| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 对供水管网的状态预测 | 第15-17页 |
| 1.2.2 对供水管网的远程监控 | 第17-18页 |
| 1.2.3 对供水管网的异常检测 | 第18-20页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第20页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第22-27页 |
| 2.1 物联网技术 | 第22-23页 |
| 2.2 时间序列分析技术 | 第23-25页 |
| 2.3 协同控制技术 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 无负压供水系统远程数据采集 | 第27-45页 |
| 3.1 物联网技术的应用现状 | 第27-28页 |
| 3.2 硬件框架与软件架构 | 第28-32页 |
| 3.2.1 设计背景 | 第28-29页 |
| 3.2.2 硬件框架 | 第29-31页 |
| 3.2.3 软件架构 | 第31-32页 |
| 3.3 数据采集系统关键技术实现 | 第32-43页 |
| 3.3.1 设计背景 | 第32页 |
| 3.3.2 基于PLC的传感器数据采集及反馈控制 | 第32-34页 |
| 3.3.3 基于Modbus技术的现场总线通讯 | 第34-37页 |
| 3.3.4 基于GPRS及以太网技术的远程数据通讯 | 第37-40页 |
| 3.3.5 基于铁电存储器技术的本地数据存储 | 第40-42页 |
| 3.3.6 数据传输的可靠性 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于时间序列分析技术的供水情况预测 | 第45-61页 |
| 4.1 时间序列分析技术 | 第45-47页 |
| 4.1.1 应用现状 | 第45-46页 |
| 4.1.2 方案对比 | 第46-47页 |
| 4.2 供水数据的特征分析 | 第47-52页 |
| 4.2.1 供水数据描述 | 第47-49页 |
| 4.2.2 数据预处理与特征分析 | 第49-52页 |
| 4.3 基于季节性ARIMA模型的供水状态预测 | 第52-60页 |
| 4.3.1 应用背景 | 第52页 |
| 4.3.2 ARIMA模型与季节性ARIMA模型 | 第52-55页 |
| 4.3.3 供水状态预测实例分析 | 第55-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 远程协同控制方法研究 | 第61-78页 |
| 5.1 协同控制技术 | 第61-64页 |
| 5.1.1 应用现状 | 第61-62页 |
| 5.1.2 典型方案 | 第62-64页 |
| 5.2 供水管网分区方案设计 | 第64-66页 |
| 5.3 供水管网协同控制分析 | 第66-76页 |
| 5.3.1 应用背景 | 第66-67页 |
| 5.3.2 模型预测控制与分布式模型预测控制 | 第67-74页 |
| 5.3.3 供水分区流量控制仿真 | 第74-76页 |
| 5.4 管网异常判定与爆管定位架构设计 | 第76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 协同控制系统的设计与实现 | 第78-87页 |
| 6.1 系统组成 | 第78-80页 |
| 6.1.1 硬件平台 | 第78-79页 |
| 6.1.2 软件平台 | 第79-80页 |
| 6.2 系统框架及拓扑 | 第80-84页 |
| 6.3 实现效果说明 | 第84-86页 |
| 6.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 7.1 全文总结 | 第87页 |
| 7.2 研究展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第97页 |