一、烟厂仓库温湿度计算机监控网络系统（论文文献综述）
姚芳明[1]（2021）在《基于5G物联网技术的智慧粮仓测控系统的设计与实现》文中指出民以食为天,粮食的重要性不言而喻。粮食的安全关系到我们的日常生活和社会的稳定发展,因此保证粮食安全问题变得十分重要。本文在对相关粮仓测控系统调研的基础上,根据用户的实际需求并结合不同系统的优点,集合相关系统开发框架与技术,设计并实现了一个基于5G物联网技术的智慧粮仓测控系统,用信息化的手段满足用户对粮食存储保管的要求。本文主要工作包括:（1）进行系统需求调研,整合用户需求,设计并实现了本地客户端和移动客户端的相关功能,其中本地客户端由粮仓环境检测模块、定时检测模块、通风设备控制模块、数据显示模块、用户设置模块、视频监控模块五个核心模块组成;移动客户端由数据显示模块、定时模块组成。（2）根据系统功能性需求和技术性需求,分别采用Qt的QWidget框架、微信小程序的MINA框架设计并实现了本地客户端和移动客户端。在客户端开发中,将前端和后端进行有效的分离控制,在后端部分又将诸多公共部分封装成单独的类,让系统的代码框架结构清晰合理,有利于后续版本的系统功能扩展。（3）在数据通信和数据存储方面,搭建本地客户端与监控分机之间的自定义通信协议和无线通信方式,以及本地客户端与云数据库之间的5G通信方式。（4）通过系统软硬件联调测试,结果表明本文设计的粮仓测控系统功能较为完善,运行稳定,界面简洁,易于使用,具有一定的推广应用价值。
宗文锦[2]（2021）在《危化品存储柜安全管控系统研究与开发》文中研究说明危化品是指具有毒害性、腐蚀性、爆炸性、易燃性中的一种或多种性质,并且会对人体、设施以及环境造成危害的化学品。危化品种类繁多,不同危化品的存储管理要求千差万别,给其精准管控带来巨大挑战。如何对不同类型的危化品进行精准管控,以防事故发生,是一个亟待解决的问题。物联网技术的发展为危化品的有效监管提供了一种有效途径。本项目结合企业实际应用需要,利用传感器、RFID、数据库等信息技术手段,开发了一种危化品存储柜安全管控系统,实现了危化品的全生命周期追溯和精准管控。论文的具体工作如下:1.从危化品使用的全生命周期安全管控出发,分析危化品事故的主要诱因及关键控制要素,以问题为导向进行需求分析,并结合管控过程中的注意事项和风险防范要求,完成危化品存储柜安全管控系统的功能模块化设计。系统功能实现依托于上位机工控软件和下位机执行硬件,从现有的仓储管理模式中筛选合适的管理方案和技术手段,以C/S架构为基础,设计系统的软硬件总体架构。2.从可行性和经济性两个角度出发,完成方案设计和硬件选型。上位机以Android工控机为主控制器,连接IC读卡器和电子称;下位机以STM32芯片为核心,设计嵌入式控制模块,板载多路GPIO,对外提供RS485接口、A/D接口和USART串口;引入无接触式自动识别的超高频RFID技术,组合SHT20温湿度模块、TGS2602气体浓度模块、电源监测模块、防爆风机及多个开关动作执行单元;完成下位机与上位机的通信协议设计和下位机的软件开发;实现系统全要素（危化品存储状态、存储环境、人员等）信息感知和管控。3.以数据完备性和界面友好性为出发点,在Android平台上构建系统数据库,并设计人机交互界面。基于MVC的软件开发框架,结合系统数据管理要求分析数据实体、设计数据表,并在SQLite数据库中完成初始化;根据UI设计与开发的基本流程,筛选合适的组件、控件和布局方式;应用XML文件和Java代码两种方式实现界面动态功能;实现业务层与数据层、视图层的解耦。4.以危化品管控的安全性和系统功能的全面性为出发点,开发上位机工控软件。研究危化品的跟踪监管业务流程、分析系统风险产生的节点,确定各功能模块的业务逻辑;根据管控要求,将系统业务分解为主体业务和基础业务;在Android工控平台上,采用Java语言创建各业务线程类,完成危化品存储柜安全管控系统的应用软件开发;实现危化品全生命周期的安全管控。经测试,开发的系统可实现实验室暂存库房危化品的精准管控,并已在多家科研院所成功应用,应用结果表明:系统功能完备、运行平稳。
王莹玉[3]（2021）在《电力物资智慧管理模式研究》文中研究说明当前,信息化管理方式已经日渐发展成熟,借助信息化手段进行经营管理活动已经在我国各类企业中得到普及,并在十几年间发挥了良好成效。数字信息技术的不断发展和信息管理系统的全覆盖,对电力企业发展和改革也提出了新要求,电力行业作为我国工业企业中的领头羊,应时刻保持敏锐的洞察力,挖掘更有效的管理方法,提高管理能力。电力企业在生产经营活动中,借助信息化手段产生了巨量数据,这些数据由于其获取方式和存储方式较为单一简陋,利用现有模式进行管理的增质提效已经较为困难,因此通过采用智慧理念和智慧技术对电力物资管理模式进行开发是至关重要的。借助区块链和物联网等新型技术对物资管理模式进行改造,一方面,可以利用原有的信息系统基础,在保证原有数字化管理基础功能实现的基础上,进行管理内容的延伸;另一方面,新型技术为电力物资管理模式提供了更多的可选择方法,利用这些方法可以为当下管理所面临困境的解决提供新思路。本文首先通过实地调查,对我国电力物资管理现状进行分析,其中包括电力物资管理中的计划管理、采购管理、配送管理、仓储管理和质量管理五类管理关键环节,总结出其现在所面临的困境,并提出了电力物资智慧管理的新要求;然后对电力物资智慧管理的管理目标和管理工具进行分析,提出了电力物资三级供应体系作为管理主体,设计了电力物资智慧管理平台作为管理工具,电力物资智慧管理平台包括电力物资过程管理子系统、电力物资采购管理子系统、电力物资仓储管理子系统;而后本文设计了电力物资智慧过程管理模式,明确了电力物资计划管理和反馈管理模式,并利用区块链、物联网的管理理念和技术对电力物资智慧管理平台功能实施赋能,并选取电力物资采购管理功能和电力物资仓储管理功能,设计了基于区块链智能合约的采购管理模式和基于物联网技术的仓储管理模式;最后本文选取了某电力物资公司,对其电力物资智慧管理模式的实践进行了介绍,并通过问卷调查来获取员工对本模式的满意程度。综上所述,本文利用智慧管理理念和技术对电力物资管理进行赋能,提出了电力物资管理发展的一种可能方向。电力物资智慧管理平台符合当下信息技术发展的趋势,以前瞻性视角对电力物资管理模式的发展提出方案,从整体上提高电力物资管理水平,为电力行业生产经营的能效提升提供参考。
靖未然[4]（2021）在《S中烟原料库存管理与调整优化》文中研究指明
翟乃琦[5]（2021）在《基于深度学习的烟叶霉变数据分析及其系统设计》文中认为烟叶霉变是我国烟草工业中所面临的一个重要问题,每年都会因其造成严重的经济损失。仓储过程中的烟叶由于自身含水量、空气相对湿度、存储条件等原因会导致霉变现象的发生,霉变后的烟叶其内部营养物质被霉菌分解消耗,使用价值大打折扣。为了及时有效的发现霉变烟叶,以便让管理人员进行提前干预,从而降低因烟叶霉变造成的经济损失,本文基于物联网、深度学习等新一代信息技术,构建了一个基于一维卷积神经网络的烟叶霉变状态识别模型,设计了一套仓储烟叶霉变智能监测预警原型系统,实现了仓储烟叶环境参数的感知监测和烟叶霉变的提前预警,主要研究内容包括:1.设计了烟叶样本数据采集试验方案,利用自行设计的电子鼻设备采集烟叶样本霉变过程中的气体响应信号,对响应信号进行预处理,同时对不同状态下的烟叶样本的区分度进行分析,结果表明不同状态的烟叶样本具有一定的区分度。最后,对传感器阵列进行优化,剔除异常和冗余的气体传感器。2.对比分析了一维卷积神经网络模型的主要超参数,选择优化后的超参数构建了烟叶霉变状态识别模型。实验结果表明,本文所构建的模型与传统BP神经网络模型相比,预测准确率更高,对训练集的平均预测准确率为100%,对测试集的平均预测准确率为89.8%。最后,对模型的训练结果进行特征可视化分析,从而直观地展示出模型对数据的分类效果。3.设计并实现了仓储烟叶环境智能监测预警原型系统,基于国产创新GD32微控制器和传感器阵列设计了烟叶仓储环境参数采集终端,通过NB-Io T网络实现了数据的无线传输。同时,基于Node.js搭建了仓储烟叶环境智能信息管理系统,通过Flask框架加载已经训练完成的烟叶仓储霉变状态识别模型,最终实现了对仓储烟叶霉变的智能监测与提前预警。本文研究设计的仓储烟叶环境智能监测预警原型系统,能够有效地减少烟叶霉变的发生并提高烟叶的醇化品质。通过对仓储烟叶环境参数的全面监测,实现对仓储烟叶霉变的智能提前预警,提醒并指导工作人员作出相应地处理,从而减少经济损失。
董谱[6]（2021）在《基于视频处理的仓库监控系统设计》文中指出仓库作为存放物品的重要场所,若其环境的安全性不能得到保障,将极可能导致物品损坏、仓库失窃甚至仓库失火等事故的发生,因此,对仓库环境的安全监测一直是安防领域的研究重点。近几年来,随着视频监控技术的发展,通过分析视频数据进行环境监测逐渐成为仓库监测的主流发展方向。在此背景下,本文设计并实现了一种基于视频处理的嵌入式仓库监控系统。本系统在远程视频监控的基础上,增加了对视频进行目标检测的功能,能够直接通过仓库现场的嵌入式设备,分析是否有人员入侵及火灾等现象发生。此外,本系统还可以实时监测仓库现场的环境参数,分析仓库当前的环境是否符合物品的存放标准,能够较好地维护仓库的环境安全,具有较高的应用和研究价值。考虑到仓库适合视频监控和参数采集的位置可能存在差异,以及系统安装的灵活性,本系统将硬件部分分为视频模块和参数模块两个部分。视频模块是系统的核心模块,以S5PV210为主控芯片,挂载有摄像头模块、GSM模块和WiFi模块,主要负责视频监控、短信预警以及系统整体的控制管理。参数模块以STM32F407ZGT6为主控芯片,集成了以太网模块和多种传感器,主要负责环境参数的采集。本系统在视频模块上移植了嵌入式Linux操作系统,并以此作为主要软件平台。本系统在设计过程中,通过TCP协议实现环境参数的实时传输;通过SQLite数据库对监控数据进行统一存放和管理;通过OpenCV视觉库对采集的视频进行图像处理和目标检测;通过调用Socket接口和移植视频流服务器实现视频的远程传输;通过调用串口和编写AT指令实现短信的发送。本系统主要采用B/S架构,利用在嵌入式设备上移植嵌入式Web服务器与用户进行交互,使用户可通过浏览网页实时查看仓库现场的环境参数、监控视频等信息。此外,系统也支持C/S架构,用户可通过下载客户端软件与视频模块进行连接实现对仓库环境的实时监控。在完成系统整体的设计后,通过长时间测试,系统整体运行稳定,能够有效监测并记录仓库环境的异常情况,同时提供短信预警,其开发成本低、操作简便、功能全面,符合预期的设计需求。
魏东格[7]（2021）在《基于LabVIEW的危险化学品仓库无线监管系统设计》文中研究指明目前我国危化品的安全管理与安全使用之间的矛盾越来越突出,主要表现为使用数量大、种类多,同时管理水平不高、缺乏全面的监管手段等。本文以危化品储存环节为研究对象,设计出一套基于Lab VIEW的危险化学品仓库无线监管系统,本研究意在构建一套全面且高效的监管系统来提升危化品储存过程中的管理水平,达到预防和减少危化品事故的目的。本文介绍的系统主要包括两部分:危化品仓库环境参数无线监测系统和人员及药品日常操作管理系统。论文首先介绍了传感器技术和Zig Bee无线通讯技术的技术特点,并对将二者技术相结合构建出无线监测系统的可行性进行分析,最终构建出一套环境参数无线监测系统。监测系统按照参数种类划分为环境参数采集装置、气体参数采集装置。装置由采集和无线通讯等模块构成,论文详细介绍了各模块元件选型要求、结构、集成电路设计、工作原理,最终通过Zig Bee无线通讯技术实现远程无线监测。操作管理系统软件采用Lab VIEW软件开发平台编写,凭借二维码技术的辅助对如何存储和记录危化品仓储信息进行了细致的规划。论文还对管理系统软件各部分功能及实现过程做了详细介绍,其中用户登录、人员管理、药品信息查询、出入库登记、文件上报、监测与报警等多个功能模块共同组成管理系统,模块化设计加强了信息系统的实用性,同时二维码扫描、指纹验证等技术应用于人员分级管理、药品记录登记等环节,提高了管理系统信息的安全性和管理系统的自动化和智能化水平。最后分别对系统的监测和管理功能进行测试,结果表明,系统实用可靠且在安全工作中具有较高的实际意义。
王姝婷[8]（2021）在《基于贝叶斯网络单元的全空气空调系统故障检测与诊断方法研究》文中提出全空气空调系统设备繁多且结构复杂,在运行过程中容易发生各种故障。故障会导致系统无法满足温湿度需求,造成能源浪费严重、设备寿命缩短,甚至引发安全问题。故障检测与诊断（FDD）技术能够检测异常运行并诊断故障源头,为全空气空调系统全生命周期的运维管理提供决策支持,对维持系统安全、高效、稳定运行具有重要指导意义。目前国内外学者围绕全空气空调系统的故障检测与诊断问题开展了大量研究,取得了一系列理论成果。但是,这些方法大多面向某种特定形式的全空气空调系统,难以实现不同系统间的移植应用。为克服以上领域难题,本文提出了一种基于贝叶斯网络单元的全空气空调系统故障检测与诊断方法。该方法基于可复用知识库和具体的系统信息生成针对性的FDD模型,旨在为各式各样全空气空调系统提供因地制宜的故障诊断方案。本文主要开展了以下工作:（1）研究全空气空调系统FDD知识库构建方法。该知识库分为四个知识子库,分别描述了系统器件组成知识、控制策略与运行模式知识、传感器配置知识、故障诊断知识。前三个知识子库旨在从不同角度描述空调系统的多样性,为故障诊断提供知识前提。最后一个知识子库通过一种新型的贝叶斯网络单元对故障诊断的领域知识进行了抽取和表达,以器件为单位描述了典型故障、故障症状和附加信息之间的概率性因果关系,总结了不同贝叶斯网络单元的适用条件并归纳了判断规则集合。（2）提出针对实际全空气空调系统的贝叶斯故障诊断网络实例生成机制和故障诊断流程。首先基于实际系统信息判断预定义的适用条件是否满足,选择可用的贝叶斯网络单元生成诊断单元实例。接着根据空调系统拓扑结构对诊断单元实例进行集成,生成多级分层的贝叶斯故障诊断网络实例。然后提出基于不确定诊断信息的故障诊断流程,制定不同信息丰富程度下的故障判别规则,通过网络实例中故障信息的纵向传播实现故障源诊断。（3）验证该全空气空调系统故障诊断方法的可行性和有效性。一方面,以某烟厂全空气空调系统为验证对象,开展典型故障引入实验获得大量故障数据。另一方面,基于本文提出的理论方法为该全空气空调系统生成贝叶斯故障诊断网络实例,利用实验数据对其诊断性能进行验证。结果表明,该方法能够为具体空调系统生成针对性的FDD模型,且具有较高的诊断精度。
田启松[9]（2020）在《基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统》文中研究说明近年来,随着社会经济的发展,物流运输行业贯穿着整个网上购物、线上交易等新型交易领域,从而成为国家经济发展的重要支撑。物流建筑正是整个物流运输过程中的关键中转站,由于其空间大、结构复杂等一些特点,一旦有火灾发生,容易造成重大的人员和财产损失。研究与设计大型物流建筑火灾监测系统对保障物流建筑的消防安全至关重要。针对大型物流建筑的环境特点,本文采用ZigBee建立的无线传感网络对被监测环境实现全局覆盖并实时监测,以CC2530为核心的采集节点与协调节点对被监测环境信息实时采集并处理传输,以STM32芯片为主控中心模块对网络数据传输格式进行转换,同时对采集节点传输过来的信息进一步处理显示于中控台,通过4G无线通信模块将数据远程转发至控制终端达到对监测环境信息的实时监测和传输功能。本文通过在上位机中搭建BP神经网络算法模型,分析并处理由采集节点传输的环境数据来预测火灾发生的趋势,并将信息结果通过界面显示出来,实现人机交互和火灾预测功能。本次设计完成了系统硬件模块和算法模型的搭建,无线传感网络的组建,传感器技术的应用,协调器、上位机和采集节点的软件设计。通过实验,本系统可以有效实现对被监测环境信息的监测和火灾发生的预判功能。本文针对大型物流建筑设计的无线火灾监测系统具有成本低、功耗低、体积小、安装便捷、可靠性高的优势,不仅适用于物流建筑环境,还广泛适用于一切有火灾监测报警需求的大型建筑场所。
韩亚昆[10]（2020）在《航空发动机维修过程数据自动化采集系统设计与实现》文中研究说明航空发动机是一个大型系统,技术密集,内部结构十分复杂,且要保持高可靠性,这对发动机的维修作业提出了很高的要求。在维修过程中,维修环境控制、维修过程原始记录、周期监控等方面都有明确规定,为了在航空发动机维修过程中有效对环境数据进行监测和控制,更加方便快捷的掌握维修进度,快速准确的记录维修过程数据,本文以航空发动机维修过程数据自动化采集为研究课题,重点研究了维修温湿度检测记录、关键子件维修进度采集和产品作业过程测量数据自动化采集三个部分的内容。结合工厂的维修过程标准和管理需求,设计实施了航空发动机维修过程数据自动化采集系统,该系统共分为维修现场温湿度自动采集检测及记录、维修过程数据采集及看板和产品作业过程测量数据自动化等三个主要部分。维修现场温湿度自动采集检测及记录方向主要应用自动化温湿度采集技术,对有环境参数要求的场所进行温湿度的自动检测和数据采集、及时报警并生成维修过程中的环境参数质量记录;维修过程数据采集及看板主要通过在维修工卡生成过程中增加和关键子件的唯一对应关系,通过维修过程中的工卡条码扫描记录维修进度,同时可通过工卡的扫描进行物料领用和故障上报,以管理需求为蓝本,构建不同维度的生产看板,使重点关注的生产维修进度透明化;产品作业过程测量数据采集自动化,主要用具备数据传输功能的量具替换传统的指针式机械式量具,以及对测量设备进行改造,实现测量数据的在线采集,设计无线测量器具嵌入式控制终端,支持单一控制终端连接多个无线量具,并将获取的通过标准接口传递至维修数据管理平台数据库。通过产品修理在线测量数据管理平台,使在线测量与维修工卡实现对接,方便工卡填写,降低人为差错,同时也为后续的维修数据分析提供数据基础。经过课题的实施,一定程度上简化了一线操作,降低了人为差错,达到了通过信息化手段强化现场维修管理、提高维修管理精确度、优化管理流程,节约管理成本,提高管理效益的目标。
二、烟厂仓库温湿度计算机监控网络系统（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、烟厂仓库温湿度计算机监控网络系统（论文提纲范文）
（1）基于5G物联网技术的智慧粮仓测控系统的设计与实现（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 论文工作和结构安排 |
| 第2章 系统总体架构设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体架构设计 |
| 2.3 系统相关技术 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 下位机架构设计 |
| 3.2 系统硬件功能设计 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 系统工作流程 |
| 4.2 本地客户端设计 |
| 4.3 移动客户端设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 第5章 系统实现与测试 |
| 5.1 粮情检测模块的实现 |
| 5.2 设备控制模块的实现 |
| 5.3 仓房及仓房所属方信息查询模块的实现 |
| 5.4 数据的显示及打印模块的实现 |
| 5.5 视频监控模块的实现 |
| 5.6 系统功能测试 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间公开发表论文及着作情况 |
（2）危化品存储柜安全管控系统研究与开发（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 仓储管理技术研究与应用现状 |
| 1.2.2 危化品监管系统研究与应用现状 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 |
| 第二章 危化品存储柜管控系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统需求及功能分析 |
| 2.2.1 系统基本需求 |
| 2.2.2 系统功能详解 |
| 2.2.3 系统功能模块设计 |
| 2.3 系统总体架构设计 |
| 2.3.1 系统硬件架构设计 |
| 2.3.2 系统软件架构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 危化品存储柜管控系统硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统硬件选型及模块设计 |
| 3.2.1 人机交互设备 |
| 3.2.2 嵌入式控制模块 |
| 3.2.3 超高频RFID模块 |
| 3.2.4 传感采集模块 |
| 3.2.5 系统其他硬件及整体结构 |
| 3.3 系统下位机软件设计 |
| 3.3.1 握手协议设计 |
| 3.3.2 嵌入式模块软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 危化品存储柜管控系统软件设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据库的设计与实现 |
| 4.2.1 危化品试剂管理表 |
| 4.2.2 系统用户管理表 |
| 4.2.3 存储柜内环境信息表 |
| 4.2.4 操作记录表 |
| 4.2.5 预警信息表 |
| 4.2.6 存储柜管理表 |
| 4.2.7 其他信息管理表 |
| 4.3 人机交互界面设计与实现 |
| 4.3.1 界面布局 |
| 4.3.2 核心组件 |
| 4.3.3 UI控件 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 危化品存储柜管控系统业务开发与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 主体业务模块 |
| 5.2.1 用户身份验证业务 |
| 5.2.2 标签读取与处理业务 |
| 5.2.3 环境信息采集与处理业务 |
| 5.2.4 危化品称重与报废业务 |
| 5.3 基础业务模块 |
| 5.3.1 系统注册业务 |
| 5.3.2 系统配置业务 |
| 5.3.3 系统预警业务 |
| 5.3.4 信息查询业务 |
| 5.3.5 WEB通信业务 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 危化品存储柜管控系统测试 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模块化测试 |
| 6.2.1 系统注册功能测试 |
| 6.2.2 入库和报废功能测试 |
| 6.2.3 取用和归还功能测试 |
| 6.2.4 系统配置功能测试 |
| 6.2.5 其他功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（3）电力物资智慧管理模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力物资管理研究现状 |
| 1.2.2 智慧管理研究动态 |
| 1.3 论文研究内容及方法 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文研究方法 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 电力物资管理 |
| 2.1.1 电力物资特征 |
| 2.1.2 电力物资管理概念 |
| 2.1.3 电力物资管理内容 |
| 2.2 智慧管理理念 |
| 2.3 电力物资智慧管理关键技术 |
| 2.3.1 ERP技术 |
| 2.3.2 区块链技术 |
| 2.3.3 物联网技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电力物资管理现状分析 |
| 3.1 电力物资管理现状分析 |
| 3.1.1 电力物资计划管理现状 |
| 3.1.2 电力物资采购管理现状 |
| 3.1.3 电力物资配送管理现状 |
| 3.1.4 电力物资仓储管理现状 |
| 3.1.5 电力物资质量管理现状 |
| 3.2 电力物资管理存在的主要问题 |
| 3.3 电力物资智慧管理的新要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电力物资智慧管理目标与管理工具分析 |
| 4.1 电力物资智慧管理目标 |
| 4.1.1 电力物资智慧管理理念 |
| 4.1.2 电力物资智慧管理的价值体现 |
| 4.1.3 电力物资智慧管理的目标体系 |
| 4.2 电力物资智慧管理主体 |
| 4.3 电力物资智慧管理工具 |
| 4.3.1 电力物资智慧管理平台整体构建 |
| 4.3.2 电力物资过程管理子系统 |
| 4.3.3 电力物资采购管理子系统 |
| 4.3.4 电力物资仓储管理子系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电力物资智慧管理模式构建 |
| 5.1 电力物资智慧管理建设原则 |
| 5.2 电力物资智慧管理总体设计 |
| 5.3 电力物资智慧过程管理模式 |
| 5.3.1 电力物资智慧管理计划管理体系 |
| 5.3.2 电力物资智慧管理计划管理流程 |
| 5.3.3 电力物资智慧管理反馈管理模块 |
| 5.3.4 可行性分析 |
| 5.4 电力物资智慧采购管理模式 |
| 5.4.1 电力物资智慧采购管理模式架构 |
| 5.4.2 智能合约创建 |
| 5.4.3 交易处理机制 |
| 5.4.4 电力物资智慧管理供应商管理模块 |
| 5.4.5 可行性分析 |
| 5.5 电力物资智慧仓储管理模式 |
| 5.5.1 电力物资智慧仓储管理设计目标 |
| 5.5.2 电力物资智慧仓储场景 |
| 5.5.3 基于智慧仓储场景的仓储管理模式 |
| 5.5.4 可行性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 电力物资智慧管理模式实证研究 |
| 6.1 A公司物资管理模式存在的问题 |
| 6.2 A公司电力物资智慧管理模式构建过程 |
| 6.3 电力物资智慧管理模式建设满意度评价 |
| 6.3.1 调查问卷的设计 |
| 6.3.2 调查问卷的回收和发放 |
| 6.3.3 调查结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 企业电力物资智慧管理管理满意度调查表 |
| 致谢 |
（5）基于深度学习的烟叶霉变数据分析及其系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 烟叶霉变检测方法研究现状 |
| 1.2.2 深度学习在农产品应用方面的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2章节安排 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 电子鼻技术理论基础 |
| 2.1.1 电子鼻的结构 |
| 2.1.2 气敏传感器阵列模块 |
| 2.1.3 信号预处理模块 |
| 2.1.4 模式识别模块 |
| 2.2 一维卷积神经网络理论基础 |
| 2.2.1 输入层 |
| 2.2.2 卷积层 |
| 2.2.3 激活层 |
| 2.2.4 池化层 |
| 2.2.5 全连接层 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据采集及预处理与分析 |
| 3.1 试验材料 |
| 3.2 采集设备 |
| 3.3 采集方法 |
| 3.4 试验数据预处理 |
| 3.4.1 电子鼻响应信号 |
| 3.4.2 去基准处理 |
| 3.4.3 信号降噪处理 |
| 3.5 不同烟叶状态区分度分析 |
| 3.6 传感器阵列优化 |
| 3.6.1 优化目的与意义 |
| 3.6.2 优化方法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于一维卷积神经网络的烟叶霉变状态识别算法 |
| 4.1 模型构建与训练 |
| 4.1.1 实验环境 |
| 4.1.2 数据增广 |
| 4.1.3 数据集划分 |
| 4.1.4 模型超参数选择 |
| 4.1.5 一维卷积神经网络模型结构 |
| 4.2 实验仿真与结果分析 |
| 4.2.1 评估指标 |
| 4.2.2 实验结果 |
| 4.2.3 网络模型对比分析 |
| 4.2.4 特征可视化分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 仓储烟叶环境智能监测预警系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体方案设计 |
| 5.1.1 系统功能分析 |
| 5.1.2 总体方案设计 |
| 5.2 数据采集终端设计与实现 |
| 5.2.1 数据采集终端架构设计 |
| 5.2.2 数据采集终端硬件设计与实现 |
| 5.2.3 数据采集终端软件设计 |
| 5.3 仓储烟叶环境智能监测信息管理系统设计与实现 |
| 5.3.1 需求分析 |
| 5.3.2 系统总体设计 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.3.4 系统实现 |
| 5.4 系统运行测试 |
| 5.4.1 测试方案 |
| 5.4.2 数据采集终端性能测试 |
| 5.4.3 数据监测及烟叶霉变预警测试 |
| 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 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于视频处理的仓库监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 仓库监控系统的发展现状 |
| 1.2.2 视频监控技术的发展现状 |
| 1.3 本文研究目的和内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 系统硬件平台设计 |
| 2.1 系统硬件平台总体设计 |
| 2.2 参数模块设计 |
| 2.2.1 核心控制模块 |
| 2.2.2 传感器采集模块 |
| 2.2.3 以太网模块 |
| 2.3 视频模块设计 |
| 2.3.1 嵌入式微处理器 |
| 2.3.2 嵌入式开发板 |
| 2.3.3 摄像头模块 |
| 2.3.4 短信预警模块 |
| 2.3.5 无线模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 运动目标与火焰目标检测研究 |
| 3.1 视频图像预处理 |
| 3.1.1 图像灰度化处理 |
| 3.1.2 图像滤波处理 |
| 3.1.3 图像形态学处理 |
| 3.2 运动目标检测 |
| 3.2.1 运动目标检测算法研究 |
| 3.2.2 运动目标检测结果分析 |
| 3.3 火焰目标检测 |
| 3.3.1 火焰目标颜色模型 |
| 3.3.2 火焰目标动态特征检测 |
| 3.4 基于Kalman滤波的目标跟踪 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统开发环境构建 |
| 4.1 嵌入式开发环境构建 |
| 4.1.1 虚拟机和Redhat安装 |
| 4.1.2 交叉编译器移植 |
| 4.2 嵌入式Linux系统移植 |
| 4.2.1 嵌入式Linux系统简介 |
| 4.2.2 BootLoader移植 |
| 4.2.3 系统内核移植 |
| 4.2.4 根文件系统移植 |
| 4.3 计算机视觉库OpenCV及移植 |
| 4.3.1 OpenCV视觉库简介 |
| 4.3.2 OpenCV视觉库移植 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统软件功能设计 |
| 5.1 参数采集功能设计 |
| 5.1.1 参数采集与传输程序设计 |
| 5.1.2 SQLite数据库及移植 |
| 5.1.3 参数接收与存储程序设计 |
| 5.2 视频监控功能设计 |
| 5.2.1 V4L2视频采集程序设计 |
| 5.2.2 OpenCV视频分析程序设计 |
| 5.2.3 基于C/S模式的视频传输 |
| 5.2.4 基于B/S模式的视频传输 |
| 5.3 短信预警功能设计 |
| 5.4 基于C/S模式的交互功能设计 |
| 5.4.1 Qt Creator的安装和配置 |
| 5.4.2 客户端界面设计 |
| 5.5 基于B/S模式的交互功能设计 |
| 5.5.1 Boa服务器及移植 |
| 5.5.2 HTML网页设计 |
| 5.5.3 CGI程序设计 |
| 5.5.4 内网穿透技术研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试与分析 |
| 6.1 数据采集测试 |
| 6.2 视频监控测试 |
| 6.3 异常记录及预警测试 |
| 6.4 目标识别测试 |
| 6.4.1 运动目标识别测试 |
| 6.4.2 火焰目标识别测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于LabVIEW的危险化学品仓库无线监管系统设计（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 研究目标、内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 传感器 |
| 2.2 无线通讯技术 |
| 2.2.1 常见的无线通信方式 |
| 2.2.2 ZigBee网络体系 |
| 2.2.3 ZigBee网络拓扑结构 |
| 2.3 危化品管理理论 |
| 2.3.1 危化品分类及储存方式 |
| 2.3.2 危化品存储禁忌 |
| 2.4 系统可能性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无线监测系统硬件设计 |
| 3.1 系统结构及功能需求分析 |
| 3.2 环境参数无线采集装置 |
| 3.2.1 温湿度采集模块 |
| 3.2.2 无线通讯模块 |
| 3.2.3 多参数无线采集装置 |
| 3.3 气体参数采集装置 |
| 3.3.1 气体传感器选型 |
| 3.3.2 气体循环模块 |
| 3.4 药品及人员管理模块 |
| 3.4.1 二维码管理药品机制 |
| 3.4.2 指纹仪模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无线监管系统软件设计 |
| 4.1 软件整体需求分析 |
| 4.2 软件总体设计 |
| 4.2.1 虚拟仪器开发软件 |
| 4.2.2 软件功能模块图 |
| 4.3 参数设定模块 |
| 4.4 监测信息采集及报警模块 |
| 4.4.1 参数显示 |
| 4.4.2 参数处理 |
| 4.4.3 报警模块 |
| 4.5 药品管理模块 |
| 4.5.1 查看药品 |
| 4.5.2 入库管理 |
| 4.5.3 出库管理 |
| 4.6 人员管理模块 |
| 4.7 互联网传输模块 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统测试及结论 |
| 5.1 测试目的 |
| 5.2 环境参数监测系统测试及结果 |
| 5.2.1 测试内容 |
| 5.2.2 测试方案及结果 |
| 5.3 人员及药品管理系统测试及结果 |
| 5.3.1 测试内容 |
| 5.3.2 测试结果 |
| 5.4 结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于贝叶斯网络单元的全空气空调系统故障检测与诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 全空气空调系统FDD研究与应用现状 |
| 1.2.1 故障检测与诊断方法 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.2.3 当前研究存在的问题 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 全空气空调系统概述 |
| 2.1 全空气空调系统组成 |
| 2.2 全空气空调系统常见控制策略 |
| 2.3 全空气空调系统传感器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 全空气空调系统FDD知识库构建方法 |
| 3.1 贝叶斯网络理论基础 |
| 3.1.1 相关概率论基础 |
| 3.1.2 贝叶斯网络定义 |
| 3.1.3 贝叶斯网络中的假设 |
| 3.1.4 贝叶斯网络推理 |
| 3.2 贝叶斯网络单元 |
| 3.2.1 网络结构 |
| 3.2.2 网络参数 |
| 3.2.3 网络条件 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 贝叶斯故障诊断网络实例生成机制 |
| 4.1 器件级别贝叶斯网络单元实例生成 |
| 4.2 多级分层的贝叶斯网络实例生成 |
| 4.3 全空气空调系统FDD流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 方法验证与实验分析 |
| 5.1 全空气空调系统FDD知识库构建 |
| 5.1.1 知识准备 |
| 5.1.2 贝叶斯网络单元子库构建 |
| 5.2 实际系统贝叶斯诊断网络实例生成 |
| 5.2.1 项目系统介绍 |
| 5.2.2 某烟厂全空气空调系统贝叶斯诊断网络实例 |
| 5.2.3 征兆规则参数确定 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.3.1 故障测试 |
| 5.3.2 典型故障分析 |
| 5.3.3 模型验证结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
（9）基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 火灾监测系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文结构及主要内容 |
| 2 系统需求分析与整体方案设计 |
| 2.1 系统设计需求分析 |
| 2.2 远距离通信技术的分类与选取 |
| 2.3 系统总体架构 |
| 2.4 系统工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 无线传感网络及其关键技术 |
| 3.1 无线传感网络体系结构 |
| 3.2 无线传感网络的路由协议 |
| 3.3 无线传感网络的选择 |
| 3.4 ZigBee网络拓扑结构 |
| 3.5 ZigBee协议栈 |
| 3.5.1 应用层(APL) |
| 3.5.2 网络层(NWK) |
| 3.5.3 数据链路层(DDL) |
| 3.5.4 媒体访问层(MAC) |
| 3.5.5 物理层(PSY) |
| 3.6 网络节点部署方式与需求 |
| 3.6.1 网络节点的部署 |
| 3.6.2 设计需求 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 系统硬件模块设计 |
| 4.1 系统硬件模块整体结构设计 |
| 4.2 ZigBee芯片模块 |
| 4.2.1 CC2530芯片及外围电路 |
| 4.2.2 ZigBee协调器设计 |
| 4.3 传感器模块 |
| 4.3.1 温湿度传感器 |
| 4.3.2 烟雾传感器 |
| 4.3.3 气体(CO)传感器 |
| 4.3.4 火焰传感器 |
| 4.4 主控芯片的选择 |
| 4.4.1 下载电路设计 |
| 4.4.2 复位电路设计 |
| 4.5 电源电路设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 BP神经网络模型 |
| 5.1 BP网络结构及特点 |
| 5.2 BP神经网络训练过程及检验指标 |
| 5.2.1 BP神经网络的训练过程 |
| 5.2.2 效果检验标准 |
| 5.3 BP神经网络模型的搭建 |
| 5.4 数据的采集与处理 |
| 5.5 预测模型的仿真测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统的软件设计 |
| 6.1 终端节点软件设计 |
| 6.1.1 温湿度探测器模块的软件设计 |
| 6.1.2 烟雾浓度传感器模块的软件设计 |
| 6.1.3 CO传感器模块的软件设计 |
| 6.2 ZigBee协调器软件设计 |
| 6.3 4G与 ZigBee网络节点软件设计 |
| 6.4 主控平台软件设计 |
| 6.4.1 管理员用户登录界面 |
| 6.4.2 环境信息实时监测界面 |
| 6.4.3 环境信息历史数据查询界面 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（10）航空发动机维修过程数据自动化采集系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 温湿度采集研究现状 |
| 1.2.2 维修过程数据采集研究现状 |
| 1.2.3 维修在线测控和数据管理平台研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 航空发动机维修过程数据采集和管理方式现状 |
| 2.1.1 维修环境温湿度采集和管理方式现状 |
| 2.1.2 关键子件维修进度管理现状 |
| 2.1.3 维修过程在线测量和数据管理现状 |
| 2.2 航空发动机维修过程数据采集和管理需求分析 |
| 2.2.1 系统总体需求 |
| 2.2.2 维修环境温湿度采集和管理功能需求 |
| 2.2.3 维修进度数据采集和管理功能需求 |
| 2.2.4 维修在线测量和数据管理功能需求 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统技术方案设计 |
| 3.1 维修环境温湿度采集和管理技术方案设计 |
| 3.1.1 维修环境温湿度采集技术方案设计 |
| 3.1.2 维修环境温湿度报表相关技术方案设计 |
| 3.2 维修进度数据采集和管理技术方案设计 |
| 3.2.1 维修进度数据采集技术方案设计 |
| 3.2.2 维修生产看板相关技术方案设计 |
| 3.3 维修过程在线测量和数据管理方案设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统的设计和实现 |
| 4.1 系统设计要求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统总体架构设计 |
| 4.2.2 系统应用逻辑架构设计 |
| 4.2.3 系统功能模块设计 |
| 4.2.4 系统网络拓扑设计 |
| 4.2.5 系统数据库设计 |
| 4.3 系统详细设计和实现 |
| 4.3.1 维修过程温湿度采集硬件安装设计与部署 |
| 4.3.2 维修过程温湿度采集软件功能设计与实现 |
| 4.3.3 维修过程进度数据采集功能设计与实现 |
| 4.3.4 维修进度数据看板功能设计与实现 |
| 4.3.5 维修过程在线测量设备安装设计与部署 |
| 4.3.6 在线测量客户端设计与实现 |
| 4.3.7 产品修理在线测量数据管理平台设计与实现 |
| 4.4 系统测试和验证 |
| 4.4.1 测试概述 |
| 4.4.2 测试计划 |
| 4.4.3 测试用例和测试执行 |
| 4.4.4 测试结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、烟厂仓库温湿度计算机监控网络系统（论文参考文献）
- [1]基于5G物联网技术的智慧粮仓测控系统的设计与实现[D]. 姚芳明. 阜阳师范大学, 2021(12)
- [2]危化品存储柜安全管控系统研究与开发[D]. 宗文锦. 江南大学, 2021(01)
- [3]电力物资智慧管理模式研究[D]. 王莹玉. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]S中烟原料库存管理与调整优化[D]. 靖未然. 中国矿业大学, 2021
- [5]基于深度学习的烟叶霉变数据分析及其系统设计[D]. 翟乃琦. 云南师范大学, 2021(08)
- [6]基于视频处理的仓库监控系统设计[D]. 董谱. 华中师范大学, 2021(02)
- [7]基于LabVIEW的危险化学品仓库无线监管系统设计[D]. 魏东格. 天津理工大学, 2021(08)
- [8]基于贝叶斯网络单元的全空气空调系统故障检测与诊断方法研究[D]. 王姝婷. 浙江大学, 2021(07)
- [9]基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统[D]. 田启松. 安徽理工大学, 2020(07)
- [10]航空发动机维修过程数据自动化采集系统设计与实现[D]. 韩亚昆. 电子科技大学, 2020(03)