起重機(jī)在當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)中,起著至關(guān)重要的作用。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的不斷發(fā)展,本文將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入到起重機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)控中,建立起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。其設(shè)計(jì)的目標(biāo)能實(shí)時監(jiān)測起重機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),并使用人工智能技術(shù)對起重機(jī)的金屬結(jié)構(gòu)進(jìn)行安全預(yù)警。到目前為止,國內(nèi)外的一些企業(yè)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對起重機(jī)的監(jiān)控也做出了很多的努力。雖然對起重機(jī)實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控的目的,但由于使用的局域網(wǎng)監(jiān)控,造成監(jiān)控距離短,較少對起重機(jī)整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合評估。本文把窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）技術(shù)引入到起重機(jī)的監(jiān)控中,同時采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的支持向量機(jī)對起重機(jī)整體結(jié)構(gòu)的健康狀況進(jìn)行安全預(yù)警,實(shí)現(xiàn)了起重機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)控。本文的主要研究如下:（1）總體設(shè)計(jì):對起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵組成進(jìn)行了詳細(xì)的分析,然后分析了物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu),以及每層件架構(gòu)中要實(shí)現(xiàn)的功能;同時對NB-IoT的技術(shù)優(yōu)勢進(jìn)行了講解,分別介紹了起重機(jī)監(jiān)控終端和起重機(jī)監(jiān)控云平臺的設(shè)計(jì);最后對起重機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。（2）采集終端的設(shè)計(jì):對采集終端的硬件進(jìn)行設(shè)計(jì)與選型;采用銷軸式傳感器來采集起重機(jī)... 

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 起重機(jī)監(jiān)控研究現(xiàn)狀
        1.2.1 起重機(jī)監(jiān)控國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 起重機(jī)監(jiān)控國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 物聯(lián)網(wǎng)研究狀況
        1.3.1 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r
        1.3.2 NB-IoT國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 支持向量機(jī)研究現(xiàn)狀
    1.5 論文主要工作和組織架構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
2 起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
    2.1 需求分析
        2.1.1 起重機(jī)監(jiān)控需求
        2.1.2 起重機(jī)制造商需求
        2.1.3 起重機(jī)用戶技術(shù)需求
    2.2 NB-IoT關(guān)鍵技術(shù)分析
        2.2.1 常用的通信技術(shù)
        2.2.2 NB-IoT的技術(shù)特點(diǎn)
    2.3 遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案
        2.3.1 起重機(jī)監(jiān)控終端的設(shè)計(jì)
        2.3.2 監(jiān)控云平臺的總體設(shè)計(jì)
        2.3.3 系統(tǒng)的總體架構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
3 NB-IoT監(jiān)控終端及通信協(xié)議設(shè)計(jì)
    3.1 NB-IoT終端的硬件設(shè)計(jì)
        3.1.1 微處理器模塊的設(shè)計(jì)
        3.1.2 電源模塊的設(shè)計(jì)
    3.2 NB-IoT終端的通信模塊設(shè)計(jì)
    3.3 NB-IoT終端的采集模塊設(shè)計(jì)
        3.3.1 稱重傳感器
        3.3.2 無線應(yīng)變傳感器
        3.3.3 起重機(jī)液壓油溫度傳感器
        3.3.4 風(fēng)速傳感器
        3.3.5 定位模塊
        3.3.6 環(huán)境溫濕度監(jiān)測
    3.4 NB-IoT的通信協(xié)議
        3.4.1 MQTT協(xié)議
        3.4.2 CoAP協(xié)議
        3.4.3 通信協(xié)議的設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于支持向量機(jī)的安全預(yù)警
    4.1 支持向量機(jī)
    4.2 k近鄰算法
    4.3 數(shù)據(jù)樣本的優(yōu)化處理
    4.4 基于支持向量機(jī)安全評估
    4.5 支持向量機(jī)與k近鄰安全預(yù)防仿真分析對比
    4.6 本章小結(jié)
5 起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試
    5.1 云平臺的選型設(shè)計(jì)
        5.1.1 中移物聯(lián)OneNET平臺
        5.1.2 華為OceanConnect IoT平臺
        5.1.3 阿里云物聯(lián)網(wǎng)套件
        5.1.4 物聯(lián)網(wǎng)云平臺對接
    5.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)庫功能設(shè)計(jì)
        5.2.2 數(shù)據(jù)庫表的設(shè)計(jì)
    5.3 NB-IoT模塊數(shù)據(jù)傳輸測試
    5.4 NB-IoT模塊的功耗測試
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于物聯(lián)網(wǎng)的礦山智能化管理系統(tǒng)[J]. 王珺,王海.  世界有色金屬. 2019(03)
[3]物聯(lián)網(wǎng)在鐵路運(yùn)輸中的應(yīng)用與發(fā)展研究[J]. 雷洋.  科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(11)
[4]基于遺傳算法優(yōu)化的支持向量機(jī)在變壓器故障診斷中應(yīng)用[J]. 朱超巖,姚曉東.  儀表技術(shù). 2019(03)
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[7]基于AFSA-SVM的滾動軸承故障診斷研究[J]. 姬盛飛,王麗君,吉南陽.  組合機(jī)床與自動化加工技術(shù). 2019(01)
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[9]基于目標(biāo)MFCC特征的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在被動聲吶目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[J]. 程錦盛,杜選民,周勝增,曾賽.  艦船科學(xué)技術(shù). 2018(17)
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碩士論文
[1]非侵入式的基于功耗的PLC異常監(jiān)測系統(tǒng)[D]. 肖玉珺.浙江大學(xué) 2017
[2]基于物聯(lián)網(wǎng)的起重機(jī)實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 王一鋮.東南大學(xué) 2016
[3]基于ZigBee無線傳感網(wǎng)的起重機(jī)安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 伍迎節(jié).華東交通大學(xué) 2014
[4]塔機(jī)疲勞剩余壽命預(yù)測系統(tǒng)研究[D]. 肖冬桂.中南大學(xué) 2013
[5]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在起重機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 徐揚(yáng).南京郵電大學(xué) 2012



本文編號：3730086