基于物联网的供水关键设备在线监测系统研究与实现
发布时间：2021-10-29 03:03
近年来,我国城市人口呈爆炸式增长,导致城市供水压力剧增。为满足超大供水量的需求,很多供水设备需要全天候满功率运转,导致这些供水设备的故障率升高。目前,已有一些水务企业使用温度、压力等传感器实时采集设备运行时数据,用于实时监测设备的运行状态。但是,现有的实时监测系统大多数都缺乏预测设备运行状态的能力,通常在监测到设备状态异常的同时,设备故障也已经发生,从而对水务企业的正常供水产生影响。振动数据作为旋转机械设备关键参数之一,能够较为全面的反映设备运行状态。本文研究与实现了一个基于物联网的供水关键设备在线监测系统,在供水关键设备的不同部位上安装振动传感器采集振动速度的均方根值——振动烈度,并上传到服务器,对振动烈度进行处理和分析,预测供水关键设备在未来一段时间的运行状态。本文主要工作和成果如下:1、振动烈度数据的采集。本文设计了一款基于LoRa技术的振动烈度数据采集与传输设备,振动传感器将采集到的数据通过LoRa节点发送到LoRa网关,LoRa网关利用移动互联网将数据传输到数据服务器进行存储。该套设备同时还具有成本低、接入量大、传输距离远等特点,能满足本文采集数据的需求。2、振动烈度和设备运...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
LoRa网络架构示意图
基于物联网的供水关键设备在线监测系统研究与实现。由于少部分的支持向量决定了 SVM 的最终决策函数，所以 SVM 的计算程度并不是由样本空间维数确定，而是由少数支持向量决定，这在一定程度免了“维数灾难”现象的产生。此外，SVM 还有很好的通用性，鲁棒性等。正因如此，SVM 在很多科研和工程问题上都得到了广泛的应用[50][51][52]。将以分类为例详细介绍 SVM 的基本原理。（1）线性可分SVM 的主要思想都是将低维不可分问题映射到高维可分空间中，并在高分空间中建立一个超平面作为决策曲面，使得正例和反例之间的间隔边缘最。图 2-2（a）展示了线性可分情况下的示意图，圆形和正方形代表两种类别，为了使这两种类别之间的间隔 dis 最大，可作出 H1 和 H2 两个超平面，则1 和 H2 中间的超平面 H 即为所需要的最优分类超平面，其中落在 H1 和 H2样本就叫做支持向量。
两个在线性可分情况下无法处理的样本，这将导致式2-25的结果为无决此问题，需要引入松弛变量 和惩罚因子 C，式 2-21 变为： ∑ ( ) ≥ = ≥ = （对于处于最优分类超平面和支持向量所在的超平面之间的样本点，需的条件中添加一个可调变量，至于具体需要满足什么条件，就由松弛定。对于错分的样本点，需要有一定的惩罚，这里的惩罚因子 C 的作分类间隔 dis 最大、误分类的样本点最少，最终得到一个在线性不可最优超平面。接下来的计算过程与线性可分情况中的相同，首先构造出 Lagrange 计算得到对偶问题，最后计算得到在线性不可分情况下的最优超平面算得到对偶问题中，需要把条件 ≥ = 变成 ≤ ≤ 。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LoRa的体育馆监测系统[J]. 张燕,任安虎. 信息技术. 2019(01)
[2]NB-IoT与eMTC技术对比与发展现状分析[J]. 金舰,蒋鑫,吴星,胡志明. 信息通信技术与政策. 2019(01)
[3]基于二维云模型的短路电流峰值预测[J]. 陈俊杰,缪希仁. 电力系统保护与控制. 2018(23)
[4]一种基于改进PSO算法的高时间分辨率遥感卫星星座优化设计方法[J]. 沈欣,刘钰霖,李仕学,姚璜. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(12)
[5]基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型[J]. 赵文芳,王京丽,尚敏,刘亚楠. 计算机应用. 2019(01)
[6]基于混沌时间序列分析的飞机加油量计算方法（英文）[J]. 刘家学,李波,郭润夏. 机床与液压. 2018(12)
[7]矿井瓦斯监测数据特征分析及预处理[J]. 董丁稳,屈世甲,王红刚. 工矿自动化. 2015(09)
[8]基于混沌时间序列法的微网短期负荷预测[J]. 李东东,覃子珊,林顺富,郑小霞,王天祥. 电力系统及其自动化学报. 2015(05)
[9]基于五点三次平滑算法的入库流量反推研究[J]. 武炜,陈标,吴剑锋,黄馗. 水利水电技术. 2013(12)
[10]锅炉给水泵轴承温度变化状态预测[J]. 吴兴伟,迟道才. 轴承. 2009(02)
博士论文
[1]离心泵振动故障诊断方法研究及系统实现[D]. 赵鹏.华北电力大学（北京） 2011
硕士论文
[1]基于信号特征提取的设备健康状态预测与评估[D]. 常飞.中国矿业大学 2015
[2]水泵状态监测与故障诊断系统[D]. 崔彦平.华北电力大学（河北） 2004
本文编号：3463836
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
LoRa网络架构示意图
基于物联网的供水关键设备在线监测系统研究与实现。由于少部分的支持向量决定了 SVM 的最终决策函数，所以 SVM 的计算程度并不是由样本空间维数确定，而是由少数支持向量决定，这在一定程度免了“维数灾难”现象的产生。此外，SVM 还有很好的通用性，鲁棒性等。正因如此，SVM 在很多科研和工程问题上都得到了广泛的应用[50][51][52]。将以分类为例详细介绍 SVM 的基本原理。（1）线性可分SVM 的主要思想都是将低维不可分问题映射到高维可分空间中，并在高分空间中建立一个超平面作为决策曲面，使得正例和反例之间的间隔边缘最。图 2-2（a）展示了线性可分情况下的示意图，圆形和正方形代表两种类别，为了使这两种类别之间的间隔 dis 最大，可作出 H1 和 H2 两个超平面，则1 和 H2 中间的超平面 H 即为所需要的最优分类超平面，其中落在 H1 和 H2样本就叫做支持向量。
两个在线性可分情况下无法处理的样本，这将导致式2-25的结果为无决此问题，需要引入松弛变量 和惩罚因子 C，式 2-21 变为： ∑ ( ) ≥ = ≥ = （对于处于最优分类超平面和支持向量所在的超平面之间的样本点，需的条件中添加一个可调变量，至于具体需要满足什么条件，就由松弛定。对于错分的样本点，需要有一定的惩罚，这里的惩罚因子 C 的作分类间隔 dis 最大、误分类的样本点最少，最终得到一个在线性不可最优超平面。接下来的计算过程与线性可分情况中的相同，首先构造出 Lagrange 计算得到对偶问题，最后计算得到在线性不可分情况下的最优超平面算得到对偶问题中，需要把条件 ≥ = 变成 ≤ ≤ 。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LoRa的体育馆监测系统[J]. 张燕,任安虎. 信息技术. 2019(01)
[2]NB-IoT与eMTC技术对比与发展现状分析[J]. 金舰,蒋鑫,吴星,胡志明. 信息通信技术与政策. 2019(01)
[3]基于二维云模型的短路电流峰值预测[J]. 陈俊杰,缪希仁. 电力系统保护与控制. 2018(23)
[4]一种基于改进PSO算法的高时间分辨率遥感卫星星座优化设计方法[J]. 沈欣,刘钰霖,李仕学,姚璜. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(12)
[5]基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型[J]. 赵文芳,王京丽,尚敏,刘亚楠. 计算机应用. 2019(01)
[6]基于混沌时间序列分析的飞机加油量计算方法（英文）[J]. 刘家学,李波,郭润夏. 机床与液压. 2018(12)
[7]矿井瓦斯监测数据特征分析及预处理[J]. 董丁稳,屈世甲,王红刚. 工矿自动化. 2015(09)
[8]基于混沌时间序列法的微网短期负荷预测[J]. 李东东,覃子珊,林顺富,郑小霞,王天祥. 电力系统及其自动化学报. 2015(05)
[9]基于五点三次平滑算法的入库流量反推研究[J]. 武炜,陈标,吴剑锋,黄馗. 水利水电技术. 2013(12)
[10]锅炉给水泵轴承温度变化状态预测[J]. 吴兴伟,迟道才. 轴承. 2009(02)
博士论文
[1]离心泵振动故障诊断方法研究及系统实现[D]. 赵鹏.华北电力大学（北京） 2011
硕士论文
[1]基于信号特征提取的设备健康状态预测与评估[D]. 常飞.中国矿业大学 2015
[2]水泵状态监测与故障诊断系统[D]. 崔彦平.华北电力大学（河北） 2004
本文编号：3463836
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3463836.html
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