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基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái)

發(fā)布時(shí)間:2017-04-10 16:13

  本文關(guān)鍵詞:基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著大型機(jī)械設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用不斷增多,現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展越來越高速化、自動(dòng)化和智能化。同時(shí)對(duì)機(jī)械設(shè)備的低故障性、高可靠性和平穩(wěn)性要求越來越高,很多故障只有盡早發(fā)現(xiàn)并加以處理,才能減少重大事故的發(fā)生,最大限度地避免造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。針對(duì)以上問題,本文的目的是將SaaS架構(gòu)與多信息融合技術(shù)運(yùn)用到故障診斷領(lǐng)域,形成加權(quán)證據(jù)理論的融合故障診斷方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái),來提高機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷服務(wù)的規(guī)范性與有序性,擴(kuò)大遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)及故障診斷的服務(wù)范圍,使操作人員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備,了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),以便盡可能早地對(duì)設(shè)備的異常狀態(tài)作出應(yīng)對(duì),防患于未然。本文首先對(duì)機(jī)械設(shè)備故障診斷的研究與發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了分析,結(jié)合SaaS與多信息融合技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),得出本系統(tǒng)平臺(tái)的行業(yè)前景。其次,針對(duì)機(jī)械設(shè)備在故障診斷時(shí)的不確定性,運(yùn)用D-S證據(jù)理論對(duì)多傳感器的判斷結(jié)果進(jìn)行融合。通過對(duì)D-S證據(jù)理論所存在的不足,在進(jìn)行綜合分析之后,對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。將D-S證據(jù)理論與加權(quán)思想相結(jié)合,形成了加權(quán)證據(jù)理論。通過算例分析,論證了加權(quán)證據(jù)理論可以提高故障診斷的精度和可靠性,為證據(jù)理論在故障診斷中的應(yīng)用奠定了可靠的基礎(chǔ)。同時(shí),通過對(duì)SaaS軟件服務(wù)的四級(jí)架構(gòu)模式和系統(tǒng)的需求詳細(xì)分析后,設(shè)計(jì)出本平臺(tái)系統(tǒng)的架構(gòu)模式,并對(duì)本系統(tǒng)的各個(gè)模塊作了詳細(xì)設(shè)計(jì)。最后,完成了基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái)的開發(fā)工作。
【關(guān)鍵詞】:SaaS 故障診斷 多信息融合技術(shù) 證據(jù)理論
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TH17
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 符號(hào)對(duì)照表11-12
  • 縮略語(yǔ)對(duì)照表12-15
  • 第一章 緒論15-19
  • 1.1 論文研究的背景15
  • 1.2 論文研究的目的和意義15-16
  • 1.3 研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.3.1 故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀16
  • 1.3.2 多信息融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)17
  • 1.5 本章小結(jié)17-19
  • 第二章 關(guān)于SaaS模式理論基礎(chǔ)的研究19-27
  • 2.1 SaaS的概念19
  • 2.2 SaaS的研究現(xiàn)狀19-20
  • 2.3 SaaS服務(wù)模式20-23
  • 2.4 SaaS的架構(gòu)模式23-26
  • 2.5 本章小結(jié)26-27
  • 第三章 基于D-S證據(jù)理論融合算法的故障診斷技術(shù)27-37
  • 3.1 引言27-28
  • 3.2 D-S證據(jù)理論概述28-32
  • 3.2.1 D-S證據(jù)理論基本概念28-30
  • 3.2.2 D-S證據(jù)合成規(guī)則30-31
  • 3.2.3 證據(jù)理論存在的缺陷31
  • 3.2.4 證據(jù)理論的加權(quán)改進(jìn)31-32
  • 3.3 基于加權(quán)證據(jù)理論的融合故障診斷方法32-35
  • 3.3.1 診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架32-33
  • 3.3.2 診斷具體實(shí)現(xiàn)步驟33-35
  • 3.4 本章小結(jié)35-37
  • 第四章 基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái)設(shè)計(jì)37-51
  • 4.1 系統(tǒng)分析37-38
  • 4.1.1 系統(tǒng)可行性分析37
  • 4.1.2 功能需求分析37
  • 4.1.3 非功能需求分析37-38
  • 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)38-43
  • 4.2.1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則38-39
  • 4.2.2 傳統(tǒng)的軟件系統(tǒng)架構(gòu)39-40
  • 4.2.3 基于SaaS的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)40-41
  • 4.2.4 系統(tǒng)功能模塊的設(shè)計(jì)41-43
  • 4.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)43-50
  • 4.4 本章小結(jié)50-51
  • 第五章 基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái)實(shí)現(xiàn)51-67
  • 5.1 平臺(tái)的開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境51
  • 5.1.1 平臺(tái)開發(fā)環(huán)境51
  • 5.1.2 平臺(tái)運(yùn)行環(huán)境51
  • 5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的配置與連接51-53
  • 5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的配置51-52
  • 5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的連接52-53
  • 5.3 IIS 7.0 Web服務(wù)器的安裝與配置53-58
  • 5.3.1 IIS 7.0 Web服務(wù)器的安裝53-55
  • 5.3.2 IIS 7.0 Web服務(wù)器的配置55-58
  • 5.4 系統(tǒng)開發(fā)實(shí)例與界面簡(jiǎn)介58-66
  • 5.4.1 登錄功能58-59
  • 5.4.2 系統(tǒng)管理員功能59-61
  • 5.4.3 租戶功能61-66
  • 5.4.4 服務(wù)人員功能66
  • 5.5 本章小結(jié)66-67
  • 第六章 總結(jié)與展望67-69
  • 6.1 論文總結(jié)67
  • 6.2 研究展望67-69
  • 參考文獻(xiàn)69-73
  • 致謝73-75
  • 作者簡(jiǎn)介75-76

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10 葛二靈;基于云計(jì)算的設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷中心的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2014年


  本文關(guān)鍵詞:基于SaaS與多信息融合的大型機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷平臺(tái),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào):297092

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