基于Android和3G网络的钻机参数远程监测系统研究与设计
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
1.2.1 国外发展现状 | 第10-11页 |
1.2.2 国内发展现状 | 第11-12页 |
1.3 论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
1.4 本章小结 | 第13-14页 |
第2章 钻机参数远程监测系统关键技术及整体架构 | 第14-22页 |
2.1 系统总体方案设计 | 第14-16页 |
2.1.1 系统整体架构 | 第14-15页 |
2.1.2 系统工作原理 | 第15-16页 |
2.2 钻机远程监测关键技术 | 第16-20页 |
2.2.1 Android系统 | 第16-17页 |
2.2.2 程数据传输技术 | 第17-19页 |
2.2.3 数据推荐算法 | 第19-20页 |
2.3 系统主要功能介绍 | 第20-21页 |
2.3.1 钻机现场端 | 第20页 |
2.3.2 数据库服务器端 | 第20页 |
2.3.3 手机客户端 | 第20页 |
2.3.4 3G无线数据通信 | 第20-21页 |
2.4 本章小结 | 第21-22页 |
第3章 系统软硬件设计 | 第22-31页 |
3.1 系统性能技术指标 | 第22页 |
3.2 系统硬件平台设计与选型 | 第22-26页 |
3.2.1 钻机现场数据采集模块 | 第23-24页 |
3.2.2 数据库服务器 | 第24-25页 |
3.2.3 3G通信模块EM770w | 第25-26页 |
3.3 系统软件平台设计 | 第26-30页 |
3.3.1 系统开发平台介绍 | 第26-28页 |
3.3.2 数据管理 | 第28-30页 |
3.4 本章小结 | 第30-31页 |
第4章 数据库服务器端设计实现 | 第31-45页 |
4.1 数据库选型 | 第31-32页 |
4.2 数据库模型设计 | 第32-36页 |
4.2.1 数据库需求分析 | 第32-33页 |
4.2.2 数据库概念结构设计 | 第33-34页 |
4.2.3 数据库逻辑结构设计 | 第34-36页 |
4.3 数据库的实现 | 第36-39页 |
4.3.1 数据库登录 | 第36页 |
4.3.2 创建数据库 | 第36-37页 |
4.3.3 创建数据库表单 | 第37-39页 |
4.4 数据库优化 | 第39-41页 |
4.4.1 表分区优化 | 第39-40页 |
4.4.2 数据库碎片整理 | 第40页 |
4.4.3 SQL语句优化 | 第40-41页 |
4.5 服务器端的实现 | 第41-44页 |
4.6 本章小结 | 第44-45页 |
第5章 基于粒子群的钻机故障参数推荐算法 | 第45-53页 |
5.1 相关概念介绍 | 第45-48页 |
5.1.1 相似度 | 第45-46页 |
5.1.2 粒子群算法 | 第46-47页 |
5.1.3 可能存在的问题 | 第47-48页 |
5.2 基于粒子群的推荐算法研究 | 第48-51页 |
5.2.1 粒子群优化的项聚类算法 | 第48-49页 |
5.2.2 粒子群权值优化协同过滤算法 | 第49-50页 |
5.2.3 基于钻机参数的粒子群推荐算法 | 第50-51页 |
5.3 算法对比仿真 | 第51-52页 |
5.4 本章小结 | 第52-53页 |
第6章 系统软硬件实现及联调 | 第53-65页 |
6.1 客户端APP实现 | 第53-60页 |
6.1.1 用户注册功能实现 | 第53-55页 |
6.1.2 用户登录功能实现 | 第55-56页 |
6.1.3 主界面及功能模块实现 | 第56-60页 |
6.2 远程数据传输功能实现 | 第60-62页 |
6.3 整体系统联调 | 第62-64页 |
6.3.1 系统硬件平台搭建 | 第63页 |
6.3.2 系统运行结果 | 第63页 |
6.3.3 系统性能分析 | 第63-64页 |
6.4 本章小结 | 第64-65页 |
第7章 结论和展望 | 第65-67页 |
7.1 结论 | 第65页 |
7.2 展望 | 第65-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
攻读硕士学位期间参与项目及科研成果 | 第72页 |