| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 智能监控与远程服务研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 嵌入式技术在智能监控与远程服务系统中的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 课题来源与主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 移动式港口起重机嵌入式智能监控与远程服务单元总体设计 | 第14-23页 |
| 2.1 系统总体需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2 智能监控与远程服务需求分析 | 第15-16页 |
| 2.2.1 智能监控功能需求 | 第15-16页 |
| 2.2.2 远程服务功能需求 | 第16页 |
| 2.3 功能需求分析 | 第16-18页 |
| 2.3.1 数据信息采集功能需求 | 第17页 |
| 2.3.2 数据信息传输与存储功能需求 | 第17-18页 |
| 2.3.3 故障诊断决策功能需求 | 第18页 |
| 2.4 系统总体方案设计 | 第18-22页 |
| 2.4.1 系统总体结构设计 | 第18-19页 |
| 2.4.2 系统现场端设计 | 第19-20页 |
| 2.4.3 远程服务端设计 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于优化BP神经网络算法的港口起重机故障诊断方法研究 | 第23-35页 |
| 3.1 移动式港口起重机常见故障分类、原因和解决措施 | 第23-24页 |
| 3.1.1 移动式港口起重机常见液压故障种类 | 第23页 |
| 3.1.2 移动式港口起重机常见液压故障原因 | 第23-24页 |
| 3.2 BP神经网络算法故障诊断 | 第24-31页 |
| 3.2.1 BP神经网络简介 | 第24-28页 |
| 3.2.2 BP神经网络结构和程序设计 | 第28-29页 |
| 3.2.3 BP神经网络故障诊断 | 第29-31页 |
| 3.3 遗传算法优化BP神经网络用于换向阀故障诊断 | 第31-34页 |
| 3.3.1 遗传算法简介 | 第31-32页 |
| 3.3.2 遗传算法主要参数设定和程序设计 | 第32-33页 |
| 3.3.3 遗传算法优化BP神经网络故障诊断 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 移动式港口起重机嵌入式智能监控与远程服务单元硬件设计 | 第35-45页 |
| 4.1 现场智能数据终端硬件总体结构设计 | 第36-37页 |
| 4.2 最小系统模块设计 | 第37-39页 |
| 4.3 传感器采集模块设计 | 第39-40页 |
| 4.4 LCD触摸屏控制模块设计 | 第40-42页 |
| 4.5 故障报警模块设计 | 第42页 |
| 4.6 PLC接口模块设计 | 第42-43页 |
| 4.7 GPRS通讯电路 | 第43-44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 移动式港口起重机嵌入式智能监控与远程服务单元软件设计 | 第45-59页 |
| 5.1 现场智能数据终端软件设计 | 第45-56页 |
| 5.1.1 μC/OS-Ⅱ嵌入式实时操作系统移植 | 第45-47页 |
| 5.1.2 μC/OS-Ⅱ嵌入式实时操作系统任务划分 | 第47-48页 |
| 5.1.3 基于EPEC品牌PLC通信接口软件设计 | 第48-51页 |
| 5.1.4 GPRS通信接口软件设计 | 第51页 |
| 5.1.5 液晶触摸屏人机交互软件设计 | 第51-56页 |
| 5.2 远程服务端软件设计 | 第56-58页 |
| 5.2.1 平台主体功能划分与界面设计 | 第56-57页 |
| 5.2.2 状态监测功能 | 第57页 |
| 5.2.3 远程诊断功能 | 第57-58页 |
| 5.2.4 信息查询功能 | 第58页 |
| 5.2.5 故障录入功能 | 第58页 |
| 5.2.6 系统管理功能 | 第58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 移动式港口起重机嵌入式智能监控与远程服务单元调试运行 | 第59-67页 |
| 6.1 系统现场智能监控端主要功能模块调试 | 第59-62页 |
| 6.1.1 现场智能监控端最小系统功能测试 | 第59-60页 |
| 6.1.2 PLC通信功能测试 | 第60-61页 |
| 6.1.3 GPRS通信传输功能测试 | 第61-62页 |
| 6.2 基于遗传算法优化BP神经网络模型的故障诊断功能调试 | 第62-63页 |
| 6.2.1 遗传算法优化BP神经网络模型建立 | 第62-63页 |
| 6.2.2 故障诊断功能测试 | 第63页 |
| 6.3 系统整体运行 | 第63-66页 |
| 6.3.1 系统现场智能监控端运行状态 | 第63-64页 |
| 6.3.2 系统远程端运行状态 | 第64-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 本文总结 | 第67页 |
| 7.2 后续展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A | 第74-77页 |
| 附录B | 第77页 |
