| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 课题意义 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 云平台研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 故障诊断研究现状 | 第16页 |
| 1.3.3 云平台故障诊断研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 云平台技术的研究 | 第20-35页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 云平台概述 | 第20-21页 |
| 2.3 阿里云平台构建 | 第21页 |
| 2.4 云存储技术 | 第21-22页 |
| 2.5 传统模式与云平台模式比较 | 第22-23页 |
| 2.6 垃圾燃烧工厂中渗滤液净化系统云平台概述 | 第23-33页 |
| 2.6.1 云平台的工作原理 | 第24-25页 |
| 2.6.2 云平台的工作流程 | 第25页 |
| 2.6.3 云平台的结构设计 | 第25-27页 |
| 2.6.4 水务信息化管理服务 | 第27页 |
| 2.6.5 远程监控服务 | 第27-28页 |
| 2.6.6 报表管理服务 | 第28页 |
| 2.6.7 设备管理服务 | 第28-29页 |
| 2.6.8 数据分析服务 | 第29页 |
| 2.6.9 移动应用服务 | 第29-30页 |
| 2.6.10 设备维保服务 | 第30-31页 |
| 2.6.11 企业资信管理 | 第31页 |
| 2.6.12 维保流程管理 | 第31-32页 |
| 2.6.13 设备维保服务 | 第32页 |
| 2.6.14 总用电量——处理水量分析 | 第32页 |
| 2.6.15 水泵能耗——运行时间分析 | 第32页 |
| 2.6.16 水泵效率对比 | 第32-33页 |
| 2.6.17 吨水电耗分析 | 第33页 |
| 2.7 小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于贝叶斯信号的远程设备问题判别模式的处理 | 第35-43页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 贝叶斯网络的发展历史 | 第35-36页 |
| 3.3 贝叶斯定理 | 第36-37页 |
| 3.4 贝叶斯网络参数的学习 | 第37-39页 |
| 3.4.1 最大似然估计方法 | 第37页 |
| 3.4.2 贝叶斯方法 | 第37-39页 |
| 3.5 贝叶斯网络的概率推导 | 第39-41页 |
| 3.5.1 诊断推理 | 第39-40页 |
| 3.5.2 因果推理 | 第40页 |
| 3.5.3 支持推理 | 第40页 |
| 3.5.4 贝叶斯网络的推理算法 | 第40-41页 |
| 3.6 基于贝叶斯理论的远程问题检测模式的创建和使用 | 第41-42页 |
| 3.6.1 贝叶斯网络模型的建立 | 第41-42页 |
| 3.6.2 故障推理 | 第42页 |
| 3.7 小结 | 第42-43页 |
| 第四章 工程项目背景的介绍 | 第43-56页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 垃圾焚烧 | 第44-46页 |
| 4.2.1 概述 | 第44页 |
| 4.2.2 渗沥液收集与输送系统 | 第44页 |
| 4.2.3 垃圾渗滤液处理 | 第44-46页 |
| 4.3 主工艺流程简述 | 第46-48页 |
| 4.4 污水厂工艺运行分析 | 第48-54页 |
| 4.4.1 处理量分析 | 第48-50页 |
| 4.4.2 水质指标分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 污染物减排分析 | 第52-54页 |
| 4.5 和同行相比较 | 第54页 |
| 4.6 运行分析结论 | 第54页 |
| 4.6.1 处理能力 | 第54页 |
| 4.6.2 信息录入 | 第54页 |
| 4.7 小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于云服务模式的长程设备问题判别模式的成立 | 第56-68页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 系统技术路线 | 第56-57页 |
| 5.3 系统架构设计 | 第57-58页 |
| 5.4 实时监控 | 第58-61页 |
| 5.4.1 远程工艺监控 | 第58页 |
| 5.4.2 实时画面展示 | 第58-60页 |
| 5.4.3 远程监控 | 第60-61页 |
| 5.4.4 环保运营实时运行数据报表 | 第61页 |
| 5.5 故障预警 | 第61-62页 |
| 5.5.1 实时超标报警 | 第61-62页 |
| 5.5.2 设备故障智能预警 | 第62页 |
| 5.6 系统的工程应用 | 第62-64页 |
| 5.7 基于贝叶斯网络的“石灰石浆液储罐”设备问题判别形式 | 第64-66页 |
| 5.7.1 远程监控 | 第64-66页 |
| 5.8 小结 | 第66-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者和导师简介 | 第76-78页 |
| 附件 | 第78-79页 |
