| 4.2.1 公共基础接口设计与实现 |
| 4.2.2 数据采集管理设计与实现 |
| 4.2.3 设备远程管理设计与实现 |
| 4.2.4 用户中心设计与实现 |
| 4.3 HBase分布式数据库设计与实现 |
| 4.3.1 基于Zookeeper的分布式存储结构 |
| 4.3.2 HBase数据表设计 |
| 4.3.3 数据库优化处理 |
| 4.3.4 查询模块设计与实现 |
| 4.4 基于阿里云的水土保持数据监测软件部署 |
| 4.4.1 应用程序服务器部署 |
| 4.4.2 HBase数据库部署 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水土保持数据监测系统数据分析与应用 |
| 5.1 水土保持数据监测系统数据分析 |
| 5.1.1 卡尔曼滤波理论基础 |
| 5.1.2 基于卡尔曼滤波的数据异常检测 |
| 5.1.3 基于卡尔曼滤波的数据最优估计 |
| 5.2 水土保持数据监测系统测试与应用 |
| 5.2.1 系统测试 |
| 5.2.2 系统应用实例 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 研究工作总结 |
| 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（10）基于物联网的害虫监测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于机器视觉的害虫监测 |
| 1.2.2 多传感器融合 |
| 1.2.3 农业物联网 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 应用前景分析 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 害虫监测无线采集节点设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 节点硬件设计 |
| 2.2.1 总体物理结构 |
| 2.2.2 诱捕检测装置模块 |
| 2.2.3 监测控制装置模块 |
| 2.2.4 网络传输模块 |
| 2.2.5 太阳能供电模块 |
| 2.3 节点算法设计 |
| 2.3.1 害虫目标获取算法 |
| 2.3.2 害虫目标跟踪算法 |
| 2.3.3 害虫计量算法 |
| 2.3.4 节点监测算法优化 |
| 2.4 节点软件设计 |
| 2.4.1 监控跟踪程序设计 |
| 2.4.2 远程服务器设计 |
| 2.4.3 客户端设计 |
| 2.5 节点性能测试与分析 |
| 2.5.1 试验硬件设备 |
| 2.5.2 太阳能系统测试 |
| 2.5.3 系统软件运行测试 |
| 2.5.4 检测算法性能测试 |
| 2.5.5 系统监测应用测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 害虫监测远程无线网络系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络体系架构 |
| 3.2.1 网络应用特征 |
| 3.2.2 网络体系结构 |
| 3.3 感知层传感器融合设计 |
| 3.3.1 害虫监测无线采集节点 |
| 3.3.2 无线气象和土壤传感器节点 |
| 3.3.3 无人机航拍监测节点 |
| 3.3.4 传感器数据融合机制 |
| 3.4 网络层设计 |
| 3.4.1 拓扑结构 |
| 3.4.2 网络构建层 |
| 3.4.3 网络传输模型 |
| 3.4.4 传输控制机制 |
| 3.5 应用层设计 |
| 3.5.1 设计思想 |
| 3.5.2 功能模块结构图 |
| 3.5.3 用户系统用例图 |
| 3.5.4 数据库设计 |
| 3.5.5 软件运行效果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 农田综合试验与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验方案设计 |
| 4.3 区域部署 |
| 4.3.1 南沙区部署 |
| 4.3.2 从化区部署 |
| 4.3.3 增城区部署 |
| 4.3.4 天河区部署 |
| 4.3.5 多区域联网测试 |
| 4.4 试验数据分析 |
| 4.4.1 丢包率分析 |
| 4.4.2 数据融合分析 |
| 4.4.3 数据精度分析 |
| 4.4.4 环境因子空间相关性分析 |
| 4.4.5 环境因子与害虫的相关性分析 |
| 4.5 无人机监测数据分析 |
| 4.5.1 试验场地 |
| 4.5.2 无人机平台 |
| 4.5.3 图像数据处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读博士学位期间的科研工作情况 |
四、基于Internet的分布式实时远程监测系统（论文参考文献）
- [1]分布式机电系统远程监测与管理平台设计及实现[D]. 张向向. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于物联网技术的无线漏水监测系统研究设计[D]. 乔锐. 中北大学, 2021(09)
- [3]基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究[D]. 孙志朋. 吉林大学, 2021
- [4]基于移动端的工业机器人远程监测预警系统的设计与研究[D]. 许向南. 天津职业技术师范大学, 2021(06)
- [5]基于NB-IoT的社区设备监测系统设计[D]. 董广亮. 北方工业大学, 2020(04)
- [6]物联网技术在伺服电机运行状态监测系统中的应用[D]. 潘松. 东华大学, 2020(01)
- [7]物联网监测系统的可靠性分析及优化[D]. 童英华. 青海师范大学, 2020
- [8]建筑结构健康监测系统关键技术研究[D]. 左路路. 浙江大学, 2020(02)
- [9]基于云平台的水土保持数据监测系统研究与实现[D]. 祝起明. 长安大学, 2019(01)
- [10]基于物联网的害虫监测关键技术研究[D]. 冯健昭. 华南农业大学, 2018(08)