一、基于无线通讯的多通道振弦传感器监测系统（论文文献综述）
田一鸣,曲立国,王尧伟,林潇,谢黎明,杜赛赛[1]（2021）在《基于振弦式传感器的桥梁监测系统设计及应用》文中认为针对桥梁监测中振弦传感器信号采集仪集成度低,数据传输方式有限等问题,设计了振弦式传感器桥梁监测集成系统.本文以ARM处理器STM32为核心,外部扩展激振和拾振电路,结合RS485和4G通信实现振弦传感器信号采集系统硬件设计,并扩展SD卡实现离线数据存储,采用MODBUS通信协议进行数据通信保障通信的可靠性.采用等精度测频法进行频率计算,以保证不同频段的信号具有相同的采样精度.实验结果表明,基于振弦式传感器的桥梁监测系统的精度以及稳定性满足实际应用需求,本研究可以为桥梁实时检测,交通行业应变监测传感器在安装前的快速校准与检测提供技术支持.
杜立婵,王文静,韦冬雪,张青[2]（2020）在《基于NB-IoT的桥梁健康远程监测系统设计》文中提出为了对钢筋混凝土结构桥梁进行结构状态监测,保证桥梁的安全运行,基于物联网技术设计了一种桥梁健康远程在线监测系统,通过采集预埋的振弦式传感器信息,实时反应桥梁结构健康状态。系统采用ARM处理器STM32F407作为主控制器,采集振弦式传感器张紧力的变化以及温度信息,并通过物联网NB-IoT模块BC26将数据上传至云服务器。同时,此系统采用C/S和B/S架构搭建了远程监测系统平台,包括云服务端、手机APP终端以及浏览器客户端。通过测试表明,振弦式传感器模块测频精度高,误差精度在0.02%以内,系统整体运行稳定可靠。此系统采用了目前主流的技术方案,系统结构先进,具有很好的实用价值。
杨旭春[3]（2020）在《基于信息融合技术的高海拔矿山井下运输环境感知系统研究》文中研究说明近年来,平原地区矿产资源开采深度逐年增加,开采难度愈发增大,同时随着我国“一带一路”建设的进一步推进,为保障国民生产矿产资源的供应,高海拔矿山的大力开采势在必行。论文以高海拔矿山井下运输环境为研究对象,以降低事故风险和保障运输安全为目的,在调研大量文献的基础上,通过理论分析、室内测试、模型构建等方法,开展高海拔矿山井下运输环境风险感知技术研究,主要研究成果如下:（1）为探究运输环境在整个运输系统的重要性程度,基于事故致因理论,通过高海拔矿山井下无轨运输典型事故统计分析,从人的不安全行为、运输设备的不安全状态、环境的不安全因素、运输物质因素和安全管理的缺陷五个方面全方位阐述了高海拔矿山井下无轨运输事故的影响因素和具体表现形式,在此基础上构建了高海拔矿山井下井下无轨运输风险指标体系,通过层次分析法,研究计算了各指标权重,计算表明环境不安全因素的权重值仅次于安全管理缺陷,指出开展高海拔矿山井下运输环境感知技术研究对于保障运输安全具有重要意义。（2）为实现实时全方位感知运输环境状况,研究了嵌入式开发主板、气体传感器、力学传感器、振弦式传感器读数模块、无线传输模块、电源模块等硬件的工作原理和性能指标,选取了适用于高海拔矿山低温、低压环境的硬件模块,研发了“高海拔矿山井下运输环境感知装置”;基于Lab VIEW虚拟仪器技术和多传感器控制理论开发了“高海拔矿山井下运输环境感知装置”软件控制程序,实现了多类型传感器的配置和调试、数据存储和回放功能,通过硬件研发和软件开发,建立了高海拔矿山井下运输环境感知系统。在系统研发过程中开展了两次高海拔环境模拟舱适应性测试和一次常规室内测试,测试结果表明研发的“高海拔矿山井下运输环境感知系统”性能稳定,达到了设计要求,能够适用于高寒环境。（3）基于多源信息融合技术,选取一级自适应加权数据融合算法和二级BP神经网络数据融合算法应用于高海拔矿山井下运输环境感知系统,通过信息融合实现了多传感器数据科学、合理的综合处理,经过与实际状况对比,验证了该方法能准确有效的判断高海拔矿山井下运输环境安全状况,提高了风险感知诊断的智能化程度。论文理论联系实际,构建的基于信息融合技术的“高海拔矿山井下运输环境感知系统”能够良好适用于高海拔矿山环境,全面准确感知高海拔矿山井下运输环境风险参数变化,并通过信息融合显着提高了高海拔矿山井下运输环境安全评价的准确性、可靠性、智能性,对于保障高海拔矿山井下运输安全发挥重要作用。
姚顺宇[4]（2020）在《智能健康监测系统设计与研究》文中研究说明随着人们生活水平的不断提高和人口老龄化的加重,人们对自身的身体健康状况愈加重视,对健康监测的需求也更为强烈。同时我国亚健康人群不断增多,而且以年轻人为主。对一些已经患有慢性疾病的患者或者亚健康人群,实时监测其身体的生理状况,能够起到预防和报警的作用。传统的健康监测系统存在效率低下、体积笨重等特点,许多大型设备只能安放在医院中,这使得其作用范围和实用性大大降低。虽然目前也出现了一些新型的无线人体健康监测设备,但是一般只能测量有限的人体参数。要实现智能健康监测需要获取上下文信息,而非单一来源的信息。本文设计了一套智能健康检测系统,该系统主要包含基于ZigBee协议的路由器、协调器和智能手环测量终端,以及一个摄像头。本文基于该系统实现了三个功能,无线生理参数测量、室内无线定位和多源信息融合行为识别。首先本文所设计的智能手环终端可以检测血氧饱和度、血压、心率和体温四项人体基本生理参数,穿戴方便,可以随时进行测量,不影响日常生活。其次本文基于ZigBee的信号强度,利用多通道指纹法对手环测量终端进行室内定位,这样就实现了人员的定位功能。最后本文可以使用摄像头采集人员的图像信息,利用人体姿态检测算法进行人体姿态关节点检测,将人员的生理参数信息、位置信息和姿态信息多源融合后利用长短期记忆模型进行行为识别,长短期记忆模型是一种递归神经网络模型,可以有效利用数据间的时序信息,同时可以对多源信息融合后的特征进行自动学习,解决了多源信息融合后手工特征难以设计的问题。本文所设计的智能健康监测系统可以对使用者的健康进行长时间和多方面的追踪与监测。本文通过一系列的实验设计,首先证明了无线生理参数测量系统可以对人的生理参数进行准确测量。其次本文验证了室内无线定位的准确性,在误差距离为2m的情况下定位精度最高可达97%,优于其他ZigBee定位方法。然后对本文所设计的行为识别功能进行了实验验证,在指定的五个行为中最后的识别准确率可以达到97.4%,优于传统方法支持向量机和其他神经网络方法多层感知机及递归神经网络。最后本文分析了不同行为下人体生理参数的统计值,验证了不同行为下人体生理参数的差异性。
钱洋[5]（2019）在《基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统研究与设计》文中提出随着我国交通和经济的快速发展,桥梁数量日益增加,对于桥梁的健康监测也极为迫切。因此,对于桥梁结构的实时监测、状态评估、预警处理和损伤识别是目前研究的趋势。故本文在桥梁有线监测技术基础上,提出了基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统,改变了有线传感器系统易受老化、破损的弊端,并引入了云计算技术,降低了资源成本,提高了监测效率,可以实时查看监测的结构和环境数据,让桥梁监测人员能够快速地做出决策。本文主要内容如下:（1）本文主要介绍了振弦传感器原理并设计了振弦传感器信号采集卡。核心模块部分包含STM32处理器、通道选择电路、激振、拾振电路、Zig Bee CC2530节点和4G模块。主要采集了频率和温度信号,采用八路通道来采集,其结果和精度满足桥梁监测的需求。（2）设计服务器功能。服务器通过公式算法对频率、温度等监测数据进行分析与研究,得到应变、荷载、位移和振动加速度的值,并存储到SQLServer2014数据库中,确定阈值划分等级并发出告警信息,告警信息里包含三个级别的预警,根据不同的阈值进行划分。（3）本文设计了两种软件架构,从而更多样地监测桥梁数据。手机端与服务器采用C/S（Client/Server）架构。手机安卓APP端功能包括实时信息监测、预警信息查询、巡检情况上传和信息下载。第二种架构是B/S（Browser/Server）架构,设计WEB网页端,系统采用MVC（Model View Controller）框架来统筹代理各个模块。系统包含了实时数据和历史数据和告警信息查询,管理人员可以根据预警信息做出决策。本系统旨在监测桥梁的健康信息,切实保障了桥梁的安全,方便桥梁巡检和管理理人员,具有很大的市场应用价值和研究意义。（4）本文对数据关联性进行了研究,主要对桥梁监测到应变、挠度与温度做了相关性研究,利用相关性本文得到了应变与温度的线性关系,剔除了温度对应变的影响,从而得到动荷载引起的应变,为实时预警提供更好的依据。
王雨[6]（2019）在《一种基于NB-IoT的建筑结构应力应变采集系统的设计》文中研究指明在城市化建设中,建筑物在施工及建成使用中,一旦发生建筑事故,不但会造成巨大的经济损失,还会严重威胁人们的生命安全。随着物联网日益广泛的应用,可以通过对建筑结构应力应变等相关数据进行采集和分析,来保证建筑物的建设和使用安全。本文设计并实现了一种基于窄带物联网的应力应变采集系统,支持对传感器的自动化采集,并支持系统的自由扩展,同时解决了监测系统远程实时监控的问题。本文的主要研究内容包括:第一,针对建筑物监测的需要,选择三种不同类型的传感器设计了采集模块,改进了振弦传感器的低压扫频激振方法,优化了扫频时间;第二,改进了采集系统的内部通信,通过SPI总线将附近的传感器采集模块与汇集模块相连,再通过433MHz无线通信技术实现汇集模块与中心模块的通信,保证了系统的可扩展性;第三,将NB-IoT技术应用到中心模块中,完善了传统物联网通信方式,进一步提升了采集系统的稳定性;第四,设计并开发了基于浏览器/服务器架构的应用服务器程序,实现了通过浏览器便可以查看建筑结构应力应变相应的数据,进行实时监控。通过对所设计的应力应变采集系统的功能进行的验证与测试,测试结果表明,振弦传感器采集延时低于4s,中心模块数据上传延迟小于1s,传输错误率为0%,可以满足实际建筑工程的需求,对确保建筑的施工和安全使用可以起到实时监控作用。
吕元民,刘涛[7]（2019）在《基于云存储的多通道振弦采集系统》文中认为大型土木工程需要对力、位移、裂缝等进行监测来确保工程安全。文中讨论了基于STM32F407单片机和MSP430F5438单片机以及云存储开发的多通道振弦采集系统,介绍了系统架构,终端采集设备和网关的硬件设计,以及采集系统的软件设计思路,并给出系统的网络拓扑结构。系统采集精度达标,并在多个大型土木工程中有稳定应用。
李翔[8]（2019）在《多参数公路路基健康监测系统研究》文中研究指明路基作为公路的主要承重结构,公路运营过程中70%以上的变形都来自路基的本体残余变形。当路基强度不足或工后沉降过大时,将引起严重的路面沉陷、裂缝、路基失稳等严重的路基路面病害。本论文在传统公路监测系统的研究基础上,完善设计方案,构造路基传感监测网,并引入测频算法提高测量精度。系统可对路基内部关键参数指标进行监控,实时监测路基健康状况。首先,本文对传统公路监测系统的方法与特点进行概述,根据其监测参数与运行方式,证实了其应用的局限性。针对传统公路监测系统存在的缺陷,明确公路健康监测系统设计方案,建立完善的路基传感监测网。STM32为核心控制器,外围设计传感驱动电路、存储模块、显示模块、传输模块、电源模块。针对振弦式压力传感器输出信号在时域分析易受外界干扰,引入了频域分析法,采用改进的Rife-Quinn算法对输出信号进行频率计算,通过仿真与实验证明了测频算法可有效提高系统的测量精度。然后,为系统移植UCOSII实时操作系统,设定任务优先级,根据任务优先级进行任务切换,多任务运行模式大大提高系统工作效率,保证系统运行流畅稳定。最后,完成路基传感监测系统的整体设计与调试,在高速公路段进行实地系统验证,对公路数据进行实时采集,通过PC机解析数据实时显示并存入数据库。该套系统具备测量准确,自动化程度高,功耗低的特点,可满足实际工程应用。
吕元民[9]（2019）在《基于云存储的多通道振弦采集系统的设计与开发》文中认为随着我国各地土木工程的大力建设,在为人们带来便利的同时,工程项目本身的安全也关系着人民群众的生命财产安全。在对土木工程安全的监测中,振弦式传感器可以测量项目中压力、应力等数据,为工程安全提供参考,并且由于其稳定性好、抗干扰能力强等优点正在被广泛的使用。为实现对工程中较多采集点的监测,大多采用基于振弦式传感器构建的采集系统。目前常见的振弦式采集系统,如便携式采集系统,通常采集节点较少,对硬件的利用率低,而集中式的系统通信方式较单一,系统容易受限于施工环境,并且数据的存储和利用普遍本地化,对数据利用不足。另外,采集过程中因为供电电源、安装位置、工程电磁环境等可变因素,将会对振弦数据的采集以及数据传输造成影响,需要在电路设计、流程设计上进行优化。本文基于上述关键技术问题,结合工程中实际需求,设计了用于对振弦式传感器进行采集的多通道振弦采集系统,具体研究内容和贡献如下:首先,针对目前采集系统对多节点、分布式特点、云存储的需求,设计了全新的四层系统架构,包括云数据中心、云服务端、网关和采集设备,保证了数据传输的可靠性、稳定性及便利性。其次,在充分利用振弦传感器电学特性并考虑到提高硬件设备的利用率的基础上,设计了多通道选择电路、振弦采集电路、激振电路、通信电路等,提高了传感器采集数据的精度,增强了采集系统鲁棒性。再次,根据电路设计和采集需求设计开发并优化软件程序,保证了数据的实时准确处理、可靠传输和存储及系统稳定的长期运行。最后,对系统电路和软件进行了测试和分析,验证了振弦传感器采集数据的准确性和系统运行的稳定性。总体来说,本文研发设计的系统,实现了在多种环境下,使用多种通信方式,对大量分布的振弦传感器进行准确和稳定采集,并最终存储的需求,验证了采集的准确性和运行的稳定性。
李翔,袁仲云,桑胜波[10]（2019）在《Rife和Quinn算法在多通道数据采集系统中的应用研究》文中认为针对传统振弦式传感器采集系统精度低,通道数少,实时性差的缺点设计了一种基于ARM和AD9833多通道数据采集系统。该系统将采集调理电路、数据存储、电源供电集成化,具备精度高,实时性强等特点。系统以ARM处理器为核心,结合改进的Rife和Quinn算法对经过FFT变换后的信号得到精确频率,并根据输出信号频率与待测量之间关系进行计算,系统将计算处理后的数据通过无线或有线传输方式将监测数据传输至监测后台,实现实时在线监控监测点的相关信息,上位机解析显示数据并存入数据库。分析实验数据可知,该采集系统与传统采集系统相比精确度更高,采集速度更快,能够提高振弦式传感器的实用性。
二、基于无线通讯的多通道振弦传感器监测系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于无线通讯的多通道振弦传感器监测系统（论文提纲范文）
（1）基于振弦式传感器的桥梁监测系统设计及应用（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 振弦式传感器的桥梁监测系统硬件设计 |
| 1.1 振弦式传感器测频原理 |
| 1.2 监测系统硬件设计 |
| 2 振弦式传感器的桥梁监测系统软件设计 |
| 2.1 主程序软件流程设计 |
| 2.2 传感器扫频激振软件流程设计 |
| 2.3 数字传感器信号采集软件流程设计 |
| 2.4 通信软件流程设计 |
| 3 通信协议 |
| 4 系统测试与分析 |
| 4.1 系统测量相对误差 |
| 4.2 系统线性度测试 |
| 4.3 系统稳定性测试 |
| 5 结 论 |
（2）基于NB-IoT的桥梁健康远程监测系统设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 系统总体方案设计 |
| 1.1 系统总体框图 |
| 1.2 基于NB-IoT的多通道传感器无线采集节点 |
| 2 无线采集节点硬件设计 |
| 2.1 温度信号调理电路 |
| 2.2 振弦传感器扫频激振电路 |
| 2.3 振弦信号调理电路设计 |
| 2.4 NB-IoT模块BC26 |
| 3 系统软件设计 |
| 3.1 传感器无线采集节点软件设计 |
| 3.2 桥梁健康监测平台设计 |
| 4 等精度频率测量方法及系统测试 |
| 4.1 基于STM32的等精度频率测量方法 |
| 4.2 系统测试及数据处理 |
| 5 结 论 |
（3）基于信息融合技术的高海拔矿山井下运输环境感知系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多源信息融合技术研究现状 |
| 1.2.2 风险分析研究现状 |
| 1.2.3 矿山感知研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 高海拔矿山井下无轨运输风险指标体系构建 |
| 2.1 高海拔矿山井下无轨运输典型事故类型分析 |
| 2.1.1 车辆伤害事故 |
| 2.1.2 机械伤害事故 |
| 2.1.3 火灾(爆炸)事故 |
| 2.1.4 其他事故 |
| 2.2 高海拔矿山井下无轨运输事故成因分析 |
| 2.3 高海拔矿山井下无轨运输事故影响因素分析 |
| 2.3.1 人的不安全行为 |
| 2.3.2 运输设备的不安全状态 |
| 2.3.3 环境的不安全因素 |
| 2.3.5 运输物质因素 |
| 2.3.6 安全管理的缺陷 |
| 2.4 高海拔矿山井下无轨运输风险指标体系构建 |
| 2.4.1 风险指标体系的构建原则 |
| 2.4.2 风险指标体系构建 |
| 2.5 风险指标权重值确定 |
| 2.5.1 建立权重判断矩阵 |
| 2.5.2 各级指标权重计算 |
| 2.5.3 指标权重计算结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 高海拔矿山井下运输环境感知系统研究 |
| 3.1 总体设计思路 |
| 3.2 硬件设计 |
| 3.2.1 NI Single-Board RIO开发板 |
| 3.2.2 气体传感器 |
| 3.2.3 力学传感器 |
| 3.2.4 振弦式传感器读数模块 |
| 3.2.5 无线传输模块 |
| 3.2.6 PCB板设计 |
| 3.2.7 电源模块 |
| 3.2.8 外壳 |
| 3.3 软件开发 |
| 3.3.1 LabVIEW软件介绍 |
| 3.3.2 UI设计 |
| 3.3.3 配置模块 |
| 3.3.4 采集模块 |
| 3.3.5 数据回放模块 |
| 3.4 室内测试 |
| 3.4.1 硬件模块在高海拔环境模拟舱中适用性测试 |
| 3.4.2 系统常规室内测试 |
| 3.4.3 系统在高海拔环境模拟舱中适用性测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于信息融合技术的高海拔矿山井下运输环境安全评估 |
| 4.1 多源信息融合结构 |
| 4.2 多源信息融合算法和方式 |
| 4.2.1 多源信息融合算法 |
| 4.2.2 多源信息融合方式 |
| 4.3 一级融合算法 |
| 4.3.1 自适应加权算法原理 |
| 4.3.2 基于自适应加权算法的一级融合 |
| 4.4 二级融合算法 |
| 4.4.1 人工神经网络 |
| 4.4.2 BP神经网络模型和算法 |
| 4.4.3 BP神经网络实现函数 |
| 4.4.4 BP神经网络设计 |
| 4.4.5 二级融合的BP网络设计及仿真 |
| 4.4.6 二级融合效果与评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ涉及矿山空气质量的相关规范章节汇总 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的成果目录 |
（4）智能健康监测系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 无线生理参数测量系统研究概况 |
| 1.2.2 无线定位技术研究进展与现状 |
| 1.2.3 行为识别研究进展与概况 |
| 1.2.4 国内外研究概况总结 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 智能健康监测系统框架和原理概述 |
| 2.1 无线生理参数测量框架与原理 |
| 2.1.1 无线生理参数测量框架 |
| 2.1.2 ZigBee协议概述 |
| 2.1.3 人体生理参数测量原理 |
| 2.2 室内无线定位框架与原理 |
| 2.2.1 室内无线定位框架 |
| 2.2.2 无线定位原理概述 |
| 2.3 多源信息融合行为识别框架与原理 |
| 2.3.1 多源信息融合行为识别框架 |
| 2.3.2 多源信息融合行为识别原理概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多生理参数测量模块设计与实现 |
| 3.1 模块硬件设计 |
| 3.1.1 ZigBee路由器和协调器硬件设计 |
| 3.1.2 智能手环无线测量终端硬件设计 |
| 3.2 模块软件设计 |
| 3.2.1 服务器端软件设计 |
| 3.2.2 客户端软件设计 |
| 3.3 系统模块测试及验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于ZIGBEE的无线定位网络 |
| 4.1 ZigBee无线网络定位介绍 |
| 4.2 基于ZigBee的多通道信号强度定位算法 |
| 4.2.1 多信道RSS测量模块 |
| 4.2.2 指纹定位模块 |
| 4.3 ZigBee无线网络定位实验及分析 |
| 4.3.1 RSS测量的时间特性 |
| 4.3.2 RSS测量的通道特性 |
| 4.3.3 基于RSS的多通道指纹法定位实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于多源信息融合的行为识别 |
| 5.1 多源信息融合的必要性 |
| 5.2 算法原理与分析 |
| 5.2.1 人体姿态检测高分辨率网络HRNet |
| 5.2.2 基于长短期记忆模型的多源信息行为检测 |
| 5.3 数据采集和处理 |
| 5.3.1 人体姿态检测模型预训练 |
| 5.3.2 实验数据的采集 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 存在的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（5）基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文内容与结构 |
| 第二章 桥梁结构健康监测的方案设计 |
| 2.1 桥梁监测系统架构 |
| 2.2 桥梁监测内容和传感器选型 |
| 2.3 桥梁监测传输技术 |
| 2.4 云计算的概念和优势 |
| 2.5 传感器优化布设 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 桥梁监测硬件系统搭建及采集卡设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 传感器原理介绍 |
| 3.2.1 振弦传感器的介绍 |
| 3.2.2 振弦传感器的数学模型 |
| 3.2.3 振弦应变计测量原理 |
| 3.2.4 振弦锚索计测量原理 |
| 3.2.5 振弦位移计测量原理 |
| 3.2.6 压电式加速度计的测量原理 |
| 3.3 振弦采集仪方案设计 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 液晶显示模块和接口 |
| 3.3.3 处理器模块设计 |
| 3.3.4 通道选择电路 |
| 3.3.5 FLASH闪存 |
| 3.3.6 激振和放大电路 |
| 3.3.7 有源滤波电路 |
| 3.3.9 比较整形电路 |
| 3.3.10 USB接口和JTAG接口电路 |
| 3.4 无线通信节点 |
| 3.5 PCB板设计 |
| 3.6 测试结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 桥梁健康监测软件设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 预警方案设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 服务器设计 |
| 4.5 桥梁监测安卓端设计 |
| 4.5.1 概述 |
| 4.5.2 登录信息 |
| 4.5.3 详细信息查看 |
| 4.5.4 预警信息查看 |
| 4.5.5 信息下载 |
| 4.6 桥梁监测WEB端设计 |
| 4.6.1 概述 |
| 4.6.2 浏览器页面展示 |
| 4.6.3 数据显示 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于多传感器的数据关联性研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 应变与温度的关系 |
| 5.2.1 拟合实测曲线 |
| 5.2.2 剔除温度效应动荷载应变 |
| 5.3 挠度与荷载的关系 |
| 5.4 挠度与温度的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已参加科研项目和成果情况 |
（6）一种基于NB-IoT的建筑结构应力应变采集系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与设计指标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 设计指标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 采集系统关键技术和理论分析 |
| 2.1 应力应变采集方式 |
| 2.1.1 人工现场采集 |
| 2.1.2 自动化采集 |
| 2.2 传感器理论基础 |
| 2.2.1 振弦式传感器 |
| 2.2.2 容栅式传感器 |
| 2.2.3 电阻式传感器 |
| 2.3 内部通信技术 |
| 2.3.1 有线通信技术 |
| 2.3.2 无线通信技术 |
| 2.4 窄带物联网 |
| 2.4.1 窄带物联网的优势 |
| 2.4.2 窄带物联网对接 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 采集系统方案设计 |
| 3.1 系统整体方案设计 |
| 3.2 传感器采集模块方案设计 |
| 3.2.1 振弦式传感器采集模块 |
| 3.2.2 位移传感器采集模块 |
| 3.2.3 百分表采集模块 |
| 3.3 传感器信息汇集模块方案设计 |
| 3.4 中心数据上传模块方案设计 |
| 3.5 数据解析模块方案设计 |
| 3.6 应用服务器程序方案设计 |
| 3.6.1 数据存储方案设计 |
| 3.6.2 程序功能方案设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 采集系统硬件设计 |
| 4.1 数据采集模块 |
| 4.1.1 振弦式传感器采集模块 |
| 4.1.2 位移传感器采集模块 |
| 4.1.3 百分表采集模块 |
| 4.2 传感器信息汇集模块 |
| 4.3 中心数据上传模块 |
| 4.4 PCB图 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 采集系统软件设计 |
| 5.1 电信平台PROFILE与解码插件设计 |
| 5.2 应用服务器软件设计 |
| 5.2.1 软件框架设计 |
| 5.2.2 权限相关功能设计 |
| 5.2.3 传感器相关功能设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 采集系统测试与结果分析 |
| 6.1 振弦传感器采集模块测试 |
| 6.1.1 激振电路测试 |
| 6.1.2 拾振电路测试 |
| 6.1.3 频率计算程序测试 |
| 6.2 位移传感器采集模块测试 |
| 6.3 百分表采集模块测试 |
| 6.4 传感器信息汇集模块无线通信测试 |
| 6.5 NB-IOT通信模块测试 |
| 6.6 采集系统整体测试 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
（7）基于云存储的多通道振弦采集系统（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统架构 |
| 2 硬件设计 |
| 2.1 采集设备硬件 |
| 2.2 网关硬件 |
| 3 软件设计 |
| 3.1 采集设备程序 |
| 3.2 网关程序 |
| 3.3 网关上位机程序 |
| 3.4 服务端程序 |
| 4 网络拓扑结构 |
| 5 结果及分析 |
| 6 结束语 |
（8）多参数公路路基健康监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 传统监测系统的分析 |
| 1.4 课题研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 监测系统技术实现 |
| 1.4.3 监测系统功能特点 |
| 1.5 论文章节介绍 |
| 第二章 监测系统传感单元分析 |
| 2.1 传感器选型要点 |
| 2.2 传感器选型 |
| 2.2.1 土压力盒工作原理及相关参数 |
| 2.2.2 单点沉降计工作原理及相关参数 |
| 2.2.3 加速度传感器 |
| 2.2.4 温湿度传感器选型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统硬件电路设计分析 |
| 3.1 监测系统总体设计 |
| 3.2 主处理器 |
| 3.3 最小系统电路设计 |
| 3.4 传感器驱动电路设计 |
| 3.4.1 检测电路设计 |
| 3.4.2 压力传感器驱动电路设计 |
| 3.4.3 温湿度传感器驱动电路设计 |
| 3.4.4 加速度传感器驱动电路设计 |
| 3.5 数据存储电路设计 |
| 3.6 显示电路设计 |
| 3.7 通讯模电路块设计 |
| 3.7.1 以太网模块电路设计 |
| 3.7.2 GPRS无线传输电路设计 |
| 3.8 电源模块电路设计 |
| 3.9 系统电路设计 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 信号测频算法的研究 |
| 4.1 Rife算法 |
| 4.2 Quinn算法 |
| 4.3 Rife-quinn算法 |
| 4.3.1 Rife-quinn算法原理及应用 |
| 4.3.2 实验对比结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计和UCOSII移植 |
| 5.1 STM32 内核框架 |
| 5.2 UCOSII内核框架分析 |
| 5.2.1 任务管理分析 |
| 5.2.2 任务调度分析 |
| 5.2.3 任务的同步与通信 |
| 5.2.4 内存管理分析 |
| 5.2.5 任务的中断分析 |
| 5.3 UCOSII系统在STM32 上的移植 |
| 5.3.1 UCOSII移植文件介绍 |
| 5.3.2 移植系统的条件 |
| 5.3.3 操作系统移植 |
| 5.4 UCOSII系统任务 |
| 5.5 系统软件设计 |
| 5.5.1 压力盒和单点沉降计程序设计 |
| 5.5.2 加速度传感器处理程序设计 |
| 5.5.3 温湿度传感器驱动程序 |
| 5.5.4 LCD模块驱动程序 |
| 5.5.5 存储模块程序设计 |
| 5.5.6 以太网模块程序设计 |
| 5.5.7 SIM900 驱动程序 |
| 5.5.8 系统整体软件运行流程 |
| 5.6 系统调试与验证 |
| 5.6.1 系统电路板调试 |
| 5.6.2 系统上位机通信调试 |
| 5.7 系统工程测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及所取得的研究成果 |
（9）基于云存储的多通道振弦采集系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外振弦采集系统发展 |
| 1.2.2 国内振弦采集系统发展 |
| 1.3 面临的问题和挑战 |
| 1.4 本课题的研究目的和全文结构 |
| 第2章 振弦式传感器 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传感器基本概念 |
| 2.2.1 传感器组成 |
| 2.2.2 传感器特性 |
| 2.3 振弦式传感器基本知识 |
| 2.3.1 振弦传感器的结构与工作原理 |
| 2.3.2 振弦传感器激励方式 |
| 2.3.3 振弦传感器的影响因素 |
| 2.4 振弦式传感器的应用 |
| 2.4.1 渗漏监测 |
| 2.4.2 裂缝监测 |
| 2.4.3 岩性变形监测 |
| 2.4.4 锚索应力监测 |
| 2.4.5 沉降监测 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统总体架构 |
| 3.3 系统所承载的通信方式 |
| 3.3.1 RS485 总线通信 |
| 3.3.2 ZIGBEE短距离无线通信 |
| 3.3.3 基于W5500的Ethernet通信 |
| 3.3.4 基于SIM800A的 GPRS通信 |
| 3.4 设备组网 |
| 3.4.1 无网关参与的组网 |
| 3.4.2 网关参与的组网 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 采集系统硬件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 采集设备硬件设计 |
| 4.2.1 处理器模块设计 |
| 4.2.2 激振电路设计 |
| 4.2.3 拾振电路设计 |
| 4.2.4 温度采集电路设计 |
| 4.2.5 多通道选择电路 |
| 4.2.6 RS485 通信电路设计 |
| 4.2.7 ZIGBEE通信电路设计 |
| 4.2.8 W5500 通信电路设计 |
| 4.2.9 Flash存储电路 |
| 4.2.10 PCB板设计 |
| 4.3 网关硬件设计 |
| 4.3.1 处理器模块设计 |
| 4.3.2 通信电路设计 |
| 4.3.3 SD卡存储电路设计 |
| 4.3.4 RTC电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 采集系统软件设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 采集设备的软件设计 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 主流程设计 |
| 5.2.3 频率测量程序设计 |
| 5.2.4 温度测量程序设计 |
| 5.2.5 RS485与ZigBee程序设计 |
| 5.2.6 W5500 驱动与通信设计 |
| 5.2.7 Flash驱动设计 |
| 5.3 网关的软件设计 |
| 5.3.1 软件平台 |
| 5.3.2 主流程设计 |
| 5.3.3 GPRS程序设计 |
| 5.3.4 SD存储程序设计 |
| 5.3.5 RTC程序设计 |
| 5.4 上位机软件设计 |
| 5.4.1 开发环境 |
| 5.4.2 功能实现 |
| 5.5 云服务端软件设计 |
| 5.5.1 主流程设计 |
| 5.5.2 数据接收线程设计 |
| 5.5.3 数据处理线程设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 系统测试与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 振弦传感器采集测试与分析 |
| 6.2.1 测量电路无输入测试 |
| 6.2.2 测量电路有输入测试 |
| 6.2.3 测试优化分析 |
| 6.3 系统总体运行效果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）Rife和Quinn算法在多通道数据采集系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 系统特点 |
| 2 系统硬件电路设计 |
| 3 系统体系结构 |
| 3.1 检测电路 |
| 3.2 激振拾振电路设计 |
| 3.3 Rife-Quinn测频计算 |
| 3.4 数据存储电路 |
| 3.5 数据传输电路 |
| 4 处理器软件设计 |
| 5 上位机与下位机通信 |
| 6 实验结果与数据 |
| 7 结论 |
四、基于无线通讯的多通道振弦传感器监测系统（论文参考文献）
- [1]基于振弦式传感器的桥梁监测系统设计及应用[J]. 田一鸣,曲立国,王尧伟,林潇,谢黎明,杜赛赛. 中北大学学报(自然科学版), 2021(05)
- [2]基于NB-IoT的桥梁健康远程监测系统设计[J]. 杜立婵,王文静,韦冬雪,张青. 电子测量技术, 2020(20)
- [3]基于信息融合技术的高海拔矿山井下运输环境感知系统研究[D]. 杨旭春. 武汉理工大学, 2020(08)
- [4]智能健康监测系统设计与研究[D]. 姚顺宇. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]基于无线传感器网络的桥梁健康监测系统研究与设计[D]. 钱洋. 广西大学, 2019(02)
- [6]一种基于NB-IoT的建筑结构应力应变采集系统的设计[D]. 王雨. 东南大学, 2019(06)
- [7]基于云存储的多通道振弦采集系统[J]. 吕元民,刘涛. 信息技术, 2019(05)
- [8]多参数公路路基健康监测系统研究[D]. 李翔. 太原理工大学, 2019(08)
- [9]基于云存储的多通道振弦采集系统的设计与开发[D]. 吕元民. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]Rife和Quinn算法在多通道数据采集系统中的应用研究[J]. 李翔,袁仲云,桑胜波. 机械科学与技术, 2019(06)