基于物联网技术的远程设备声音监测系统设计

发布时间：2017-03-19 03:07

  本文关键词：基于物联网技术的远程设备声音监测系统设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物联网是互联网技术、物物之间的网络化的代名词,以及信息技术的综合应用,并且引发了信息产业的第三次浪潮,被世界各强国列为重点开发的领域之一。显然,它的出现会影响相关国家安全、政治、经济发展、社会安全等多个领域,并且会在未来对人们的工作和生活带来巨大的影响。物联网会成为新一代信息科技的重要组成部分。它的英文名为“The internet of things"。顾名思义,“物物相连接的网络”。它包括两层意思：第一,物联网的主要基础仍以互联网为导向,并且是以网络为基础的一种延伸与扩展；第二,物联网在对延伸和扩展的对象之间进行信息交换和网络通讯。因此可总结出,物联网的定义是：把任何实物与互联网络相连接,包括各种传感设备等进行信息交换和通信,实现了信息的共享,网络间通信,智能目标的识别定位和跟踪,及监控管理。本课题是通过物联网技术的应用和理念,搭建基于Arduino-Intel Galileo开发板的平台,在Ubuntu环境下设计出机器运行噪音的远程监测系统。通过对噪声信号的A/D转换和声学换算,完成了对不同传声器数据的采集。利用系统的分析模块对数据的实时、频域上的数据进行分析处理,实现了对不同设备在不同条件下运行时所产生噪声的监测和预警。基于IOT (Internet Of Things)物联网音频信号采集设备所收集到的信息(高灵敏传感器或麦克风),进行分析处理,并通过Wi-Fi网络发送预处理的数据到数据中心。由数据中心进一步分析处理数据,然后显示出监测机器的运行状态。同时通过建立的网络服务器,用户可以在他们的移动终端上进行远程监测机器的运行状态。通过可视化模块设计出一款明确的、生动的用户显示界面。
【关键词】：物联网 音频采集 远程监控 可视化模块
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274;TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 绪论9-10
• 1 研究背景10-17
• 1.1 国内外研究现状11-12
• 1.1.1 国内物联网产业现状及发展趋势11-12
• 1.1.2 国际物联网产业现状及发展趋势12
• 1.2 物联网发展优势12-13
• 1.3 我国物联网发展瓶颈13-15
• 1.4 本课题研究的特点15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 2 系统的总体设计方案17-28
• 2.1 系统需求分析17-18
• 2.2 系统总体构架设计18-20
• 2.2.1 硬件实物展示18-19
• 2.2.2 系统设计流程19-20
• 2.3 系统主要硬件介绍20-24
• 2.3.1 Intel Galileo开发板介绍20-23
• 2.3.2 音频分析器23-24
• 2.3.3 模拟声音传感器24
• 2.4 软件系统介绍24-27
• 2.4.1 几种嵌入式操作系统的比较24-26
• 2.4.2 选择嵌入式操作系统的依据26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 Galileo开发板数据采集传输的搭建28-33
• 3.1 Arduino介绍28-29
• 3.1.1 Arduino开发环境28
• 3.1.2 Arduino特点28-29
• 3.2 Galileo开发板软件设计流程29-31
• 3.2.1 音频分析器29
• 3.2.2 UDP数据传输29-30
• 3.2.3 设计流程图30-31
• 3.3 Arduino程序编码部分31-32
• 3.3.1 Arduino编程的数据采集实现31-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 Ubuntu系统的数据存储及界面显示部分33-41
• 4.1 Ubuntu系统数据库建立33-37
• 4.1.1 Ubuntu系统的介绍33-34
• 4.1.2 Linux根文件系统34-35
• 4.1.3 MongoDB数据库35
• 4.1.4 Python语言35-36
• 4.1.5 Ubuntu系统下MongoDB的实现36-37
• 4.2 Web服务器的建立37-39
• 4.2.1 Web服务器软件Apache37
• 4.2.2 PHP网页服务器编程语言37-38
• 4.2.3 网页服务器编程代码38-39
• 4.3 用户远程访问界面39-40
• 4.3.1 Highcharts图库表介绍39
• 4.3.2 JavaScript用户界面编辑语言39-40
• 4.4 本章小结40-41
• 5 声音采集系统的数据采集和测试41-50
• 5.1 芯片生产设备内部风扇声音测试41-42
• 5.1.1 芯片生产设备内部风扇声音采集数据41-42
• 5.1.2 芯片生产设备风扇监测设备的安装位置展示42
• 5.2 芯片生产设备的气柜漏气测试42-44
• 5.2.1 芯片生产设备的气柜采集位置安装选定42-43
• 5.2.2 芯片生产设备的气柜漏气数据采集分析43-44
• 5.3 封装设备环氧树脂阀门位置监测44-47
• 5.3.1 封装设备环氧树脂胶阀门故障分析44-47
• 5.4 其他设备测试评估47-49
• 5.4.1 晶圆在传送中的位置偏移47-48
• 5.4.2 设备内部步进电机异常声音评估48
• 5.4.3 芯片镀膜设备实时计算机电源风扇声音监测评估48-49
• 5.5 本章小结49-50
• 结论50-52
• 展望52-53
• 参考文献53-55
• 附录A Galileo板WIFI数据传输程序代码55-59
• 附录B Ubuntu系统下MongoDB的编程代码59
• 附录C MONGO中变量及数据存储部分59-61
• 附录D Ubuntu系统下的Mongo DB组建说明61-64
• 致谢64-65

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本文编号：255430