一、数据采集系统中的隔离技术（论文文献综述）
杜宇婷[1]（2021）在《抛光打磨铝粉除尘系统控爆技术研究》文中认为可燃性粉尘爆炸是在金属制造加工、木材加工、粮食食品加工、采矿、化工等多行业常见的一种事故,容易引起二次爆炸或连续爆炸,造成重大的人员伤亡和财产损失。对我国近些年的粉尘爆炸事故进行统计发现,金属粉尘爆炸事故比例达到了43%。本文选取典型抛光打磨铝粉尘为研究对象,基于抛光打磨铝粉尘爆炸特性参数和爆炸传播规律,研究防止引起二次爆炸的无火焰爆炸泄压技术与机械式爆炸隔离技术,并针对抛光打磨作业场所除尘系统设计开发无火焰泄压装置及爆炸隔离装置。对于提高工业场所抛光打磨作业过程的安全性,减少人民生命财产损失,具有重要的经济和社会意义。主要成果如下:（1）利用20L粉尘爆炸特性测试系统、粉尘云点火能量测试系统,测试得到抛光打磨铝粉尘爆炸特性参数。其爆炸下限浓度在30g/m3到40g/m3之间,最大爆炸压力为1.00MPa,最大压力上升速率为91.00MPa/s,爆炸指数为24.70MPa?m/s,最小点火能量为12.5m J。这些爆炸特性参数可为无火焰泄压装置的设计提供理论依据。（2）利用自制除尘系统爆炸试验平台,研究了抛光打磨铝粉尘爆炸压力、火焰在模拟除尘系统管道内的传播规律。在本试验条件下,测得除尘仓内部平均压力达到0.335MPa,在爆炸传播过程中,压力波到达时间快于火焰到达时间,最大火焰传播速度达到111m/s。（3）通过分析泄压理论和消火机理,依据所测得的粉尘爆炸特性参数,设计出圆柱形和扇形无火焰泄压装置。在除尘系统爆炸试验平台上对装置进行泄爆性能验证试验,装置均成功阻火,且采集到的外部压力波均较小,5m外均小于5k Pa。（4）通过理论分析除尘系统管道爆炸隔离技术原理,依据抛光打磨铝粉尘爆炸压力、火焰传播规律,设计出旋转式爆炸隔离装置。根据隔爆试验结果对装置结构进行改进,对改进后的旋转式爆炸隔离装置进行隔爆性能验证试验,装置后端均未探测到爆炸火焰,成功将爆炸隔离。
杨瑞楠[2]（2021）在《多通道高精度数据采集系统硬件设计》文中进行了进一步梳理在当前日新月异的数字化发展中,对于一些关键量的准确采集成为了我们认识这个世界的关键。其中数据采集的步骤就显得尤为重要,目前,高精度的数据采集可应用于多个环境,雷达监测,电力场所,生物分析等,本设计从应用的广泛性出发,设计一款支持任意通道扫描,可以与外部调理信号一同使用,实现对大电压,小电压及非电电压的采集。本论文对标NI公司高精度数据采集板卡,实现4种量程输入,满量程误差小于0.1%,支持64路单端/32路差分信号的采集,单通道存储深度达64k Sa,支持扫描模式下的连续存储,支持多种触发模式。同时将FPGA技术的多样性与PXI总线的拓展性结合,进行模块化设计,更加方便产品的更新换代。为这一系列的数据采集系统减少开发时间。论文从硬件设计出发,结合主要功能和设计指标,制定满足设计要求的总设计方案,对每一模块进行理论分析,然后基于指标设计的分析如何更优的完成数据采集功能。具体内容包括:（1）高精度设计误差来源分析:分析了来自放大器噪声,模拟开关建立时间延迟,基准电压源引入的噪声,PCB板上的误差等。对信号源接入方式做出规划。（2）信号调理电路:主要包括输入保护电路,多路选通电路,程控放大电路与电压比较电路。使每一路信号易于驱动易于隔离,对64路通道进行了选通,将所选信号结合不同量程范围,根据电压返回值来确定具体放大倍数。（3）数据采集、存储、隔离电路:利用FPGA作为主控芯片,接收上位机的命令,分时分指令将开关动作送入模拟电路。使用基于i Coupler磁耦隔离技术的数字隔离芯片,将数字信号与模拟信号隔离,避免误差。采样完成,设计FIFO在两个不同的时钟域传输数据,将解析出的电压采样值送入上位机中。配合内部生成的地址指令,实现扫描模式下的存储。设计选取Cyclone IV系列作为系统支柱,该系列辑阵列充足,配置简单,典型功耗较小,适合应用于低成本的研究中。采用专用PCI桥接芯片完成数字接口的设计,支持PXI背板触发。每一次单通道采样过程支持最高采样率100k SPS,分辨率16bit,由上位机释放命令决定。对设计完成的系统测试,结果显示,在重要的设计功能和设计指标上,都达到了设计要求。
杜解[3]（2021）在《水电站工控环境细粒度隔离技术研究与实现》文中研究说明在电力行业的工业控制网络环境的安全防护主要原则为:安全分区、网络专用、横向隔离、纵向隔离。在这十六字方针的指导下,目前电力行业工控环境的典型网络拓扑按大区进行隔离,即安全隔离主要依赖大区边界的防火墙、网闸等安全产品。在过去的工业环境信息化程度低的场景中,电力行业的安全防护原则并不过时。但随着电力工控环境的信息化、智能化程度逐渐提升,云计算、大数据和软件定义网络（Soft Defined Network,SDN）等技术被引入工控环境中,工业网络架构不断优化,导致大区型的安全隔离防护手段粒度不再适用,当工控设备发生异常时难以及时发现和阻断。为解决这一现状,本论文设计的细粒度隔离方案能够对工控环境中的设备从链路层、网络层和传输层以及应用层两种不同粒度进行隔离,满足了设备隔离的实时性,同时不会影响正常工业生产的通信行为,提升了工业控制系统安全性,主要工作如下:一、利用SDN网络架构,将工控环境中传统的从主机设备层面通过包过滤实现设备隔离的方式,转变成在SDN控制器和转发层中实现,解决了过去工控环境中网络配置繁琐的痛点,并避免了设备层面进行包过滤对老旧的工控设备带来的额外计算开销。二、利用SDN网络架构中实现工控网络拓扑发现并进行展示,同时开放根据设备信息下发流表项的API.操作人员在可视化界面中选择设备执行隔离操作后,将会下发相应流表项对相应设备隔离,实现可视化界面操作隔离功能。三、研究异常流量检测技术,结合工控网络流量自身周期性、重复性的特点,在SDN控制器中集中处理全局流量,计算一定时间内的工控流量数据包大小、时间相关的统计特征,利用这些统计特征进行模型训练得到工控流量行为模型。SDN控制器中利用该模型对数据包进行实时检测,对检测结果异常的数据包进行丢弃,实现对异常流量行为隔离。四、研究深度包检测技术,结合Modbus协议特点校验数据包应用层功能码和数据段是否在合理阈值内,并对校验结果正常的Modbus数据包进行签名,基于签名匹配提升后续检测效率,之后通过改造的字典树优化签名存储和匹配的性能。SDN控制器增加该技术模块后,能对异常工控指令数据包检测及实时隔离,达成异常工控指令隔离目的。
刘文哲[4]（2021）在《车联网智能终端监控平台的研究与实现》文中进行了进一步梳理近些年车联网技术伴随智能汽车的风口进入人们的视野,在5G通信、云计算、人工智能等技术的加持下,车联网技术在几次的产业升级中不断发展,智能汽车也上升到国家战略层面。在研究车联网发展过程中,发现车辆智能终端的云端监控平台和终端安全也是重要的课题,车辆的终端安全关系到道路车辆和设施安全、行人和驾驶员的人身安全,近些年也频繁出现车辆遭遇劫持等问题。论文主要面向车辆终端的软件层面的安全监控,配合云端的安全分析模型和监控功能,帮助车辆终端在遭遇外部攻击等情况下能够安全行驶,保护驾驶员的安全和个人隐私。主要研究内容包括:1、基于C/S服务架构,设计能够符合高IO环境的分布式架构的监控平台。考虑到终端的交互形式,终端上以客户端的方式与云端监控平台进行数据采集传输和人机交互响应。2、设计终端应用软件隔离机制,保护设备运行环境的安全。在云端部署应用市场,建立应用提交审核与安全等级认证机制,在终端的客户端内基于容器隔离技术,对安装在客户端的应用进行隔离与运行状态实时监控。3、设计完善的安全检测机制,定期针对车载设备进行预防性安全验证和实时安全检测。定期通过病毒扫描、异常行为检测、网络入侵检测以及漏洞检测,保护终端的安全。4、设计兼容大规模连接的云端安全引擎,能够识别出伪造通信与恶意攻击。在云端监控平台建立安全引擎,对网络请求进行逐个拦截并分析,对恶意请求拦截并拉黑名单,以及数据加密、请求在后端服务的分发与限流。5、建立稳定的平台数据冗余备份机制和终端数据稳定传输机制。做到数据最终一致性,满足分布式下的BASE要求,在大量数据并发写入的情况下,确保存储的可靠性,以及在网络环境不佳的情况能够保证终端传输的数据不丢失。
贾春晖[5]（2020）在《基于底层多种控制系统采用工业隔离网关进行数据采集的应用实例》文中研究指明主要介绍了钢铁企业怎样通过工业隔离网关,应用OPC技术、DCOM配置及多种数据采集策略,实现多种控制系统数据采集的应用实例。控制系统设备类型多样,部分设备陈旧,应用隔离网关、数据专网、防火墙、服务器等建立一个现代化信息技术支持的、科学而高效运行的生产调度智能综合监控一体化系统,将生产过程数据统一在一个数据平台,实现生产过程数据共享、实时监控,增强了安全生产状况的实时跟踪,实现了整个企业生产环节的受控管理,同时满足了工信部相关要求。本实例的应用,对相关企业的数据采集信息化平台建设具有一定的借鉴意义。
申贵强[6]（2020）在《YOLOv4网络辅助的四足机器人森林盲区巡检技术研究》文中研究说明近些年国内外森林火灾频发,对生态环境造成巨大破坏。目前对森林初期火灾检测,一般是通过卫星、无人机进行,但卫星遥感监测的实时性和准确性不高,无人机无法完成针对森林高空视野盲区的巡检任务。受限森林地形复杂的情况,普通的遥控系统不完善、目标识别率低的发展瓶颈。具备良好越野和速度能力的液压四足机器人,以及遥控和辅助检测系统,能够满足森林盲区火灾地面巡检的性能要求。但目前这方面的相关研究不能解决上述问题,没有成熟的针对森林盲区火灾巡检的系统方案。本文针对森林地面初期火灾预防问题,设计了一套森林巡检四足机器人遥控和辅助检测系统,减少森林火灾的危害。主要的研究内容和创新点如下:（1）现有森林盲区火灾巡检的遥控系统不具备环境适应性和和分层架构的科学设计。提出了一种数据采集层、通信转发层、人机交互融合层的遥控系统三层架构。通过实验证明三层遥控系统模型具备环境适应性,降低了遥控系统功耗,提高了遥控系统适用范围和待机时长,推动遥控系统的普及度,推动遥控系统解决自动化控制的问题。（2）当前组网环境复杂,不利于快速组网。同时为了解决遥控操控端集群作业组网时,同设备访问其他设备的网络输出端口的问题,本文提出了一个低成本高效的解决方案,设计了二层交换芯片BCM5396硬件结构,在二层交换芯片上部署虚拟局域网技术,从而进行虚拟网络隔离。通过仪器进行连通性和性能测试,实验结果证明此方法解决这类问题的可行性,提升组网的效率,有利于完成森林火灾盲区巡检任务。（3）现有目标检测算法对森林早期火灾的识别率低,在快速移动中识别速度慢。使用YOLOv4卷积网络,训练辅助检测网络,对样本集使用k-mean++聚类出预选框尺寸,训练网络参数,对森林初期火灾样本的检测准确率明显提高。在此基础上,1)对网络模型中非主干网络以及样本特征,改进了锚框参数数量,速度提升1.16%;2)对网络模型的结构以及特征尺度网络,改进了特征提取网络和特征尺度,m AP值为84.90%,网络模型速度再次提升18.91%。实验结果表明改进后的YOLO网络进行森林火灾辅助检测的可行性,提高巡检的效率,扩大巡检范围,实现对森林早期火灾的早期预防。
卢新[7]（2020）在《云多租户数据安全隔离控制关键技术研究》文中研究说明云计算是基于网格计算、分布式计算等技术的新型计算及服务模式,实现了多租户的资源共享与按需分配。由于多租户高度共享云平台提供的存储、网络、计算等底层资源,给租户数据带来了信息泄露、非法访问、恶意攻击等安全风险,亟需研究安全的隔离技术来保证数据安全。现有的租户隔离技术存在隔离粒度粗、复杂度高等问题,并且租户数据分布在不同的共享资源中,缺乏一体化、多层次的租户数据安全隔离技术的设计。为此本文针对云计算下多租户的隔离管理与逻辑隔离访问、共享虚拟机中租户的边界识别与隔离、租户数据聚合推导控制等关键技术进行了深入研究,主要工作包括:1.提出了基于多维控制的多租户数据安全隔离模型。针对多租户数据在不同共享资源下面临的安全隔离问题,通过引入虚拟域、安全标签、安全通道等模型元素,设计逻辑存储隔离、虚拟网络隔离、进程操作隔离等安全约束,保证了不同隔离维度下租户虚拟域内外的安全隔离与交互;通过设计租户数据的安全接入、聚合推导、信息流流动、安全通道等控制规则,构建起独立、逻辑、多维度的租户虚拟隔离域,实现了租户数据的逻辑隔离访问,解决了多租户数据网络传输与操作的安全隔离与控制。最后利用基于TA-安全的非传递性无干扰理论,证明了模型的安全性,奠定了多租户安全隔离的理论基础。2.提出了基于L-DHT（Label-Distributed Hash Table）的多租户数据安全隔离方法。针对多租户管理复杂、资源映射不均,共享存储时数据泄露、交叉访问的问题,首先基于一致性HASH环,划分环上虚拟节点,依据租户标识哈希,完成租户资源的均衡映射,协商虚拟域安全标签,实现了对多租户的分布式隔离管理;然后通过数据存储标签与存储数据的绑定,标签谓词与租户访问属性的加密逻辑运算和匹配认证,实现了共享存储时多租户数据的快速检索与访问认证;最后通过设计数据包与数据控制标签绑定方法,并结合多租户的隔离管理和安全通道的建立,构建了租户的虚拟网络隔离域,解决了多租户数据网络访问的安全隔离问题。仿真实验结果表明映射算法能够更好地实现负载的动态平衡,并通过数据检索效率与访问安全性的对比分析,验证了该方法下租户访问数据的安全性与高效性。3.提出了基于边界识别的多租户敏感信息流动态控制方法。针对共享虚拟机中多租户服务间数据流干扰与交互而引起的信息泄露问题,通过分析租户操作日志,构建租户行为特征向量,基于脉冲神经网络的分类特性,设计了租户安全边界自动化识别算法,实现了租户服务需求动态变化时安全边界的动态标识;基于信息流控制,利用格结构形式化地定义了租户信息流安全标签,设计了租户信息流控制与调整规则,实现了多租户边界内外数据的自主、动态、安全的隔离与控制。仿真实验结果表明租户边界识别算法能够准确识别租户私有数据的安全边界,并借助无干扰理论证明了多租户边界间数据的安全无干扰。4.提出了基于粒分析的多租户数据聚合推导方法。针对租户数据共享存储时存在的信息聚合推导而引起的泄密问题,首先提出一种基于粒引力的租户数据聚类算法,依据租户数据属性形成数据粒,通过计算粒质量与粒引力,构建起粒特征与特征值矩阵,实现了对租户相似数据的精确聚类;通过设计租户数据近似集动态更新算法,实现了租户数据变化时数据粒的动态聚类;通过设计一种聚合信息敏感性的推演算法,建立相似粒子云,依据属性模糊集可能性测度以及粒对敏感粒子云的贡献度,推演了出相似数据聚合推导出敏感信息的可能性。实验结果表明数据聚类算法及动态更新算法具有较高的聚类精度和效率,并且推演算法具有较高的推演准确率,为租户相似数据聚合控制策略的制定提供了依据。
王佩硕[8]（2020）在《高速铁路防灾监测单元的研究与设计》文中进行了进一步梳理高速铁路为了做到预防灾害保障行车安全,设立了高速铁路防灾安全监控系统。通过对危及高速铁路行车时可能遇到的自然或人力灾害（强风、暴雨、大雪、地震、异物侵限等）进行实时监测、信息集中管理与分析,实现统一指挥行车、维持列车运行秩序、保障行车安全。系统设备构成有信息采集层设备、数据处理设备、调度终端设备和铁路专用数据传输网络等。利用信息采集层设备负责对常见气象灾害信息进行监测和传输,采集层设备主要是布置于铁路沿线的灾害传感器和基站的监测单元,其监测数据是防灾安全监控系统系统主要信息来源,也是系统最重要的组成部分,本文重点研究设计对象是信息采集层监测单元。首先,论文分析了国内外高速铁路路防灾情况,对两层架构的高速铁路防灾安全监控系统结构、系统功能,以及信息采集层传感器和监测单元进行了重点介绍,依此为基础提出了基于PXI总线监测单元的设计思路与方案,针对监测单元硬件结构进行了分析,重点设计对象是硬件部分的数据采集模块,主要包括信号调理、A/D转换、数据存储和PXI接口控制等,逻辑控制基于FPGA（现场可编程逻辑门阵列）实现,为了保证采集数据的可靠性在设计中采用了通道隔离、噪声抑制、电源隔离等技术。其次,选用LabWindows/CVI为软件平台进行设备驱动程序与应用程序开发,搭建调试平台进行监测单元调试,给出了调试过程与结果分析,讨论了监测单元数据采集模块的可靠性与采集精度,针对数据采集模块中采样线性误差的情况,选用最小二乘法进行参数校准,对校准过程进行了编程处理,同时给出校准的结果。最后,通过分析对比,基于PXI总线的监测单元满足设计要求,可以用于实际的高速铁路防灾安全监测中。
严凯凯[9]（2020）在《微服务可靠性保障系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,随着互联网、虚拟化、云计算服务及软件技术的快速发展,传统单体架构软件开发模式已无法满足国内外各大互联网公司的要求,软件架构的开发模式开始从单体的、中心式的架构演进到了面向微服务的架构,提高了系统的可扩展性和稳定性。但是随着系统的演进和微服务数量的增多,集中化、难以维护、成本高等问题使微服务架构难以适应快速变化的市场环境要求,微服务在云平台中无法保证服务的可靠交互、服务自动容错和系统资源的合理利用问题。针对以上问题,本文设计实现了一个微服务可靠性保障系统,该系统利用Docker虚拟化容器技术,以Kubernetes为基础设施,结合Istio服务治理平台,实现了微服务架构中服务准确发现和高效访问、服务故障检测和快速恢复、服务节点的迁移和调度以及服务健康状态监控等功能。具体研究内容包括以下几个模块:（1）设计和实现服务交互模块。通过分析微服务架构下的服务发现流程和访问过程,设计服务交互模型,并根据服务模型与平台之间的关系和数据的传输形式,设计和实现服务交互模块,保证服务交互过程中服务的高效访问和数据的可靠传输。（2）设计和实现服务容错模块。通过监控服务的健康状态和请求过程,并利用容器化隔离技术,使用路由容错机制对失败的服务进行熔断和降级处理。通过分析系统的资源使用情况,实时监控系统状态。当资源受限时,自动开启流控保护机制,保证在高并发环境下系统的可靠性和稳定性。（3）设计和实现一种迁移和调度策略。通过对系统资源的使用情况和当前服务自身所需资源情况的计算,对系统节点进行过滤和等级划分,使用最优调度策略选择合适的节点进行服务部署,保证服务稳定运行。（4）设计和实现服务监控模块。通过分析系统的应用环境和服务健康状态,设计并实现服务监控模块,该模块主要包括对服务器节点状态以及资源使用情况的监控,收集服务交互过程产生的数据,监控服务的运行状态和系统资源的使用情况,动态自适应调整服务。通过实验表明,该可靠性保障系统稳定的保障了微服务在分布式环境中的可靠运行,提升了服务之间高效访问和可靠交互,通过自动化部署和自适应调整策略,减少了运维时间和成本,提高了系统资源的利用率,保障了微服务在云平台系统运行的可靠性。
薛昊[10]（2020）在《集中式汽车检测线故障诊断系统的研究》文中研究指明集中式汽车检测线以机械、电子、控制以及计算机技术为基础,利用传感器以及相应的检测设备对汽车的安全、性能等状态进行快速准确的测量,并通过对比相关国家标准作出性能评价。检测线系统中包含各种电子电路、机械设备等,一旦出现故障,需要诊断专家到达现场进行故障诊断,此种诊断模式费时费力,降低了检测线的使用效率,因此研究集中式汽车检测线故障诊断系统,对于提高故障诊断效率,保障集中式汽车检测线稳定运行有着重要意义。本文以集中式汽车检测线为研究对象,首先介绍了集中式汽车检测线的组成及其功能,并根据故障原理进行分类,主要分为检测设备系统故障、测控系统故障、数据采集系统故障,根据不同故障类型的特点,本文采用基于故障树的汽车检测线故障诊断专家系统对前两类故障进行诊断,采用基于神经网络的汽车检测线故障诊断方法对第三类故障进行诊断,并设计了基于ARM Cortex-M3的故障数据采集硬件电路,主要包括模拟信号采集电路以及数字信号采集电路,为故障诊断提供事实依据。基于故障树的集中式汽车检测线故障诊断专家系统:建立集中式汽车检测线故障树,涵盖三个大系统、十个子系统以及三十八个底事件。进行定性分析,确定其最小割集,采用基于信息指数修正的专家调查法对最小割集进行定量分析,得出其故障概率及概率重要度。之后建立故障诊断专家系统,根据汽车检测线故障树结构,设计故障部件知识表、故障数据知识表、故障现象知识表、故障规则知识表、故障维修知识表作为专家系统知识库,采用基于知识的产生式规则诊断推理融合方式作为推理方式。基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断:建立故障诊断神经网络模型,分别使用BP神经网络和LSTM神经网络构建集中式汽车检测线故障诊断模型,确定各状态参数,对输入故障数据进行预处理处理,根据训练结果,对神经网络模型的训练参数进行优化。之后对选取的数据进行测试,实验结果验证了基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断模型对于提高故障诊断准确率有着良好效果。最后对集中式汽车检测线故障诊断平台进行设计与实现,确定了客户端/服务器的架构模式,采用python语言、SQL Server关系型数据库进行开发,主要包含用户信息、故障诊断、检测数据监测及诊断、历史故障信息查询等模块,并对诊断平台进行测试,结果表明本文研究设计的故障诊断平台可以实现不同故障类型的诊断功能。
二、数据采集系统中的隔离技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据采集系统中的隔离技术（论文提纲范文）
（1）抛光打磨铝粉除尘系统控爆技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 粉尘爆炸机理研究 |
| 1.2.2 粉尘爆炸特性及传播规律研究 |
| 1.2.3 粉尘爆炸防治措施研究 |
| 1.2.4 存在的不足 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 抛光打磨铝粉尘爆炸特性研究 |
| 2.1 测试粉尘 |
| 2.2 试验装置 |
| 2.3 试验测试 |
| 2.3.1 爆炸下限浓度测试 |
| 2.3.2 最大爆炸压力及最大压力上升速率测试 |
| 2.3.3 最小点火能量测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 抛光打磨铝粉尘爆炸传播规律研究 |
| 3.1 试验装置 |
| 3.2 试验测试 |
| 3.3 爆炸压力传播规律 |
| 3.4 爆炸火焰传播规律 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无火焰爆炸泄压技术研究及装置设计 |
| 4.1 泄压理论 |
| 4.2 消火材料及机理 |
| 4.3 装置设计 |
| 4.3.1 整体结构设计 |
| 4.3.2 消火结构设计 |
| 4.3.3 装置泄压设计 |
| 4.4 试验研究 |
| 4.4.1 圆柱形无火焰泄压装置 |
| 4.4.2 扇形无火焰泄压装置 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 爆炸隔离技术研究及装置设计 |
| 5.1 爆炸隔离技术 |
| 5.2 Ⅰ型旋转式爆炸隔离装置 |
| 5.2.1 设计原理 |
| 5.2.2 结构设计 |
| 5.2.3 壳体尺寸 |
| 5.2.4 隔爆阀门尺寸 |
| 5.2.5 隔爆阀门响应时间 |
| 5.2.6 试验研究 |
| 5.3 Ⅱ型旋转式爆炸隔离装置 |
| 5.3.1 壳体尺寸 |
| 5.3.2 隔爆阀门尺寸 |
| 5.3.3 隔爆阀门响应时间 |
| 5.3.4 试验研究 |
| 5.3.5 装置改进 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）多通道高精度数据采集系统硬件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 数据采集系统的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 系统设计指标及本文任务 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 总体设计概述 |
| 2.1 设计方案 |
| 2.2 采集系统的基本理论 |
| 2.3 关键芯片选型 |
| 2.3.1 ADC选型 |
| 2.3.2 时钟频率源选型 |
| 2.3.3 隔离芯片选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高精度影响因素分析 |
| 3.1 运算放大器的噪声分析 |
| 3.2 多路复用器建立时间对精度的影响 |
| 3.3 ADC基准电压源噪声计算 |
| 3.4 不同信号源输入连接方式 |
| 3.4.1 浮动信号源的连接 |
| 3.4.2 接地信号源的连接 |
| 3.5 PCB引入的噪声 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 数据采集模块硬件实现 |
| 4.1 输入保护方案 |
| 4.2 模拟开关选通方案 |
| 4.3 程控放大方案 |
| 4.4 ADC电路设计 |
| 4.4.1 ADC驱动电路及抗混叠滤波 |
| 4.4.2 ADC核心电路设计 |
| 4.5 存储与隔离方案 |
| 4.5.1 存储方案 |
| 4.5.2 数字隔离设计方案 |
| 4.6 基于PXI总线的触发电路 |
| 4.6.1 PXI总线 |
| 4.6.2 触发电路 |
| 4.6.3 PCI9054接口电路 |
| 4.7 电源设计 |
| 4.7.1 升压模块 |
| 4.7.2 低电压电源 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 采集模块逻辑设计 |
| 5.1 系统整体逻辑 |
| 5.2 多路选通逻辑 |
| 5.2.1 通道选通逻辑设计 |
| 5.2.2 程控放大电路逻辑设计 |
| 5.3 ADC模块逻辑设计 |
| 5.4 FIFO逻辑设计 |
| 5.5 PCI总线接口逻辑设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统调试与测试 |
| 6.1 电源调试 |
| 6.2 数据采集测试 |
| 6.2.1 直流精度测试 |
| 6.2.2 程控放大电路调试 |
| 6.3 动态参数测试 |
| 6.3.1 输入信号带宽测试 |
| 6.3.2 无杂散动态范围测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）水电站工控环境细粒度隔离技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 水电行业工业控制环境 |
| 2.1.1 水电行业生产大区划分 |
| 2.1.2 工控环境层次模型 |
| 2.2 SDN技术 |
| 2.2.1 SDN流表结构 |
| 2.3 Modbus/TCP协议 |
| 2.4 深度包检测技术 |
| 2.5 异常流量检测技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 水电站工控环境细粒度隔离方案设计 |
| 3.1 工控环境隔离的三项指标 |
| 3.2 两种粒度的隔离 |
| 3.3 细粒度隔离需求分析 |
| 3.4 细粒度隔离总体方案架构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 细粒度隔离方案关键技术研究 |
| 4.1 基于卷积神经网络的工控环境异常流量行为检测技术研究 |
| 4.1.1 工控环境流量特性分析 |
| 4.1.2 工控流量数据包特征选取 |
| 4.1.3 工控流量行为检测流程 |
| 4.1.4 异常流量行为检测结果分析 |
| 4.2 基于深度包检测的Modbus协议应用层指令检测技术研究 |
| 4.2.1 深度解析Modbus协议应用层内容 |
| 4.2.2 Modbus协议的应用层异常指令检测 |
| 4.2.3 基于签名优化应用层恶意指令检测过程 |
| 4.2.4 基于字典树优化签名库空间开销和匹配时间开销 |
| 4.2.5 字典树匹配签名与字符串匹配签名性能比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于SDN的工控环境细粒度隔离方案实现 |
| 5.1 可视化界面操作隔离 |
| 5.1.1 网络拓扑发现及可视化 |
| 5.1.2 REST API |
| 5.1.3 可视化界面操作隔离实现 |
| 5.2 异常流量行为隔离 |
| 5.2.1 数据采集 |
| 5.2.2 特征提取 |
| 5.2.3 模型训练和异常识别 |
| 5.3 异常工控指令隔离 |
| 5.3.1 数据采集 |
| 5.3.2 指令深度提取 |
| 5.3.3 指令阈值匹配及隔离 |
| 5.3.4 应急保护机制 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 仿真实验及结果分析 |
| 6.1 仿真环境介绍 |
| 6.1.1 水电站计算机监控系统网络分层示例 |
| 6.1.2 实验环境介绍 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 可视化界面操作隔离功能测试 |
| 6.2.2 异常流量行为隔离 |
| 6.2.3 异常工控指令隔离功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读工程硕士学位期间取得的成果 |
（4）车联网智能终端监控平台的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车联网发展历程 |
| 1.2.2 车联网安全与监控 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 车载智能终端 |
| 2.2 网络安全态势感知 |
| 2.3 应用容器隔离 |
| 2.4 安全防护技术 |
| 2.5 大数据计算与存储 |
| 2.5.1 Hadoop平台 |
| 2.5.2 Spark平台 |
| 2.5.3 HBase数据库 |
| 2.6 组件与框架技术 |
| 2.6.1 Zookeeper |
| 2.6.2 Redis |
| 2.6.3 Spring |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 监控平台需求分析 |
| 3.1 总体需求概述 |
| 3.2 客户端需求分析 |
| 3.2.1 驾驶员需求分析 |
| 3.2.2 容器化隔离需求分析 |
| 3.3 服务端需求分析 |
| 3.3.1 管理员需求 |
| 3.3.2 安全监控与防护需求 |
| 3.3.3 数据存储需求 |
| 3.3.4 分布式架构需求 |
| 3.3.5 数据采集与分析需求 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 监控平台系统设计 |
| 4.0 系统架构设计 |
| 4.1 系统模块设计 |
| 4.2 关键问题研究与选型 |
| 4.2.1 数据加密算法研究 |
| 4.2.2 软件隔离技术研究 |
| 4.3 关键问题与核心功能设计 |
| 4.3.1 终端应用容器化设计 |
| 4.3.2 安全监控与防护设计 |
| 4.3.3 微服务设计 |
| 4.3.4 终端数据采集设计 |
| 4.3.5 终端健康度分析模型设计 |
| 4.4 数据存储设计 |
| 4.4.1 Redis缓存设计 |
| 4.4.2 关系型数据库设计 |
| 4.4.3 HBase数据存储设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现及测试 |
| 5.1 实现与测试的软硬件环境 |
| 5.2 主要功能实现 |
| 5.2.1 车辆监控数据采集 |
| 5.2.2 终端安全监控防护 |
| 5.2.3 应用容器化管理 |
| 5.2.4 车辆监控管理 |
| 5.2.5 微服务管理 |
| 5.2.6 服务网关 |
| 5.2.7 终端健康度分析 |
| 5.2.8 应用等级变更 |
| 5.3 系统功能展示 |
| 5.4 系统功能测试 |
| 5.4.1 客户端安全防护测试 |
| 5.4.2 网关入侵检测测试 |
| 5.4.3 大数据终端健康度测试 |
| 5.4.4 态势感知测试 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）基于底层多种控制系统采用工业隔离网关进行数据采集的应用实例（论文提纲范文）
| 0 概要介绍 |
| 1 系统现状分析 |
| 1.1 控制系统现状 |
| 1.2 企业现场控制系统统计 |
| 2 工业隔离网关 |
| 2.1 产品硬件架构 |
| 2.2 产品软件架构 |
| 2.3 DCS与OPC服务器通信的体系结构 |
| 3 具体采集方案及配置 |
| 3.1 SLC500(DH+通讯)控制系统数据采集方式 |
| 3.2 ABB AC800M控制系统数据采集方式 |
| 3.3 WINCC 控制系统采集方式(使用OPCServer.WinCC服务) |
| 3.4 和利时MACS控制系统采集方式(使用Hollysys.MACSV5OPCServer.1服务) |
| 3.5 霍尼韦尔DCS控制系统采集方式(使用HWHsc.OPCServer服务) |
| 3.6 ABB AC 800F控制系统采集方式(使用Freelance2000OPCServer.26.1服务) |
| 4 实施效果 |
| 5 结束语 |
（6）YOLOv4网络辅助的四足机器人森林盲区巡检技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林火灾预防的研究现状 |
| 1.2.2 四足机器人遥控系统研究现状 |
| 1.2.3 火灾辅助检测的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及创新 |
| 第二章 基于盲区巡检的遥控系统设计 |
| 2.1 嵌入式通用架构基础 |
| 2.2 模块化遥控器三层架构 |
| 2.3 人机交互融合层设计 |
| 2.3.1 摇杆与按键控制 |
| 2.3.1.1 摇杆硬件电路设计 |
| 2.3.1.2 摇杆滤波算法 |
| 2.3.2 双屏异显实现 |
| 2.3.2.1 双MIPI硬件电路设计 |
| 2.3.2.2 双屏异显异触技术 |
| 2.3.3 离线命令词语音识别 |
| 2.3.3.1 音频CODEC电路设计 |
| 2.3.3.2 语音识别技术 |
| 2.3.4 基于肌肉电的手势识别 |
| 2.4 通信转发层设计 |
| 2.4.1 遥控通信网络总体设计 |
| 2.4.2 手持终端通信设计实现 |
| 2.5 数据采集层设计 |
| 2.6 网络隔离技术 |
| 2.6.1 二层虚拟局域网原理 |
| 2.6.2 二层网络隔离技术的实现 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 辅助检测网络的YOLOv4模型和优化设计 |
| 3.1 传统火灾检测方法 |
| 3.2 深度学习火灾检测算法 |
| 3.3 YOLOv4目标检测算法 |
| 3.3.1 YOLOv4网络原理 |
| 3.3.2 YOLOv4激活函数 |
| 3.3.3 YOLOv4损失函数 |
| 3.3.4 YOLOv4评估函数 |
| 3.4 森林初期火灾的模型建立和预处理 |
| 3.4.1 建立预训练模型 |
| 3.4.2 数据集预处理 |
| 3.5 辅助检测网络改进设计 |
| 3.5.1 预选框参数维度聚类 |
| 3.5.1.1 K-means聚类 |
| 3.5.1.2 K-means++聚类 |
| 3.5.2 预选锚框参数 |
| 3.5.3 特征尺度预测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 盲区巡检系统集成实验 |
| 4.1 森林盲区巡检系统设计 |
| 4.2 遥控系统测试实验 |
| 4.2.1 四足机器人人机交互测试 |
| 4.2.2 遥控系统多通道通信测试 |
| 4.2.3 遥控系统前端采集端测试 |
| 4.2.4 遥控系统集群及性能测试 |
| 4.3 辅助目标检测网络实验 |
| 4.3.1 小样本数据增强测试 |
| 4.3.2 预选锚框改进设计测试 |
| 4.3.3 特征尺度改进设计测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）云多租户数据安全隔离控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 章节安排 |
| 第二章 云多租户数据安全隔离控制技术研究综述 |
| 2.1 云下多租户层次架构 |
| 2.1.1 多租户服务层次 |
| 2.1.2 多租户技术层次 |
| 2.1.3 多租户架构下的安全隔离问题 |
| 2.2 多租户网络隔离技术研究现状 |
| 2.2.1 多租户二层网络隔离技术 |
| 2.2.2 多租户三层网络隔离技术 |
| 2.3 多租户数据存储隔离技术研究现状 |
| 2.3.1 多租户数据存储模式 |
| 2.3.2 多租户数据加密存储隔离 |
| 2.4 多租户软件隔离技术研究现状 |
| 2.5 存在的问题及解决思路 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于多维控制的多租户数据安全隔离模型 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.3 模型元素 |
| 3.4 模型的隔离约束 |
| 3.4.1 虚拟域隔离约束 |
| 3.4.2 租户逻辑存储隔离约束 |
| 3.4.3 租户进程操作隔离约束 |
| 3.4.4 租户虚拟网络隔离约束 |
| 3.5 模型的控制规则 |
| 3.5.1 安全接入规则 |
| 3.5.2 聚合推导控制规则 |
| 3.5.3 信息流控制规则 |
| 3.5.4 安全通道控制规则 |
| 3.6 模型安全性证明 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于L-DHT的多租户数据安全隔离方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 相关术语 |
| 4.3 基于L-DHT的多租户虚拟域隔离映射算法 |
| 4.3.1 算法流程设计 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.4 基于标签谓词加密的存储数据隔离访问算法 |
| 4.4.1 数据存储标签结构 |
| 4.4.2 算法设计 |
| 4.5 租户数据的网络访问与通信隔离 |
| 4.5.1 安全标签的绑定 |
| 4.5.2 租户数据的隔离通信流程 |
| 4.6 实验验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于边界识别的多租户敏感信息流动态控制方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于动态脉冲神经网络的多租户虚拟边界自动化识别算法 |
| 5.2.1 租户行为特征提取与处理 |
| 5.2.2 算法流程设计 |
| 5.3 基于标签格的多租户敏感信息流动态控制方法 |
| 5.3.1 安全性标签设计 |
| 5.3.2 租户信息流标签控制策略 |
| 5.3.3 租户信息流标签能力调整策略 |
| 5.4 云多租户敏感信息流安全隔离应用架构 |
| 5.5 实验验证及安全性证明 |
| 5.5.1 边界识别的准确性验证 |
| 5.5.2 策略安全性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于粒分析的多租户数据聚合推导方法 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于粒引力的云租户数据聚类算法 |
| 6.2.1 数据粒与粒分割 |
| 6.2.2 基于粒引力的云数据聚类算法 |
| 6.3 云租户数据近似集动态更新算法 |
| 6.4 基于粒贡献的聚合信息敏感性推演算法 |
| 6.5 实验验证 |
| 6.5.1 算法聚类效果分析 |
| 6.5.2 算法推演准确率分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 有待进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（8）高速铁路防灾监测单元的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 高速铁路防灾监控系统在其他国家现状分析 |
| 1.3 我国高速铁路的防灾安全监控系统现状分析 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 |
| 1.5 小结 |
| 2 高速铁路防灾安全监控系统 |
| 2.1 系统结构及功能分析 |
| 2.1.1 现场监测设备层 |
| 2.1.2 线路中心 |
| 2.1.3 监控终端 |
| 2.1.4 通信传输网络 |
| 2.2 系统监测自然灾害及传感器选择 |
| 2.2.1 系统监测的自然灾害 |
| 2.2.2 现场监测设备选择 |
| 2.3 监测单元 |
| 2.3.1 监测单元的结构 |
| 2.3.2 监测单元的功能 |
| 2.4 小结 |
| 3 监测单元的硬件设计 |
| 3.1 方案设计 |
| 3.2 数据采集模块电路设计 |
| 3.2.1 信号调理电路 |
| 3.2.2 A/D转换电路 |
| 3.2.3 隔离和电源设计 |
| 3.2.4 基于FPGA的固件设计 |
| 3.2.5 A/D采样控制逻辑设计 |
| 3.3 控制及数据存储电路设计 |
| 3.4 PXI总线接口设计 |
| 3.5 小结 |
| 4 监测单元软件设计 |
| 4.1 软件设计方案 |
| 4.1.1 数据采集模块工作流程 |
| 4.1.2 软件平台介绍 |
| 4.2 驱动程序设计 |
| 4.3 应用程序设计 |
| 4.4 小结 |
| 5 监测单元测试与验证 |
| 5.1 测试平台介绍与搭建 |
| 5.2 测试内容与过程 |
| 5.2.1 测试过程 |
| 5.2.2 测试结果 |
| 5.3 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）微服务可靠性保障系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 微服务架构 |
| 2.2 Docker |
| 2.3 Kubernetes |
| 2.4 Istio |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统总体需求 |
| 3.2 系统边界分析 |
| 3.3 系统功能需求 |
| 3.3.1 微服务交互模块 |
| 3.3.2 微服务容错模块 |
| 3.3.3 服务的迁移和调度 |
| 3.3.4 微服务监控模块 |
| 3.4 系统数据建模 |
| 3.5 系统非功能需求 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 系统功能分解 |
| 4.3 系统应用架构设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 各子模块设计与实现 |
| 4.5.1 微服务交互模块 |
| 4.5.2 微服务容错模块 |
| 4.5.3 服务迁移和调度 |
| 4.5.4 微服务监控模块 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统测试内容 |
| 5.3 测试用例设计 |
| 5.4 系统测试执行 |
| 5.4.1 微服务交互模块 |
| 5.4.2 微服务容错模块 |
| 5.4.3 服务的迁移和调度 |
| 5.4.4 微服务监控模块 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.6 测试结果分析 |
| 5.7 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）集中式汽车检测线故障诊断系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 故障诊断技术的研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 集中式汽车检测线故障诊断的研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 集中式汽车检测线故障诊断系统设计 |
| 2.1 集中式汽车检测线组成及功能 |
| 2.1.1 检测仪器设备系统组成及功能 |
| 2.1.2 电气测控系统组成及功能 |
| 2.1.3 人机交互系统组成及功能 |
| 2.2 集中式汽车检测线工作过程中的常见故障情况分析 |
| 2.3 故障诊断算法选择 |
| 2.4 故障数据采集模块硬件设计 |
| 2.4.1 最小系统设计 |
| 2.4.2 模拟信号量数据采集模块设计 |
| 2.4.3 数字信号量数据采集模块设计 |
| 2.5 故障诊断系统结构设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于故障树的集中式汽车检测线故障诊断专家系统 |
| 3.1 故障树分析法 |
| 3.1.1 简介 |
| 3.1.2 故障树的表示与构造过程 |
| 3.1.3 故障树数学模型的建立 |
| 3.1.4 故障树定性分析 |
| 3.1.5 故障树定量分析 |
| 3.2 集中式汽车检测线故障树设计 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 建立集中式汽车检测线故障树 |
| 3.2.3 集中式汽车检测线故障树定性分析 |
| 3.2.4 集中式汽车检测线故障树定量分析 |
| 3.3 专家系统 |
| 3.3.1 简介 |
| 3.3.2 专家系统的组成与功能 |
| 3.3.3 知识的获取与表示 |
| 3.3.4 专家系统的推理机制 |
| 3.3.5 故障树与专家系统的联系 |
| 3.4 集中式汽车检测线故障诊断专家系统设计 |
| 3.4.1 故障诊断专家系统开发分析 |
| 3.4.2 故障诊断专家系统总体设计 |
| 3.4.3 故障诊断专家系统知识库设计 |
| 3.4.4 故障诊断专家系统推理机设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断模型 |
| 4.1 故障检测与识别 |
| 4.1.1 数据选取与处理 |
| 4.1.2 故障识别标准 |
| 4.2 神经网络故障诊断原理 |
| 4.2.1 BP神经网络 |
| 4.2.2 LSTM神经网络 |
| 4.3 故障诊断神经网络模型建立 |
| 4.3.1 状态参数采集 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 神经网络训练参数 |
| 4.3.4 网络层数及节点数 |
| 4.4 训练实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 集中式汽车检测线故障诊断系统的设计与实现 |
| 5.1 故障诊断系统需求分析 |
| 5.2 故障诊断系统总体设计 |
| 5.2.1 系统架构及开发环境选择 |
| 5.2.2 系统总体结构设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.4 系统运行界面及测试 |
| 5.4.1 用户信息管理模块 |
| 5.4.2 故障诊断模块 |
| 5.4.3 检测数据监测及诊断模块 |
| 5.4.4 历史故障信息查询模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、数据采集系统中的隔离技术（论文参考文献）
- [1]抛光打磨铝粉除尘系统控爆技术研究[D]. 杜宇婷. 煤炭科学研究总院, 2021(01)
- [2]多通道高精度数据采集系统硬件设计[D]. 杨瑞楠. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]水电站工控环境细粒度隔离技术研究与实现[D]. 杜解. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]车联网智能终端监控平台的研究与实现[D]. 刘文哲. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于底层多种控制系统采用工业隔离网关进行数据采集的应用实例[J]. 贾春晖. 自动化与仪器仪表, 2020(12)
- [6]YOLOv4网络辅助的四足机器人森林盲区巡检技术研究[D]. 申贵强. 华南理工大学, 2020
- [7]云多租户数据安全隔离控制关键技术研究[D]. 卢新. 战略支援部队信息工程大学, 2020
- [8]高速铁路防灾监测单元的研究与设计[D]. 王佩硕. 兰州交通大学, 2020(01)
- [9]微服务可靠性保障系统的设计与实现[D]. 严凯凯. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [10]集中式汽车检测线故障诊断系统的研究[D]. 薛昊. 长安大学, 2020(06)