城市照明智能监控系统的研究
发布时间:2019-07-15 11:24
【摘要】:为提高城市照明设施现代管理水平和科学手段,响应“节能减排”的号召,实现路灯照明节约用电,论文提出一个基于物联网的城市路灯监控管理平台,整合地理信息系统,java企业级开发的技术优势,建立起一个连接整个城市照明设备的控制监控平台和系统管理平台,使用城市GIS地图查看所有路灯的状态并实时控制,实现城市照明的“五遥”(遥测、遥控、遥信、遥视、遥调)智能化管理。 论文首先按照物联网的层次结构分层介绍了城市路灯系统的整体架构,然后简单介绍了监控系统软件平台的功能和技术架构,并将监控系统分为地图监控平台和系统管理平台两个部分,分别以单独的章节对其技术创新以及实现进行了详细的介绍。地图监控系统以GIS技术为基础,主要使用了WebGIS、Web Service、socket技术,socket server负责和物理层进行数据通信,Web Service将socket获取的数据通过WSDL语言发布为数据服务,WebGIS通过Web Service发布的数据服务获取实时数据并提供监控界面和数据展示形式。系统管理平台基于J2EE技术,使用extjs、struts、spring、hibernate框架,实现B/S架构的后台数据和业务的综合管理平台,主要包括账户和权限管理、地理信息管理、设备管理、控制模式管理、历史查询与统计分析、故障和日常维护,共六大功能。最后,论文介绍了监控系统的测试环境部署和测试流程,对系统进行了功能测试和压力测试,测试结果显示系统能够满足实时监控的目的。 路灯管理员通过中央监控中心实现对路灯的实时控制,设置并下发控制模式,实时查看配电箱电流电压,查看并定位故障路灯,查看系统历史记录等一系列功能。该系统能为快速发展的城市照明实现自动化监控和精细管理,提高道路照明质量,从而保证城市整体亮灯率和设备完好率,降低能耗,实现路灯照明节能环保,从根本上实现按需照明、高效节能和精细管理,推广“智慧城市”的科学理念。
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图片说明: 北京邮电大学工学硕士学位论文 第二章面向主机的网络测量综述互联网由于其高度的开放性导致其成为一种高度异构、开放的复杂系统,并且缺乏统一的管理。这使得网络管理者很难全面了解网络的运行状况,分析网络中主机的行为特点。网络测量是对互联网的行为和现状进行特征化、对各项指标进行量化并进行分析的基本技术手段。网络测量提供了反映网络运行状况的最直接的数据,为有效监控、理解、管理互联网提供了重要的参考数据。2.1网络测量相关概念
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图片说明: 2.3.1基于流量内容的主机行为分析这类面向主机的网络测量方法一般会参考网络流量分类中流量特征的提取的经验,,通过直接读取网络数据包,然后逐层聚合建立流表、主机表得到主机的属性。这类方法一般不用深入解析网络数据包的内容,只是提取主机层次的流量统计特征。例如,主机产生网路流的速度、上行/下行流量的比例、产生数据包e笫奔浼涓舻取J Lee等人在文献中通过测量这些主机流量的统计特征分析了主机的行为规律。在之后的进一步研究【11】中扩充了用于分析的属性特征,他们分别从数据包层、网路流层次和主机层次提取了若干特征,综合计算提出了一个评定主机重要程度的方案。然后,使用主成分分析的方法进行了特征选择和优化,对于不同的属性特征赋以不同的权值。最后,根据这些特征和权值计算出每个主机的得分,得出一份主机的排名列表。DJLee等人【221在提取主机的属性特征后,根据主机属性对主机进行分组。他们通过分析将主机组分成main host-group和sub host-group两种类型。然后,他们详细的分析了每个主机组产生流量的分布,组内主机数量的分布以及每个主机组内主机行为随时间的变化情况。最后,他们得出如下几条
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TU113.66;TP277
本文编号:2514664
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图片说明: 北京邮电大学工学硕士学位论文 第二章面向主机的网络测量综述互联网由于其高度的开放性导致其成为一种高度异构、开放的复杂系统,并且缺乏统一的管理。这使得网络管理者很难全面了解网络的运行状况,分析网络中主机的行为特点。网络测量是对互联网的行为和现状进行特征化、对各项指标进行量化并进行分析的基本技术手段。网络测量提供了反映网络运行状况的最直接的数据,为有效监控、理解、管理互联网提供了重要的参考数据。2.1网络测量相关概念
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图片说明: 2.3.1基于流量内容的主机行为分析这类面向主机的网络测量方法一般会参考网络流量分类中流量特征的提取的经验,,通过直接读取网络数据包,然后逐层聚合建立流表、主机表得到主机的属性。这类方法一般不用深入解析网络数据包的内容,只是提取主机层次的流量统计特征。例如,主机产生网路流的速度、上行/下行流量的比例、产生数据包e笫奔浼涓舻取J Lee等人在文献中通过测量这些主机流量的统计特征分析了主机的行为规律。在之后的进一步研究【11】中扩充了用于分析的属性特征,他们分别从数据包层、网路流层次和主机层次提取了若干特征,综合计算提出了一个评定主机重要程度的方案。然后,使用主成分分析的方法进行了特征选择和优化,对于不同的属性特征赋以不同的权值。最后,根据这些特征和权值计算出每个主机的得分,得出一份主机的排名列表。DJLee等人【221在提取主机的属性特征后,根据主机属性对主机进行分组。他们通过分析将主机组分成main host-group和sub host-group两种类型。然后,他们详细的分析了每个主机组产生流量的分布,组内主机数量的分布以及每个主机组内主机行为随时间的变化情况。最后,他们得出如下几条
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TU113.66;TP277
【参考文献】
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本文编号:2514664
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