汽车轮毂绿色镀膜设备远程监控系统研究

发布时间：2017-09-17 15:14

  本文关键词：汽车轮毂绿色镀膜设备远程监控系统研究

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【摘要】：汽车已经发展成为人们日常生活所需的重要产品。人们在追求汽车性能的同时对其美观度要求也越来越高。汽车轮毂作为汽车的重要部件,不仅关系到汽车的行车安全和舒适性,也对整车美观性有着重要的影响。外观精美的汽车轮毂通常需要进行表面涂装或电镀处理,但是传统的轮毂表面化学处理工艺存在严重的环境污染问题。汽车轮毂绿色镀膜设备采用环保型表面处理工艺对其表面进行功能性和装饰性镀膜处理。本文主要研究汽车轮毂绿色镀膜设备远程监控系统,对现场设备的运行状态、生产工艺参数等数据进行远程监控和统计分析,目标是便于设备维护、提高故障诊断效率及保障设备的稳定运行。本文首先介绍了汽车轮毂绿色镀膜设备及其工艺过程,并对设备的远程监控需求进行了分析;在此基础上提出了采用C/S架构的汽车轮毂绿色镀膜设备远程监控系统,同时设计了系统的主要功能、总体结构及工作流程。其次,论文对网络通信技术与数据存储技术进行了研究。从远程监控系统的需求出发,选择TCP协议作为系统的数据通信方式,实现网络数据远程通信;选择SQL SERVER2005数据库实现对监控系统数据的存储和处理,并设计了系统数据库。采用Socket技术实现系统数据通信以及采用ODBC方式连接数据库实现系统数据存储的方法。然后,论文详细论述了在VS 2005开发环境下,采用C++语言设计开发了汽车轮毂绿色镀膜设备远程监控系统服务器与客户端。介绍了用户登录与用户信息管理、系统监控界面、历史数据统计分析等功能模块软件设计开发的方法和步骤,并着重阐述了采用VC++调用MATLAB引擎混合编程,实现远程监控系统故障诊断功能模块的方法。最后,针对汽车轮毂绿色镀膜设备的常见故障,论文以设备真空系统故障诊断为例,论述了基于专家系统的故障诊断方法。通过设计采用粒子群算法优化BP神经网络,并以离子轰击工艺阶段设备故障诊断为例,阐述了采用优化策略进行故障诊断的方法,仿真实验结果表明该方法具有较好的效果。通过对比与分析两种方法,选择粒子群优化的BP神经网络实现系统故障诊断功能。
【关键词】：镀膜设备 远程监控 故障诊断
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U468.2;TP277
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-12
• 1.1 研究的背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究情况10-11
• 1.3 本文工作与论文结构11-12
• 2 远程监控系统总体设计12-21
• 2.1 汽车轮毂绿色镀膜设备简介12-15
• 2.1.1 汽车轮毂绿色镀膜设备结构12
• 2.1.2 计算机检测与控制系统12-14
• 2.1.3 汽车轮毂绿色镀膜设备工艺过程14-15
• 2.2 远程监控系统需求分析15-17
• 2.2.1 系统设计的目的与原则15
• 2.2.2 系统的功能需求15-16
• 2.2.3 系统的功能设计16-17
• 2.3 远程监控系统总体设计17-20
• 2.3.1 系统架构研究17-18
• 2.3.2 系统总体结构设计18-19
• 2.3.3 远程监控系统工作流程19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 3 远程监控系统数据通信与数据存储技术研究21-31
• 3.1 远程监控系统数据通信研究21-25
• 3.1.1 通信协议研究21-24
• 3.1.2 网络通信的实现方式24-25
• 3.2 数据存储技术研究25-27
• 3.2.1 数据库管理软件研究25-26
• 3.2.2 远程监控系统数据库设计26-27
• 3.3 远程监控系统与SQL Server连接方式研究27-29
• 3.3.1 ODBC与ADO连接方式27-28
• 3.3.2 数据库连接的实现28-29
• 3.4 数据通信及存储任务29-30
• 3.4.1 数据通信任务29-30
• 3.4.2 数据存储任务30
• 3.5 本章小结30-31
• 4 远程监控系统软件设计31-47
• 4.1 开发平台介绍31
• 4.2 服务器软件设计31-35
• 4.2.1 服务器设计31-34
• 4.2.2 动态数据交换技术34-35
• 4.3 客户端软件设计35-46
• 4.3.1 用户登录与用户信息管理模块设计36-38
• 4.3.2 客户端监控界面的设计38-40
• 4.3.3 远程连接与控制模块设计40
• 4.3.4 历史数据统计分析模块的设计40-43
• 4.3.5 设备异常记录与故障诊断模块的设计43-46
• 4.4 本章小结46-47
• 5 汽车轮毂绿色镀膜设备故障诊断方法研究47-58
• 5.1 汽车轮毂绿色镀膜设备故障概述47
• 5.2 基于专家系统的汽车轮毂绿色镀膜设备故障诊断47-52
• 5.2.1 专家系统的结构48
• 5.2.2 知识库的建立48-51
• 5.2.3 推理机设计51-52
• 5.3 基于BP神经网络的汽车轮毂绿色镀膜设备故障诊断52-57
• 5.3.1 基于粒子群算法优化的BP神经网络52-55
• 5.3.2 基于粒子群算法优化BP神经网络的设备故障诊断55-57
• 5.4 远程监控系统故障诊断方法选择57
• 5.5 本章小结57-58
• 总结与展望58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-63
• 攻读学位期间的研究成果63

【参考文献】

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本文编号：870120