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制冷设备远程监控平台的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 远程监控的研究背景第10页
        1.1.2 制冷设备的监控中存在的问题第10-11页
        1.1.3 制冷设备远程监控平台的研究意义第11页
    1.2 远程监控的发展第11-14页
        1.2.1 远程监控体系结构发展分析第11-13页
        1.2.2 远程监控的研究现状第13-14页
        1.2.3 远程监控发展趋势第14页
    1.3 远程监控与故障诊断第14-15页
    1.4 本文的主要研究内容第15-17页
第2章 监控平台的总体设计第17-23页
    2.1 需求分析第17-19页
        2.1.1 功能需求分析第17-18页
        2.1.2 性能需求分析第18-19页
    2.2 设计目标第19页
    2.3 总体结构体系设计第19-21页
        2.3.1 监控结构第19-20页
        2.3.2 总体设计框架第20-21页
    2.4 平台开发运行环境第21-22页
        2.4.1 开发环境第21页
        2.4.2 运行环境第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 远程监控平台的设计第23-39页
    3.1 关键技术与实现方法第23-27页
        3.1.1 程序设计模式与实现过程第23-24页
        3.1.2 页面设计方法第24页
        3.1.3 动态网页的交互第24-26页
        3.1.4 数据库的连接与访问第26-27页
    3.2 数据库设计第27-32页
        3.2.1 数据库系统模型第27页
        3.2.2 数据库设计原则第27-28页
        3.2.3 数据库表的设计第28-32页
    3.3 典型功能模块设计第32-37页
        3.3.1 用户管理模块设计第33-34页
        3.3.2 历史数据管理模块设计第34-35页
        3.3.3 数据实时显示模块设计第35-36页
        3.3.4 设备管理模块设计第36-37页
    3.4 系统安全性设计第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 故障诊断模块的研究设计第39-52页
    4.1 制冷机组的工作原理及故障诊断方法第39-43页
        4.1.1 制冷机组的工作原理第39-40页
        4.1.2 制冷机组常见的故障第40-41页
        4.1.3 常用的故障诊断方法第41-43页
    4.2 神经网络第43-46页
        4.2.1 人工神经网络第43-44页
        4.2.2 BP网络结构第44-45页
        4.2.3 BP网络的学习算法第45-46页
    4.3 BP网络故障诊断策略第46-47页
        4.3.1 诊断策略第46-47页
        4.3.2 BP网络故障诊断流程第47页
    4.4 基于BP网络的制冷机组故障诊断第47-51页
        4.4.1 故障运行参数的预处理第47-48页
        4.4.2 BP网络训练样本第48页
        4.4.3 BP网络训练参数的选取第48-49页
        4.4.4 故障诊断的仿真与验证第49-50页
        4.4.5 实验验证第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 远程监控平台的实现与测试第52-61页
    5.1 主要功能模块的实现第52-57页
        5.1.1 系统登录第52-53页
        5.1.2 地图导航第53-54页
        5.1.3 工程信息第54-55页
        5.1.4 用户管理第55-56页
        5.1.5 设备管理第56页
        5.1.6 故障报警第56-57页
    5.2 系统测试第57-60页
    5.3 本章小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 工作总结第61页
    6.2 课题展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录第68页

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