基于物联网的矿井机电设备状态监测关键技术探究

在信息化时代的发展下，物联网的兴起，成为传送信息的重要载体和媒介。矿井机电设备是煤矿企业的重要组成部分，是煤矿企业能够正常运行的核心，矿井机电设备的状态好坏将直接影响企业的利益，而其中的关键技术也是提升企业竞争力的重要因素。在物联网信息化的背景下，矿井机电设备的状态检测将依靠这种新型的载体实现现代化，并从中取得一定的效果。本文就从物联网的平台去研究矿井机电设备状态监测的关键技术取得的成果，并从中汲取经验，指导实践的更好运行。     

机电设备运行状态健康监测系统应用研究

随着我国科学技术的进步与发展,企业中机电设备逐渐向高精度、多功能的方向发展,对于机电设备运行过程中的健康监测问题始终受到人们关注.本文通过了解机电设备相关故障机理,阐述了健康监测系统的主要功能,通过实例分析,充分的证明了监测系统在使用中的优越性,存在一定的生产价值及推广价值.     

基于物联网的矿井氧气浓度监测系统设计

为了实现对矿井氧气浓度检测,提出了一种基于物联网的矿井氧气浓度检测系统,并完成了系统的软硬件测试。硬件包括传感器检测模块、路由器传输模块、数据汇集模块和上位机模块,软件采用MSP430进行编程,实现了氧气浓度信号检测。应用表明,该系统能有效地避免矿井有毒气体泄漏的发生。     

基于物联网技术的机房环境状态监测系统

基于物联网技术的机房环境状态监测系统可以充分地满足实时监测机房设备状态和机房环境的相关要求,该监测系统主要是利用电压传感器、电流传感器和温湿度传感器等相关设备对机房内的设备开启状况、用电状况和环境状况等各种数据进行实时采集.随后利用POE技术的网络传输或者无线自组网的方式向后台服务器实时地传输数据,由系统的服务器分析处理相关的数据,并进行预警.鉴于此,本文对基于物联网技术的机房环境状态监测系统进行了分析和介绍.     

基于LabVIEW的矿井提升机状态监测与健康诊断系统设计

为了保证矿井提升机安全可靠运行,开发出基于LabVIEW的状态监测与健康诊断系统。该系统充分运用LabVIEW软件强大的信号采集和信号分析功能,实现了对信号的时域分析与幅值分析,为提升机的健康诊断提供了可靠依据。通过具体的实践,证明了该系统应用到矿井提升机健康诊断中是可行、可靠的。     

基于物联网的光交箱状态在线监测系统

光交箱状态在线监测系统是基于物联网技术实现对光交箱内状态的实时监测,系统通过自带的温度感器、箱体振动传感器、箱门状态传感器以及摄像头等,实时监测光交箱内的温湿度、箱体振动情况、门状态开关以及在箱门被打开时启动摄像头,实现拍照功能,并通过系统自带3G无线数据传输单元把获得的箱内的状态数据以及照片信息发送到系统后台服务系统,使得光交箱运维人员能够及时全面的了解箱内的环境状态。确保光交箱始终处在最佳的运行环境,减少光交箱被盗的概率,以及当光交箱被盗时系统能及时提供相关嫌疑人员的图片信息。     

基于物联网技术的配变低压无功补偿设备状态监测方法

为了解决配变低压无功补偿设备在运行过程中存在的状态监测困难、实时性差等问题,本文提出一种基于物联网技术的配变低压无功补偿设备状态监测方法。该方法利用物联网传感器技术,对配变低压无功补偿设备进行状态监测,并通过云计算技术实现数据处理和分析,实现对设备状态的实时监测和预警。实验证明：本文提出的方法可以有效地实现对配变低压无功补偿设备状态的监测,及时发现设备运行异常情况,提高设备的运行可靠性和安全性。     

基于物联网的对虾养殖监测预警研究

针对传统对虾养殖过程中采用人工手动增氧和水质管理存在劳动强度大、效率低和容易因未能及时发现设备或水质异常造成较大经济损失等问题,本文研发了一套基于物联网三层体系架构的对虾养殖监测系统。设计了多信息感知层、双向传输层和多功能应用层,实现了增氧机远程监控、水质数据监测和天气异常预警等自动处理。为测试系统功能和通信的稳定性,本文通过目前已实际部署的23套系统进行实地测试,测试结果表明：整个系统通信成功率为99.05%以上,功能指标达到预期目标。该系统的开发及进一步应用推广可以有效解决传统对虾养殖需要人工全天候干预的问题,为养殖户实现科学养殖管理,提高养殖收益提供技术支持。     

基于物联网的矿井温、湿度检测系统设计

为了实现对矿井温、湿度检测,提出了一种基于物联网的矿井温、湿度检测系统,并完成了系统的软硬件测试。硬件包括由分布在矿井中的测量节点组成的无线传感网络,由基站节点和监控终端设备相连接形成的监控装置,软件采用MSP430进行编程,并实现了温湿度信号检测。实际应用表明,该系统具有体积小,部署方便,成本低廉等优点。     

浅析基于物联网的桥梁实时监测系统的研究与设计的体现

桥梁是道路交通系统中的主管枢纽,是国家基础设施建设的重要组成部分.近年来,我国在桥梁建设和发展速度上取得了令人可喜的成绩.但是,随着自然环境的侵害、交通负荷的递增和桥龄的增长,桥梁垮塌事屡有发生,桥梁安全问题再次引起高度关注.针对当前桥梁监测现状,为实现实时可靠的安全监测,设计一种基于物联网的桥梁实时监测系统,为桥梁的安全运营和日常护养管理提供科学的决策依据.     

基于物联网技术的低压配电系统在线监测应用

基于现代物联网与信息处理技术,在线监测系统对低压配电系统设备核心状态量进行在线数据获取、监测预警、分析诊断,实现变电所内各类设备的自动预警、报表自动输出等功能,减少人员到现场巡视次数,及时发现设备隐患,为迅速排除故障节省检修时间。同时,系统为变电生产检修、运行、预试、调度、项目管理各业务的标准化、规范化管理提供有效的信息支撑平台,提高设备的运行维护和管理水平,最终达到对设备的全寿命周期管理目标。     

基于嵌入式系统物联网的智能监测系统探究

随着信息技术的发展,不同的行业对科技的运用都有了极大的进步。尤其是电子商务的发展,更是让物联网以及云计算推向了我国目前科技的前沿。物联网RFID技术与云计算技术的应用应该主要体现在经济和贸易交流的云平台上。就目前来看,很多公司对嵌入式系统的发展前景非常看好,所以很多公司对嵌入式系统的研究达到了更高的层次,嵌入式系统的设计也出现了新的模式。所以本文就嵌入式系统对物联网智能监测的系统的作用作出深入研究。     

基于物联网的多层次远程煤矿安全监测系统

煤矿安全信息远程监测系统正变得越来越复杂,对数据的实时性、完整性和正确性,尤其是对实时数据响应的快速性、对监测环境的远程遥控能力提出了更高的要求。文章介绍了一种基于物联网的多部门、多层次煤矿安全信息远程监测系统,较为详细地介绍了系统的总体设计、软硬设计、数据传输程序设计及信息安全设计。该系统具有数据传输实时、完整、正确、遥控性能较好、数据处理和存取快速、系统可扩充并灵活支持扩展应用等特点,便于管理层快速、及时、准确地获取生产数据,提高决策科学性。     

基于物联网的农业环境远程监测系统研究

随着物联网时代的来临,物联网技术应用领域越来越广,现在工农业生产中都在应用物联网技术,物联网技术在农业中的应用,促进农业的生产,加强了农业的科学管理,为农业的粮食生产提高起到技术保障.本论文主要从农业环境远程监测系统结构设计、农业环境远程监测系统功能模块设计、农业环境远程监测系统的实现与运行测试进行阐述基于物联网的农业环境远程监测系统研究,希望为研究农业环境远程监测系统的专家与学者提供理论参考依据.     

基于物联网技术的智能电源监测系统研究

随着时代的发展与社会的进步,电力电子技术的发展也逐渐变得迅速起来,电力的运用范围也更加广泛.电源系统作为电力应用系统的重要组成部分,其稳定性、安全性以及适用性等对于工业生产起到了较为重要的作用.对电力电源系统的有效监控可以提高电源系统的运行寿命,同时对整个供电系统的运行提供了一定的保障.针对目前传统监测控制系统的局限性...     

基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统设计

以往高速公路机电设备智能维护大多采用人工检测的形式,未能详细计算机电设备中的故障数据、准确判断故障类型。为此,针对当前高速公路机电设备智能维护的需求,设计基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统。在高速公路机电设备智能维护中,故障监测模块融合物联网传感器技术、电子设备控制技术和数据分析处理技术,实现智能感知、网络传输、信息整合以及应用服务功能,并采用基于故障状态演化的故障预测诊断混合模型实现高速公路机电设备故障检测,将检测结果传输至机电设备智能维护模块,按照相应类型选择维护程序,完成高速公路机电设备智能维护。经验证,该系统修复率大于99.98%,且维护效率和鲁棒性高,可应用于高速公路机电设备智能维护工作中。     

基于物联网的变电站智能监测系统设计

在充分研究变电站监测系统的需求后,设计了基于物联网的智能变电站监测系统的总体结构,确定了终端节点和协调器节点的选择以及软件的运行流程.该系统实时监测了影响变电站运行的各个参数,利用通信技术将参数传至各个子系统,提高了变电站监测系统的智能化水平.     

基于物联网技术的温室智能监测系统

物联网技术是一种融合了传感器、信息处理技术与互联网等技术的新型信息技术,被广泛应用到农业设施中,受到人们的认可。近年来在现代温室环境监测和调控、产品溯源及病虫害诊治方面获得了巨大贡献。文章主要从物联网技术入手,研究了物联网技术的温室智能监测系统的应用,以供参考完善。     

激光红外技术下物联网异常节点状态监测研究

为了在海量物联网数据中准确监测异常节点状态,提高无线网络的安全性,提出激光红外技术下物联网异常节点状态监测方法。采用基于角度测量的激光红外定位方法判断出物联网异常节点的大概范围,将该区域作为采集区域展开异常节点特征数据采集和降维,通过奇异值分解对采集到的异常节点数据展开去噪处理,结合随机矩阵理论和平均谱半径判断节点的异常状态,以此实现对物联网异常节点状态监测。实验结果表明,所提方法的定位误差值最大仅为4.3%、监测时间在79.85 ms以下、丢包率低于0.22%,具有良好的监测能力。