一、数据通讯业务的决策模型研究（论文文献综述）
白溥[1]（2021）在《Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现》文中研究指明随着近些年来信息化的发展,MES系统作为现代计算机集成制造系统CIMS的关键,它可以优化整个企业的生产制造管理模式,加强各部门之间协同工作效率,帮助企业提高服务质量。冶金行业对钢厂信息化系统十分重视,都以信息化来带动自动化发展为目标来进行信息化系统的优化升级。本系统以某钢铁集团150t电弧炉为背景,进行电弧炉过程控制系统的设计及实现。针对冶炼过程设计出一套与MES系统和基础自动化系统相对接的过程控制系统,实现了对冶炼过程的实时控制、模型指导、优化计算等功能,最终为一键炼钢打下基础。首先,对本文研究的Consteel电弧炉和传统电弧炉的特点进行研究,进行冶炼过程数学模型建模及仿真。配料模型以最小配料成本和最低吨钢能耗为目标,基于此双目标采用差分进化算法（Differential Evolution Algorithm）对输入的废钢料和辅料配比进行求解,最终得到最优解集;能量平衡模型采用物理建模的方式对能量的供给、损失、损耗这三大模块进行计算,完成了对不同冶炼阶段能量的分配:在变压器电气模型建立的基础上,对电弧炉电气特性曲线和特殊工作点进行分析,对供电策略的选取,实现了不同档位合理工作点和选取和变压器档位匹配,制定了合理的供电制度和供电曲线;合金计算模型采用线性规划的方法对合金加料模型进行优化,实现了最小成本配料的功能;同时也设计了其他模型,对冶炼过程起到了良好的指导作用。其次,针对整个过程控制系统进行软件架构的设计和实现。系统的架构以三层结构模式进行搭建,并根据需求功能进行了结构衍生,对软件的需求功能进行模块划分及详细设计,在此基础之上对C#程序和数据库程序业务逻辑进行功能分配,实现了良好的结构化软件体系。第三,针对系统数据功能需求进行了Oracle数据库设计,完成了相关表、视图等功能的设计,结合相关网络技术实现了数据存储和数据通讯,对冶炼过程中的冶炼状态、加料等过程数据进行实时记录和跟踪,数据库通过DBLink的方式与远程数据库进行通讯,进行计划信息的交互,使得各个二级系统间协调生产,与基础自动化级采用OPC通讯方式进行数据交互。最后,针对过程控制系统的交互界面进行设计和调试。在硬件配置方面对主流的服务器配置进行分析,选取了冗余的配置方式,极大地增加了系统的容错性:结合系统模块功能实现对各个界面的设计,主要完成了生产计划定义、冶炼信息监控、过程指导、模型预测等功能:并在实验室条件下模拟现场情况对各项功能具体调试,最终完成了现场调试,取得了良好的效果。本文所设计的电弧炉过程控制系统整体架构以三层架构为框架,围绕信息化进行开发,结合相关数据库技术和通讯方式进行系统搭建,根据建立的冶炼工艺模型对生产进行指导,生产中发挥了良好的指导功能。
孟博洋[2]（2021）在《基于边缘计算的智能数控系统实现方法研究》文中研究表明随着工业4.0的技术浪潮推动,边缘计算技术、物联网技术、云服务技术等众多先进的制造业新技术,改变了制造业的生产环境和生产模式。新技术的发展,使得人们对机床数控系统的智能化、网络化水平的要求越来越高。在当前的智能化、网络化制造模式中,机床的数控系统不仅需要利用云端的计算和存储优势来收集、分析加工中的相关多源数据,而且更加需要通过云端丰富的技术资源优势,来指导和优化对应的加工过程。传统的云架构数控系统,由于数据传输中的延迟、稳定性、实时性等问题,难以满足机床云端的实时感知与分析、实时优化与控制等高实时性需求。这一问题也成为传统云架构数控系统中的研究热点和难点。在此背景下,本文开展了边缘计算架构数控系统的设计和开发工作,并进行了智能感知与分析、智能优化与控制等方面的技术研究。根据边缘计算产业联盟提出的边缘计算3.0参考架构,本文分析了在智能制造环境下的边缘计算体系层级。从边缘计算在机床智能数控系统中的智能功能分析及物理平台搭建两个方面,完成基于边缘计算的智能数控系统体系环境建模,并且提出了边缘计算数控系统的总体架构设计方案。该架构在传统云架构的基础上,增加了边缘计算设备端和边缘计算层级。通过基于边云协同交互的智能分析、智能优化等方法,完成了机床云端与设备端之间,高实时性任务的数据交互。以架构中的模块为边缘计算数控系统的基础构成单元,对所提出的系统架构进行模块化开发。在各主模块的开发过程中,提出各子模块细分方法以及相互调用模式,详细介绍了各主模块在搭建过程中的关键技术。分别从边缘运动控制模块、边缘逻辑控制模块、边缘计算服务器配置三个方面,提出了各主模块的具体实现方法。针对边缘计算数控系统与机床原数控系统之间的关系,提出三种对接运行模式,并给出了两个系统中各个执行子模块的具体对接方法和流程。同时,为了利用云计算的特点和优势,来提升边缘计算数控系统的计算处理能力和远程服务能力。提出了边缘计算数控系统与云端交互部分的配置策略,并且搭建了相应的云计算服务器以及交互环境。在边缘计算数控系统的智能感知技术应用方面,针对机床铣削加工过程中产生的切削力、位置信息,速度信息、形变信息等等多源加工信息数据,提出边缘计算数控系统的智能数据感知方法。针对多源信息在高速实时性要求与传输过程中的数据时钟波动等问题,导致采集数据的不准确、不一致等情况,提出一种新的多源数据智能调度及融合方法。通过高度一致性的数据协同,将多源信息根据对应关系进行映射,使得数据的基准可以从基于时间因素的基准投影到基于工件表面因素的空间基准。为了充分利用云端计算的硬件资源优势与边缘端计算的实时性优势,提出边云混合交互的多维关联数据智能分析方法,为边缘计算数控系统提供高效、实时的分析数据。在边缘计算数控系统的铣削力优化技术应用方面,根据感知到的铣削力信息与加工工件的关联数据,研究了不同加工参数和刀具参数条件下的铣削力波动特性。建立了整体螺旋刃立铣刀的铣削力波动预测模型。提出三个与轴向切削深度和刀具参数有关的铣削力波动特性:一致性,周期性和对称性,并给出了详细的理论公式推导和证明方法。在此基础上,建立了基于边云系统的铣削力优化方法。通过离线参数优化与在线铣削力控制两种方式,实验验证了所提出边缘计算数控系统实现及技术应用的有效性和正确性。
朱文赫[3]（2021）在《基于银企直连的铁路资金安全管理平台的应用研究》文中研究指明铁路企业在我国经济繁荣成长的浪潮中砥砺前行,紧抓发展机遇。基建工程的大量上马,客、货运收入的逐年提高,使铁路企业的市场竞争力得到了增强。但受国际国内经济形式的影响,银行限缩信贷、资金缺口增大、成本优势逐渐丧失的现状导致了铁路企业资金的供需矛盾逐渐显现,改变原有的资金管理模式已成为企业生存发展和转型升级的必然要求,关于如何从安全和效益的双重角度建立与现代企业发展相适应的资金管理制度体系,对当前时期的铁路运输企业具有极强的现实意义。依托互联网技术的广泛应用以及移动互联网、银行中间件、大数据、“互联网+”等信息技术有助于提高铁路企业资金管理的科学化水平,将集团公司和其下游的各运输生产单位通过资源整合进行一体化构建,成为企业价值创造、实现利润增长的关键。本文首先介绍了对银企直连技术的应用研究,以什么是银企直连和为什么要在铁路企业的资金安全管理体系中引入银企直连为切入点。着重介绍了该技术与普遍使用的网上银行的区别,同时阐述了引入该技术后企业如何实现与银行端的对接通讯。以及对银企直连技术在企业财资管理体系中注入的业务赋能予以说明。其次重点介绍了对基于银企直连技术的资金安全管理平台的应用研究。本文从平台的研究目的和平台的建设原则入手,在对平台的总体架构、技术架构、网络方案和系统权限进行详细分析后,着重介绍了平台的服务体系和构成平台数据基础的所有平台子系统。之后介绍了平台的数据通讯方式,以及描述了平台给企业资金管理业务带来的变化。最后对基于资金安全管理平台的银行承兑汇票管理系统进行了深入的研究,在介绍了银行承兑汇票的概念、使用现状、结算运输进款过程、管理所面临的问题的基础上,对系统在可控范围内所能实现的最终目标、业务流程的说明、系统搭建过程中的重要项点、整体架构设计、功能模块、系统通讯方式和接口规范等内容进行了详细的分析与说明。本文旨在为以后铁路资金安全管理平台的完善以及基于铁路资金安全管理平台的系统开发提供可借鉴的思路。
戴传程[4]（2020）在《G集团U事业群发展战略研究》文中研究表明G集团成立于2001年,立基于微电声市场,具备智能终端整体解决方案和技术提供商的能力。G集团共设置九大事业群,G集团U事业群占G集团主营收入60%以上。G集团U事业群下设四个事业部对应有线耳机、TWS耳机、HOME类、VR/AR四大产品线,现已实现主营业收入突破100亿。2019年是注定不平凡的一年,G集团U事业群既要面临生存的威胁,也有发展所需要的机遇。2019年全球资本市场达到86.6万亿①。中国GDP接近百万亿元,人均GDP突破1万美元,标志着中国已经进入下一个发展周期。G集团U事业群同其它企业或组织同样面临的威胁有:全球经济增速放缓、中美贸易战等问题。2019是继2018年经济下行背景下,政治与经济羁绊的一年。物竞择天,任何一次的外部冲击,考验的都是竞争者的体质。生存威胁与发展机会相伴,G集团U事业群发展机会已经来临:新一轮行业风口已经到来。以AI/5G/IOT为代表的新产业、技术已经展现在人们面前并改变着生产生活。在新形势下,G集团U事业群有着自身发展的优势和劣势。依托G集团在3.5 Audio/NMFI/VR领域的资源和技术,G集团U事业群在有线耳机、TWS耳机产品市场有着巨大的产品技术、制造技术优势。G集团U事业群成立时间仅两年,组织发育尚不健全,制造行业人口红利的消失,供应链分布南北差异等,使得G集团U事业群劣势同样明显。从G集团U事业群内外部环境出发,未来五年的战略目标应当是通过产品和制造技术领先成为客户系统级产品核心供应商,营收规模到2024实现600亿的战略目标。G集团U事业群实现战略目标,规划采取建设海外工厂,布局国内外的国际化发展、在客户系统级产品内相关多元化发展等举措。为了提高战略举措的实施效果,规划采取人力资源保障、BSC战略执行系统保障、客户关系CRM、供应链SCM、组织变革、精益成熟度建设等保障措施。
王哲[5]（2020）在《国投曹妃甸港智能感知数据监测系统设计与实现》文中指出目前,在智能化港口的建设过程中,往往因港口环境布局复杂,尤其是近海作业区,受海潮的影响,不适合大面积地铺设线缆,作业区不允许架空明线,不适宜铺设有线网络等多种问题,导致港口生产过程中所需的环境预警数据无法实时采集监控,进而导致隐患无法及时发现处理,对港口造成经济和财产上的损失。论文结合当前港口形式和国投曹妃甸港的实际情况,设计和开发了国投曹妃甸港智能感知数据监测系统。系统通过智能传感器设备提供的可靠长距离的无线传输链路进行数据采集,并利用基于主流且成熟的SSH2（Spring3.2、Struts2.3、Hibernate4.1）Web应用框架,将采集到的数据实时的展现在Web前端,实现了港口数据的即时响应监测平台,为港口的实时作业提供了有力的技术保障。论文主要工作概括为以下三个方面。首先,给出国投曹妃甸港智能感知数据监测系统的需求分析和总体方案。围绕港口生产作业的实际情况,得出港口环境数据采集过程中所面临的问题,并详细进行了需求分析和可行性分析。其次,对国投曹妃甸港目前所需的激光雷达车辆货物监测、着火煤监测、粉尘浓度监测、小型气象站监测等四大功能模块进行总体设计,系统利用智能传感器和物联网设备,将环境数据及预警数据通过无线传输进行信息采集,形成一套可监测港口工业场景多项指标的数据监测平台。最后,设计并实现国投曹妃甸港智能感知数据监测系统,解决国投曹妃甸港面临的实际生产问题,并与港口各关联业务部门的数据进行整合,实现各项动态数据在港口内部的实时共享,为用户提供基于浏览器访问的全渠道数据服务,对港口的数据感知和监测起到重要的作用。
刘丁柯[6]（2020）在《基于车联网的数据采集系统及定位技术研究》文中进行了进一步梳理融合智能化与网联化的车联网是汽车行业的发展趋势,不仅可以有效地解决车辆管理问题,更能够减少交通安全事故发生次数,为安全出行保驾护航。高效、准确地获取车辆行车数据和定位信息是车联网发展重要一环,也是车联网更多业务实现的基础。在获取车辆位置信息时,广泛使用的是由全球定位系统（Global Positioning System,GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）结合的组合导航系统。但随着城市道路的日益复杂,会出现卫星信号被遮挡、多路径传播等问题导致卫星定位系统失效,而独立INS定位信息会随着时间的推移而产生累积误差。因此,论文围绕卫星导航不稳定问题展开理论和技术研究,分别从终端设备与数据采集、导航定位算法两方面来提高定位导航精度和稳定性。具体研究内容如下:首先,设计开发了整套面向车联网的数据采集系统,包含车载终端和服务器端,能够高效准确的实现车辆行车数据的采集、上传和存储功能。车载终端硬件包括Cortex-M3嵌入式微处理器主控单元,定位数据模块、OBD模块、数据通讯模块和惯性模块等硬件结构。较好的实现了车载终端小型化以及提高车载终端抗抖动能力和对恶劣环境的适应能力,进而对其硬件及相应电路进行了详细的分析。车载终端软件使用嵌入式RTX实时操作系统,实现设备远程在线升级,卫星定位信息获取及OBD接口数据获取、无线模块发送数据等功能。其次,在服务器端,设计开发了车辆数据接收、解析和管理程序,实现终端设备管理、升级和日志查看等功能。围绕卫星定位信号失锁期间车辆无法进行定位的问题,提出一种基于滑动窗口的定位误差建模思路,根据改进的XGBoost回归算法补偿并预测定位误差,同时通过PSO对SW-XGBoost的模型参数进行优化,提高模型的预测准确性,提升GPS信号消失阶段车辆组合导航系统的定位性能,实现车辆在复杂环境下连续可靠的导航定位。最后在真实的城市道路中开展实验,通过对比,验证提出的SW-XGBoost算法的有效性。
雷亚飞[7]（2020）在《工业互联网+油动机液压系统状态监测与故障诊断研究》文中认为当前,大数据、云计算、工业互联网等新一代信息技术飞速发展,为设备状态监测与故障诊断研究提供了新理论和新技术。随着新型信息技术和传统液压技术融合发展,基于工业互联网平台开发油动机状态监测与故障诊断系统具有重要的理论意义和实际价值。因此,本文以油动机液压系统为研究对象,以挖掘状态监测数据中隐藏的故障信息为目标,采用工业互联网平台技术打通了信号采集、边缘数据处理、端云之间数据传输、海量数据弹性存储、故障诊断建模分析等信息通道,为油动机液压系统的状态监测与故障诊断系统提供了新理论、新技术和新方法。首先,依据信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）理论,设计了油动机状态监测与故障诊断系统的CPS六层功能架构,涵盖了从数据采集到数据分析的各项功能需求。并选取WISE-PaaS工业互联网平台为载体,构建了基于工业互联网平台的油动机状态监测与故障诊断系统的功能实现架构。其次,将油动机液压系统划分为正常调节和快关缓冲两个工作状态,分别进行建模分析。并在AMESim仿真平台上对电液伺服阀喷嘴与阻尼孔堵塞、油动机液压缸内泄漏、电磁阀电磁性能退化等故障进行仿真模拟,以探究状态监测与故障诊断所需的故障敏感数据源,为工业互联网的数据接入提供理论指导。再次,针对油动机在正常调节状态下易发生的液压缸内泄漏故障,基于支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）单值分类法,利用液压缸两腔压力状态监测时域信号的最小值和最大值两个特征值构建液压缸内泄漏故障诊断的新模型,为在工业互联网上实现油动机液压缸内泄漏故障诊断提供模型。然后,针对油动机快关缓冲系统中的核心控制元件——快关电磁阀电磁性能退化故障,利用电磁阀出口压力信号进行故障诊断,研究基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维与极限梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）分类算法相融合的电磁阀电磁性能退化故障诊断的新算法,为在工业互联上实现快关电磁阀故障诊断提供算法。最后,在WISE-PaaS工业互联网平台上为油动机新型试验样机开发状态监测与故障诊断系统,研制从信号采集、边缘特征提取,云端数据分析等功能模块,为“工业互联网+油动机液压系统状态监测与故障诊断”研究提供具体解决方案。本文研究成果不仅完成了基于工业互联网平台开发油动机状态监测与故障诊断系统的具体研究任务。还探索了“工业互联网+液压”实现途径,为传统液压技术与工业互联网信息技术融合提供了应用范例。
李昊垚[8]（2020）在《基于随机森林的船用消防监控软件测评方法的研究》文中研究表明船舶在航行或系泊状态中,船用消防监控软件作为消防监控系统中重要组成部分,主要功能用于全船火灾、消防监控设备监测,对异常情况进行报警显示。软件采用综合组态技术,监测点覆盖消防监控设备状态监测、温度监测、可燃气体监测等多种类型,不同舱室及通道的监测点形成大量测点集合、内部存在多关联的业务逻辑处理关系。目前传统船用消防监控软件的测评方法中,监测功能的验证需要测评人员手工驱动数据存储值,一次只能改变单一测点状态。在功能逻辑测评中,存在无法输出非法、异常错误流程等特殊数据,不能全面地满足软件测评的要求。本文针对船用消防监控软件测点数据量级巨大、测点种类繁多、测点业务处理逻辑复杂的问题,提出了基于随机森林的船用消防监控软件测评方法,主要包括随机森林测评数据模型生成与决策化自动测评两个方面。通过该方法的深入研究与实际应用效果验证,对比测评人员在工作中常用的测评模式,可达到快速完成对被测软件测点数据的功能、性能、边界数据测评,缩短测评消耗工作时长、提高测评效率的效果。论文主要工作如下:1.对当前的随机森林算法进行了算法原理分析和优缺点总结,主要包括随机森林生成算法、决策生成算法。对目前常用的船用消防监控软件测评方式进行了梳理,主要对软件进行测点功能（包含正常、异常功能）、性能、模拟量边界的测评。2.针对船用消防监控软件测评的关键问题,本文提出了一种更具智能化、自动化的测评方法,即基于随机森林的决策化软件测评方法。首先,将待测软件相关的大量测评数据生成随机森林模型。然后,根据测评人员需求的输入,从测评数据模型中自动生成测评决策,将测评数据形成满足测评业务的测评驱动脚本,通过脚本的自动执行,在覆盖测评需求的同时快速完成对待测软件的测评工作。3.设计并搭建了方法应用验证系统。系统基于三层架构思想、运用随机森林技术,使用Winform技术进行开发。结合随机森林测评数据模型生成与决策化自动测评算法,在满足对待测软件功能、性能、边界的测评范围基础上,实现缩短测评工作耗时、提高了测评工作效率。通过系统运行效果证明了本方法的可行性和先进性。
杨浩[9]（2020）在《水电站水轮机组远程监控系统研究与开发》文中研究表明近些年来,随着科学与技术的不断发展,国家在每个行业领域倡导绿色环保、智能化、大数据等现代化技术。由于清洁、可再生、基本无污染等优点,水电在电力供应中所占的比例越来越高。但在我国目前水电生产过程中仍然存在诸多问题,如水电站偏远、工作条件艰苦、电站底层工作知识匮乏、电站管理系统多样、电站之间存在局限性局域性等。以东方电气集团东方电机有限公司横向课题项目为背景,以在运行的东方电气集团水电站水轮机设备作为研究对象,针对东方电气集团东方电机有限公司业务发展的特点以及适应当下信息化的要求,通过将目前先进的计算机技术、云服务技术、传感器技术和人工智能技术等结合,开发出一套水电站水轮机组远程监控运维系统,将制造和运营连接,数据共享,通过运营中的问题,不断改善和提升水轮机设备的性能,实现大数据的水电站运营模式,对水电站现场设备的远程监测、远程控制以及故障诊断预测等功能,所做具体工作如下:开发以云服务器为中心的水电站水轮机远程监控系统的数据通讯方式,包括开发采用C/S模式通过Modbus TCP协议实现PLC和本地服务器之间的通讯界面、以VPN方式完成PLC和云服务器之间的数据通讯,同时采用ADO.NET技术将数据保存至云服务器,开发Web Service服务的B/S模式的移动用户与云服务器之间的数据通讯。开发水电站水轮机远程监控系统的上位软件,包括云服务器的配置选择、数据库的对比选择、系统软件的开发。其中系统软件的开发包括数据管理、用户管理、系统管理、远程控制界面,基于C/S的生成.exe文件,基于B/S的Web系统在云服务器发布,最后完成整个混合模式的软件。验证嵌入Elman神经网络的智能专家系统和系统云服务器性能,包括对某一型号的水轮机采集变转速、变励磁、变负荷下的振动数据进行分析,对云服务器增加其用户量测试其是否能正常运行。
倪敬雪[10]（2020）在《基于物联网技术的施工现场风险智能监测系统设计》文中研究表明随着社会经济飞速发展,我国各项基础设施建设一路高歌猛进,产值规模不断扩张,但是建筑施工安全管理方面自动化程度仍然较低,施工现场脚手架和施工人员状态实时监测、风险状态评价和信息综合管理困难。因此,研发集现场检测设备和智能风险监测软件于一体的施工现场智能网联监测系统具有重要现实意义。论文在对建筑工程施工安全管理的研究基础上,通过施工现场风险源辨识,构建脚手架及施工人员风险评价指标体系,并设计出一套基于物联网的施工现场多源智能监测系统。系统基于网页平台、服务器和数据库,设计研发了施工现场智能实时监测软件,实现对检测系统硬件电路采集到的现场多源参数信息的网络层次分析和模糊综合评价,实现脚手架和施工人员的动态实时监管。本文首先构建了一种基于嵌入式平台的施工现场智能监测系统的软硬件模型,并对系统整体的软硬件设计思路进行了阐述。接着,对施工现场的多风险源进行辨识,构建脚手架及施工人员风险评价指标体系,并通过网络层次分析（ANP）确定各指标因素的权重,进一步应用模糊综合评价方法将评价结果划分为安全、不安全和危险三个等级,并对脚手架和施工人员的安全程度进行了评定。通过与实际现场状态的对比,验证了施工现场脚手架和施工人员风险评价模型评价结果的准确性。然后,研究设计了基于STM32F103RET6的施工现场检测系统硬件电路和硬件驱动程序。随后,针对施工现场智能监测软件的可行性分析、功能需求分析结果,完成了施工现场智能监测软件各模块功能的设计。最后,研发制造检测系统原理样机和上位机软件,并进行施工现场实测,验证了施工现场风险智能网联监测系统的功能和性能,实现了施工现场多源参数智能实时监测和风险评价,具有较好的实时性和准确性。
二、数据通讯业务的决策模型研究（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、数据通讯业务的决策模型研究（论文提纲范文）
（1）Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 Consteel电弧炉炼钢基本原理和特点 |
| 2.1 电弧炉炼钢工作原理 |
| 2.2 Consteel电弧炉炼钢设备的组成 |
| 2.2.1 液压调节系统介绍 |
| 2.2.2 电弧炉本体 |
| 2.2.3 主电路电气设备 |
| 2.3 Consteel电弧炉的特点 |
| 2.3.1 Consteel电弧炉整体结构 |
| 2.3.2 Consteel电弧炉的优势 |
| 2.3.3 Consteel电弧炉主要工艺技术 |
| 2.3.4 Consteel电弧炉主要模型介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电弧炉过程控制系统模型的建立 |
| 3.1 能量平衡模型的建立 |
| 3.1.1 能量需求计算模型 |
| 3.1.2 能量损失计算模型 |
| 3.1.3 能量供应计算模型 |
| 3.2 供电模型的建立 |
| 3.2.1 传统的供电模型 |
| 3.2.2 电弧炉电气运行参数及工作点的选择 |
| 3.2.3 电压档位选择 |
| 3.2.4 供电曲线的制定 |
| 3.3 优化配料模型的建立 |
| 3.3.1 炉料优化模型的目标函数 |
| 3.3.2 炉料优化模型的约束条件 |
| 3.3.3 多目标优化算法介绍 |
| 3.3.4 粒子群算法和差分进化算法对比 |
| 3.3.5 差分进化算法介绍 |
| 3.3.6 差分进化算法原理 |
| 3.3.7 差分进化算法步骤 |
| 3.3.8 差分进化算法的测试效果 |
| 3.3.9 优化配料模型参数 |
| 3.3.10 差分进化算法优化配料结果 |
| 3.4 吹氧模型 |
| 3.5 合金最小成本模型的建立 |
| 3.5.1 模型主要功能 |
| 3.5.2 模型算法原理 |
| 3.5.3 合金元素收得率的确定 |
| 3.6 数学模型关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 电弧炉过程控制系统架构功能设计 |
| 4.1 过程控制系统的总体设计 |
| 4.1.1 用户登录信息 |
| 4.1.2 基础信息维护 |
| 4.1.3 过程信息监控 |
| 4.1.4 工艺模型指导 |
| 4.2 过程控制系统的主要功能 |
| 4.3 过程控制级主程序实现 |
| 4.4 Oracle数据库简介及应用 |
| 4.4.1 Oracle11g数据库简介 |
| 4.4.2 PL/SQL语言介绍 |
| 4.4.3 Oracle11g的工作模式 |
| 4.4.4 Oracle11g的连接方式ODP.NET |
| 4.5 数据库分用户 |
| 4.6 数据库表设计 |
| 4.6.1 MES与EAF炉过程自动化系统间通讯接口表 |
| 4.6.2 EAF炉过程自动化系统与基础自动化间通讯接口表 |
| 4.6.3 EAF炉过程自动化系统基础表 |
| 4.7 数据库视图设计 |
| 4.8 数据库存储过程和存储函数设计 |
| 4.9 过程控制系统的数据通讯 |
| 4.9.1 过程控制级程序的数据通讯 |
| 4.9.2 过程控制系统与远程数据库的数据通讯 |
| 4.10 OPC技术 |
| 4.10.1 OPC技术产生的背景 |
| 4.10.2 OPC协议简介 |
| 4.10.3 OPC技术发展状况 |
| 4.10.4 OPC技术规范 |
| 4.10.5 OPC技术设计通讯系统的优点 |
| 4.10.6 KEPServerEX软件 |
| 4.10.7 OPC项介绍 |
| 4.10.8 OPC数据通讯程序的实现 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 电弧炉过程控制系统界面设计与实现 |
| 5.1 系统软硬件配置 |
| 5.1.1 硬件配置 |
| 5.1.2 软件配置 |
| 5.2 一级和二级服务器配置 |
| 5.2.1 基本配置 |
| 5.2.2 中等配置 |
| 5.2.3 高可靠性配置 |
| 5.2.4 全容错配置 |
| 5.3 过程控制级程序整体架构实现 |
| 5.4 界面功能设计 |
| 5.4.1 菜单模块设计 |
| 5.4.2 界面模块设计 |
| 5.4.3 状态栏模块设计 |
| 5.5 功能界面实现 |
| 5.5.1 生产计划定义界面 |
| 5.5.2 冶炼详细信息界面 |
| 5.5.3 能耗监控界面 |
| 5.5.4 模型界面 |
| 5.5.5 报表界面 |
| 5.6 实验室环境调试总结 |
| 5.7 现场调试 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于边缘计算的智能数控系统实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 数控系统架构现状及发展趋势 |
| 1.3 云架构数控系统研究现状 |
| 1.4 边缘计算架构数控系统研究现状 |
| 1.4.1 边缘计算架构研究现状 |
| 1.4.2 边缘计算数控系统技术应用 |
| 1.5 当前研究存在的问题 |
| 1.6 论文的主要研究内容 |
| 第2章 边缘计算数控系统体系架构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智能制造下的边缘计算体系架构 |
| 2.2.1 边缘的概念与特点 |
| 2.2.2 边缘计算在智能制造中的体系层级 |
| 2.3 边缘计算数控系统体系环境建模 |
| 2.3.1 数控系统中边缘计算智能功能 |
| 2.3.2 数控系统中边缘计算物理平台 |
| 2.4 边缘计算数控系统总体架构设计 |
| 2.5 机床数控系统模拟测试平台 |
| 2.5.1 机床执行端设备模拟 |
| 2.5.2 机床边缘控制模拟测试软件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 边缘计算架构数控系统的关键模块开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 边缘计算数控系统的程序开发模式 |
| 3.2.1 基于模块化设计的边缘计算数控系统 |
| 3.2.2 子模块间交互调度及内部代码设计模式 |
| 3.2.3 插补子模块程序接口及代码调度示例 |
| 3.3 边缘计算数控系统平台集成 |
| 3.4 边缘运动控制模块设计 |
| 3.4.1 Sercos-Ⅲ的通讯程序设计 |
| 3.4.2 基于Sercos的机床边缘运动控制技术 |
| 3.5 边缘逻辑控制模块设计 |
| 3.5.1 边缘逻辑控制模块的搭建 |
| 3.5.2 基于软PLC的边缘逻辑控制程序设计 |
| 3.6 边缘计算服务器搭建 |
| 3.6.1 云存储服务器搭建 |
| 3.6.2 云计算服务器搭建 |
| 3.6.3 工业云平台物联网接入 |
| 3.7 边缘计算数控系统的搭建与调试 |
| 3.7.1 边缘数控系统执行模块搭建及调试 |
| 3.7.2 边缘计算数控系统的云环境搭建及调试 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于边云协同的数控系统感知与分析技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于边云协同的数控系统感知与分析模块总体架构 |
| 4.3 数据实时感知技术基础 |
| 4.3.1 高速信号采集数据流模型 |
| 4.3.2 经典采样定理理论 |
| 4.3.3 高速信号采样通讯方式 |
| 4.3.4 RTX实时系统及时钟性能分析 |
| 4.4 数据实时采集周期的智能补偿策略 |
| 4.4.1 时钟周期累积误差智能补偿 |
| 4.4.2 时钟周期临界误差智能补偿 |
| 4.4.3 时钟周期优先级误差智能补偿 |
| 4.5 智能实时采样补偿策略应用与验证 |
| 4.6 多源感知数据的智能融合关联策略 |
| 4.6.1 多尺度感知数据的智能融合方法 |
| 4.6.2 多源数据的智能关联方法 |
| 4.7 智能融合关联策略实验验证 |
| 4.8 边云混合交互的多维关联数据智能分析 |
| 4.8.1 加工参数驱动的动态关联分析模型 |
| 4.8.2 基于边云混合的智能关联仿真分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 基于边云协同的加工优化与控制技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于边云协同的铣削力优化理论研究 |
| 5.2.1 整体螺旋刃立铣刀铣削机理 |
| 5.2.2 铣削力波动建模 |
| 5.2.3 虚拟刃投影等效替换方法 |
| 5.3 铣削力波动特征理论推导 |
| 5.3.1 铣削力波动一致性 |
| 5.3.2 铣削力波动的周期性 |
| 5.3.3 铣削力波动的对称性 |
| 5.3.4 铣削力波动强度指数 |
| 5.4 铣削力波动理论实验验证 |
| 5.5 基于边云协同的铣削力优化知识集搭建 |
| 5.5.1 边缘端铣削力波动预测方法 |
| 5.5.2 基于边云协同的铣削力离线优化方法 |
| 5.6 边缘数控系统加工实验测试 |
| 5.6.1 基于边云协同的在线控制测试 |
| 5.6.2 基于边云协同的离线铣削力参数优化测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 G代码插补子模块代码程序开发示例 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及专利 |
| 致谢 |
（3）基于银企直连的铁路资金安全管理平台的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 国外发展现状 |
| 1.1.2 国内发展现状 |
| 1.2 资金安全管理平台的必要性 |
| 1.3 课题研究的内容 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 2 银企直连技术的应用研究 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 银企直连的概念 |
| 2.3 银企直连与网上银行的区别 |
| 2.4 对接方式 |
| 2.5 银企直连业务赋能 |
| 2.5.1 银行账户统一视图 |
| 2.5.2 高效稳定的账务对账 |
| 2.5.3 动态的资金风险管控 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于银企直连的资金安全管理平台的应用研究 |
| 3.1 资金安全管理平台研究目的和建设原则 |
| 3.1.1 研究目的 |
| 3.1.2 建设原则 |
| 3.2 资金安全管理系统架构设计 |
| 3.2.1 资金安全管理平台总体架构 |
| 3.2.2 资金安全管理平台技术架构 |
| 3.2.3 资金安全管理平台网络方案 |
| 3.3 资金安全管理平台系统权限分析 |
| 3.4 资金安全管理平台子系统 |
| 3.4.1 资金拨付系统 |
| 3.4.2 票据支付系统 |
| 3.4.3 资金磨账系统 |
| 3.4.4 资金支付预算系统 |
| 3.4.5 大额资金联签管理系统 |
| 3.4.6 银行账户管理系统 |
| 3.5 资金安全管理平台服务体系 |
| 3.5.1 统一基础数据字典共享服务 |
| 3.5.2 银企交互数据处理服务 |
| 3.5.3 电子日记账服务 |
| 3.5.4 平台下联服务 |
| 3.5.5 资金管理服务 |
| 3.6 资金安全管理平台通讯方式 |
| 3.6.1 平台与前置机通讯 |
| 3.6.2 平台前端与后台服务通讯 |
| 3.7 资金安全管理平台带来的变化 |
| 3.7.1 资金管理规范化转型 |
| 3.7.2 财务管理智能化实践升级 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于资金安全管理平台的银行承兑汇票管理系统的应用与研究 |
| 4.1 应用研究背景 |
| 4.1.1 银行承兑汇票的概念 |
| 4.1.2 银行承兑汇票使用现状 |
| 4.1.3 银行承兑汇票结算运输进款过程 |
| 4.1.4 银行承兑汇票管理面临的问题 |
| 4.2 系统总体目标 |
| 4.3 系统建设内容 |
| 4.3.1 收票业务说明及业务流程 |
| 4.3.2 转让业务说明及业务流程 |
| 4.3.3 银行对账业务说明及业务流程 |
| 4.4 系统建设关键点 |
| 4.4.1 系统对资金安全管理平台的依赖 |
| 4.4.2 数据传输加密 |
| 4.4.3 依靠铁路网络安全平台实现消息穿透 |
| 4.5 系统架构设计 |
| 4.5.1 逻辑架构 |
| 4.5.2 技术架构 |
| 4.5.3 网络架构 |
| 4.6 系统功能应用 |
| 4.6.1 承兑汇票提报 |
| 4.6.2 承兑汇票入池 |
| 4.6.3 承兑汇票核收 |
| 4.6.4 交接记录发布 |
| 4.6.5 承兑汇票转让 |
| 4.6.6 承兑汇票统计对账 |
| 4.6.7 发运人运量上报 |
| 4.7 系统通讯方式和接口规范 |
| 4.7.1 系统通讯方式 |
| 4.7.2 系统接口规范 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）G集团U事业群发展战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 论文思路与逻辑结构 |
| 1.2.1 论文思路 |
| 1.2.2 逻辑结构 |
| 1.3 研究方法与分析工具 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究工具 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 第2章 理论与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 企业战略 |
| 2.1.2 发展战略 |
| 2.1.3 精益生产理论 |
| 2.1.4 行业特点相关核心理论 |
| 2.2 战略管理研究的基本范式 |
| 2.2.1 行业基础观 |
| 2.2.2 资源基础观 |
| 2.2.3 制度基础观 |
| 2.2.4 动态能力观 |
| 2.3 前沿战略管理理论 |
| 2.3.1 蓝海战略 |
| 2.3.2 长尾理论 |
| 2.3.3 商业生态系统理论 |
| 2.4 国内外研究现况 |
| 第3章 G集团U事业群外部环境分析 |
| 3.1 G集团U事业群宏观环境 |
| 3.1.1 G集团U事业群政治法律环境 |
| 3.1.2 G集团U事业群经济环境 |
| 3.1.3 G集团U事业群社会文化环境 |
| 3.1.4 G集团U事业群技术环境 |
| 3.1.5 G集团U事业群自然环境因素 |
| 3.2 G集团U事业群行业环境 |
| 3.2.1 G集团U事业群行业发展状况 |
| 3.2.2 G集团U事业群行业竞争结构 |
| 3.3 G集团U事业群竞争环境 |
| 3.3.1 集团U事业群战略群组状况 |
| 3.3.2 G集团U事业群竞争对手分析 |
| 3.4 G集团U事业群机会与威胁 |
| 3.4.1 G集团U事业群发展机会 |
| 3.4.2 G集团U事业群外部威胁 |
| 3.4.3 G集团U事业群外部因素评价EFE |
| 第4章 G集团U事业群内部资源与能力分析 |
| 4.1 G集团U事业群的资源 |
| 4.1.1 G集团U事业群有形资源 |
| 4.1.2 G集团U事业群无形资源 |
| 4.2 G集团U事业群的能力 |
| 4.2.1 G集团U事业群生产能力 |
| 4.2.2 G集团U事业群营销能力 |
| 4.2.3 G集团U事业群财务能力 |
| 4.3 G集团U事业群的核心竞争力 |
| 4.4 G集团U事业群的优势和劣势 |
| 4.5 G集团U事业群IFE矩阵 |
| 第5章 G集团U事业群战略选择 |
| 5.1 G集团U事业群的使命和发展愿景 |
| 5.1.1 G集团U事业群的使命 |
| 5.1.2 G集团U事业群的愿景 |
| 5.2 G集团U事业群的SWOT分析与战略选择 |
| 5.2.1 G集团U事业群SWOT分析 |
| 5.2.2 G集团U事业群的战略选择 |
| 5.3 G集团U事业群的战略定位与战略目标 |
| 5.3.1 G集团U事业群的战略定位 |
| 5.3.2 G集团U事业群的战略目标 |
| 5.4 G集团U事业群战略措施 |
| 5.4.1 加快海外工厂建设和持续推进国际化战略实施 |
| 5.4.2 开拓客户系统级项目和推进相关多元化战略 |
| 5.4.3 整合行业价值链和推进后向一体化战略 |
| 5.4.4 强化核心战略能力和推进聚焦战略 |
| 5.4.5 推进精益生产和升级制造模式 |
| 第6章 G集团U事业群战略保障体系构建 |
| 6.1 G集团U事业群人力资源战略保障措施 |
| 6.1.1 人才选拔 |
| 6.1.2 人才使用 |
| 6.1.3 人才培育 |
| 6.1.4 人才保留 |
| 6.2 G集团U事业群BSC战略执行保障措施 |
| 6.2.1 财务经营方针 |
| 6.2.2 客户经营方针 |
| 6.2.3 内部运营方针 |
| 6.2.4 学习成长方针 |
| 6.3 G集团U事业群BPR组织变革保障措施 |
| 6.3.1 建设海外平台部门,拉通当地政策资源 |
| 6.3.2 实现客户诉求快速响应和客户商机拓展 |
| 6.3.3 完善SCM系统和拓展价值链上游 |
| 6.3.4 推进精益-LBPR和提高组织精益成熟度 |
| 6.3.5 规划精益组织和设计精益流程机制 |
| 6.3.6 组织革新和提升运行效率 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 基本结论 |
| 7.2 研究不足 |
| 7.3 展望 |
| 附录一 R·利克特7点量值法6S调查问卷 |
| 附录二 访谈提纲 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）国投曹妃甸港智能感知数据监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 系统相关开发工具 |
| 2.1 Java开发环境 |
| 2.2 Web应用框架 |
| 2.2.1 Spring框架 |
| 2.2.2 MVC模型 |
| 2.2.3 Struts框架 |
| 2.2.4 Hibernate框架 |
| 2.3 NB-IoT+Lora双通道无线终端模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析 |
| 3.1 运营现状分析 |
| 3.1.1 国投曹妃甸港概况 |
| 3.1.2 面临形势 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 经济可行性 |
| 3.2.2 技术可行性 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 车辆货物形态识别需求分析 |
| 3.3.2 着火煤监测预警需求分析 |
| 3.3.3 粉尘浓度监测需求分析 |
| 3.3.4 环境气象监测需求分析 |
| 3.4 系统性能需求 |
| 3.4.1 采集及处理性能 |
| 3.4.2 数据转发机交互性能 |
| 3.4.3 通讯方式 |
| 3.5 系统安全需求 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统总体设计 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统设计原则 |
| 4.3 系统技术架构 |
| 4.4 系统功能模块 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 概念设计 |
| 4.5.2 物理设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统详细设计 |
| 5.1 系统功能模块设计 |
| 5.1.1 车辆货物形态识别模块 |
| 5.1.2 着火煤监测预警模块 |
| 5.1.3 粉尘浓度监测模块 |
| 5.1.4 环境气象监测模块 |
| 5.2 基础数据通讯服务功能 |
| 5.2.1 功能描述 |
| 5.2.2 基础数据通信 |
| 5.3 外部数据通讯服务功能 |
| 5.3.1 功能描述 |
| 5.3.2 提供的数据服务 |
| 5.3.3 获取的外部数据 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统实现与测试 |
| 6.1 系统功能模块的实现 |
| 6.1.1 激光雷达车辆货物识别模块 |
| 6.1.2 着火煤预警模块 |
| 6.1.3 粉尘浓度监测模块 |
| 6.1.4 小型气象站模块 |
| 6.2 系统调试与测试 |
| 6.2.1 系统调试 |
| 6.2.2 系统测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于车联网的数据采集系统及定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 车联网及导航定位应用现状及发展趋势 |
| §1.2.1 车联网(设备)应用现状及发展趋势 |
| §1.2.2 车辆导航定位技术应用现状及发展趋势 |
| §1.3 论文的主要内容及结构 |
| 第二章 车联网设备与车辆定位关键技术 |
| §2.1 车载终端通讯关键技术 |
| §2.1.1 CAN总线技术 |
| §2.1.3 TCP及粘包处理技术 |
| §2.2 车辆定位技术分析 |
| §2.2.1 卫星定位技术 |
| §2.2.2 惯性导航技术 |
| §2.2.3 组合导航技术 |
| §2.3 本章总结 |
| 第三章 车载终端硬件设计与实现 |
| §3.1 硬件整体结构设计与实现 |
| §3.2 车载终端主控板电路设计与实现 |
| §3.2.1 主控板电源模块电路设计 |
| §3.2.2 最小系统模块电路设计 |
| §3.2.3 定位数据模块电路设计 |
| §3.2.4 OBD模块电路设计 |
| §3.2.5 数据通信模块电路设计 |
| §3.2.6 惯性模块电路设计 |
| §3.3 主控板PCB设计 |
| §3.4 本章总结 |
| 第四章 车载终端软件设计与实现 |
| §4.1 车载终端软件整体框架 |
| §4.2 主控芯片与模块通讯设计 |
| §4.2.1 OBD模块通信设计 |
| §4.2.2 定位数据模块通信设计 |
| §4.2.3 数据通讯模块通信设计 |
| §4.3 车载终端IAP程序设计 |
| §4.4 车载终端APP程序设计 |
| §4.4.1 RTX实时操作系统 |
| §4.4.2 数据通讯任务 |
| §4.4.3 数据采集任务 |
| §4.4.4 设备状态任务 |
| §4.5 车载终端软件算法设计 |
| §4.5.2 数据帧设计 |
| §4.5.3 数据传输业务过程 |
| §4.5.4 软件在线升级设计 |
| §4.3 本章总结 |
| 第五章 基于SW-XGBoost的组合导航定位技术 |
| §5.1 SW-XGBoost算法 |
| §5.1.1 XGBoost算法 |
| §5.1.2 PSO优化算法 |
| §5.1.3 滑动窗口算法 |
| §5.2 定位误差补偿方案 |
| §5.2.1 训练阶段 |
| §5.2.2 预测阶段 |
| §5.3 实验结果及分析 |
| §5.3.1 直线路段分析 |
| §5.3.2 弯道路段分析 |
| §5.3.3 交叉路段分析 |
| §5.4 本章总结 |
| 第六章 系统部署与应用 |
| §6.1 系统部署 |
| §6.2 系统应用 |
| §6.3 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| §7.1 主要研究工作总结 |
| §7.2 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 |
（7）工业互联网+油动机液压系统状态监测与故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究目的和意义 |
| 1.2 油动机及电液伺服系统国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 油动机及汽轮机系统故障诊断研究现状及分析 |
| 1.2.2 电液伺服系统故障诊断研究现状及分析 |
| 1.2.3 液压阀的故障诊断研究现状及分析 |
| 1.2.4 液压缸的故障诊断研究现状及分析 |
| 1.3 CPS系统与工业互联网的研究现状及应用分析 |
| 1.3.1 CPS系统的研究现状及其应用分析 |
| 1.3.2 工业互联网研究现状及其应用分析 |
| 1.3.3 工业大数据挖掘算法的研究现状及分析 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 油动机状态监测与故障诊断系统CPS功能架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 油动机状态监测与故障诊断系统CPS功能架构设计 |
| 2.2.1 CPS功能架构概述 |
| 2.2.2 CPS五层功能架构 |
| 2.2.3 CPS三个层级特征 |
| 2.2.4 油动机CPS六层功能架构设计 |
| 2.3 基于工业互联网平台的油动机CPS功能实现架构设计 |
| 2.3.1 工业互联网平台标准功能架构 |
| 2.3.2 工业互联网平台的关键支撑技术 |
| 2.3.3 基于WISE-Paa S平台的油动机CPS功能实现架构 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 油动机电液伺服系统建模仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 油动机电液伺服系统概述 |
| 3.2.1 油动机在汽轮机系统中的功能作用 |
| 3.2.2 油动机电液伺服系统工作原理 |
| 3.3 油动机正常调节状态建模分析 |
| 3.3.1 永磁力矩马达工作原理 |
| 3.3.2 衔铁喷嘴挡板组件运动分析 |
| 3.3.3 电液伺服阀阀芯受力分析 |
| 3.3.4 油动机活塞运动分析 |
| 3.4 油动机快关缓冲系统建模分析 |
| 3.4.1 油动机快关缓冲过程分析 |
| 3.4.2 初期短孔节流阶段分析 |
| 3.4.3 中期薄壁孔节流阶段分析 |
| 3.4.4 末期环形缝隙节流阶段分析 |
| 3.5 油动机电液伺服系统仿真及常见故障类型仿真分析 |
| 3.5.1 基于AMESim的油动机电液伺服系统仿真 |
| 3.5.2 油动机正常调节状态的故障类型仿真分析 |
| 3.5.3 油动机快关缓冲状态的故障类型仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于SVDD的油动机液压缸内泄漏故障诊断模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 支持向量数据描述理论 |
| 4.2.1 支持向量机理论 |
| 4.2.2 单值分类概述 |
| 4.2.3 SVDD原理 |
| 4.3 油动机液压缸内泄漏故障模拟试验与信号采集 |
| 4.3.1 电液伺服系统故障模拟试验台概述 |
| 4.3.2 油动机液压缸内泄故障模拟试验方案 |
| 4.3.3 油动机液压缸内泄故障模拟与信号采集 |
| 4.4 基于SVDD构建油动机液压缸内泄漏故障诊断模型 |
| 4.4.1 信号滤波预处理 |
| 4.4.2 时域信号特征提取 |
| 4.4.3 基于SVDD的液压缸内泄漏故障诊断流程 |
| 4.4.4 利用多个特征值构建SVDD内泄漏故障诊断模型 |
| 4.4.5 利用单个特征值构建SVDD内泄漏故障诊断模型 |
| 4.4.6 利用两个特征值构建SVDD内泄漏故障诊断模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于XGBoost的油动机快关电磁阀故障诊断算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 XGBoost算法基本原理 |
| 5.2.1 CART回归决策树 |
| 5.2.2 Boosting算法与GBDT算法原理 |
| 5.2.3 XGBoost算法原理 |
| 5.3 快关电磁阀故障模拟试验与信号采集 |
| 5.3.1 油动机快关电磁阀组工作原理 |
| 5.3.2 油动机快关电磁阀故障模拟试验方案 |
| 5.3.3 电磁阀电磁性能退化故障模拟与信号采集 |
| 5.3.4 构建电磁阀电磁性能退化故障诊断数据样本 |
| 5.4 基于PCA降维与XGBoot算法相结合的故障诊断算法 |
| 5.4.1 PCA降维原理 |
| 5.4.2 数据样本降维 |
| 5.4.3 基于PCA降维与XGBoost算法故障诊断建模与评估 |
| 5.4.4 与CART和 GBDT算法建模对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于WISE-Paa S油动机状态监测与故障诊断系统开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 油动机数据测点布置层设计 |
| 6.2.1 油动机缸体结构 |
| 6.2.2 油动机数据采集测量点布置 |
| 6.2.3 油动机关键元件与传感器选型 |
| 6.3 油动机数据采集连接层搭建 |
| 6.3.1 油动机信号采集硬件系统设计 |
| 6.3.2 信号采集板卡选型 |
| 6.3.3 数据传输总线技术 |
| 6.4 油动机边缘侧数据处理层开发 |
| 6.4.1 边缘侧油动机状态监测系统开发 |
| 6.4.2 边缘侧与云端和设备端之间数据通讯 |
| 6.5 油动机云平台数据挖掘层云服务功能开发 |
| 6.5.1 人工智能服务架构AFS云服务 |
| 6.5.2 数据可视化Visualization云服务 |
| 6.5.3 设备性能管理APM云服务 |
| 6.5.4 基于AFS云服务的油动机故障诊断模型迁移部署 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（8）基于随机森林的船用消防监控软件测评方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关领域现状 |
| 1.2.1 随机森林研究现状 |
| 1.2.2 船用消防监控系统现状 |
| 1.2.3 船用消防监控系统软件测评方法现状 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构安排 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 随机森林方法 |
| 2.1.1 随机森林概述 |
| 2.1.2 随机森林优缺点 |
| 2.2 船用消防监控软件测评方法 |
| 2.2.1 测评驱动技术 |
| 2.2.2 仿真业务数据中心 |
| 2.3 NET Winform技术 |
| 2.4 三层架构技术 |
| 2.4.1 结构组成 |
| 2.4.2 应用原理 |
| 2.5 随机森林在消防监控软件测评方法中的重要作用 |
| 2.5.1 提高运行效率,把握整体层面测评稳定性 |
| 2.5.2 平衡测评数据,确保消防软件测评准确性 |
| 2.5.3 依据独立预测,突出测评分类数据并行性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于随机森林的软件测评方法研究 |
| 3.1 应用背景 |
| 3.1.1 架构分析 |
| 3.1.2 应用思路 |
| 3.1.3 流程设计 |
| 3.2 测评方法应用功能设计 |
| 3.2.1 船型信息管理 |
| 3.2.2 监测点随机森林库维护 |
| 3.2.3 测评项目管理 |
| 3.2.4 数据驱动脚本定义 |
| 3.2.5 测评网络通讯配置 |
| 3.2.6 测评人员信息管理 |
| 3.2.7 数据驱动脚本执行 |
| 3.3 随机森林测评数据模型构建 |
| 3.3.1 测评数据集选择 |
| 3.3.2 测评决策树生成算法 |
| 3.3.3 测评数据模型构建 |
| 3.3.4 数据模型设计 |
| 3.4 随机森林测评脚本驱动 |
| 3.4.1 脚本化测评驱动 |
| 3.4.2 测评通讯接口配置 |
| 3.5 应用访问控制设计 |
| 3.5.1 访问控制技术 |
| 3.5.2 基于角色访问控制模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统实现及部分运行实例 |
| 4.1 应用环境搭建 |
| 4.2 测点数据维护 |
| 4.3 测评项目管理 |
| 4.4 随机森林测评驱动脚本 |
| 4.5 测评用户信息管理 |
| 4.6 测评通讯接口配置 |
| 4.7 测评方法应用效果验证 |
| 4.7.1 功能测评应用数据 |
| 4.7.2 性能测评应用数据 |
| 4.7.3 边界测评应用数据 |
| 4.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的文章和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）水电站水轮机组远程监控系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 课题及相关技术国内外发展和研究现 |
| 1.2.1 水轮机设备的发展和现状 |
| 1.2.2 远程监控技术国内外发展及现状 |
| 1.2.3 故障诊断技术的发展以及研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构 |
| 1.3.1 论文内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 系统总体需求分析与方案设计 |
| 2.1 水电行业领域的整体分析 |
| 2.1.1 水电站设备管理存在的问题 |
| 2.1.2 水电行业运营与设备制造之间服务模式的探究 |
| 2.2 远程系统需求分析 |
| 2.2.1 远程监控系统的功能需求 |
| 2.2.2 远程系统的性能需求 |
| 2.3 系统结构的分析 |
| 2.3.1 系统各级用户的需求 |
| 2.3.2 系统软件结构分析 |
| 2.3.3 系统硬件方案分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统故障信号智能诊断理论研究 |
| 3.1 水轮发电机组故障信号机理分析 |
| 3.1.1 水轮发电机振动信号特征 |
| 3.1.2 水轮发电机振动信号的分类 |
| 3.2 振动信号预处理分析方法 |
| 3.2.1 小波变换法 |
| 3.2.2 包络分析法 |
| 3.2.3 经验模态分析法 |
| 3.2.4 局部均值分析法 |
| 3.3 信号预处理算法的改进和仿真研究 |
| 3.3.1 LMD端点效应改进方案 |
| 3.4 神经网络专家系统故障诊断研究 |
| 3.4.1 专家系统的结构和框架 |
| 3.4.2 专家系统的推理原理过程 |
| 3.4.3 Elman人工神经网络 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统通讯与硬件实现 |
| 4.1 数据通讯技术的研究 |
| 4.1.1 Modbus TCP通讯协议 |
| 4.1.2 WebSocket与网页实时交互技术 |
| 4.1.3 Web Service传输技术 |
| 4.2 系统硬件与通讯的实现 |
| 4.2.1 系统硬件总体框架 |
| 4.3 数据通讯技术的实现 |
| 4.3.1 PLC与本地服务器数据通讯实现 |
| 4.3.2 PLC与云服务器的通讯实现 |
| 4.3.3 远程客户端与云服务器通讯实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 远程系统软件设计与开发 |
| 5.1 云平台技术的应用 |
| 5.1.1 云服务器选择 |
| 5.1.2 云服务器的配置 |
| 5.1.3 云服务器数据库的选择 |
| 5.1.4 云服务器数据库的设计 |
| 5.2 WEB SERVICE的开发 |
| 5.3 软件开发框架 |
| 5.3.1 系统管理模块 |
| 5.3.2 用户管理模块 |
| 5.3.3 数据管理 |
| 5.3.4 远程控制模块 |
| 5.3.5 技术参数远程修正界面 |
| 5.4 系统云服务器上发布过程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 水电站水轮机组远程监控系统测试 |
| 6.1 水电站水轮机参数 |
| 6.2 服务器性能测试 |
| 6.2.1 用户的并发数据测试 |
| 6.2.2 服务器流量需求测试 |
| 6.2.3 实时性的测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（10）基于物联网技术的施工现场风险智能监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建筑工地信息化管理研究现状 |
| 1.2.2 施工现场脚手架和施工人员安全管理研究现状 |
| 1.3 施工现场物联网监测系统需要解决问题及关键技术 |
| 1.3.1 需要解决的问题 |
| 1.3.2 关键技术 |
| 1.4 论文主要内容和论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 建筑施工监测系统模型 |
| 2.1 建筑工程施工安全管理 |
| 2.2 施工现场监测系统构成及方案设计 |
| 2.2.1 施工现场多源检测总体框架 |
| 2.2.2 脚手架状态检测模型和平台 |
| 2.2.3 施工人员状态检测模型和平台 |
| 2.2.4 检测系统数据通讯 |
| 2.3 脚手架结构受力模型分析 |
| 2.3.1 脚手架风荷载受力分析 |
| 2.3.2 脚手架施工荷载 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于ANP-FUZZY的施工现场风险评价模型 |
| 3.1 施工现场风险评价指标体系的建立 |
| 3.2 施工现场风险综合评价分析 |
| 3.2.1 风险识别步骤与方法 |
| 3.2.2 风险源辨识 |
| 3.2.3 指标体系建立 |
| 3.2.4 常用安全评价方法 |
| 3.3 网络层次分析-模糊综合评价(ANP-FUZZY) |
| 3.3.1 网络分析法 |
| 3.3.2 模糊综合评价 |
| 3.4 超级决策软件网络辅助网络分析 |
| 3.5 基于ANP-FUZZY的施工现场状态评价 |
| 3.5.1 指标权重的确定 |
| 3.5.2 安全状态确定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于STM32的施工现场多源检测系统硬件设计 |
| 4.1 多源检测系统硬件总体设计 |
| 4.2 施工现场信号采集子系统 |
| 4.2.1 核心处理单元 |
| 4.2.2 数据通讯电路 |
| 4.2.3 温湿度检测 |
| 4.2.4 灰尘浓度检测电路 |
| 4.2.5 风荷载检测方案 |
| 4.3 网络通讯单元 |
| 4.4 供电及电源转换电路 |
| 4.5 检测系统应用程序设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 施工现场安全监测软件设计 |
| 5.1 软件系统实施分析 |
| 5.1.1 功能需求分析 |
| 5.1.2 非功能需求分析 |
| 5.1.3 软件可行性分析 |
| 5.2 软件系统结构设计 |
| 5.3 服务器端设计 |
| 5.4 网页端设计 |
| 5.4.1 用户登陆注册 |
| 5.4.2 脚手架和施工人员注册模块 |
| 5.4.3 脚手架和施工人员信息显示模块 |
| 5.5 数据库设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 施工现场智能网联监测系统应用实例与测试 |
| 6.1 监测目标确定 |
| 6.2 现场设备系统结构及硬件电路 |
| 6.3 软件系统实现及各功能操作说明 |
| 6.3.1 服务器端 |
| 6.3.2 网页端 |
| 6.4 施工现场安全监测系统测试 |
| 6.4.1 子节点检测系统测试 |
| 6.4.2 软件系统测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、数据通讯业务的决策模型研究（论文参考文献）
- [1]Consteel电弧炉过程控制系统的设计与实现[D]. 白溥. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于边缘计算的智能数控系统实现方法研究[D]. 孟博洋. 哈尔滨理工大学, 2021
- [3]基于银企直连的铁路资金安全管理平台的应用研究[D]. 朱文赫. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [4]G集团U事业群发展战略研究[D]. 戴传程. 山东大学, 2020(05)
- [5]国投曹妃甸港智能感知数据监测系统设计与实现[D]. 王哲. 燕山大学, 2020(01)
- [6]基于车联网的数据采集系统及定位技术研究[D]. 刘丁柯. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [7]工业互联网+油动机液压系统状态监测与故障诊断研究[D]. 雷亚飞. 燕山大学, 2020
- [8]基于随机森林的船用消防监控软件测评方法的研究[D]. 李昊垚. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [9]水电站水轮机组远程监控系统研究与开发[D]. 杨浩. 兰州理工大学, 2020(12)
- [10]基于物联网技术的施工现场风险智能监测系统设计[D]. 倪敬雪. 长安大学, 2020(06)