基于物联网技术的门式起重机运行状态监测方法

针对现有监测方法监测质量差、准确性低的问题,开展门式起重机运行状态监测方法设计研究。首先利用物联网技术,采集门式起重机的运行数据;然后对采集到的门式起重机运行数据进行处理,并提取其状态特征;最后根据提取的状态特征,对门式起重机运行状态进行实时监测,并估算各构件寿命。通过对比实验证明,新的监测方法的监测质量较高,可以获取到更多有价值的数据,且监测的准确性更高,应用价值较高。

《物联网技术》杂志投稿要求

《物联网技术》杂志的论文格式要求如下:1.投稿的论文稿件中应具有中文标题、作者单位和署名、摘要、关键词(6个以上),论文正文部分应具有引言和结束语,参考文献(10条以上),文后应附主要作者简介(作者简介包括:姓名、出生年月、性别、学历、职称、研究方向等);2.稿件中的图表一般不超过5幅,并要求标注清楚、规范;3.稿件长度在5000字以内;4.投稿稿件请用Word文档编辑(编排格式不限)并通过网站在线投稿。

基于Java技术的“物联网技术”课程学习系统设计

首先介绍了物联网技术和课程学习系统的研究背景和意义,科学地论证了该系统研发的可行性,并进行了详尽的系统分析。通过系统分析明确了系统需求及核心功能。在此基础上,进一步设计了系统的整体框架、功能模块和数据库结构。“物联网技术”课程学习系统的主要功能包括:管理员对用户、课程、网站信息进行管理的功能;教师对课程和学生学习进行管理和评分的功能;教师进行线上教学、班级管理及线上考核的功能;用户线上学习的功能。此系统基于B/S架构,采用MySQL为后台数据库,Tomcat为Web服务器,使用Servlet和JSP网页技术进行设计和实现。该系统提升了物联网技术学习的便捷性,使用户能够不受时空限制地进行学习,相较于传统的学习方式,更加灵活和便捷,为未来教育改革指明了方向。

煤矿云平台监控系统研究

为了解决煤矿产业中存在的信息不对称、危险源排查难度大、监控服务不全面等问题,使相关管理人员能够基于科学数据迅速且精准地掌握煤矿安全状况,进而有效应对各类安全问题并作出决策,采用物联网技术、云计算、大数据等手段,构建了一种新型高效的煤矿监控云平台。该平台集成了数据集成、信息共享、安全管理、数据分析、安全预警、故障诊断等功能,实现了煤矿智能监控、优化调度、需求响应等业务。基于该平台,能够高效解决煤矿企业生产过程中的各种安全问题,满足煤矿安全生产的需求。

基于物联网技术的智能分类垃圾系统

随着城市经济快速发展和城市化进程加快,人们的生活日新月异,城市生活垃圾问题日益凸显,垃圾分类变得尤为重要。然而,很多市民缺乏垃圾分类的相关知识,往往凭直觉进行分类,导致垃圾分类的错误率高,难以实现垃圾分类的目的。为了更加高效地实现垃圾分类,使垃圾分类顺应潮流,更加智能化,设计了一款以STM32F103C8T6芯片为核心的语音识别分类垃圾桶。该垃圾桶内置语音识别模块,通过识别接收到的语音信息,做出正确的反馈并通过舵机打开对应分类的垃圾桶盖子。当垃圾桶中的垃圾溢满从而触发了红外感应模块时,系统触发蜂鸣器警报,直至取出垃圾并重新盖上盖子后蜂鸣器才会停止。除此之外,语音识别模块还具备自动调节音量的功能。基于STM32的语音识别分类的智能垃圾系统设计,能够实现垃圾的智慧化分类和实时状态监控,对于推动智慧城市建设和提升生活品质都有着积极的意义。

基于OBE汽车总线应用技术课程教学改革

“汽车总线应用技术”是我校电子信息类、电气类、通信类专业所开设的一门核心特色课程,该课程知识覆盖面广、内容抽象、专业性强,同时又具有很强的实践性和工程性。鉴于当前工程专业认证的要求,致力于构建一个多元化、平行结构的课程体系,结合多样化的混合式教学模式,以精心设计的教学情景为依托,对教学过程及多元化考核评价机制进行全方位改革,旨在推动课程的持续改进与良性循环,进而转变教育教学理念,提升教学质量与成效。实践结果表明,学生的自主学习积极性显著增强,其工程能力、创新能力和素质能力得到了全面的提升。

基于数据挖掘的物联网设备通信异常检测方法

常规的物联网设备通信异常检测方法易受数据采集间隔变化影响,导致检测识别效果不佳,因此基于数据挖掘设计了一种全新的物联网设备通信异常检测方法。首先提取了物联网设备通信异常行为特征;然后构建了物联网设备半监督通信异常检测模型;最后利用数据挖掘生成物联网设备通信异常检测流程,从而实现对物联网设备通信异常的检测。实验结果表明,设计方法在不同通信通道下均能有效进行设备通信异常检测,证明设计方法的检测效果较好,具有极高的可靠性和应用价值。

多传感器融合算法的四旋翼无人机室内定位技术研究

针对缺乏明显位置标识的室内环境,为实现无人机的精确定位,提出了一种多传感器融合算法。该算法综合运用了中值滤波、阈值分割、投影变换、最小二乘法等手段,以实现无人机位置和位姿的精确估计。通过一系列实验,对所提出的算法与模拟算法进行了对比分析,验证了所提算法的准确性,并完成了四旋翼无人机在室内环境下的初步定位任务。

架空输电线路激光雷达点云数据处理技术研究

为了构建输电线路走廊、导地线与杆塔本体的高精度三维模型,采用激光雷达点云数据处理技术,对不同杆塔重要巡检对象的自动精准定位方法进行研究,提出了一种直接从点云数据中自动提取杆塔并精确定位其位置的方法。该方法能够获取包括塔身、塔头等关键部位的位置信息。将提取的杆塔位置、绝缘子位置、挂点位置等信息进行展示、分析以及精度定位评估。结果表明,所提方法的效果很好、完成度高,能够真实地展现输电线路的走廊环境、杆塔架构、导地线布局以及绝缘子串等部件的信息。

基于机器视觉技术的工业焊板焊缝位置检测系统

现有的焊接机器人只具备执行能力,并不具备感知能力、自主学习决策和修正误差能力。针对该问题,基于机器视觉技术辅助焊接工艺,提出了一种工业焊板焊缝位置检测系统,有效提升了自动化焊接的工作效率。首先,通过摄像头采集获得焊缝图像;然后,通过灰度处理、滤波、阈值分割,设计了一种基于特征值突变点插补线段拟合的焊缝位置检测方法,对焊缝图像进行处理后获取焊缝位置偏差,焊接机器人控制器驱动焊枪依据焊缝位置偏差进行左右移动,准确对焊缝进行识别与焊接。实验结果表明,该系统的适应性使得其在强光、弱光、存在焊板缺口和焊接残渣飞溅等情况下仍能进行焊缝的准确检测和识别,具有良好的抗干扰能力和鲁棒性。

复杂通信基站储能容量智能配置方法研究

常规的复杂通信基站储能容量智能配置方法主要通过使用Hooke-Jeeves算法来获取不同配置变量的最优值,易受生命周期成本变化的影响,导致配置性能不佳。因此,设计一种全新的复杂通信基站储能容量智能配置方法显得尤为重要。文中设计了一种复杂通信基站共享储能机制,构建了复杂通信基站储能容量智能优化配置模型,实现了通信基站储能容量的智能配置。实验结果表明,采用设计的基站储能容量智能配置方法后,通信基站的缺电率、平准化度电成本、多余电力指标均较低,可再生能力指标较高。证明所设计的储能容量智能配置方法的配置效果较好,具有可靠性,能够为推动储能绿色化,促进能源可持续发展作出一定的贡献。

多分支结构和双池化注意力机制的RetinaNet行人检测

行人检测技术结合行人跟踪和行为分析等技术,可广泛应用在交通、安防和机器交互等与人们生活息息相关的领域,但行人的多尺度变化一直是行人检测的难点。针对传统RetinaNet算法在多尺度行人检测过程中存在的误检、漏检和检测精度低等缺陷,提出一种改进的RetinaNet算法来提升网络模型的检测能力。主要有以下两方面创新:首先,为了获取到更多的语义信息,采用多分支结构来扩展网络,以提取不同深度下不同感受野的特征;其次,为了使模型更关注行人特征的重要信息,在模型预测头部分嵌入双池化注意力机制,增强通道间特征信息的相关性,抑制不重要的信息,以提高模型的检测精度。在COCO等不同的数据集上进行实验,结果表明,与传统的RetinaNet模型相比,所提出的模型在各个评价指标上均有所提升,具有良好的性能,可以满足行人检测的需要。

基于ECharts的生态农业数据可视化平台设计与实现

在大力推进生态文明建设和乡村振兴战略的背景下,充分挖掘生态农业数据的潜在价值对助力生态农业的可持续发展具有重要意义。针对农业生产缺乏系统和科学的指导,造成的水肥利用率低、水资源匮乏、土壤资源退化、环境污染等问题,从物联网系统中的应用层角度出发,采用ECharts可视化技术,设计并开发了一套基于ECharts的生态农业数据可视化分析平台,实现了数据管理、数据可视化、个性化决策、系统管理等功能。平台的应用结果表明,该平台能够实时、动态地分析农作物生产全生命周期的各项关键信息,优化农业数字信息服务,为农作物种植人员采用生态友好的方式实现农业精细化作业提供直观的数据支撑。

一种基于物联网技术的智能变电站监控系统

当前智能变电站的总体结构分为“三层”(站控层、间隔层、过程层)和“两网”(站控层网络、过程层网络)。其中,间隔层采用了高精细度的数据采集和分析方法,充分应用现代信息技术,使得变电站的运检效率大幅提升,即将步入第三代智能变电站时代。文中设计了一种基于物联网技术的智能变电站总体监控方案。首先对变电站总体结构进行了详细描述,然后通过梳理物联网相关技术,充分挖掘物联网技术对于智能变电站的作用,在智能变电站中设计温湿度测控系统、SF6气体测控系统、智能监控系统3个子系统,对智能变电站的各类数据进行实时监控。该系统实现了变电站的一体化监控、可视化总体展示、故障诊断及预警等多项功能,为当前的新型智能变电站建设提供了参考。

混合模糊图像中运动模糊参数估计方法改进

针对混合模糊图像中频谱暗条纹特征难以提取的问题,提出了一种改进的PSF参数估计方法。通过对频谱梯度图像直方图进行均衡化处理,从而扩大图像动态范围,增加高灰度像素数目。由于条纹信息集中在高灰度像素附近,像素数目的增加使得条纹特征更加突出,便于图像二值化时分割条纹信息和干扰信息。实验结果表明,在同一模糊参数下,改进后的方法对模糊尺度估计的平均误差比改进前低3.7 px,提高了数据的准确性。

RFID设备天馈口防雷技术研究

随着物联网的迅猛发展,RFID技术已在众多行业中得到广泛应用,其中固定式阅读器的应用场景尤为丰富,且室外型阅读器占比最大。然而,室外型阅读器的工作场景复杂,极易受到雷击干扰,轻则影响设备的正常运行,重则导致设备短路。因此,对于室外RFID设备而言,防雷设计显得尤为重要。在室外RFID设备的接口防雷设计中,天馈口的防雷设计最为困难,因为防雷器件、防雷电路极易影响射频链路的匹配,从而影响设备的射频指标。目前,业界大都采用外置防雷器的解决方案,但该方案工程实施难度大、成本高,防护效果不稳定。针对这一问题,提出了一种新型的RFID设备天馈口防雷方案,与设备一体设计,成本低廉,并且经过雷击测试验证,证明其有效且可靠,可以保障设备在雷击高发区域依然能够稳定工作,对设备可靠性设计具有重要的参考价值。

基于BiLSTM和卷积神经网络模型的辐射源个体识别研究

通信辐射源个体识别是指通过对无线设备产生的信号数据进行特征提取与信号处理,从而实现对无线设备的个体识别。现有应用于辐射源个体识别的时间序列分类方法,存在无法有效提取IQ时间序列数据特征和识别准确率低的问题。针对以上问题,提出了一种BiLSTM网络和卷积神经网络两个支路并行的网络架构(BiLSTMCNN),它显著提高了分类模型的性能,能够关注和融合时间序列中重要的特征,从而实现更准确的分类。在该架构中还添加了注意力模块,根据注意力权重的分配来融合通道信息获取特征,从而使网络能够关注到更加关键的特征。实验结果表明,相较于其他网络结构,所提出的网络模型在Oracle公开数据集上的识别准确率更高,尤其在存在多径效应和路径损耗的样本中有明显提高,说明文中所提出的模型具有更高的鲁棒性。

基于链路状态的OpenWRT多路并行传输系统的设计

针对传统的单一链路传输无法满足流媒体业务高带宽、低延时需求的问题,基于流媒体传输协议SRT在OpenWRT系统上实现了多路并行传输,并提出了一种基于链路状态的数据分流算法。该算法根据服务器端反馈的链路信息确定链路的状态,按照每条链路的状态分配相应的传输任务量,并且在服务端实现分流合并,可以有效降低数据包的端到端时延,并提高系统传输的稳定性。实验结果表明:采用该多路并行传输系统进行传输时,数据包的端到端时延比单一链路更加稳定并且平均时延降低50%左右,系统的吞吐量也明显提高,能够较好地保证负载均衡,并且在OpenWRT系统下实现了更有利于实际业务的部署。

面向物联网设备的SM4-CCM算法软硬件协同架构设计

为了保证物联网设备数据安全,面向资源受限的物联网设备,提出了一种基于SM4-CCM算法的软硬件协同实现架构。首先,提出了内部流水线型SM4架构,相比现有轻量级SM4架构,大幅降低了逻辑资源的消耗;在此基础上,设计了CCM模式软硬件协同架构,软件部分完成了密钥扩展和数据预处理,硬件部分完成了加密的实际运算;最后,基于ZYNQ平台实现了软硬件协同架构。实验结果表明,与硬件架构相比,所提出的架构硬件部分的逻辑资源消耗减少了约43%,具备接收可变长度的数据输入的数据预处理功能,并可单独应用于ECB和CTR模式,具有更高的灵活性和可扩展性。与ARM处理器上以软件方式实现的SM4-CCM算法相比,在100 MHz的工作频率下该架构的吞吐率达到了17.64 Mb/s,性能提高了约93.8%,满足了主流物联网通信协议的速率要求。

“衣智”——赋予纺织服装新智能

目前,智能可穿戴设备的市场规模不断扩大,但是智能手表和手环作为其主流产品,存在较多缺陷。基于此,本项目研发了智能服装、智能纱线,旨在提供织物智能化服务。用户穿上本项目自主研发的智能服装,即可在手机APP上实时获取自身的运动和生理数据,实现对运动和生理信号的精准监测。