基于WSN的煤层瓦斯抽采评估系统的研究
致谢 | 第1-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
1 引言 | 第10-16页 |
·选题背景 | 第10-11页 |
·研究的意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-13页 |
·本文主要研究内容和方法 | 第13-14页 |
·本章小结 | 第14-16页 |
2 基于ZigBee技术的无线传感器网络 | 第16-26页 |
·无线传感器网络 | 第16-18页 |
·无线传感器网络的发展过程 | 第16页 |
·无线传感器网络的体系结构 | 第16-18页 |
·无线传感器网络的特点 | 第18页 |
·基于ZigBee的无线通信技术 | 第18-20页 |
·ZigBee技术的特点 | 第18-19页 |
·ZigBee技术的应用 | 第19-20页 |
·ZigBee技术与其它技术的对比 | 第20页 |
·采用ZigBee通信技术的可行性分析 | 第20-25页 |
·ZigBee网络的组成 | 第21-22页 |
·ZigBee协议栈 | 第22-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
3 基于WSN的煤层瓦斯抽采评估系统架构 | 第26-32页 |
·系统总体架构 | 第26-28页 |
·系统需求分析 | 第28-29页 |
·系统所需开发工具分析 | 第29-30页 |
·系统开发工具 | 第29页 |
·SQL Server 2008数据库 | 第29-30页 |
·技术路线 | 第30页 |
·本章小结 | 第30-32页 |
4 瓦斯抽采评估方法和瓦斯浓度预测模型设计 | 第32-50页 |
·煤层瓦斯分区段抽采原理 | 第32-33页 |
·煤层瓦斯抽采评估方法的设计 | 第33-34页 |
·瓦斯浓度预测模型的设计 | 第34-40页 |
·预测模型的分析 | 第34-35页 |
·瓦斯浓度分态预测的原理 | 第35-36页 |
·系统识别标量的确定及其计算 | 第36-37页 |
·基于RBF神经网络预测模型的构建 | 第37-38页 |
·基于改进LS-SVM预测模型的构建 | 第38-39页 |
·分态预测模型的实现 | 第39-40页 |
·仿真实验与分析 | 第40-48页 |
·数据来源 | 第40页 |
·预测评价指标 | 第40-41页 |
·瓦斯浓度时间序列预测 | 第41-48页 |
·本章小结 | 第48-50页 |
5 基于ZigBee无线通信分站的硬件设计 | 第50-60页 |
·无线收发芯片CC2430 | 第50-51页 |
·RS-485通信模块 | 第51-53页 |
·ZigBee无线通信设备的设计 | 第53-55页 |
·硬件调试过程 | 第55-58页 |
·本章小结 | 第58-60页 |
6 系统软件体系结构与设计 | 第60-72页 |
·数据库需求分析 | 第60页 |
·数据库的连接 | 第60-61页 |
·系统中各个模块的设计 | 第61-70页 |
·传感器配置类的设计 | 第61-63页 |
·分站配置类的设计 | 第63页 |
·通道配置类的设计 | 第63-64页 |
·数据曲线显示设计 | 第64-65页 |
·数据列表显示设计 | 第65-66页 |
·瓦斯抽采评估功能的设计 | 第66-68页 |
·瓦斯浓度预测功能的设计 | 第68-70页 |
·本章小结 | 第70-72页 |
7 总结和展望 | 第72-74页 |
·总结 | 第72-73页 |
·展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-76页 |
作者简历 | 第76-78页 |
学位论文数据集 | 第78页 |