电梯故障预测系统的设计与实现
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 电梯故障预测系统整体方案设计 | 第17-24页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第17-18页 |
| 2.2 系统技术方案设计 | 第18-22页 |
| 2.2.1 数据采集终端 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统管理平台 | 第20-21页 |
| 2.2.3 云平台 | 第21-22页 |
| 2.3 系统选型及硬件介绍 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 电梯故障预测模型研究与分析 | 第24-37页 |
| 3.1 电梯预测性维护概述 | 第24页 |
| 3.2 机器学习简介 | 第24-26页 |
| 3.3 支持向量机在电梯故障预测中的应用 | 第26-32页 |
| 3.3.1 支持向量机原理 | 第26-30页 |
| 3.3.2 核函数 | 第30页 |
| 3.3.3 利用SMO算法实现支持向量机 | 第30-31页 |
| 3.3.4 电梯故障预测中的多分类方法 | 第31-32页 |
| 3.4 故障预测模型评估 | 第32-34页 |
| 3.4.1 过拟合与欠拟合 | 第32页 |
| 3.4.2 评估方法 | 第32-34页 |
| 3.5 故障预测模型训练及结果分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 数据采集终端开发及测试 | 第37-52页 |
| 4.1 电梯运行状态采集方案 | 第37-40页 |
| 4.1.1 楼层检测原理及实现 | 第37-38页 |
| 4.1.2 上下极限检测原理及实现 | 第38-39页 |
| 4.1.3 轿厢门开关检测原理及实现 | 第39页 |
| 4.1.4 人体检测原理及实现 | 第39-40页 |
| 4.2 乘客身份识别原理及实现 | 第40-41页 |
| 4.3 数据采集与传输 | 第41-44页 |
| 4.3.1 数据采集方法 | 第42页 |
| 4.3.2 数据预分析算法 | 第42-43页 |
| 4.3.3 数据传输方式 | 第43-44页 |
| 4.4 紧急视频通话原理及实现 | 第44-46页 |
| 4.5 软件仿真 | 第46-47页 |
| 4.6 系统安装及测试 | 第47-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 系统管理平台开发及测试 | 第52-65页 |
| 5.1 数据接收模块 | 第52-54页 |
| 5.2 进程间通信 | 第54-56页 |
| 5.3 实时数据处理 | 第56-59页 |
| 5.4 故障告警信息处理 | 第59-60页 |
| 5.5 电梯运行状态监测平台界面 | 第60-62页 |
| 5.6 系统性能测试 | 第62-64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 云平台开发及测试 | 第65-70页 |
| 6.1 故障告警微信推送 | 第65-66页 |
| 6.2 故障告警短信推送 | 第66-67页 |
| 6.3 电梯故障预测 | 第67-68页 |
| 6.4 系统测试 | 第68-69页 |
| 6.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第7章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 本文已取得的研究成果 | 第70页 |
| 7.2 可以进一步研究的问题 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |
