基于Wifi定位的设备点检系统的研究与开发
发布时间：2021-11-14 11:05
钢铁企业生产现场运行着各类机械、电气及仪表设备,维持设备的正常运行对生产的顺利进行具有重要意义,而设备点检则是保证设备稳定运行的首要因素。现在绝大部分钢铁企业仍然采用传统的纸质点检工作方式,这种工作方式效率低而且对于设备数据不易记录、分析,点检过程中发现异常时无法及时通知维修人员进行维修,同时难以对点检人员的工作形成有效的监管制度,点检结果的可信度受到了影响。为了加强对点检人员工作的监管力度,同时为其提供丰富准确的位置信息服务,需要在室内环境中实现更加精确的定位系统。为此,本文以位置指纹技术为研究方向,提出了基于多分类器集成学习的室内定位算法。该算法定位过程分为两个阶段,首先采用同质分类器集成的思想,基于随机森林算法使用Wifi信号指纹获得第一阶段定位点,然后从异质分类器集成的角度,采用蓝牙定位系统作为门控系统,通过改进的加权k近邻算法获得第二阶段定位点,并将该结果与第一阶段的结果进行决策层融合,从而修正了第一阶段中的Wifi定位结果,提高了系统的定位精度。克服室内定位难题后,为了解决剩余问题,本文结合“现场点检管理智能化”项目工程,研究并开发了一套完整的智能化设备点检系统。本文系统使...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外发展及研究现状
1.2.1 点检系统研究现状
1.2.2 室内定位研究现状
1.3 本文主要工作
2 相关技术介绍
2.1 钢铁企业点检维修工作流程分析
2.2 室内定位技术
2.2.1 ZigBee室内定位技术
2.2.2 RFID室内定位技术
2.2.3 蓝牙室内定位技术
2.2.4 Wifi室内定位技术
2.3 传统室内定位算法
2.3.1 基于到达时间的定位算法
2.3.2 基于到达角度的定位算法
2.3.3 基于传播衰减模型的定位算法
2.4 本章小结
3 基于位置指纹的室内定位算法研究
3.1 位置指纹定位基本工作原理
3.2 经典指纹定位算法
3.2.1 最近邻算法
3.2.2 支持向量机
3.2.3 决策树算法
3.3 基于多分类器集成学习的室内定位算法
3.3.1 弱分类器与装袋算法
3.3.2 基于同质分类器集成的指纹定位算法
3.3.3 基于异质分类器集成的指纹定位算法
3.4 实验场景搭设与结果分析
3.4.1 实验场景搭设
3.4.2 数据采集软件设计
3.4.3 实验结果与分析
3.5 本章小结
4 基于定位的设备点检系统的设计与实现
4.1 设备点检系统功能模块设计
4.2 设备点检系统后台服务程序搭建
4.2.1 系统体系结构
4.2.2 后台服务器端开发
4.3 设备点检系统客户端开发设计
4.3.1 开发环境介绍与搭建
4.3.2 用户登录模块
4.3.3 设备点检模块
4.3.4 设备查询模块
4.3.5 三方挂牌模块
4.3.6 内部交流模块
4.3.7 室内定位模块
4.4 本章小结
结论
参考文献
附录A 后台服务程序代码
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]低功耗蓝牙手机终端室内定位方法[J]. 苏松,胡引翠,卢光耀,董硕,李晓进,刘长宏. 测绘通报. 2015(12)
[2]基于蓝牙4.0的室内定位及信息服务应用模型研究[J]. 方诗虹,陈浩. 西南民族大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]基于BP神经网络的RFID室内定位算法研究[J]. 吴超,张磊,张琨. 计算机仿真. 2015(07)
[4]室内定位特征选择算法研究[J]. 张乐玫. 软件. 2015(01)
[5]德国“工业4.0”:内容、动因与前景及其启示[J]. 丁纯,李君扬. 德国研究. 2014(04)
[6]基于物联网的手机数据采集系统研究[J]. 李采,刘幺和,袁海. 计算机与数字工程. 2014(12)
[7]基于分类规则的C4.5决策树改进算法[J]. 李孝伟,陈福才,李邵梅. 计算机工程与设计. 2013(12)
[8]一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法[J]. 彭玉旭,杨艳红. 计算机工程. 2012(10)
[9]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[10]一种基于CART的决策树改进算法[J]. 宋广玲,郝忠孝. 哈尔滨理工大学学报. 2009(02)
博士论文
[1]WLAN位置指纹室内定位关键技术研究[D]. 陈丽娜.华东师范大学 2014
[2]基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究[D]. 李方.哈尔滨工业大学 2012
[3]支持向量机的核方法及其模型选择[D]. 常群.哈尔滨工业大学 2007
硕士论文
[1]一种基于传播衰减模型的定位算法[D]. 王文宣.中国科学院大学(工程管理与信息技术学院) 2016
[2]WLAN环境下的室内定位算法研究[D]. 李华亮.吉林大学 2016
[3]基于Android的港口设备点检系统的设计与实现[D]. 刘美.辽宁科技大学 2015
[4]集成学习多样性研究[D]. 乔桢.大连海事大学 2014
[5]支持向量机若干算法的研究及其应用[D]. 李阳.湖南大学 2014
[6]基于安卓的可信移动巡检系统[D]. 朱云龙.华东理工大学 2014
[7]基于位置指纹的WiFi室内定位技术研究[D]. 秦泗明.电子科技大学 2013
[8]基于无线通信技术的智能巡检系统的应用研究[D]. 卞琳.华北电力大学 2012
[9]基于Android的工厂设备信息点检系统设计与实现[D]. 许知博.西安电子科技大学 2012
[10]决策树ID3算法的改进研究[D]. 刘祺.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3494524
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外发展及研究现状
1.2.1 点检系统研究现状
1.2.2 室内定位研究现状
1.3 本文主要工作
2 相关技术介绍
2.1 钢铁企业点检维修工作流程分析
2.2 室内定位技术
2.2.1 ZigBee室内定位技术
2.2.2 RFID室内定位技术
2.2.3 蓝牙室内定位技术
2.2.4 Wifi室内定位技术
2.3 传统室内定位算法
2.3.1 基于到达时间的定位算法
2.3.2 基于到达角度的定位算法
2.3.3 基于传播衰减模型的定位算法
2.4 本章小结
3 基于位置指纹的室内定位算法研究
3.1 位置指纹定位基本工作原理
3.2 经典指纹定位算法
3.2.1 最近邻算法
3.2.2 支持向量机
3.2.3 决策树算法
3.3 基于多分类器集成学习的室内定位算法
3.3.1 弱分类器与装袋算法
3.3.2 基于同质分类器集成的指纹定位算法
3.3.3 基于异质分类器集成的指纹定位算法
3.4 实验场景搭设与结果分析
3.4.1 实验场景搭设
3.4.2 数据采集软件设计
3.4.3 实验结果与分析
3.5 本章小结
4 基于定位的设备点检系统的设计与实现
4.1 设备点检系统功能模块设计
4.2 设备点检系统后台服务程序搭建
4.2.1 系统体系结构
4.2.2 后台服务器端开发
4.3 设备点检系统客户端开发设计
4.3.1 开发环境介绍与搭建
4.3.2 用户登录模块
4.3.3 设备点检模块
4.3.4 设备查询模块
4.3.5 三方挂牌模块
4.3.6 内部交流模块
4.3.7 室内定位模块
4.4 本章小结
结论
参考文献
附录A 后台服务程序代码
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]低功耗蓝牙手机终端室内定位方法[J]. 苏松,胡引翠,卢光耀,董硕,李晓进,刘长宏. 测绘通报. 2015(12)
[2]基于蓝牙4.0的室内定位及信息服务应用模型研究[J]. 方诗虹,陈浩. 西南民族大学学报(自然科学版). 2015(06)
[3]基于BP神经网络的RFID室内定位算法研究[J]. 吴超,张磊,张琨. 计算机仿真. 2015(07)
[4]室内定位特征选择算法研究[J]. 张乐玫. 软件. 2015(01)
[5]德国“工业4.0”:内容、动因与前景及其启示[J]. 丁纯,李君扬. 德国研究. 2014(04)
[6]基于物联网的手机数据采集系统研究[J]. 李采,刘幺和,袁海. 计算机与数字工程. 2014(12)
[7]基于分类规则的C4.5决策树改进算法[J]. 李孝伟,陈福才,李邵梅. 计算机工程与设计. 2013(12)
[8]一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法[J]. 彭玉旭,杨艳红. 计算机工程. 2012(10)
[9]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳. 电子科技大学学报. 2011(01)
[10]一种基于CART的决策树改进算法[J]. 宋广玲,郝忠孝. 哈尔滨理工大学学报. 2009(02)
博士论文
[1]WLAN位置指纹室内定位关键技术研究[D]. 陈丽娜.华东师范大学 2014
[2]基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究[D]. 李方.哈尔滨工业大学 2012
[3]支持向量机的核方法及其模型选择[D]. 常群.哈尔滨工业大学 2007
硕士论文
[1]一种基于传播衰减模型的定位算法[D]. 王文宣.中国科学院大学(工程管理与信息技术学院) 2016
[2]WLAN环境下的室内定位算法研究[D]. 李华亮.吉林大学 2016
[3]基于Android的港口设备点检系统的设计与实现[D]. 刘美.辽宁科技大学 2015
[4]集成学习多样性研究[D]. 乔桢.大连海事大学 2014
[5]支持向量机若干算法的研究及其应用[D]. 李阳.湖南大学 2014
[6]基于安卓的可信移动巡检系统[D]. 朱云龙.华东理工大学 2014
[7]基于位置指纹的WiFi室内定位技术研究[D]. 秦泗明.电子科技大学 2013
[8]基于无线通信技术的智能巡检系统的应用研究[D]. 卞琳.华北电力大学 2012
[9]基于Android的工厂设备信息点检系统设计与实现[D]. 许知博.西安电子科技大学 2012
[10]决策树ID3算法的改进研究[D]. 刘祺.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3494524
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3494524.html
