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基于电位监测的阴极保护预警方法研究及系统设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 选题背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
    1.3 常用的管道电位测量方法第15-16页
    1.4 本文的主要工作及研究内容第16-18页
第2章 杂散电流对管道保护的影响及系统总体设计分析第18-30页
    2.1 杂散电流产生的原因第18-19页
    2.2 杂散电流对阴极保护系统和管道腐蚀的影响第19-20页
        2.2.1 杂散电流对阴极保护系统的影响第19页
        2.2.2 杂散电流对管道腐蚀的影响第19-20页
    2.3 高压输电线对管道的干扰影响第20-21页
    2.4 阴极保护电位监测预警系统关键问题分析第21-24页
        2.4.1 管道阴极保护电位准则第21页
        2.4.2 电位自动采集器测量方法的选择第21-23页
        2.4.3 电位自动采集器测量参数第23-24页
    2.5 阴极保护电位监测预警系统总体设计方案第24-29页
        2.5.1 阴极保护电位监测预警系统的组成第24-25页
        2.5.2 阴极保护电位监测预警系统主要功能第25页
        2.5.3 软件开发平台第25-26页
        2.5.4 系统架构设计第26页
        2.5.5 设计模式第26-27页
        2.5.6 电位自动采集器通信方式选择第27-28页
        2.5.7 系统总体需求分析第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 管道电位预测方法设计第30-50页
    3.1 引言第30页
    3.2 极限学习机基本原理第30-32页
    3.3 使用极限学习机预测管道电位趋势的可行性分析第32-33页
    3.4 基于极限学习机的管道电位趋势预测的算法设计第33-37页
        3.4.1 使用极限学习机对管地直流电位趋势进行预测的流程第33-34页
        3.4.2 产生训练集和创建/训练ELM第34-36页
        3.4.3 极限学习机仿真和分析性能分析第36-37页
    3.5 支持向量机原理第37-43页
        3.5.1 线性分类器第37-38页
        3.5.2 最优超平面第38-39页
        3.5.3 线性情况第39-41页
        3.5.4 非线性情况第41-42页
        3.5.5 核函数第42-43页
    3.6 基于支持向量机的管道电位预测算法的仿真第43-49页
        3.6.1 管道电位预测流程第43-45页
        3.6.2 支持向量机的参数选择第45页
        3.6.3 核函数选择第45-49页
    3.7 本章小结第49-50页
第4章 电位自动采集器设计第50-62页
    4.1 电位自动采集器概要设计第50-52页
        4.1.1 电位自动采集器功能模块第50页
        4.1.2 电源管理模块第50页
        4.1.3 CPU最小系统和存储模块第50-51页
        4.1.4 数据采集和接口保护模块第51页
        4.1.5 定位模块第51页
        4.1.6 数据传输模块第51页
        4.1.7 有线传输模块第51-52页
    4.2 电位自动采集器详细设计第52-61页
        4.2.1 电源模块详细设计第52-55页
        4.2.2 SD卡模块详细设计第55页
        4.2.3 晶振模块详细设计第55-56页
        4.2.4 CPU模块详细设计第56页
        4.2.5 GPS天线模块详细设计第56-58页
        4.2.6 USB接口电路第58-59页
        4.2.7 采集保护电路详细设计第59-61页
    4.3 本章小结第61-62页
第5章 阴极保护电位监测预警软件系统设计第62-84页
    5.1 阴极保护电位监测预警软件系统需求分析第62-63页
        5.1.1 登陆模块第62页
        5.1.2 数据接受和存储第62页
        5.1.3 数据上传第62页
        5.1.4 权限管理第62页
        5.1.5 列表显示第62-63页
        5.1.6 图形显示与管道阴极保护状态分类第63页
        5.1.7 电位监测与预警模块设计第63页
        5.1.8 管道电位趋势预测第63页
    5.2 系统总体设计第63-82页
        5.2.1 登陆模块设计第63-65页
        5.2.2 接收和存储数据模块设计第65-66页
        5.2.3 数据上传模块设计第66-68页
        5.2.4 权限管理模块设计第68-73页
        5.2.5 列表展示模块设计第73-75页
        5.2.6 图形显示与管道阴极保护状态分类模块设计第75-78页
        5.2.7 电位监测与预警模块设计第78-79页
        5.2.8 基于极限学习机的管道电位趋势预测模块设计第79-82页
        5.2.9 数据库表设计第82页
    5.3 本章小结第82-84页
第6章 总结与展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
攻读硕士学位期间科研情况第92页

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