一、一个基于Internet的实时监测系统（论文文献综述）
甄鹏华[1]（2021）在《基于边缘智能的心电信号处理方法与应用》文中提出心脏病始终是人类健康的“头号杀手”。心电信号反映了心脏的收缩和舒张,是分析人体健康状况的重要依据。近年来涌现了大量利用人工智能技术来分析心电信号的研究,用于辅助心脏病的诊断。这在一定程度上为医疗工作者减轻了工作压力,提升了工作效率。然而,心脏病患者的情况是十分复杂的,特别是在突发紧急情况下,单纯的心电信号分析研究不能满足患者实时心率监测的需求。为此,应用边缘智能技术实时监测患者的心率情况成为一种新的有效手段。边缘智能结合了边缘计算和人工智能的优势,其通过部署在网络边缘的人工智能模型来分析物联网终端产生的海量数据,具有高效快速、低延迟、低成本、高性能、高可靠性以及安全和隐私保障等特性。论文以心率监测这一典型的边缘智能应用场景为方向,对边缘智能框架和心电信号处理的方法与应用展开研究,满足了边缘环境下的实时心率监测需求。具体而言,论文有以下主要研究内容。（1）提出了一个基于区块链的轻量级边缘智能框架。该框架用于支持心电图仪和网络边缘上的边缘智能设备,以满足心电信号数据的高效快速流转和分析的需求。该框架利用区块链相关技术解决网络边缘上的安全可追溯的数据传输与共享问题,并充分利用网络边缘设备资源,实现了集成“心电图仪–网络边缘–云端”环境的端到端连接,以促进心电图仪产生的数据和网络边缘的交互。（2）提出了一种边缘智能环境下的心电信号处理方法。该方法用于将指定的心电信号处理为规范的数据,并通过搭建的心电信号分类识别模型来进一步验证该处理方法。实验得出的结果显示该方法是可用的,并通过实验分析了该方法下比较适当的数据处理阈值。通过进一步实验说明了该处理方法和适当的数据处理阈值如何应用在更加复杂的人工智能模型当中,以满足边缘智能环境下心电信号分类识别的应用需求。（3）设计并实现了一个基于边缘智能的心率监测系统。以提出的边缘智能框架和心电信号数据处理方法及其人工智能模型为基础,利用心电图仪和网络边缘资源,设计并实现了一个完整的基于边缘智能的心率监测系统。该系统能够对人体进行实时心率监测,通过实验得出了该系统的一些关键性能指标,结果显示该系统作为一个具体的边缘智能应用,具有较好的性能和实际应用价值。论文对上述主要研究内容进行了全面的阐述,并对论文工作进行了总结和对未来工作进行了展望。
李萌[2]（2021）在《基于NB-IoT的冷链运输监测系统设计与实现》文中指出随着我国冷藏运输设备的快速增长,货物运输安全性和新鲜度要求的提高,冷链运输监测系统成为冷藏运输设备的必配系统。现有的冷链运输监测系统主要监测运输车辆位置,信息采集单一,信息传输采用短信息方式,信息处理简单,难以满足现代冷链运输监测的需要。所以利用现代信息技术研究和开发一种信息采集全面、信息传输及时、信息处理先进的冷链运输监测系统具有重要的作用。针对当前城市生鲜农产品冷链运输环境难以得到有效保证这一问题,设计了 一种冷链运输监测系统,对数据采集、数据传输和数据处理技术进行研究,从车载监测终端、监测中心两个层面对监测系统进行设计。车载监测终端通过低功耗处理器连接多种传感器以及定位模块采集冷链车厢内的环境参数和车辆位置信息,通过NB-IoT技术进行数据传输。监测中心的设计主要利用了 Node.js、HTML、CSS、JavaScript和数据库技术,包含后端服务器、数据库和前端管理平台三大部分,实现对数据的接收处理、存储和显示。此外,在系统功能实现的基础上,为了实现对车厢内环境数据的预测,本文利用两种预测算法:自回归平均算法和BP神经网络算法,构建预测模型,并通过实验仿真对比两种算法的预测性能,实验结果表明,BP神经网络的预测模型更接近真实值,其平均绝对误差、均方根误差、相关系数分别为0.1353、0.1660、0.9667,具有更好的预测效果。最后对冷链运输监测系统进行功能测试和功耗测试,测试结果表明,该系统能够实现冷链车厢环境数据的采集与传输,数据传输时间均在3s以内,具有良好的实时性。监测中心对车厢内温度、湿度、二氧化碳浓度、气压数据变化进行监测,并能够完成数据图表显示、用户注册登录、历史记录查询、地图定位等预期功能。
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。
牛新国[4]（2021）在《基于物联网技术的工程渗水监测系统设计与实现》文中研究表明工程渗水问题普遍存在,由于防水材料破坏、暴雨、地震、蚁群等自然作用会导致管线渗水、坝体管涌、矿山透水、污水泄露等灾害。据相关资料统计,水利工程中的土石坝溃坝原因分析中渗漏管涌占比31.7%;矿山工程的地下渗水透水事故占总矿山事故比为14.6%;市政工程的道路坍塌成因问题研究中地下管线破坏破损占比55%。因此研究工程渗水问题有重要意义与价值。目前工程渗水渗漏问题原因分析以及防渗堵漏管理办法研究相对成熟。但在渗水监测上仍存在以人工巡检为主,听音辨别法、声振分析法和探地雷达法等为辅的方法,其有着识别效率低、可靠性差、传输速度慢、预测预防响应缓慢、自动智能化程度低等缺点,不能满足当前智慧城市与新基建的需求。基于此,本文针对工程渗水监测技术自动智能化需求,应用物联网技术,设计并研发一套用于工程渗水智能监测的快速识别响应系统,准确可靠、多方位多角度、自动智能化采集与分析工程渗水信息,实现对工程渗水渗漏的准确识别,为大坝、管线、矿山、道路等工程水灾害预警提供依据,保障工程安全。主要工作为:基于工程渗水的智能化需求分析,建立监测系统设计要求与设计原则,应用实时动态物联网技术,构建工程渗水监测系统整体框架与性能指标;选用多通道土壤温湿度传感器,实现土壤温湿度数据的无线采集;基于改进的AFSA-BP神经网络算法,实现土壤湿度传感器温度补偿;设计基于4G无线通信技术的渗水监测硬件系统并开发上位机监测系统应用软件;通过室内土壤静态、动态含水率实验,验证系统的可靠性与实时性。本文属通信技术与岩土工程的交叉研究,将物联网技术应用到工程渗水监测技术研究中,解决岩土工程中自动智能化不足的需求问题,对岩土工程防灾减灾智能化进程有着重要的推动作用。
许向南[5]（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》文中认为近年来,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。
刘萍[6]（2020）在《基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究》文中进行了进一步梳理农村水环境的质量直接关系到农业灌溉用水、农村饮用水的安全,为了密切配合“绿水青山”的国家战略,建设生态宜居美丽乡村,亟需开展农村区域水环境智能监测及预测方法研究工作。基于物联网研究农村区域水环境智能监测及预测方法,可以尽可能全面、实时地感知农村区域水环境数据,实现对水环境的准确、全面评价和对水质变化趋势的合理、有效预测,具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景。论文面向农村区域水环境监测需求,围绕水环境监测所涉及的多个方面,在设计智慧水务总体架构的基础上,按照自底向上的顺序展开研究,主要研究了水环境监测网络体系结构、水环境监测无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）建模与性能分析方法（感知层）、基于专网通信的水环境监测系统及方法（传输层）、水环境监测WSN数据融合算法（处理层）和基于深度神经网络的水质预测模型（处理层）。论文主要工作及研究结果如下:（1）研究了基于物联网的水环境监测网络体系结构设计问题。设计了智慧水务总体架构,分析了智慧水环境监测网络面临的潜在挑战,设计了一种分布式、可扩展的智慧水环境监测网络体系结构,以满足其低时延、高带宽和移动性的要求。（2）研究了水环境监测WSN建模与性能分析问题。分析了农村区域的水环境监测WSN部署策略、覆盖要求及网络模型,提出了一种描述水环境监测网络系统并提取系统性能指标的方法。基于性能评估进程代数（Performance Evaluation Process Algebra,PEPA）对分簇式水环境监测WSN进行建模,根据真实的水质监测实例及传感器节点参数设定了系统参数,采用模拟求解法仿真模拟了分簇式水环境监测WSN的工作过程,对所构建网络的性能指标进行了提取及分析,讨论了不同设计方案对系统响应时间的影响。在此基础上,基于PEPA及流体逼近法对节点高速移动、拓扑动态变化的网络系统进行了建模及分析。研究结果表明,该方法可以将水环境监测网络大系统表示为各个子系统之间的交互,清楚地知道各个子系统的内在结构,并实现对系统性能指标的模拟或逼近,有助于优化系统设计方案。（3）研究了基于时分长期演进（Time-Division Long Term Evolution,TD-LTE）专网的水环境监测系统及方法设计问题。提出了一个以TD-LTE基站为中心的水环境监测专网组网方案,以及一种基于数据融合、机器学习的水环境智能监测方法。该系统和方法的提出满足了农村区域水环境保护工作人员对水环境监测系统共享化、智能化、一体化的需求,也能够很好地满足水环境应急监测的实时性要求。（4）研究了分簇式水环境监测WSN中的数据融合问题。设计了基于最小二乘的水环境监测WSN簇内数据融合模型,针对部分传感器节点数据缺失时,簇内数据融合模型中计算量大的问题,提出了一种基于递推最小二乘的数据融合算法。研究结果表明,所设计的算法减少了数据融合过程中的计算量,节省了簇首节点的存储空间和能量。（5）研究了基于长期短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）深度神经网络的中长期水质预测问题。在对缺失水质数据进行预处理的基础上,设计了一种基于LSTM深度神经网络的水质单参数预测模型,构建了堆叠LSTM的神经网络架构,确定了神经网络单元参数的设置及样本建立、学习过程的处理方法,并将该模型用于6项饮用水水质参数的预测。研究结果表明,该模型收敛速度快,样本精度逼近高,泛化能力强。在预测步长m=10,20,30,60,90,180这6种情形下,该模型的溶解氧预测精度均优于自回归移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）时间序列预测模型,尤其是溶解氧的中长期预测精度,明显优于ARIMA和SVR,随着预测步长的不断增加,该模型的优势也逐步增大。基于对各饮用水水质参数的相关性分析,设计了一种基于LSTM深度神经网络的水质多参数中长期预测模型,对神经网络迭代次数不同时的模型预测精度进行了比较,在相同的神经网络结构及参数设置条件下,对比了单参数预测模型与多参数预测模型对溶解氧的预测效果。研究结果表明,在训练集、测试集划分方式合理的前提下,多参数水质预测模型在小样本数据（182组）预测的精度上更胜一筹,体现出利用多个水质参数之间的相关性进行水质预测的效果。而当样本数量足够（953组）时,两种水质预测模型的预测精度相当。
吴桐[7]（2020）在《老旧房屋健康智能监测云平台系统研究》文中认为近年来我国老旧房屋安全问题日益凸显,随着国家智能传感器、物联网、云计算技术等新技术的日益成熟,面对智能化、主动式、实时高效的老旧房屋健康监测新要求,以及海量异构监测数据信息的计算、存储和可视化管理的新挑战,基于物联网和云计算技术融合的老旧房屋健康智能监测己经成为发展趋势,未来将助力智慧城市的建设。首先,本文通过分析我国房屋安全检测评定的现状,总结目前老旧房屋综合治理的难题,研究物联网通用架构和系统设计原则,并借鉴其在各应用领域的相关经验,提出了老旧房屋健康智能监测系统的总体架构,并通过研究云计算技术的主要特征,分析大数据处理策略与云计算任务部署,探索物联网监测系统上云。接着,通过在浙江省、广东多县市对老旧房屋安全现状进行实地调研,梳理总结了我国目前老旧房屋的主要破坏特点和损伤诱因,以此对智能监测物联网系统各功能子层进行设计。针对老旧房屋主体结构存在的倾斜、沉降、裂缝问题,设计了基于物联网的老旧房屋传感器监测系统,实现监测数据自动化采集与低功耗、实时传输,以及低成本、实时动态的老旧房屋健康智能监测的新要求。面对老旧房屋存在的各种损伤老化、安全隐患、人为使用不当等问题,并对比了传统人工巡视排查方式的局限性,设计了工业级智能机和巡检APP软件任务驱动式的老旧房屋智能巡检APP系统,实现无纸化、高效、便捷、全面的房屋安全智能巡检,并利用无线传输网络和百度地图定位功能,满足巡检任务与信息的实时更新和巡检工作开展地有效监督要求。然后,分析老旧房屋传感器监测系统与智能巡检APP系统在功能和监测效果上的互补互促,实现有机融合并上云,借鉴阿里云中的关键技术,实现老旧房屋健康智能监测系统的云平台部署,让监测机构更好地解决海量异构监测数据信息的分析、处理、存储等难题。并设计了基于云上批量计算应用模块的监测数据后处理工作流程。借助python软件工具对倾斜等实时监测历史数据进行预处理和时间序列分析预测后处理,提高了监测数据的利用价值,实现了智能监测系统中海量监测数据信息的云上自动化处理,有助于提升老旧房屋监测和预警效果。最后,为浙江省多市县政府房管部门搭建监控中心,初步实现老旧房屋健康智能监测云平台系统的可视化管理和应用,结合三级预警和预警响应方案等措施,很好地提升了政府对城市老旧房屋安全监管和治理能力,保障了城镇居民人身财产的安全。
黄志贤[8]（2020）在《基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践》文中指出桥梁健康监测系统的投入令桥梁结构性能退化与性态变异问题能被及时地发现,从而避免桥梁意外坍塌事故发生,保障了桥梁运营阶段的安全,因此相关研究受到广泛关注。近年来,窄带物联网NB-Io T的大规模推广为桥梁健康监测系统的研究与开发提供了一种新的思路,NB-Io T低功耗、深穿透与大连接的通信优势与桥梁健康监测的需求相契合。本文基于桥梁监测系统研究背景、意义与研究现状,进行系统功能的分析,提出一种基于NB-Io T通信技术的桥梁健康监测系统方案。主要工作包括:（1）充分考虑桥梁监测终端安装环境与扩展需求,以低功耗、高性能的MKL36Z128芯片与ME3616 NB-Io T通信模组为核心,同时辅以电源转换与信号采集模块,设计功能完备、运行稳定的终端设备,对影响桥梁健康状态的主要参数进行监测、预处理以及分析,并利用NB-Io T通信网络将所得数据传输至云端服务程序。（2）在终端软件方面,引入MQXLite操作系统,利用操作系统下任务与中断的关系合理规划终端软件执行流程,实现数据采集、预处理与上传;以云服务器侦听程序为媒介打通桥梁监测系统的通信流程,同时借助数据库工具实现采集数据的存储与管理;以网页形式实现桥梁监测数据可视化,并提供一定信息查询与设备管理功能。（3）桥梁监测终端安装位置与运行环境的复杂性决定了其后期软件维护的难度。为此,本文在桥梁监测终端程序中嵌入远程程序更新功能,在云服务器端侦听程序实现机器码文件的解析与更新数据下发,并设计丢帧重传、断点续传等机制保证通信过程的数据稳定传输。本文设计并实现了桥梁健康现场监测系统的主要软硬件内容,经过反复调试以及野外环境测试,证明系统具有良好的运行性能。本方案为桥梁健康监测技术的深入研究与开发提供了一种新思路,具有一定的社会、经济与科学意义以及应用前景。
张建永[9]（2020）在《沙漠物联网环境监测系统故障诊断研究与实现》文中进行了进一步梳理物联网技术被视为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次信息革命浪潮。当前,物联网技术已被广泛应用于各个领域,在环境监测领域中物联网的应用尤其广泛。在沙漠治理中,通过布设沙漠专用物联网系统,实现对沙漠特殊环境信息的智能监测,可为沙漠科学生态治理提供数据支撑。由于沙漠环境的复杂性和恶劣性,对沙漠专用物联网系统的稳定可靠性提出了严峻挑战。在沙漠环境中,物联网系统往往会经受高温、低温及强紫外线照射等多种外界恶劣环境的影响和破坏,容易引发系统崩溃、采集数据不准确、数据传输不稳定等故障。为提高沙漠区域物联网系统的稳定可靠性,以及系统维护的及时性和便利性,充分利用故障诊断理论与技术,开展沙漠物联网系统故障诊断技术研究,研究沙漠物联网故障诊断方法,以期为物联网系统故障类型智能诊断与故障远程或自动处理奠定基础。具体研究内容如下:（1）针对沙漠物联网系统中出现的故障进行分析,研究确定系统常见故障类型以及故障的征兆信息,建立系统故障类型和故障征兆信息间的关系。研究故障诊断方法,并提出基于BP神经网络的故障诊断方案。（2）通过BP神经网络开展故障诊断分类方法研究,以阿木古龙B站、杨树柴登、甘肃古浪、新疆南疆育苗基地和西藏山南等沙漠监测站点的故障信息为例进行故障诊断分类,故障诊断的准确率为76.79%;为进一步提高故障分类精度,提出了量子蚁群优化算法解决方案。通过引入量子蚁群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,优化后的模型准确率达到了90.94%,极大提高了故障诊断的准确率。量子蚁群优化算法的引入解决了BP神经网络诊断模型陷入局部最优的问题,显着提高了故障精确诊断精度。（3）利用故障诊断模型实现故障类型自动诊断,结合沙漠专用物联网系统维护实际需求,分别从感知处理层、网络通讯层与应用服务层对系统进行设计,研究并实现沙漠物联网故障诊断系统,实现了沙漠物联网系统的故障类型自动诊断与处理。
王力立[10]（2020）在《基于NB-IoT的天然气井监测系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着我国基础设施建设的不断完善,城市天然气管网的建设也进入新阶段。针对天然气井因数量多且管理部门管理不善而造成的安全问题,我国采用人工巡检的方式来解决,但是这种方式不能全天候、全方位、实时地对天然气井进行监管,因此开发一套天然气井监测系统,对天然气井进行实时监测与管理具有很强的现实意义。本文以天然气井监测系统为研究对象,在总结分析检查井监测系统国内外研究现状的基础上,结合天然气井监测设备的工作环境,对常用物联网无线通信技术对比分析,明确了采用窄带物联网（NB-IoT）作为天然气井监测系统采集终端与云平台之间的无线传输方式。对天然气井监测系统的功能需求进行深入分析,并以NB-IoT技术为核心设计了系统的总体架构,从数据采集终端、服务器端、管理平台、手机客户端四个部分进行设计。数据采集终端以低功耗芯片STM32为主控制器采集天然气井的环境参数,通过以BC26模组为核心的NB-IoT模块将采集到的数据上传至云平台,服务器通过北向数据查询接口获取平台上的数据。服务器端和管理平台结合前后端分离技术,分别采用SpringBoot框架与Vue.js框架来完成搭建。针对数据采集终端数据量大、高并发以及权限管理等问题,采用MySQL作为数据库并设计了权限管理关系表,采用单容器单服务的微服务策略部署服务器,同时本文采用Element-UI作为前端组件,完美兼容不同分辨率PC端。为了方便巡检员管理终端设备,设计了手机客户端,完成了实时查看、定位导航、实时告警等功能。最后对天然气井监测系统进行联调测试,测试结果表明,该系统可以实现对天然气井的监测与管理,达到了预期目的。本文从数据采集终端、服务器端、管理平台、手机客户端四个方面对天然气井监测系统进行设计,实现了对城市天然气井的智能化管理,减轻了管理人员和检修人员的工作压力,并在一定程度上预防了安全事故的发生,具有一定的工程应用价值。
二、一个基于Internet的实时监测系统（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、一个基于Internet的实时监测系统（论文提纲范文）
（1）基于边缘智能的心电信号处理方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边缘计算研究现状 |
| 1.2.2 边缘智能在心电信号处理领域研究现状 |
| 1.2.3 相关工作总结与对比 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织与安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关技术与概念 |
| 2.1 边缘智能相关概念 |
| 2.2 人工智能相关技术 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 滤波 |
| 2.3 心电信号相关概念 |
| 2.3.1 心电信号及心拍分类 |
| 2.3.2 心电数据库 |
| 2.4 区块链相关技术 |
| 2.4.1 哈希算法技术 |
| 2.4.2 数据加密与数字签名技术 |
| 2.4.3 区块链相关概念及其共识算法技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于区块链的轻量级边缘智能框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 框架的基本设计 |
| 3.2.1 框架结构 |
| 3.2.2 硬件组成 |
| 3.2.3 网络结构 |
| 3.2.4 区块链网络 |
| 3.3 实现 |
| 3.3.1 软件组件 |
| 3.3.2 用户接口 |
| 3.3.3 网络传输 |
| 3.4 部署和运行过程 |
| 3.4.1 部署过程 |
| 3.4.2 运行过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 边缘智能环境下的心电信号处理方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心电信号的预处理 |
| 4.2.1 数据集的划分 |
| 4.2.2 数据样本的分段与标记 |
| 4.2.3 数据样本的平衡 |
| 4.2.4 信号的降噪处理 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 神经网络模型 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于边缘智能的心率监测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 硬件系统模型 |
| 5.2.2 软件架构模型 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 网络连接 |
| 5.4 系统运行 |
| 5.4.1 程序运行 |
| 5.4.2 区块链运行 |
| 5.4.3 实验效果 |
| 5.5 性能评价 |
| 5.5.1 性能指标 |
| 5.5.2 性能对比分析 |
| 5.5.3 边缘节点数量对性能的影响 |
| 5.5.4 非法数据的应对 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
| 三、参与科研项目 |
（2）基于NB-IoT的冷链运输监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作与结构安排 |
| 2 系统需求分析与组成结构设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 系统性能需求 |
| 2.2 系统结构分析 |
| 2.3 系统组成设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统开发关键技术研究与分析 |
| 3.1 数据采集技术分析 |
| 3.2 数据传输技术分析 |
| 3.2.1 常用数据传输技术分析 |
| 3.2.2 NB-IoT技术特点 |
| 3.3 数据处理技术研究 |
| 3.3.1 时间序列分析 |
| 3.3.2 ARMA预测模型构建 |
| 3.3.3 基于BP神经网络的预测模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于NB-IoT的冷链运输监测系统设计 |
| 4.1 监测终端硬件组成与设计 |
| 4.1.1 监测终端硬件设计方案 |
| 4.1.2 主控制器选型与电路设计 |
| 4.1.3 数据采集电路设计 |
| 4.1.4 SD卡接口电路设计 |
| 4.1.5 通信模块电路设计 |
| 4.1.6 电源转换模块设计 |
| 4.2 监测终端软件设计 |
| 4.2.1 主程序设计 |
| 4.2.2 SD卡存储读写程序设计 |
| 4.2.3 定位程序设计 |
| 4.2.4 通信程序设计 |
| 4.3 监测中心应用软件设计 |
| 4.3.1 监测中心需求分析 |
| 4.3.2 服务器架构设计 |
| 4.3.3 数据库设计 |
| 4.3.4 监测管理平台设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统实现与测试 |
| 5.1 系统的实现 |
| 5.1.1 系统硬件的实现 |
| 5.1.2 系统软件的实现 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 车载监测终端硬件测试 |
| 5.2.2 数据传输测试 |
| 5.2.3 监测中心测试 |
| 5.2.4 系统的功耗测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果及参加的科研项目 |
（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）基于物联网技术的工程渗水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 |
| 1.2 工程渗水监测技术国内外研究现状 |
| 1.3 物联网技术国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 工程渗水监测系统关键技术研究 |
| 2.1 工程渗水问题 |
| 2.1.1 工程渗水类型及成因研究 |
| 2.1.2 渗水监测技术需求分析 |
| 2.2 系统总体设计要求 |
| 2.2.1 系统设计要求 |
| 2.2.2 系统设计原则 |
| 2.3 土壤湿度检测技术 |
| 2.3.1 湿度概念及测量方法 |
| 2.3.2 土壤湿度传感器原理 |
| 2.3.3 土壤湿度传感器选型 |
| 2.4 土壤湿度传感器温度补偿算法 |
| 2.4.1 BP神经网络算法 |
| 2.4.2 改进AFSA-BP神经网络算法 |
| 2.4.3 基于改进的AFSA-BP温度补偿模型建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于物联网的工程渗水监测系统硬件设计 |
| 3.1 物联网技术 |
| 3.1.1 物联网体系架构 |
| 3.1.2 无线通信技术优选 |
| 3.2 监测系统硬件整体架构与性能指标 |
| 3.2.1 系统硬件架构设计 |
| 3.2.2 系统性能指标 |
| 3.3 中控及外围单元电路设计 |
| 3.3.1 中控单元最小系统设计 |
| 3.3.2 采集通信单元电路设计 |
| 3.3.3 人机交互单元电路设计 |
| 3.4 电源单元电路设计 |
| 3.4.1 12V转5V电路设计 |
| 3.4.2 5V转3.3V电路设计 |
| 3.5 系统通信单元分析及电路设计 |
| 3.5.1 4G通信原理 |
| 3.5.2 系统通信单元选取分析 |
| 3.5.3 系统通信单元电路设计 |
| 3.6 数据采集干扰分析 |
| 3.6.1 干扰来源分析 |
| 3.6.2 抗干扰保护措施 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于物联网的工程渗水监测系统软件设计 |
| 4.1 软件总体框架及主程序流程设计 |
| 4.2 操作系统移植 |
| 4.2.1 操作系统优选 |
| 4.2.2 Free RTOS系统移植 |
| 4.3 采集通信程序设计 |
| 4.4 系统通信程序设计 |
| 4.5 温度补偿算法模型程序设计 |
| 4.6 应用软件设计开发 |
| 4.6.1 开发环境配置 |
| 4.6.2 系统软件功能设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 工程渗水监测系统实验 |
| 5.1 系统硬件功能调试 |
| 5.2 改进的AFSA-BP温度补偿算法实验 |
| 5.2.1 实验原理及方案设计 |
| 5.2.2 温度补偿算法实验结果分析 |
| 5.2.3 温度补偿算法仿真实现 |
| 5.2.4 算法性能对比分析 |
| 5.3 系统可靠性验证 |
| 5.3.1 实验方案设计 |
| 5.3.2 土壤静态含水率实验 |
| 5.4 系统实时性验证 |
| 5.4.1 实验方案设计 |
| 5.4.2 土壤动态含水率实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位阶段发表的学术成果 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究（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 基于物联网、机器学习的水环境监测研究现状 |
| 1.2.1 基于物联网的水环境监测系统研究 |
| 1.2.2 基于机器学习的水环境监测方法研究 |
| 1.3 农村区域水环境自动监测需求 |
| 1.3.1 农村区域水环境存在的问题 |
| 1.3.2 农村区域水环境自动监测需求分析 |
| 1.4 农村水环境监测指标体系 |
| 1.4.1 水环境监测指标 |
| 1.4.2 农村水环境监测指标类型及选取原则 |
| 1.4.3 农村水环境自动监测指标 |
| 1.5 本论文的研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 智慧水务背景下的水环境监测网络体系结构研究 |
| 2.1 智慧水务总体架构设计 |
| 2.2 基于物联网的智慧水环境监测网络体系结构设计 |
| 2.2.1 智慧水环境监测网络面临的潜在挑战 |
| 2.2.2 智慧水环境监测网络体系结构研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水环境监测WSN建模与性能分析方法研究 |
| 3.1 农村区域水环境监测WSN结构设计 |
| 3.1.1 水环境WSN部署策略 |
| 3.1.2 水环境监测WSN覆盖要求 |
| 3.1.3 面向农村区域水环境监测的WSN网络模型 |
| 3.2 水环境监测WSN形式化建模与性能分析 |
| 3.2.1 随机进程代数 |
| 3.2.2 PEPA建模方法 |
| 3.2.3 基于PEPA的水环境监测WSN建模与性能分析 |
| 3.3 基于PEPA的ITS建模和工作流程评价 |
| 3.3.1 ITS中的实时定位和路径规划系统及其工作流程 |
| 3.3.2 ITS的PEPA建模 |
| 3.3.3 系统参数设定 |
| 3.3.4 性能指标提取及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于TD-LTE专网的水环境监测系统及方法研究 |
| 4.1 基于TD-LTE专网的水环境监测系统 |
| 4.1.1 水环境监测终端 |
| 4.1.2 TD-LTE基站 |
| 4.1.3 水环境监控中心 |
| 4.1.4 智能移动终端 |
| 4.1.5 TD-LTE终端和卫星终端 |
| 4.2 基于TD-LTE专网的水环境监测方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于递推最小二乘的水环境监测WSN数据融合算法研究 |
| 5.1 水环境监测网络中的数据融合 |
| 5.2 基于最小二乘的水环境监测WSN数据融合 |
| 5.2.1 最小二乘估计 |
| 5.2.2 基于最小二乘的水环境监测WSN数据融合模型 |
| 5.3 基于递推最小二乘的水环境监测WSN数据融合 |
| 5.3.1 问题的提出 |
| 5.3.2 递推最小二乘的前推和后推算法 |
| 5.3.3 基于递推最小二乘的数据融合算法 |
| 5.3.4 算法分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于LSTM深度神经网络的水质预测模型研究 |
| 6.1 数据预处理 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 数据预处理 |
| 6.2 基于LSTM深度神经网络的水质单参数预测模型研究 |
| 6.2.1 水质单参数时间序列预测 |
| 6.2.2 LSTM神经网络 |
| 6.2.3 基于LSTM深度神经网络的水质预测模型及其工作流程 |
| 6.2.4 实验仿真 |
| 6.2.5 三种时间序列预测模型比较 |
| 6.3 基于LSTM深度神经网络的水质多参数预测模型研究 |
| 6.3.1 水质多参数时间序列预测 |
| 6.3.2 基于LSTM深度神经网络的水质多参数预测模型 |
| 6.3.3 实验仿真 |
| 6.3.4 水质单参数预测模型与多参数预测模型对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的主要学术成果 |
| 致谢 |
（7）老旧房屋健康智能监测云平台系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 既有建筑健康现状 |
| 1.2.1 既有建筑服役现状及出现的问题分析 |
| 1.2.2 既有建筑结构健康监测的发展现状 |
| 1.2.3 老旧房屋健康监测的发展 |
| 1.3 物联网与云计算的发展 |
| 1.3.1 物联网与云计算的研究现状 |
| 1.3.2 老旧房屋健康智能监测云平台系统的发展 |
| 1.4 课题来源及本文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 第二章 老旧房屋健康智能监测云平台系统的总体框架及工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 国内房屋安全检测评定机制 |
| 2.2.1 国内房屋安全检测评定的历史 |
| 2.2.2 国内房屋检测评定的现行机制 |
| 2.2.3 老旧房屋综合治理的难题和对策 |
| 2.3 老旧房屋健康监测云平台系统总体方案 |
| 2.3.1 物联网系统通用架构 |
| 2.3.2 系统设计原则 |
| 2.3.3 老旧房屋健康智能监测系统架构设计 |
| 2.4 云计算技术 |
| 2.4.1 大数据处理模式与云计算的任务部署 |
| 2.4.2 云计算技术部署与应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 老旧房屋健康监测与智能巡检系统的设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 老旧房屋损伤特点与诱因分析 |
| 3.2.1 老旧房屋的主要破坏特点 |
| 3.2.2 老旧房屋的损伤诱因分析 |
| 3.2.3 老旧房屋健康智能监测系统各功能子层的设计分析 |
| 3.3 老旧房屋传感器监测物联网系统总体架构 |
| 3.3.1 现阶段我国常规房屋检测技术 |
| 3.3.2 老旧房屋健康监测感知层传感设备选型与布设 |
| 3.3.3 老旧房屋健康传感器监测物联网系统网络传输层设计 |
| 3.3.4 智能传感器监测与传统人工监测对比 |
| 3.4 智能巡检APP系统架构和功能设计总体架构 |
| 3.4.1 老旧房屋传统人工巡检 |
| 3.4.2 老旧房屋巡检新方式 |
| 3.4.3 智能巡检APP系统总体架构与功能的设计 |
| 3.4.4 智能巡检系统网络传输层设计: |
| 3.4.5 老旧房屋智能巡检APP系统与传统人工巡检的对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 老旧房屋健康智能监测云的关键技术和系统应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 老旧房屋健康智能监测云设计 |
| 4.2.1 老旧房屋健康智能监测云的设计目标 |
| 4.2.2 云计算服务模式的对比 |
| 4.2.3 阿里云的关键技术及监测云数据处理的技术实现 |
| 4.2.4 基于云计算的老旧房屋健康监测变革 |
| 4.3 老旧房屋监测数据预处理与后处理分析 |
| 4.3.1 监测数据预处理 |
| 4.3.2 监测数据后处理分析及预测 |
| 4.4 智能监测云平台系统的管理和房屋预警应用实现 |
| 4.4.1 智能监测云平台系统的管理 |
| 4.4.2 老旧房屋安全预警实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文的主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 桥梁健康监测系统研究现状 |
| 1.2.2 NB-IoT发展现状 |
| 1.2.3 远程更新技术研究现状 |
| 1.3 课题研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 系统总体设计与技术基础 |
| 2.1 桥梁监测系统功能分析 |
| 2.2 桥梁监测系统框架 |
| 2.2.1 传感器数据采集系统 |
| 2.2.2 NB-IoT网络传输系统 |
| 2.2.3 人机交互系统 |
| 2.3 NB-IoT通信技术 |
| 2.3.1 NB-IoT技术特点 |
| 2.3.2 NB-IoT与其他通信技术的比较 |
| 2.4 嵌入式软件更新技术 |
| 2.4.1 现场更新技术 |
| 2.4.2 远程更新技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 桥梁监测终端硬件设计与实现 |
| 3.1 终端硬件结构 |
| 3.2 终端硬件器件选型 |
| 3.2.1 主控芯片选型 |
| 3.2.2 NB-IoT通信模组的选型 |
| 3.2.3 桥梁监测传感器选型 |
| 3.3 终端硬件电路设计 |
| 3.3.1 主控制模块设计 |
| 3.3.2 通信模块硬件设计 |
| 3.3.3 电源转换模块设计 |
| 3.3.4 信号采集模块设计 |
| 3.4 终端硬件驱动设计 |
| 3.4.1 外设驱动设计 |
| 3.4.2 传感器驱动设计 |
| 3.4.3 通信模组驱动设计 |
| 3.5 终端PCB设计与测试 |
| 3.5.1 终端PCB设计 |
| 3.5.2 终端硬件电路测试 |
| 3.5.3 硬件驱动测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 桥梁监测系统软件设计与实现 |
| 4.1 系统软件结构与功能 |
| 4.2 终端控制程序设计 |
| 4.2.1 通信帧格式设计 |
| 4.2.2 MQXLite任务调度 |
| 4.2.3 MQXLite任务设计 |
| 4.2.4 中断服务程序设计 |
| 4.3 服务器云侦听程序设计 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 套接字通信设计 |
| 4.3.3 Websocket通信设计 |
| 4.4 人机交互软件设计与实现 |
| 4.5 系统综合测试 |
| 4.5.1 通信稳定性测试 |
| 4.5.2 预警性能测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 终端程序远程更新方案设计与实现 |
| 5.1 远程可维护性问题的提出与分析 |
| 5.2 远程更新技术的融入方法 |
| 5.3 远程更新的设计 |
| 5.3.1 服务器更新软件设计 |
| 5.3.2 终端程序设计 |
| 5.3.3 更新方案设计 |
| 5.4 更新性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 外设驱动函数接口 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（9）沙漠物联网环境监测系统故障诊断研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.2.1 物联网环境监测系统 |
| 1.2.2 故障诊断方法 |
| 1.2.3 基于神经网络的故障诊断方法 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文的创新之处 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 神经网络 |
| 2.1.1 人工神经网络 |
| 2.1.2 BP神经网络 |
| 2.2 蚁群算法 |
| 2.2.1 蚁群算法原理 |
| 2.2.2 蚁群算法的基本步骤 |
| 2.3 量子理论 |
| 2.3.1 量子位 |
| 2.3.2 量子门 |
| 2.4 物联网理论与技术 |
| 2.4.1 物联网体系架构 |
| 2.4.2 通信技术 |
| 2.4.3 感知技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 沙漠物联网环境监测系统故障分析 |
| 3.1 沙漠物联网环境系统介绍 |
| 3.1.1 沙漠物联网环境监测系统 |
| 3.1.2 沙漠生态大数据平台 |
| 3.2 沙漠物联网系统故障分类 |
| 3.2.1 沙漠物联网系统的工作模式 |
| 3.2.2 沙漠物联网系统的故障分类与征兆分析 |
| 3.2.3 系统故障征兆信息与故障类型的关系 |
| 3.3 故障诊断分类方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 量子蚁群算法优化的BP神经网络故障诊断模型 |
| 4.1 BP故障诊断模型 |
| 4.1.1 BP算法原理 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.1.3 BP神经网络故障诊断模型的建立 |
| 4.1.4 实验分析 |
| 4.2 基于QACO-BP的故障诊断模型 |
| 4.2.1 量子理论优化蚁群算法 |
| 4.2.2 QACO-BP神经网络故障诊断模型的建立 |
| 4.2.3 实验分析 |
| 4.3 对比实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 沙漠物联网故障诊断系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 功能需求 |
| 5.1.2 性能需求 |
| 5.2 系统总体框架设计 |
| 5.3 系统详细设计 |
| 5.3.1 感知处理层设计 |
| 5.3.2 网络通讯层设计 |
| 5.3.3 应用服务层设计 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间获得的研究成果 |
（10）基于NB-IoT的天然气井监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 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 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 NB-IoT技术概述 |
| 1.3.1 NB-IoT概念 |
| 1.3.2 NB-IoT特点 |
| 1.3.3 NB-IoT技术发展历史 |
| 1.4 论文的研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 2 天然气井监测系统总体设计 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2 系统总体架构设计 |
| 2.2.1 数据采集终端 |
| 2.2.2 服务器 |
| 2.2.3 管理平台 |
| 2.2.4 手机客户端 |
| 2.3 无线传输方案选择 |
| 2.3.1 无线通信技术选择 |
| 2.3.2 通信协议选择 |
| 2.3.3 CoAP协议研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 数据采集终端设计 |
| 3.1 主控制模块设计 |
| 3.1.1 主控制器选型 |
| 3.1.2 主控制模块电路设计 |
| 3.2 传感器模块设计 |
| 3.2.1 天然气检测模块 |
| 3.2.2 压力检测模块 |
| 3.2.3 位移检测模块 |
| 3.2.4 水位检测模块 |
| 3.3 蓝牙模块设计 |
| 3.3.1 蓝牙模块需求分析 |
| 3.3.2 蓝牙模块电路设计 |
| 3.4 NB-IoT模块设计 |
| 3.4.1 NB-IoT模块选型 |
| 3.4.2 NB-IoT模块电路设计 |
| 3.5 数据采集终端软件设计 |
| 3.5.1 主应用程序 |
| 3.5.2 数据采集模块程序 |
| 3.5.3 NB-IoT模块程序 |
| 3.5.4 蓝牙模块程序 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 服务器平台设计 |
| 4.1 服务器设计 |
| 4.1.1 服务器系统架构设计 |
| 4.1.2 MySQL数据库表设计 |
| 4.1.3 微服务部署策略 |
| 4.2 管理平台设计 |
| 4.2.1 管理平台架构设计 |
| 4.2.2 平台与服务器通信接口设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 手机客户端开发 |
| 5.1 安卓操作系统 |
| 5.2 客户端开发架构设计 |
| 5.3 客户端软件设计 |
| 5.3.1 客户端软件总体设计 |
| 5.3.2 登录模块 |
| 5.3.3 列表显示模块 |
| 5.3.4 导航定位模块 |
| 5.3.5 报警模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统功能测试 |
| 6.1 数据采集终端功能测试 |
| 6.2 管理平台测试 |
| 6.2.1 登录功能测试 |
| 6.2.2 列表显示测试 |
| 6.2.3 权限管理测试 |
| 6.2.4 地图显示测试 |
| 6.2.5 用户公告测试 |
| 6.2.6 消息推送测试 |
| 6.3 手机客户端测试 |
| 6.3.1 登录注册功能测试 |
| 6.3.2 添加设备功能测试 |
| 6.3.3 列表显示功能测试 |
| 6.3.4 导航定位功能测试 |
| 6.3.5 告警功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、一个基于Internet的实时监测系统（论文参考文献）
- [1]基于边缘智能的心电信号处理方法与应用[D]. 甄鹏华. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [2]基于NB-IoT的冷链运输监测系统设计与实现[D]. 李萌. 西安科技大学, 2021(02)
- [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]基于物联网技术的工程渗水监测系统设计与实现[D]. 牛新国. 哈尔滨理工大学, 2021(02)
- [5]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)
- [6]基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究[D]. 刘萍. 扬州大学, 2020
- [7]老旧房屋健康智能监测云平台系统研究[D]. 吴桐. 广州大学, 2020
- [8]基于NB-IoT的桥梁健康监测系统研究与实践[D]. 黄志贤. 苏州大学, 2020(02)
- [9]沙漠物联网环境监测系统故障诊断研究与实现[D]. 张建永. 山东农业大学, 2020(01)
- [10]基于NB-IoT的天然气井监测系统设计与实现[D]. 王力立. 西安科技大学, 2020(01)