园区管网阀门远程监测与预警系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标及内容结构安排 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.3.2 内容结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 2.园区管网阀门泄漏检测方法研究 | 第15-29页 |
| 2.1 园区管网阀门泄露产生的原因 | 第15页 |
| 2.2 常用的泄露检测原理及方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 直接检测法 | 第16页 |
| 2.2.2 流量平衡法 | 第16页 |
| 2.2.3 负压波泄漏检测法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 声信号泄漏检测法 | 第17页 |
| 2.3 园区管网阀门泄漏检测方法及原理 | 第17-21页 |
| 2.3.1 声信号泄漏检测原理 | 第17-19页 |
| 2.3.2 负压波泄露检测原理 | 第19-20页 |
| 2.3.3 互相关法定位泄漏点 | 第20-21页 |
| 2.4 信号处理及特征提取研究 | 第21-28页 |
| 2.4.1 小波变换 | 第21-24页 |
| 2.4.2 泄露声信号的功率谱估计 | 第24-25页 |
| 2.4.3 信号预处理实验及分析 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3.多传感器信息融合算法设计与实现 | 第29-45页 |
| 3.1 多源信息融合的应用研究 | 第29-33页 |
| 3.1.1 多源信息融合的级别 | 第29-31页 |
| 3.1.2 融合检测系统的结构模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 多源信息融合与故障诊断关系研究 | 第32-33页 |
| 3.2 多传感器融合算法的选择 | 第33-35页 |
| 3.2.1 基于统计理论和估计的融合算法 | 第34页 |
| 3.2.2 基于信息论的融合方法 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于认识模型的融合方法 | 第35页 |
| 3.3 基于D-S的多传感器信息融合模型研究 | 第35-37页 |
| 3.3.1 D-S证据理论原理研究 | 第36-37页 |
| 3.3.2 D-S证据理论融合规则 | 第37页 |
| 3.4 D-S应用实验及分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 目标识别框架的建立 | 第38页 |
| 3.4.2 基本概率赋值的获取 | 第38-40页 |
| 3.4.3 基于基本概率赋值的证据组合规则 | 第40-42页 |
| 3.5 D-S证据理论的优缺点 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 4.监测系统硬件设计与实现 | 第45-57页 |
| 4.1 系统总体结构设计 | 第45-46页 |
| 4.2 数据采集系统 | 第46-50页 |
| 4.2.1 传感器选型 | 第46-48页 |
| 4.2.2 A/D转换模块 | 第48-49页 |
| 4.2.3 微处理器模块 | 第49-50页 |
| 4.3 通信模块 | 第50-55页 |
| 4.3.1 USR-GM1模块特点 | 第52-53页 |
| 4.3.2 USR-GM1模块基本参数 | 第53-54页 |
| 4.3.3 USR-GM1模块的功能 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 5.远程监测系统软件设计与实现 | 第57-71页 |
| 5.1 系统软件总体设计 | 第57-58页 |
| 5.2 数据采集模块软件设计 | 第58-60页 |
| 5.3 通信模块软件设计 | 第60-62页 |
| 5.4 异常报警模块 | 第62-63页 |
| 5.5 远程监测系统设计与实现 | 第63-70页 |
| 5.5.1 系统管理和登录模块 | 第64-67页 |
| 5.5.2 监测点及阀门管理 | 第67-68页 |
| 5.5.3 监测数据管理模块 | 第68-69页 |
| 5.5.4 历史数据管理模块 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 6.总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 | 第79页 |
