基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台

发布时间：2017-04-10 16:13

  本文关键词：基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着大型机械设备在工业生产中的应用不断增多,现代工业的发展越来越高速化、自动化和智能化。同时对机械设备的低故障性、高可靠性和平稳性要求越来越高,很多故障只有尽早发现并加以处理,才能减少重大事故的发生,最大限度地避免造成不必要的经济损失和人员伤亡。针对以上问题,本文的目的是将SaaS架构与多信息融合技术运用到故障诊断领域,形成加权证据理论的融合故障诊断方法,设计并实现基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台,来提高机械设备远程故障诊断服务的规范性与有序性,扩大远程在线监测及故障诊断的服务范围,使操作人员能够实时监测设备,了解设备的运行状态,以便尽可能早地对设备的异常状态作出应对,防患于未然。本文首先对机械设备故障诊断的研究与发展状况进行了分析,结合SaaS与多信息融合技术的优缺点,得出本系统平台的行业前景。其次,针对机械设备在故障诊断时的不确定性,运用D-S证据理论对多传感器的判断结果进行融合。通过对D-S证据理论所存在的不足,在进行综合分析之后,对其进行了改进。将D-S证据理论与加权思想相结合,形成了加权证据理论。通过算例分析,论证了加权证据理论可以提高故障诊断的精度和可靠性,为证据理论在故障诊断中的应用奠定了可靠的基础。同时,通过对SaaS软件服务的四级架构模式和系统的需求详细分析后,设计出本平台系统的架构模式,并对本系统的各个模块作了详细设计。最后,完成了基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台的开发工作。
【关键词】：SaaS 故障诊断 多信息融合技术 证据理论
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH17
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 论文研究的背景15
• 1.2 论文研究的目的和意义15-16
• 1.3 研究现状16-17
• 1.3.1 故障诊断技术的研究现状16
• 1.3.2 多信息融合技术的研究现状16-17
• 1.4 论文的组织结构17
• 1.5 本章小结17-19
• 第二章 关于SaaS模式理论基础的研究19-27
• 2.1 SaaS的概念19
• 2.2 SaaS的研究现状19-20
• 2.3 SaaS服务模式20-23
• 2.4 SaaS的架构模式23-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 基于D-S证据理论融合算法的故障诊断技术27-37
• 3.1 引言27-28
• 3.2 D-S证据理论概述28-32
• 3.2.1 D-S证据理论基本概念28-30
• 3.2.2 D-S证据合成规则30-31
• 3.2.3 证据理论存在的缺陷31
• 3.2.4 证据理论的加权改进31-32
• 3.3 基于加权证据理论的融合故障诊断方法32-35
• 3.3.1 诊断系统结构框架32-33
• 3.3.2 诊断具体实现步骤33-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第四章 基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台设计37-51
• 4.1 系统分析37-38
• 4.1.1 系统可行性分析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 系统设计38-43
• 4.2.1 系统的设计原则38-39
• 4.2.2 传统的软件系统架构39-40
• 4.2.3 基于SaaS的系统架构设计40-41
• 4.2.4 系统功能模块的设计41-43
• 4.3 数据库设计43-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台实现51-67
• 5.1 平台的开发和运行环境51
• 5.1.1 平台开发环境51
• 5.1.2 平台运行环境51
• 5.2 数据库的配置与连接51-53
• 5.2.1 数据库的配置51-52
• 5.2.2 数据库的连接52-53
• 5.3 IIS 7.0 Web服务器的安装与配置53-58
• 5.3.1 IIS 7.0 Web服务器的安装53-55
• 5.3.2 IIS 7.0 Web服务器的配置55-58
• 5.4 系统开发实例与界面简介58-66
• 5.4.1 登录功能58-59
• 5.4.2 系统管理员功能59-61
• 5.4.3 租户功能61-66
• 5.4.4 服务人员功能66
• 5.5 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 论文总结67
• 6.2 研究展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-75
• 作者简介75-76

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 温朝晖,晁智强;装甲车辆远程故障诊断技术[J];装甲兵工程学院学报;2004年03期

2 李金梁,景博,吴浩;武器装备远程故障诊断关键技术研究[J];航空维修与工程;2004年01期

3 赵仙花;工程机械远程故障诊断及维护系统构架[J];建筑机械化;2005年03期

4 谢志江;郭煜敬;;分布式远程故障诊断平台研究[J];现代制造工程;2006年07期

5 孟向峰;夏明华;何如龙;;基于嵌入式系统的装备远程故障诊断设计[J];舰船电子工程;2009年06期

6 严刚;张利;程龙;徐娟;王跃飞;;远程故障诊断中融合推理及信息反馈的研究[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2011年03期

7 倪晓菊;;有关汽车远程故障诊断的研究[J];科技致富向导;2012年11期

8 孙旭,惠晓滨,李永宾;远程故障诊断系统中的故障信息研究[J];空军工程大学学报(自然科学版);2004年05期

9 艾厚庄;徐泽宁;马召兵;;热冷风机组的远程故障诊断技术探讨[J];中国设备工程;2007年02期

10 梁芬;王改云;朱名日;;远程故障诊断技术的发展及应用研究综述[J];机电工程;2007年08期

中国重要会议论文全文数据库 前9条

1 马召兵;;鞍钢1580加热炉风机机组远程故障诊断技术探讨与研究[A];第七届(2009)中国钢铁年会论文集（下）[C];2009年

2 邓世建;李宏;鲁基春;;远程故障诊断体系结构的研究与应用[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（2）[C];2008年

3 陈进;;基于Internet/Intranet的远程故障诊断[A];西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协2000年学术年会文集[C];2000年

4 金亮;李启元;李沁春;;电子装备远程故障诊断与维修系统[A];舰船电子装备维修理论与应用——中国造船工程学会电子修理学组第四届年会暨信息装备保障研讨会论文集[C];2005年

5 尹敏;;工程机械远程故障诊断及维护系统构架[A];全国城市公路学会第十九次学术年会论文集[C];2010年

6 郭辉;严隽薇;樊留群;马玉敏;陆剑峰;;NetMeeting COM组件在多媒体远程服务系统中的应用[A];工业自动化应用实践——全国（第五届）炼钢、连铸和轧钢自动化学术会议论文集[C];2002年

7 刘井波;陈文宇;孙世新;;基于SOM特征映射图同步区域生长的远程故障诊断方法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（一）[C];2008年

8 刘爱华;范世东;姚玉南;;基于CWBT的远程故障诊断与维修管理系统[A];中国造船工程学会修船技术学术委员会船舶维修理论与应用论文集第七集（2004年度）[C];2004年

9 范锋;夏燕;;风电机组振动在线监测分析与远程故障诊断系统设计[A];中国风电生产运营管理(2013)[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 张天宏;民航发动机远程故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2001年

2 邱赤东;船舶异步电机远程故障诊断技术的研究[D];大连海事大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周磊;基于网络的远程故障诊断通信系统研究[D];昆明理工大学;2015年

2 徐仁桐;远程故障会诊系统的关键技术研究[D];江苏科技大学;2015年

3 汪钰琪;基于压缩感知的异步电动机远程故障诊断[D];湘潭大学;2015年

4 成国良;火电厂设备健康监测与远程故障诊断[D];石家庄铁道大学;2014年

5 李荣垞;数控机床远程故障诊断技术研究与应用[D];重庆大学;2015年

6 郭晓龙;基于物联网的远程故障诊断智能装置研究[D];太原科技大学;2015年

7 曹艳忙;磨矿综合自动化系统远程故障诊断的研究[D];华北理工大学;2016年

8 乔锌;基于信号测试的印刷机远程故障诊断方法研究[D];北京印刷学院;2017年

9 吴亮;基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台[D];西安电子科技大学;2015年

10 葛二灵;基于云计算的设备远程故障诊断中心的设计与实现[D];南京理工大学;2014年

  本文关键词：基于SaaS与多信息融合的大型机械远程故障诊断平台，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：297092