PC构件检测信息可视化管理及其在套筒灌浆饱满度检测中的应用

在装配式建筑构件生产及施工过程中,通常要对大量不同类型的检测信息进行管理。因此,如何高效存储、管理并及时共享检测数据是工程技术人员必须面临的问题。本文基于Revit开发平台,根据各测点分类、采集时间,建立相应的数据库系统,对采集数据进行实时存储;Revit结合RevitAPI封装的类实现检测信息的集成以及相关功能的开发。以PC构件套筒灌浆饱满度检测信息管理为例,开发数据交互、测点定位及检测曲线等功能,实现对PC构件检测信息的及时共享,从而提高检测信息与建筑模型的交互性。对PC构件检测信息的可视化管理初步验证了该开发功能的可行性和有效性。     

基于GPRS的设备状态实时监测系统设计

在监控的很多特殊情况中,由于受到现场条件的种种限制,监测人员很难直接进入监控点进行观测,这就需要借助能够适应各种复杂环境的电子设备进行监测工作。针对以上问题,文章设计开发了基于GPRS的设备状态实时监测系统,通过现场采集设备实时采集设备运行数据,并由网络传输至监测管理中心,经过软件对数据进行分析处理,实现对设备运行情况实时远程监测、维护管理、统计分析、故障诊断(预警和报警)、评估等功能。建立了一个集数据采集、数据接收、数据传输、数据存储、后台定位监测的智能远程实时监测设备状态系统。该系统以最少的人力资源配备来加强对设备控制系统的管理,提供较为直观、清晰、准确、稳定的设备运行状态监视,充分提高设备控制系统的工作效率和安全性能。     

塔机运行数据实时上传的程序设计

研究和设计了黑匣子采集塔机工作数据后数据能够实时上传至服务器的方法和步骤.详细的阐述了解决一台PC机同时进行采集数据与上传数据的方法和一套基于VB的详细实现方案.     

基桩钻芯法检测内外业一体化作业系统的开发与应用

当前基桩钻芯法检测外业钻探数据主要采用纸质版报表方式,内业需要手动录入大量数据,使得内外业均需重复处理大量的检测数据,导致钻芯法检测数据处理效率低;质量监控采用人工巡检和事后抽查方式,质量管控难度大。论文通过分析传统钻芯法检测数据采集和管理工作模式存在的问题,设计了基桩钻芯法检测数据采集和信息化管理解决方案,实现了现场检测管理、进度管理、质量监控等信息的电子化登记,实现了钻探数据信息化采集、芯样编录数字化录入并实时上传,以及检测数据的深度分析并一键自动生成检测报告,从而减少了数据重录入工作,减轻了现场作业人员及内业整理人员的劳动强度,提高了工作效率,切实保证了钻芯法检测全过程的实时动态监控及管理,有效保证了检测数据的可靠性。     

基于物联网的飞机机电系统传感器检测平台设计

飞机机电系统与其它系统交联关系复杂,系统上安装的传感器品种多、输出特性各不相同,检测设备不便于对数据进行实时监测。为此,本文研制了一种基于虚拟仪器平台,运用物联网技术来采集传感器转换输出的电信号,利用无线网络或互联网,上传采集数据到便携式计算机或云平台,并对传感器输出数据进行采集、检测并诊断的检测平台。     

基桩动测数据远程监督平台的建设

在建筑检测领域,越来越多的地区开始把检测数据实时传输作为监督检测质量的一种手段,监督平台的建设是这一方法实施的关键。基桩检测作为建筑检测的一部分,远程监督平台的建设也不可避免。本文设计构建了基桩动测数据远程监督平台,该平台由2部分组成:在检测现场的具有无线发送功能的基桩动测仪和具有网络功能的远程数据中心。实现了现场检测数据的实时传输,远程数据中心可以实时记录、备案数据等起到监督、管理的功能。     

基于物联网技术的北方民用建筑供暖数据获取方法

我国传统供热系统中,供热数据较为零散,难以采集.物联网技术通过数据采集、数据可视化、数据挖掘、数据管理等多方面应用到智慧供热平台中.本文研究了物联网在供暖系统数据采集方面的应用,包括采集的供暖数据种类、数据获取流程、数据获取标准等.以某供热企业25台锅炉节能改造为例,应用效果表明,应用物联网技术可实时、有效获取锅炉各项...     

CAN总线在工程机械工况参数记录仪上的应用

基于CAN总线的工程机械工况参数记录仪由全力矩限制器信号节点、液压系统监测信号节点、发动机监测信号节点、工况参数记录仪控制节点及上位机节点组成。工况参数记录仪控制节点将其他节点采集的数据准确安全存储,存储的数据分为工程机械作业过程中的实时数据、历史数据和超载数据,实时数据需要存储最新20s的数据,将记录20s内实时数据的平均值,作为一次历史数据,累计保存最近360h的数据,当工程机械作业超载或长时间作业,存储超载数据,并且蜂鸣器自动报警。上位机节点对存储的数据进行读取、查询、统计、参数设置。该系统记录的数据面广、存储容量大,可动态增加或删除节点,适用于不同作业类型的工程机械。     

大型机电设备故障信号实时采集方法研究仿真

大型机电设备工作环境复杂,故障频发,需要对故障信号进行实时采集和有效检测。传统方法采用时频分析的统计信号处理进行故障信号采集,对低信噪比的故障信号检测性能不好。提出一种基于非线性时间序列分析和相空间重构的大型机电设备故障信号实时采集方法,实现故障的检测和诊断。构建大型机电设备的故障数据检测模型,基于相空间重构分析的故障诊断方法,通过经验模态分解方法提取故障信号的特征信息,以此为数据基础建立智能专家系统,实现大型机电设备的故障诊断。在大型机电设备3种工况模式下测试大型机电设备的性能,得到信号采集时域波形,并进行相空间重构分析,实现故障分类诊断仿真,仿真实验表明,采用该方法进行故障信号的实时采集和故障诊断,故障分类性好,故障检测和诊断的效率较高。     

火电机组实时数据分析与研究

本文以火电机组实际运行数据为基础,通过稳态检测,滤波处理,参数相关性分析等手段,形成多重数据验证流程,实现对实时数据正确性与否的验证。验证后的数据为实时耗差分析等SIS平台模块中数据的应用提供研究基础。最后,通过工程项目实际应用检验该数据验证过程的可行性与实用性。