首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化系统论文--监视、报警、故障诊断系统论文

SVG与Ajax技术在工业远程在线实时监控系统中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 工业远程监控系统研究背景及研究意义第10-11页
    1.2 工业远程监控系统国内外研究现状第11-12页
    1.3 基于Web工业远程监控系统现状第12页
    1.4 论文的内容结构安排第12-14页
第二章 基于Web远程监控系统的总体结构分析第14-22页
    2.1 基于Web远程监控系统的解决方案第14-16页
        2.1.1 基于Web嵌入式远程监控系统第14-15页
        2.1.2 基于Web独立服务器远程监控系统第15-16页
    2.2 基于Web的远程监控系统结构及功能要求第16-18页
        2.2.1 基于Web的监控系统结构第16-17页
        2.2.2 基于Web的监控系统功能要求第17-18页
        2.2.3 基于Web监控系统的优越性第18页
    2.3 基于Web远程监控系统的关键问题第18-19页
    2.4 基于Web远程监控系统的技术路线第19-22页
第三章 基于Web远程监控的关键技术研究第22-34页
    3.1 可伸缩矢量图形SVG第22-26页
        3.1.1 SVG的概述第22-24页
        3.1.2 SVG的优势第24-25页
        3.1.3 SVG的发展前景第25页
        3.1.4 Snap.svg框架第25-26页
    3.2 Ajax技术第26-32页
        3.2.1 Ajax概述第26-27页
        3.2.2 Ajax异步交互第27-29页
        3.2.3 Ajax的优势第29-30页
        3.2.4 jQuery框架和JSON数据传输格式第30-32页
    3.3 Web应用程序开发技术第32-34页
        3.3.1 ASP.NET技术第32-33页
        3.3.2 ADO.NET数据库访问技术第33-34页
第四章 基于SVG与Ajax技术工业远程实时在线监控系统设计第34-60页
    4.1 Artisan系统功能结构设计第34-37页
        4.1.1 Artisan系统总体功能结构第34-35页
        4.1.2 Artisan系统主要架构第35-36页
        4.1.3 Artisan系统页面组成第36-37页
    4.2 基于SVG技术图形页面编辑器的设计第37-47页
        4.2.1 监控SVG图元属性分析第37-41页
        4.2.2 编辑器软件的编辑数据结构设计第41-43页
        4.2.3 图形页面编辑软件模块的设计第43-46页
        4.2.4 基于SVG图形的数据存储格式设计第46-47页
    4.3 页面编译器的设计第47-52页
        4.3.1 页面编译器的功能结构设计第47-49页
        4.3.2 基于SVG的监控Web页面结构设计第49-51页
        4.3.3 基于SVGHelper.js的交互功能设计第51-52页
    4.4 基于SVG与Ajax技术实时数据动态发布第52-56页
        4.4.1 动态数据发布模型第52-53页
        4.4.2 基于Ajax技术的异步通信设计第53-55页
        4.4.3 监控页面的动态显示第55-56页
    4.5 系统实时性与安全性第56-60页
        4.5.1 实时性分析第56-57页
        4.5.2 安全性分析第57-60页
第五章 基于Web的捣固车远程监控系统实现第60-66页
    5.1 捣固车远程监控系统功能需求分析第60页
    5.2 系统监控Web页面的编辑第60-62页
        5.2.1 配置页面参数第60-61页
        5.2.2 设备状态监控页面编辑第61-62页
        5.2.3 捣固车作业数据监监控页面编辑第62页
        5.2.4 捣固车作业精度数据监测页面编辑第62页
    5.3 系统监控页面的动态显示实现第62-64页
    5.4 基于Web的捣固车远程监控系统运行第64-66页
        5.4.1 捣固车设备状态监控第64页
        5.4.2 捣固车作业数据监控第64-65页
        5.4.3 捣固车作业精度数据监测第65-66页
第六章 总结展望第66-68页
    6.1 论文工作总结第66-67页
    6.2 下一步工作展望第67-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权第74-76页
附录B 攻读硕士期间参与项目第76-78页
附录C SVGHelper.js代码第78-82页

论文共82页,点击 下载论文
上一篇:基于智能网关的用户Web信息采集与分析系统
下一篇:基于人工神经网络的房地产顾客互联网行为数据挖掘研究