基于SpringBoot和WebSocket的实时电力可视化系统的研究与实现

【目的】电力系统实时数据的可视化在快速了解电力运行状态、数据分析与决策中具有重要意义,因此研究并实现一种基于SpringBoot和WebSocket的实时电力数据可视化系统。【方法】系统采用前后端分离开发模式,前端运用HTML、JQuery、Echarts等技术展示电力数据,后端借助SpringBoot框架与MySQL数据库实现数据交互。通过WebSocket技术实现实时数据传输,前端借助Ajax和WebSocket技术向后端发起数据请求,并获得实时电力数据。【结果】通过设计合理的接口和数据交互方式,将电力系统实时数据以直观的图表方式展示在前端页面上,实现数据可视化显示的功能,从而提升用户对电力信息的获取效率。【结论】实验结果验证了该方法的复用性和可拓展性,证明了其能够满足电力系统实时数据可视化的需求,为电力管理与决策提供了有力支持。

物联网系统服务器的构建与应用

【目的】在物联网系统中,服务器起着重要的作用,提供稳定的TCP服务、数据库服务、Web服务器服务。主要介绍了物联网服务器的搭建过程和关键考虑因素。【方法】首先讨论了服务器的平台选择,确保服务器能够满足性能需求且便于维护;然后详细地介绍了TCP服务器、数据库、Web服务器的搭建过程,包括开发相应的软件程序、安装和配置数据库系统、选择合适的Web服务器软件;接着强调了服务器的安全性和可扩展性,提出了相应的安全考虑和容灾备份方案;最后指出了该系统的局限性和未来改进方向。【结果】经测试,该系统能够稳定运行并实现物联网数据的实时展示和大量数据交互功能,通过了性能检测以及可靠性、安全性的验证。【结论】将服务器的部署方案应用于风光储智能电站中,验证了该方案的可行性。实验结果表明,该方案稳定可靠,可以为物联网服务器的搭建和应用提供一定的参考和指导。

基于Qt的风光发电数据采集软件设计

【目的】风光发电数据的采集是为了记录和分析风光发电设备的各种相关数据,以帮助监测和优化风光发电系统的运行。【方法】以Qt框架为基础,利用开发工具,设计了一款风光发电数据采集软件,该软件可实现利用TCP通信获取设备采集的信息、使用MySql数据库存储和管理历史数据以及设备的相关参数调试、与天气相关性的查看和数据导出分析等功能。【结果】经过测试,该系统运行稳定可靠,图形界面交互性好,功能可拓展性高,可以高效地通过数字、曲线等可视化方式,将数据以直观的形式展示给用户。【结论】在实际应用中,风光发电采集系统在风力发电和光伏发电中起着至关重要的作用,实现了对系统的实时监测、远程控制、故障诊断和性能优化,提高了风光发电设备的可靠性、高效性和可持续发展能力。

LMD及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行LMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),有的PF分量包含的故障信息多,有的包含的少,为此采用K-L散度法提取出主要PF分量;计算主要PF分量的时域参数指标,将其组合成特征向量,根据马氏距离提出马氏距离敏感阈值来表征不同的故障状态,取多组正常信号的特征向量均值作为标准特征向量,计算未知特征向量与标准特征向量的马氏距离敏感阈值,从而对其故障状态进行识别。试验结果表明,在不同转速下,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较EMD方法好。

基于多重卷积神经网络的大模式联机手写文字识别

联机手写识别在日常生产生活中有着广阔的应用,模式识别也一直把其作为研究的重点。传统的识别方法是利用普通卷积神经网络技术,该方法在对小规模字符集联机手写文字识别时有着较高识别率,总体性能高,但在对大规模字符集识别时,识别率则大大降低。提出一种基于多重卷积神经网络的识别方法,旨在克服以往方法对大规模字符集识别时识别效率不高的问题,提高大规模字符集联机手写文字的识别率。系统使用随机对角Levenberg-Marquardt方法来优化训练,通过使用UNIPEN训练集测试该方法识别准确率可达89%,是一个有良好前景的联机手写识别方法。

基于双目视角的嵌入式3D指纹识别系统设计

采用指纹信息作为身份识别手段的应用已经很广泛,但传统的指纹信息识别身份时存在容易被仿造的缺点。3D指纹信息不但可以进一步提高指纹识别率而且可以很好地克服该缺点。在此主要介绍利用双目视角技术采集3D指纹信息,提出了一种3D指纹信息采集的解决方案。详细介绍了以MTK平台作为控制平台,DSP芯片做算法处理的硬件设计。该设计的硬件成本低且安全性高。在C/S结构的系统设计中,通过测试该硬件方案可以直接在客户端上采集信息,便携性好。

一种便携式和低成本的指纹采集系统的设计

一、指纹采集系统嵌入式指纹识别系统是实现指纹采集、分析以及对比的身份识别系统。指纹采集技术是指纹识别系统的关键技术，指纹图像数据的质量直接影响到系统的精度和处理速度。目前，指纹采集仪主要有光学指纹采集仪、半导体型指纹采集仪和超声波型指纹采集仪3种。其中，超声波型指纹采集仪价格昂贵，

电子信息应用性人才培养模式的初索

电子信息技术的迅速发展,社会对相应的技术人才需求很大,而在现实中高校学生在课程设置以及教学模式存在一些问题日趋突出,就此问题进行讨论和探索。

USB转RS232通信接口的设计

本文介绍了一种高性价比USB转RS232通信线的电路设计和串口通信软件的设计,研制出了一种适合于不同操作系统、实用的USB转RS232通信的通用模块。文章的重点在于USB转RS232数据转换硬件电路的设计和串口通信软件的编写。它可以满足没有串口的计算机对于串口通信的要求,真正具有了实用价值。

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势。本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案。

接力切换与硬切换在移动通信中的应用

TD—SCDMA网络采用蜂窝结构，当正在使用业务的用户从一个小区移动到另一个小区时，或由于无线传输、业务负荷量调整和设备故障等原因，为了保证通信的连续性和服务的质量，系统要将该UE（用户终端设备）与当前服务小区的通信链路转移到新的小区，即完成UE到基站的空中接口转移。同时，由于3G网络尚处于建设与发展阶段，其覆盖率不可能像已发展数十年的GSM网络一样达到“无缝覆盖”。

大屏幕LED显示屏设计

随着工业技术的发展,LED显示屏被应用在越来越多的场合,本文分析了在设计LED显示屏时需要注意的一些事项,并着重介绍了大屏幕LED显示器灰度产生的一般原理,并以此举例说明了在设计时要考虑的参数。

多层螺旋CT后处理技术对胫骨平台隐匿性骨折的诊断价值

目的探讨多层螺旋CT后处理技术对胫骨平台隐匿性骨折的诊断价值。方法对16例临床上可疑胫骨平台隐匿性骨折患者采用多层螺旋CT进行扫描,同时在工作站上作3D及MPR影像后处理,16例患者CT扫描前均采用X线片检查。并就X线平片与多层螺旋CT影像进行比较和综合分析。结果 16例胫骨平台隐匿性骨折中,X线平片漏诊10例,可疑诊断6例,螺旋CT均予以诊断。3D影像可清晰显示胫骨平台骨折的立体形态;MPR影像则可明确显示胫骨平台内部的骨质损伤情况如骨折的具体部位、关节面碎裂及塌陷程度、骨折移位距离。结论螺旋CT及后处理技术对胫骨平台隐匿性骨折的诊断具有很高的准确性,明显优于X线平片,当临床怀疑骨折而X线片未显示或显示不清时应及时行CT检查。

基于VMD及模糊相关分类器的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)及模糊相关分类器的故障诊断方法。首先,对振动信号进行VMD分解,计算分解后分量与原信号的互信息值,利用互信息值提取无噪声分量,获得重构信号;其次,利用模糊函数在处理非平稳信号方面的优越性,结合相关系数提出模糊相关分类器;最后,将多组不同工作状态的重构信号输入模糊相关分类器,对多组数据进行训练与测试。实验结果表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承三种工作状态,且检测率较支持向量机及神经网络高。

基于FDM的机械故障信号诊断处理方法研究

傅里叶分解(FDM)是一种新的自适应时频分析方法,该方法首先定义了瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数(FIBFs),然后在整个傅里叶域自适应地搜寻解析傅里叶固有频带函数(AFIBFs),从而将非平稳非线性信号自适应地分解为若干个傅里叶固有频带函数和一个残余分量。FDM方法基于傅里叶变换,且是一种完备的、正交的、局部的和自适应的信号处理方法,数学理论充分,并且可以直接依据解析傅里叶固有频带函数直接求得时频能量谱,时频分辨率高,优点非常明显。仿真结果表明,与EMD相比,该方法无端点效应,不存在模态混叠效应,且数学理论充分。最后成功地将该方法应用到实际的滚动轴承故障诊断中。

总体局部特征尺度分解及ELM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition,ELCD)及极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);其次,根据分解后ISC分量计算时域指标、能量、相对熵,利用特征评估法提取敏感特征;最后,将敏感特征向量输入极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

伴随着航空公司的竞争日益剧烈,怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据,传统的统计办法弊病浮现,笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴,可以实现对航空公司现有数据资源深度挖掘,为航空公司针对不同的客户群采取个性化的营销方案提供科学依据。本文的创新之处在于将数据挖掘技术应用于解决航空公司具体问题之中,目的在于提高客户价值分析的准确性和高效性,提高信息化应用水平。

SPI模式下对SD卡的读写控制

SD卡(Secure Digital Memory Card)有着存储量大、微处理器连线简单以及市场价格较低的特点,特别适合作为便携式嵌入式系统的存储介质。SD卡可以工作在串行外设模式即SPI协议下,与主控器通过串行外设接口总线相连。本文重点阐述了如何使用单片机的串行外设接口(SPI接口)对SD卡进行控制,从而实现存储卡从默认工作模式到SPI工作模式的切换,并在SPI模式下对存储卡进行数据的读写。

总体局部特征尺度分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition, ELCD)的排列熵及相关向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Instrinsic Scale Component, ISC);其次,根据分解后ISC分量的峭度值选取主ISC分量,计算主ISC分量的排列熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。

中长期径流预报中PCA-IBP模型的改进算法研究

径流预报的信息有很大的相关性,这是必须在预报工作中避免的,同时,这些信息的维度较高,且以往处理这些信息的数学模型计算复杂度较高.针对以上问题提出了一种混合主成分分析方法(PCA,Principal Component Analysis)和改进BP(Improved Back Propagation)神经网络模型的中长期径流预报模型(PCA-IBP),此种方法可以很好地避免以上不足,可以进一步提高模型计算效率.实际数据验证表明,提出模型预报的精准程度以及效率都较传统的BP神经网络预报模型有所改善.