网络环境下多电梯智能远程监控系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题的研究意义和内容 | 第14-17页 |
| ·课题的研究意义 | 第14页 |
| ·课题的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 多电梯远程监控系统结构概述及设计 | 第17-24页 |
| ·远程监控系统整体结构设计及实现功能 | 第17-20页 |
| ·远程监控系统整体架构 | 第17-18页 |
| ·功能概述 | 第18-20页 |
| ·远程监控系统总体设计 | 第20-24页 |
| ·硬件设计概要 | 第20-21页 |
| ·软件设计流程图 | 第21-24页 |
| 第3章 多电梯数据终端控制器的硬件设计 | 第24-37页 |
| ·数据终端控制器芯片选择与介绍 | 第24-28页 |
| ·主芯片选择 | 第24页 |
| ·S3C6410主芯片的介绍 | 第24-28页 |
| ·数据采集控制系统的主要外围电路设计 | 第28-37页 |
| ·电源模块设计 | 第28-30页 |
| ·复位电路设计 | 第30-31页 |
| ·时钟电路设计 | 第31-32页 |
| ·串口通讯电路设计 | 第32页 |
| ·JTAG接口电路设计 | 第32-33页 |
| ·USB接口电路设计 | 第33-34页 |
| ·视频采集电路设计 | 第34-36页 |
| ·温度采集电路设计 | 第36-37页 |
| 第4章 人工神经网络算法研究及软件设计 | 第37-49页 |
| ·人工神经网络相关概念及网络选择 | 第37-41页 |
| ·人工神经网络的介绍 | 第37-38页 |
| ·神经网络的特点及故障诊断 | 第38-40页 |
| ·BP神经网络和RBF神经网络的对比 | 第40-41页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第41-45页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第41-42页 |
| ·RBF神经网络的算法 | 第42-45页 |
| ·RBF神经网络故障识别及仿真结果 | 第45-49页 |
| ·RBF神经网络故障识别结构设计 | 第45-46页 |
| ·RBF神经网络软件设计及仿真结果 | 第46-49页 |
| 第5章 多电梯远程监控系统上位机设计 | 第49-59页 |
| ·系统远程客户端整体设计 | 第49-55页 |
| ·远程客户端架构对比 | 第49-51页 |
| ·基于B/S架构的监控终端设计 | 第51-54页 |
| ·软件设计思路 | 第54-55页 |
| ·主要通信编程 | 第55-57页 |
| ·监控系统的软件实现 | 第57-59页 |
| ·电梯登录界面的运行 | 第57-58页 |
| ·电梯实时显示及报警 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A | 第66-71页 |
