基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的隧道爐智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng).pdf

1、將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生產(chǎn)過(guò)程當(dāng)中是當(dāng)今制造業(yè)發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)，也是工業(yè)4.0的基礎(chǔ)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在特定區(qū)域內(nèi)大量的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，它通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將被感知對(duì)象的信息發(fā)送給觀察者。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事偵察、城市交通管理、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、倉(cāng)儲(chǔ)管理、空間探索等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，是當(dāng)今信息技術(shù)里的一個(gè)嶄新的應(yīng)用領(lǐng)域。本文以電機(jī)制造加工過(guò)程中的隧道爐為平臺(tái)，從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)入手，分別以嵌入式、安卓平臺(tái)及服務(wù)器端等開(kāi)發(fā)

2、技術(shù)為基礎(chǔ)，然后采用基于支持向量機(jī)模型(SupportVectorMachine，SVM)的粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法建立非線性質(zhì)量指標(biāo)預(yù)測(cè)模型并反饋給相關(guān)人員，最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能監(jiān)控系統(tǒng)。論文研究對(duì)于促進(jìn)測(cè)控學(xué)科的發(fā)展及實(shí)際應(yīng)用、推廣及發(fā)展無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、改善智能工廠的應(yīng)用難度具有重要意義。
　　本論文的主要工作包括以下幾個(gè)內(nèi)容：
　　(1)對(duì)國(guó)內(nèi)外無(wú)

3、線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展?fàn)顩r以及在制造業(yè)中的應(yīng)用情況進(jìn)行調(diào)研，并充分調(diào)查了嵊州電機(jī)制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。
　　(2)對(duì)隧道爐加工過(guò)程的實(shí)際需求進(jìn)行了分析，并對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了深入研究，將系統(tǒng)架構(gòu)劃分為四層：感知層、傳輸層、服務(wù)平臺(tái)層和應(yīng)用層。同時(shí)提出了傳感器節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)關(guān)及服務(wù)器端的開(kāi)發(fā)方案，并對(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的問(wèn)題提出了針對(duì)性解決方案。
　　(3)最后利用基于SVM的PSO算法建立預(yù)測(cè)模型，通過(guò)將實(shí)際測(cè)量值與預(yù)測(cè)值的對(duì)比發(fā)現(xiàn)