一种远程智能电源管理系统服务平台的设计与实现

针对机房海量服务器设备管理问题,提出了一种“远程网络电源管理系统平台”方案.平台由前端电源管理单元、服务平台和客户端构成.服务平台通过底层服务软件收集前端电源管理单元状态信息,传递用户控制命令.平台上层采用Web服务器和数据库系统,接收用户管理访问.为了便于管理、降低成本,客户端采用通用Web浏览器实现,用户通过Web浏览器即可远程控制服务器,随时随地监控机房,还能通过串口远程配置数据,实现真正的无人值守机房.     

远程真机系统设计与实现

远程真机是通过PC等设备,使用远端手机设备的一种技术方案。介绍了一种支持云化部署的远程真机设计,可实现对安卓手机的实时画面、声音传输,能够进行触屏、按键和多点操控等操作的远程真机实现方案。     

基于LoRa的智能农业系统设计与实现

针对ZigBee网络在智能农业系统应用中存在的单跳传输距离短、多跳组网结构复杂、信号易干扰、丢包率误码率高、实用性差等缺点,提出一种基于LoRa协议智能农业系统的设计方案;该方案以LoRa网络实现系统感知层设计,基于简单的星型组网架构,构建低功耗广域物联网智能农业系统;从系统总体设计、网络架构、LoRa节点和LoRa基站软硬件设计以及通信协议等方面阐述设计关键,实现对农业生产现场环境数据采集及相关设备的远程控制,并从功能和性能两方面进行实验测试与对比;结果表明,基于LoRa的智能农业系统组网简单、覆盖面广、数据传输可靠性高、功耗低,工作周期长,非常适合在复杂的农业生产现场中推广应用。     

智能机舱监测和健康诊断的设计与实现

智能船舶的功能一般分为智能航行、智能船体、智能机舱、智能能效管理、智能货物管理、智能集成平台、远程控制和自主操作.智能机舱是核心功能之一,本文设计了一个监控智能机舱内机械设备部件运行状态和分析评估部件健康状况的系统.根据工况点的编码值来实时监控部件的工况点状态,重点实现了三种健康值模型算法,根据这三种健康值模型计算出各...     

数据挖掘在桥梁健康监测智能评估系统中的应用

本文从桥梁健康监测智能评估系统和数据挖掘的概念出发,根据桥梁健康监测智能评估系统数据的特点说明了采用数据挖掘的必要性和优越性。然后探讨了数据挖掘的几种常用技术-人工神经网络、决策树、近邻方法、遗传算法在桥梁健康监测智能评估系统的使用。     

故障智能诊断数据库系统设计与实现

故障智能诊断系统中的数据类型繁多复杂,其数据库向着大容量、通用化方向发展.本文对系统数据来源、数据库结构进行了分析,并结合智能诊断流程与数据需求,对数据库设计进行了详细阐述;致力于遵循国际标准,采用MIMOSA的CRISV2.1规范,达到信息资源的规范存储和网际共享.     

采煤机健康状态智能评估方法研究

针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化BP神经网络算法(PCA-GA-BP算法)的采煤机健康状态智能评估方法。根据采煤机结构和工作原理选择采煤机状态监测点位,获取采煤机健康状态相关的各项状态参数,采用PCA对采煤机状态参数进行数据降维和特征提取,避免BP神经网络输入的复杂化;引入GA对传统BP神经网络寻找全局最优权值;通过训练参数建立基于GA-BP的采煤机健康状态智能评估模型,将降维后的采煤机状态参数自动输入评估模型,通过智能评估算法输出测试结果,实现自学习、自寻优和自主判断采煤机的健康状态。实验结果表明,基于PCA-GA-BP算法的采煤机健康状态智能评估方法可准确、快速和智能评估采煤机健康状态,相比于基于单一BP神经网络的评估方法,训练时间短、评估流程简单且评估准确率高,准确率达97.08%。     

大数据智能诊断可行性评估指标讨论的思考

当前在讨论大数据智能诊断可行性评估指标时,由于存在固守过去传统,单一从监控视角出发进行研讨的现象,从而将影响大数据智能诊断系统作用的发挥。笔者认为,应与时俱进,从监控和监管两个视角全面看待不同精准率的诊断信息,并分层分级的组织利用这些不同精准率的诊断信息,才能最大限度发挥大数据智能诊断技术的作用。     

天气雷达智能断电保护系统设计与实现

针对天气雷达工作过程中发生的异常断电现象,设计了一套智能断电保护系统。该系统基于多种网络通信协议,实时采集雷达状态和UPS电源信息进行分析,一旦雷达供电发生异常,能够及时触发智能断电保护机制,实现雷达安全关机,避免发生硬件损坏状况。实验结果表明,对天气雷达工作过程中突发的断电情况,系统能够实现预期保护功能,对延长雷达使用寿命、实现雷达无人值守具有重要意义。     

大数据驱动的钢铁工业智能故障诊断技术综述

钢铁工业智能故障诊断系统在当前大数据时代背景下面临着新的机遇与挑战。针对工业大数据的特征,分别从数据的采集与实时监控技术,基于机器学习的故障诊断方法,以及迁移学习在工业故障诊断中的应用三个角度对近年来国内外工业故障诊断方法的研究进展进行了总结与回顾;并在此基础上,结合钢铁企业的实际需求与现存问题,提出了将高炉炼铁过程划分为“系统—模块—功能—属性”四层次结构的面向整体的分层故障诊断新思想及未来可能的研究方向,阐明研究多技术融合的智能故障诊断系统对推进钢铁工业在大数据时代的绿色数字化发展具有十分重要的意义。     

数控机床远程智能故障诊断系统设计

为了解决机床远程故障诊断中有线网络布线干涉、设备成本高等问题，同时满足大数据存储、多样化数据接入的需求，提出基于物联网(The internet of things,IoT)无线网络和IoT云平台的故障诊断系统。系统模型设计为4层：采集层、传输层、运算层和应用层。采集层采用基于应用过程的对象连接与嵌入(Object linking and embedding for process control,OPC)和多传感器融合的数据采集方法，获得故障诊断所需数据；传输层基于窄带物联网(Narrow band internet of things,NB-IoT)无线通信技术和IoT云平台，实现数据远程传输、通信和存储；运算层基于BP神经网络在前、专家系统在后的串行反馈控制机制，建立故障诊断算法模型。以机床的主轴伺服系统为实例，分析其故障现象并获得故障样本，对诊断算法模型进行误差仿真分析，预测结果与期望相吻合，验证了该模型的有效性。     

基于数据手套的遥控小车控制系统

针对目前智能小车主要采用手柄、键盘等方式实现遥控操作而存在功能单一、携带不便、操控不直观等缺点,提出采用数据手套实现智能小车的遥控操作,取得了良好的控制效果。介绍该系统的总体结构与基本工作原理,阐述采用数据手套实现智能小车遥控的具体设计方法,并研制出样机对其控制效果进行实验验证,结果表明：该控制系统能满足智能小车的各项控制要求,具有较好的应用价值。     

汽车远程诊断系统设计及关键技术研究

重点讲述了一种基于云计算、大数据、车联网技术的远程诊断系统设计方案,详细描述了系统的技术架构、模块功能构成及关键技术;其次结合国内车企现状,应用本系统解决汽车研发、试制认证、工厂生产、售后维护等方面面临的一些痛点问题。     

飞行器远程故障诊断与健康监控

通过对飞行器故障机理与人、机、环境的相关性研究,利用人工智能理论和方法,提出了一种飞行器网络化远程故障诊断与健康监控方案,并对其实现技术进行了分析与研究,为提高飞行器运行的安全性和可靠性及对早期故障的适应与防护能力提供了一种新的技术途径.     

面向智能制造的工业机器人健康评估方法

以智能制造领域中最具有代表性的设备——工业机器人——为研究对象,针对其精度退化及设备故障问题,研究了工业机器人健康评估问题．首先,对工业机器人核心部件进行了失效模式及影响分析,并对现有工业机器人健康评估方法进行了综述．其次,提出了基于边－云协同和深度学习的工业机器人健康评估框架．在边缘层应用基于群组聚类和对等比较的方法进行异常检测,快速识别出发生异常的设备;在云端借助故障预测与健康管理技术以及人工智能算法对发生异常的设备进行深度健康评估．最后,对基于深度学习的工业机器人健康评估方法进行了展望．     

远程专家诊断系统的应用研究

随着设备采购日趋国际化、分散化,设备供应商与用户往往分隔两地.传统的设备维护是在故障发生之后维护人员奔赴现场进行维修,无论对供应商还是对用户来讲,都很不经济.加之维护人员到现场后才能根据设备检测数据作出故障诊断,然后开始维修工作,因此相当缺乏效率,而设备远程监控与诊断维护技术的出现,为上述问题的解决提供了有效途径,并已...     

基于多Agent的电子装备远程智能测试诊断系统

本文基于远程智能测试诊断需求,提出了一种基于智能Agent的远程智能测试诊断系统。根据多Agent系统层次结构模型,远程智能测试诊断系统可以从功能上划分为相对独立的多个Agent子系统,各个智能体按照事先约定的协议进行通信和协同,共同完成大型复杂系统的分布式测试和诊断任务。论文结合某型军用电子装备测试诊断需要,实现了对某型复杂电子装备状态信息的远程监控和测试诊断。文中介绍了基于多智能体的远程智能测试诊断系统设计、实现及各部分功能。     

远程智能化环境数据采集系统

随着经济的快速发展,工农业生产逐渐从传统的人工技术走向智能化生产. 传统的大规模工农业环境的数据采集技术已经不适应快速发展的工农业生产,新型的智能化远程环境数据采集技术应运而生. 系统采用Arduino开源单片机,利用其强大的适应环境能力、低成本等特点,实现数据从精准采集到智能化远程传送. 数据采集之后单片机通过端口实时获取数据,并通过程序进行处理,处理好的数据通过建立好的网络实现数据的传送. 数据经过网络实现数据完整的存放进远程数据库,同时客户端直接从数据库获取数据,管理人员通过客户端查询数据与分析数据,挖掘出对模型重要的数据.