| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 卷烟厂生产过程温湿度工艺要求 | 第8-9页 |
| 1.1.2 卷烟厂生产过程温湿度控制现状 | 第9-10页 |
| 1.2 基于WSNs的温湿度监测与数据处理研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 基于WSNs的数据采集与处理 | 第12-16页 |
| 1.2.2 基于WSNs的温湿度数据特征分析 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于WSNs的感知数据处理关键技术 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 2 醇化卷包过程温湿度监测WSNs组网技术 | 第20-44页 |
| 2.1 温湿度场CFD模型分析 | 第20-30页 |
| 2.1.1 CFD数值模拟方法及基础知识 | 第20-23页 |
| 2.1.2 醇化库卷包车间物理环境 | 第23-24页 |
| 2.1.3 CFD建模确定稳定温湿度区域 | 第24-30页 |
| 2.2 基于WSNs的醇化库卷包车间温湿度监测技术 | 第30-39页 |
| 2.2.1 WSNs节点部署技改需求 | 第30-34页 |
| 2.2.2 WSNs温湿度节点部署与组网技术 | 第34-38页 |
| 2.2.3 基于WSNs的温湿度空调控制系统 | 第38-39页 |
| 2.3 醇化库卷包车间温湿度数据 | 第39-43页 |
| 2.3.1 黔江卷烟厂WSNs温湿度数据采样分析 | 第39-40页 |
| 2.3.2 醇化库卷包车间WSNs温湿度数据分析 | 第40-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 时空关联温湿度数据处理研究 | 第44-58页 |
| 3.1 背景知识和相关研究工作 | 第44-47页 |
| 3.1.1 数据质量 | 第44-45页 |
| 3.1.2 异常检测 | 第45-47页 |
| 3.2 温湿度数据质量研究 | 第47-52页 |
| 3.2.1 温湿度数据获取 | 第47-48页 |
| 3.2.2 粗大误差在线剔除 | 第48-51页 |
| 3.2.3 数据质量维度 | 第51-52页 |
| 3.3 基于WSNs的温湿度数据故障检测 | 第52-56页 |
| 3.3.1 数据故障在线检测方法 | 第53-54页 |
| 3.3.2 数据故障检测算法 | 第54-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 数据监测系统的设计与实现 | 第58-74页 |
| 4.1 数据监测系统总体要求 | 第58-59页 |
| 4.2 数据监测系统架构设计 | 第59-65页 |
| 4.2.1 系统体系结构 | 第60页 |
| 4.2.2 软件设计模式 | 第60-62页 |
| 4.2.3 数据库设计 | 第62-65页 |
| 4.2.4 通讯协议 | 第65页 |
| 4.3 温湿度数据监测系统 | 第65-72页 |
| 4.3.1 温湿度数据监测系统规范约束 | 第67-69页 |
| 4.3.2 温湿度数据监测系统功能模块 | 第69-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 5 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 全文总结 | 第74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利目录 | 第82页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第82页 |
| C. 作者在攻读硕士学位期间获得的荣誉 | 第82页 |