一、单片机在数据采集和监控通讯终端中的应用（论文文献综述）
张晓坤[1]（2021）在《基于云平台的太阳能利用监测系统设计及应用研究》文中认为当下,我国面临着能源短缺与生态保护两大问题,可再生能源利用的发展将是同时解决这两个问题的关键。太阳能资源作为一种重要的可再生能源,其应用技术已经得到极大的发展。但由于受到周围环境的影响或运行维护不当等原因,太阳能资源的利用效率往往较低。因此,为促进太阳能资源的高效利用,有必要对太阳能利用过程中的系统性能及运行状况进行监测与分析。在此背景下,本文对太阳能利用监测系统的设计与应用展开了研究。根据实际使用需求,本文在监测系统的数据采集,数据传输和数据可视化显示过程中,采用了云平台、物联网、数据库、无线数据传输等关键技术。监测系统主要由数据采集终端和监测平台组成。数据采集终端以工业级的Edge Box-RPI作为硬件基础,采用高级编程语言Python进行数据采集、数据存储和数据上传的程序设计。其中数据上传程序以“断点续传”的方式进行设计,以保障数据上传的完整性。数据存储采用Mysql数据库。在通信设计方面,数据采集终端采用“Rs485+Modbus”的通信方式与传感器设备进行通信,以完成数据的采集工作,采用“4G+HTTP”的通信方式与监测平台进行通信,以完成数据上传的工作。此外,数据采集终端还安装有远程控制软件,以方便用户对其进行远程控制操作。在监测平台的设计开发中,本文以Web应用程序开发的方式来建立监测平台,并将其部署在云服务器上。监测平台的服务器采用了B/S模式和“Flask+Nginx+gunicorn+Mysql”架构进行开发。在前端,监测平台基于Admin LTE模板进行Web页面的设计与开发,并使用了Bootstrap、Jquery、Ajax和Echarts等前端技术。监测平台设计并实现了用户登录管理、实时数据显示、数据下载和历史数据查询等功能。最后,本文通过搭建光伏发电系统实验装置对监测系统的实际应用效果展开研究。在应用过程中,对监测系统的设计功能以及长期运行效果进行检验和分析。此外,还尝试利用BP神经网络来搭建光伏系统瞬时发电功率的预测模型,并将预测模型加入监测系统,实现光伏发电系统在线故障报警的功能。
张恩华[2]（2021）在《地质灾害监测RTU的软件设计与实现》文中研究指明泥石流灾害一旦爆发往往带来巨大的人员伤亡和经济损失,给山区群众的生命财产造成严重威胁。我国山区地质条件复杂,泥石流灾害频发,依靠人工观测的传统手段无法进行全天候的有效监测。现有的泥石流预警装置对环境的适应性相对较差,测量参数也较为单一,相比国际上同类产品稳定性较低,野外恶劣工况下难以长期稳定工作。因此,有必要开发一种可在野外保持长期工作,可远程全自动全天候监控泥石流信息的监测设备。本文设计的地质灾害监测远程终端单元RTU能够根据泥石流灾害的演变、发展及其形成形态,对泥石流易发地的气象、水文、声音等数据进行采集,并进行智能分析与决策。本文的主要工作内容如下:（1）完成RTU设备端的软件设计,主要包括低功耗管理设计和传感器采集设计。为了使RTU长期工作在野外,本文从软件角度为RTU设计了低功耗管理模式,RTU系统可通过定时休眠唤醒以降低整体运行功耗。根据传感器信号输入类型分别对采集函数进行设计,针对不同传感器的工作特点设计不同的数据采集方式。（2）为了使RTU设备端采集数据发送至上位机,本文设计了基于4G通信和北斗短报文通信技术的双信道网络通信技术。其中北斗通信为辅助通信方式,4G通信作为RTU设备的主通信方式需要结合消息队列遥测协议MQTT,连接到阿里云平台来完成消息的发布和接收。（3）地灾RTU采集的数据最终会发送至上位机,当上位机采集到异常数据时系统需要自动发出预警。本文引入一种基于自编码器单分类学习的方法,对地灾RTU采集数据中的异常数据进行辨识。当发生泥石流灾害时,异常数据特征变化明显,系统将自动辨识出上报数据中的异常数据特征并发出预警信息。最后以汶川地区采集的降雨量信号和泥水位信号对自编码器算法进行仿真验证。本文最后利用搭建的RTU平台样机对RTU采集系统进行整体测试。首先对RTU设备端的低功耗模式进行测试。接着从传感器采集信号输入类型,以模拟量、开关量和RS485信号输入形式分别对各采集传感器进行测试。然后对RTU系统的双通道组网通信进行测试,通过对4G模块的测试,验证了整个采集系统的设计完整性和数据传输有效性。最后完成了异常数据状态的辨识测试,通过利用监测设备采集的降雨量数据对泥石流预警系统进行了测试,测试结果表明自编码器算法可以更好的辨识出采集数据中的异常数据。
马建[3]（2021）在《煤层瓦斯抽采半径测定分析系统研发》文中研究表明在碳中和与碳达峰背景下提高瓦斯抽采率是提升煤矿安全洁净生产水平的关键技术,而抽采半径是瓦斯抽采钻孔布置的重要依据,直接影响着预抽钻孔的瓦斯抽采效果。针对现有抽采半径测定方法存在的问题以及煤矿现场并无直接能够测定抽采半径的仪器设备,研发了一套适用于不同煤层的瓦斯抽采半径测定分析系统,主要研究了内容如下:（1）研究了抽采半径直接测定方法。以预抽率作为评判指标,通过布置不同间距的若干组抽采钻孔,利用抽采钻孔的流量与时间的关系得到达到预抽率时不同钻孔间距下的抽采时间,进而确定出抽采半径。（2）研究了抽采半径测定分析系统的硬件设计。以煤层瓦斯抽采半径直接测定方法为原理,设计了系统总体方案,系统由终端和手机端APP组成。详细阐述了传感器数据采集电路、存储电路、显示电路、红外遥控电路、蓝牙传输电路等设计。（3）研究了抽采半径测定分析系统的软件设计。实现了对汇流管中的气体浓度、流量、压力、温度的采集、显示、存储、传输等功能;并开发抽采半径APP,将复杂的抽采半径解算过程程序化,便于直接使用。（4）研制了煤层瓦斯抽采半径测定分析系统的样机。对系统样机进行测试,结果表明该系统能够准确测定不同煤层瓦斯抽采半径。
张震[4]（2021）在《安防巡检机器人控制系统设计及避障算法研究》文中提出化工行业安防领域有害、可燃气体泄漏会导致各种安全隐患,传统安防检测大多数尚处于人工巡检阶段。本文针对传统化工行业安防巡检存在的人身安全、漏检以及生产效率等问题,设计一种安防巡检机器人控制系统,充分将巡检、控制及监控结合在一起,极大的提高了巡检效率。本文的研究内容如下:首先,按照机器人的设计需求,查阅大量的参考文献,了解安防巡检机器人的发展现状,针对传统化工安防巡检存在的安全、漏检等问题,结合模块化设计思想,确定该系统的总体方案和相关算法。其次,根据总体方案设计硬件系统,主要包括电源模块、电机驱动模块、数据采集模块等。其中在电源方面,使用锂电池作为电源,并设计多个电源转换电路为外设应用;在数据采集方面,以ARM处理器为主完成多传感器数据采集、语音报警等,并完成部分电路PCB图的绘制。再次,根据总体方案设计软件系统,本文在底层控制中,采用移植的μC/OS-III实时系统为主控制器核心,对控制任务进行划分,设计相应功能的流程图;在数据通信方面,应用串口数据通信协议和网络通信协议,完成数据的串口和网络传输;同时利用开源Mjpg-streamer视频流服务器在树莓派（Raspberry Pi）上实现USB摄像头采集到的图像数据传输,实现上位机监控系统远程监控。最后,对安防巡检机器人进行避障算法的研究。本文针对机器人在静态障碍物环境中随机出现动态障碍物情况,提出一种改进A*算法与改进人工势场法结合的混合算法,成功解决遇到动态障碍物无法避障的问题。本文仿真并验证了该混合算法的可行性,不仅避障有效,缩短了运行时间,而且提高了路径规划质量。
袁志浩[5]（2021）在《平板硫化机智能监控系统设计》文中研究说明硫化是橡胶工业中最关键的工艺,平板硫化机的主要功能是提供橡胶在硫化过程中所需要的温度以及压力。平板硫化机需要长时间工作且作业环境差,如何保证设备的稳定运行、状态监测和异常判断是智能监控系统设计的关键。针对平板硫化机目前存在的温度数据不稳定精度低导致的过硫或欠硫问题和缺少远程监控等问题,本文结合嵌入式技术、FPGA技术及物联网技术,设计了一套平板硫化机智能监控系统。该智能监控系统主要由智能网关、无线热电偶和远程监控平台组成,适应了平板硫化机的改造监控需求,能够实现实时采集设备的各种参数,并对参数进行分析和异常判断,通过WiFi无线传输,将采集的参数和设备状态传输到远程监控平台,本地人机交互界面和远程监控平台实时显示设备的运行状态和数据异常,实现设备远程和本地的监控管理,本文主要研究内容如下:首先,通过查阅相关文献,深入调查研究平板硫化机的组成部分和测温及监控现状,结合项目实际需求,针对目前平板硫化机存在的问题,确定了本系统的总体设计方案及相关算法。其次,根据设计方案的指导,设计出智能网关和无线热电偶硬件电路的原理图。针对无线热电偶和智能网关的最小控制系统、系统电源、RS-485通讯接口、无线传输单元、FPGA单元和人机交互等各个模块进行了硬件的选型和设计。再次,在硬件电路设计的基础上,采用ZigBee协议栈Z-Stack作为无线热电偶的软件核心,采用RT-Thread物联网实时操作系统作为智能网关的软件核心,以C语言实现软件程序的编写,FPGA单元以Verilog HDL实现硬件逻辑设计。最后,引入DBSCAN密度聚类算法的改进OPTICS算法检测平板硫化机数据存在的异常,利用FPGA对OPTICS聚类算法进行加速,使算法能够在智能网关实现快速运行。本文设计的平板硫化机智能监控系统经过测试表明:系统各部分运行正常,符合项目的实际需求,实现了平板硫化机的参数采集、异常判断、本地监控和远程监控,大幅度提高了平板硫化机监控管理的可靠性。
迟俊吉[6]（2020）在《基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究》文中指出在工业革命的推动下,中国制造业信息化,特别是在制造业中占有重要的地位的船舶工业信息化,已成为发展的必然趋势,面对信息量庞大的船舶建造工程,信息化管理成为必不可缺少的重要条件。随着船舶工业信息化的实施,工业化和信息化不断相互融合,给船舶制造带来了翻天覆地的变化,船舶建造的质量和效率持续提高,对船舶企业的发展产生了深远影响。焊接作业管理是船厂生产过程中的重要环节,对船舶建造的质量起着关键性作用。近年来世界各国船舶工业的发展突飞猛进,在迅速发展的同时对船舶建造的质量提出了更高的要求,而船舶建造过程中焊接作业占据了较大比例,焊接作业质量的好坏决定了船舶建造的质量,因此加强船舶焊接质量监测,提高船舶焊接质量管理水平显得尤为重要。本文通过对船厂进行实地调研,结合现代船舶企业发展需求,从加强船舶焊接作业管理的角度出发,提出基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统并对其进行详细研究,旨在提高船舶焊接作业的质量和作业管理水平。主要研究内容如下:（1）调研了船厂的焊接作业管理,分析了国内外焊机监控系统的发展,提出了采用多通道数据采集方式采集船厂焊接数据,并研究了焊机数据采集方案和电路设计,分析了数据采集原理、器件选型、信号调理以及通信方式选择等。（2）总结了焊接作业派工的理论基础,分析了焊接作业工程分解、焊接任务包、焊接派工单以及焊接作业派工流程信息,研究了船厂焊接作业物量工时及作业派工信息管理,最后研究了焊接作业任务派发和反馈流程。（3）总结了船厂当前焊接作业质量和管理出现的问题,分析了焊机监控系统的需求,研究了基于多通道数据采集的焊机监控系统的设计技术路线、系统架构采用模式、设计原则等,并对系统的功能模块进行设计,提出了焊机监控系统总体方案。（4）在船厂对焊机监控系统的数据采集、服务器端接入以及通讯稳定性进行了测试,选择了相关测试装置和方法,并对实验测试数据进行了分析,最后对焊机监控系统各功能模块界面进行了展示,分析了应用效果。
翟俊杰[7]（2020）在《基于北斗/GPS和室内定位融合的远程监控系统》文中认为随着通信技术从4G正向5G时代迈进,人们对于位置服务的需求越来越大,精度要求也越来越高,目前市场上所见到的位置服务通常仅限于室外,缺乏特定对象所需要的室内与室外同时兼顾,这些特定对象指的是需要远程监控特定的人或物,如儿童、老年人、失忆人员等不能自我照顾的人群,以及珠宝店里的贵重物品、博物馆中收藏的文物、实验室里的重要科学仪器或资料等等。因此本文设计了一种基于北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System,BDS）/GPS和室内定位融合的远程监控系统,旨在能够选择和切换多种定位技术,可以在用户动态移动过程中实现监控的功能。该系统主要是结合了基于BDS/GPS双模定位的室外定位技术和基于蓝牙接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）的室内位置指纹技术,利用计数和阈值机制进行不同定位技术的切换,使用户在室内和室外场景中移动期间可以连续计算出定位终端的位置,实现对被监控对象的定位监控。本文为了实现该系统进行了以下研究:（1）针对基于接收信号强度的位置指纹室内定位算法定位精度不高的问题,采用了一种均值（Mean-Link,ML）层次聚类和自适应加权K近邻（Weighted K Nearest Neighbor,WKNN）的定位算法。算法首先在设置的参考点上采集蓝牙信号强度构建离线指纹数据库,然后采用均值层次聚类方法将所有参考点根据各自之间的相似度分为n个类,滤除掉相似度较小的参考点,最后根据待定位点和参考点间的信号距离的相似度,计算出距离差的标准差来自适应确定K值,并进行位置估算。实验结果表明,该算法在定位准确度上比WKNN、动态加权K近邻（Enhanced Weighted K Nearest Neighbor,EWKNN）分别提升了30.0%、18.0%,在定位实时性上比WKNN、EWKNN分别提高了19.2%、28.4%。结果表明:将该算法用于室内物体定位,可以同时提高定位准确度和定位实时性。（2）为了实现在室内外环境中的融合定位,同时设计出可以面向个人用户使用的远程监控系统,本系统采用了基于双门限多阈值和移动终端计算组合的室内外融合定位算法。在室内外定位的过程中,由于蓝牙信号覆盖区域与BDS/GPS信号覆盖区域会产生重叠,在这块重叠区域中定位技术切换会产生乒乓效应,即卫星定位与蓝牙定位切换反复发生。针对此类问题,本系统在室内外定位切换中采用了一种双门限多阈值的Alpha-count切换算法,在切换算法中加入了多个蓝牙阈值AP（Access Point）以及增加了触发阈值来保证切换算法的稳定性。通过该切换算法将室内定位与室外定位相融合,同时将室内外位置计算应用于移动终端中。实验结果表明:本系统使用的融合定位算法可以防止不同定位技术的错误切换,并且适用于手机终端。（3）设计了系统的整体框架并确定各个模块实现的功能,远程监控系统主要由主控模块、GNSS（Global Navigation Satellite System）模块、GSM（Global System for Mobile Communications）模块、蓝牙信号接收模块和Android手机终端组成。主控模块主要是完成经纬度信息处理、接收并处理蓝牙信号和室内外位置切换判断,以及控制短信发送;GNSS模块主要完成定位终端室外位置信息采集功能;GSM模块主要完成室外经纬度信息或室内蓝牙信号强度信息的远程传输;蓝牙信号接收模块主要接收蓝牙iBeacon设备信号强度进行数据采集;Android手机终端主要负责捕获定位信息短信,辨别捕获短信的定位来源,若捕获到的是室内蓝牙信号强度短信则使用本文室内定位算法计算出室内位置,在室内地图中显示位置。若接收到的是室外经纬度信息则在手机终端中对经纬度坐标进行计算处理,在室外地图中显示定位终端的位置。通过手机终端完成对定位终端的远程定位监控。（4）根据系统功能需求确定了控制芯片STM32的型号和各模块的器件种类,通过C语言在Keil uVision5软件上对定位终端各模块功能程序进行设计与实现。使用JAVA程序设计语言在Eclipse软件开发平台上完成了基于Android系统客户端的监控软件。对远程监控系统的各个模块分别进行调试与整体联合调试,结果表明:该系统实现了远程监控的基本功能,实现了室内外融合定位。
王政皓[8]（2020）在《基于ZigBee技术的亚洲玉米螟监测系统研究》文中指出玉米是我国重要粮食产物之一,其产量占全国粮食总产量的22%左右,近年来我国粮食加工产业和畜牧业发展较为迅速,加大了玉米的需求量,致使玉米种植备面积逐渐扩大,但其种植环境的好坏多采用人工判别或者利用测试仪器现场测量的方式,缺少自动化远程监测手段;农作物产生病虫害将直接影响农作物的质量和产量,而在我国随着玉米种植面积不断扩大,亚洲玉米螟已成为危害玉米增产的主要因素,据了解,我国已有11个省份种植的玉米出现了玉米螟危害现象,致使玉米产量大幅度降低,最高产量降低幅度达到了51.6%,最低减产幅度为17.5%,但现阶段缺少专门预测亚洲玉米螟灾害发生程度的远程监测系统,以实现对虫害的预警和防治。针对以上不足之处,本文设计了可以实现玉米种植环境远程监测和对亚洲玉米螟发生程度进行预测的亚洲玉米螟监测系统。本系统由玉米田间数据采集终端、亚洲玉米螟预测模型和上位机监测软件构成,其中玉米田间数据采集终端通过风向传感器、风速传感器、土壤温湿度传感器、光照温湿度传感器、雨量器、摄像头模块和CO2传感器采集玉米种植环境中的气象信息,利用Zig Bee模块将终端各个子节点的数据汇集到终端的主要节点,最后通过4G通讯模块将数据传输至上位机监测软件;根据田间采集的数据和玉米虫株率等信息,利用Python语言构建了亚洲玉米螟预测模型,实现对亚洲玉米螟发生程度的预测;使用上位机监测软件实时显示采集的数据,并将数据处理后导入建立的亚洲玉米螟预测模型,可较为准确的预测出亚洲玉米螟的虫株率,实现了对玉米生长环境数据的远程监测和亚洲玉米螟虫灾的预测预警。为测试本系统的准确性和可靠性,分别进行了实验室测试和田间试验,实验室测试结果表明:除了雨量器采用人工观测式雨量器测量,致使传感器得出的监测精度较低以外,其余各个传感器的监测精度基本都在96%以上,满足系统测量精度的需求;4G通讯模块通讯稳定,传输数据准确可靠;8个Zig Bee模块可以实现自组网,且传输数据准确,通讯质量稳定。田间试验结果表明:玉米田间数据采集终端各个节点的传感器监测精度在96%以上,本文设计的玉米田间数据采集终端可以满足系统采集玉米种植地各种数据的要求,符合系统设计的需要;玉米田间数据采集终端各个节点采集的传感器数据可以准确完整的传输至上位机监测软件,且建立的亚洲玉米螟预测模型其最低预测精度在84%以上,预测结果较为准确。本文利用物联网技术和上位机软件实现了对玉米种植环境的远程监测和亚洲玉米螟发生程度的预测,并可以通过上位机软件和手机短信对发生亚洲玉米螟灾害的区域进行预警,为亚洲玉米螟虫灾的防治提供了一个切实有效的解决方案。
刘振语[9]（2020）在《基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理在农业现代化的大背景下,智能化温室进入了快速发展的轨道,目前已有不少专家学者提出了温室智能化的解决方案。但是现有的智能化温室或多或少的存在问题,成本高、操作复杂、不能实现智能化控制等,都限制着智能化温室大棚的普及。本设计根据现存温室大棚的缺点,提出了一种基于NB-IoT物联网的温室大棚监控系统。该系统采用NB-IoT窄带宽物联网技术、通信网络技术、新能源技术、Java编程语言技术、数据库技术和模糊控制等技术,实现了对温室大棚的智能化监控。该系统采集终端控制传感器采集温室中的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等环境信息,通过NB-IoT网络将数据传输给远程服务器并存储在数据库中。控制终端采用B/S结构开发的Web网页,调用远程服务器中的数据,以图表和数据的形式显示在网站页面中,温室管理员可通过PC或者移动端登录特定的网站,随时随地对温室大棚进行监控。本设计的监控系统与传统的温室监控系统相比,有以下几点优势:（1）采用窄带宽物联网技术,相较于传统Zigbee、蓝牙等物联网技术,覆盖范围更广,组网简单,功耗低,操作简单。NB-IoT模组选用支持TCP协议的WH-NB73模组,保证系统能够实现可靠的控制。（2）在保证温室大棚内温度和采光量的前提下,将温室大棚与太阳能结合,温室中的用电模块均可由光伏发电系统提供,使其更加节能环保。（3）根据光伏电池板发电时,随着自身温度升高导致发电效率降低的问题,本设计采用水循环的方式对光伏电池板进行主动降温提高系统发电量,同时循环后的水温度升高后可用于温室的灌溉,改变土壤湿度的同时提高了土壤温度,促进农作物的生长,避免了水资源的浪费。（4）在系统方面,本设计摈弃了现阶段物联网中使用较多的C/S结构,而采用B/S结构和Java-Web技术设计网站式系统。充分应用了SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架、AJAX异步请求技术和JXLL/JFreechart技术,提高系统的实用性和舒适度,降低开发和维护成本,利于普及。（5）在控制方面,本设计根据温室中环境因素的特点,以土壤湿度为例,选择模糊控制算法对温室大棚进行自动控制。同时,还建立了ARIMA模型,利用温室内环境因素的历史数据,预测未来环境因素的变化趋势,为温室管的管理提供数据支撑。系统设计完成后,用现有的实验条件对各模块进行了测试,实验结果表明,系统设计可靠,能够正常运行,稳定性较高,具有实用意义。
孙尚诗[10]（2020）在《基于物联网的人防警报终端监测系统设计》文中认为人防警报平台是国家人防工程的重要组成,关系到国家安危和人民生命财产安全。人防警报终端作为现有人防警报平台中的关键部分,对整个平台的正常运转具有底层支撑作用。本文针对人防警报终端在维护检测中存在的实际问题,设计基于物联网的人防警报终端监测系统。该系统可对人防警报终端进行有效监测,确保人防警报终端处于正常工作状态,对提升人防警报终端维护检测的效率和水平具有重要意义首先,论文分析了现有人防警报平台架构,详细阐述该平台中人防警报终端的构成与工作原理,重点分析与人防警报终端相关的监测要素;然后在此基础上给出基于物联网的人防警报终端监测系统的整体设计,并根据不同类型的监测数据提出窄带监测终端与视频监控终端两种监测终端设计方案。其次,论文根据人防警报终端的实际特点设计窄带监测终端的整体硬件架构,并完成硬件电路设计;在窄带监测终端与监控平台之间的通信协议基础上,设计窄带监测终端软件的工作流程和重要软件模块。此外,论文根据视频监控终端硬件整体架构进行硬件平台和硬件模块选型,搭建嵌入式软件开发平台,实现视频数据采集、压缩编码和网络传输。最后,论文对整个监测系统进行测试。窄带监测终端与监控平台之间的数据交互测试结果显示,窄带监测终端可对人防警报终端的工作电压、警报鸣响分贝以及工作环境数据进行有效监测,并可在2秒内实现异常数据上传和下行命令接收,长时间工作未出现数据上传中断现象,满足实时性和稳定性要求。视频监控终端可对人防警报终端现场进行实时监控,传输至监控平台的视频分辨率达到720P,帧率达到25fps,视频整体清晰流畅。
二、单片机在数据采集和监控通讯终端中的应用（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、单片机在数据采集和监控通讯终端中的应用（论文提纲范文）
（1）基于云平台的太阳能利用监测系统设计及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 数据传输技术 |
| 1.2.2 物联网技术 |
| 1.2.3 云平台技术 |
| 1.3 论文主要内容与结构 |
| 第2章 监测系统的整体方案设计 |
| 2.1 监测需求与应用技术分析 |
| 2.2 整体设计方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据采集终端的设计与实现 |
| 3.1 硬件设计 |
| 3.2 数据通信设计 |
| 3.2.1 数据采集部分的通信设计 |
| 3.2.2 数据上传部分的通信设计 |
| 3.2.3 数据采集终端的远程控制设计 |
| 3.3 程序设计 |
| 3.3.1 数据采集程序设计 |
| 3.3.2 数据存储程序设计 |
| 3.3.3 数据上传程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 监测平台的设计与实现 |
| 4.1 监测平台的架构设计 |
| 4.1.1 阿里云服务器 |
| 4.1.2 监测平台服务器的搭建 |
| 4.1.3 数据库设计 |
| 4.1.4 网页页面设计 |
| 4.2 监测平台的功能设计 |
| 4.2.1 用户登录管理 |
| 4.2.2 实时数据显示 |
| 4.2.3 数据查询与下载 |
| 4.2.4 进程守护 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 监测系统的实际应用效果研究 |
| 5.1 监测系统在太阳能光伏发电系统中的应用效果分析 |
| 5.1.1 太阳能光伏发电系统实验装置 |
| 5.1.2 实验台测量系统 |
| 5.1.3 监测系统的实际应用效果分析 |
| 5.2 光伏发电系统在线故障报警功能的设计与开发 |
| 5.2.1 BP神经网络 |
| 5.2.2 光伏发电瞬时功率预测模型的建立 |
| 5.2.3 实时在线故障报警功能开发 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）地质灾害监测RTU的软件设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题的主要任务和关键点 |
| 第二章 泥石流预警设备总体方案设计 |
| 2.1 地灾RTU的主要功能 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.3 软件系统总体设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 设备端RTU的软件设计 |
| 3.1 软件设计思想 |
| 3.2 低功耗管理设计 |
| 3.3 工作状态划分 |
| 3.4 传感器采集设计 |
| 3.4.1 开关量信号采集 |
| 3.4.2 模拟量信号采集 |
| 3.4.3 RS485 传感器信号接收 |
| 3.5 状态迁移 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于4G和北斗卫星通信技术的组网设计 |
| 4.1 通信单元设计 |
| 4.1.1 基于北斗卫星通信系统的设计 |
| 4.1.2 基于4G移动通信网络的设计 |
| 4.1.3 双信道网络组网设计 |
| 4.2 网络传输设计 |
| 4.2.1 MQTT的实现方式 |
| 4.2.2 连接到MQTT协议 |
| 4.2.3 MQTT数据发布与订阅 |
| 4.2.4 MQTT移植到状态机 |
| 4.3 数据应用管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自编码器的异常数据监测方法设计 |
| 5.1 机器学习概述 |
| 5.2 单分类学习 |
| 5.3 自编码器原理介绍 |
| 5.4 基于自编码器的单分类学习方法实现地灾数据异常状态辨识 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 模型的建立 |
| 5.4.3 模型的实现 |
| 5.5 地灾监测数据特征异常波形辨识结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统整体测试性能及分析 |
| 6.1 实验平台搭建 |
| 6.2 低功耗测试 |
| 6.3 传感器采集测试 |
| 6.3.1 模拟量采集 |
| 6.3.2 开关量信号采集 |
| 6.3.3 RS485 接口采集 |
| 6.4 双通道组网通信测试 |
| 6.4.1 北斗通信测试 |
| 6.4.2 4G通信测试 |
| 6.5 采集数据异常状态辨识测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）煤层瓦斯抽采半径测定分析系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 理论计算法研究现状 |
| 1.2.2 数值模拟法研究现状 |
| 1.2.3 现场直接测定法研究现状 |
| 1.2.4 综合测定方法研究现状 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 煤层瓦斯抽采半径直接测定方法 |
| 2.1 煤层瓦斯抽采半径定义 |
| 2.2 抽采半径影响因素分析 |
| 2.3 抽采半径直接测定方法 |
| 2.3.1 抽采半径测定区域的选择 |
| 2.3.2 抽采半径测定过程 |
| 2.3.3 抽采半径评判指标预抽率确定原则 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤层瓦斯抽采半径测定分析系统硬件设计 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.2 煤层瓦斯抽采半径测定分析系统总体设计方案 |
| 3.3 终端主板电路设计 |
| 3.4 传感器选型 |
| 3.4.1 流量传感器选型设计 |
| 3.4.2 甲烷传感器选型设计 |
| 3.4.3 压力温度传感器选型设计 |
| 3.5 终端采集电路板设计 |
| 3.6 RS485 通讯电路设计 |
| 3.7 蓝牙传输电路设计 |
| 3.8 红外遥控电路 |
| 3.9 终端显示电路设计 |
| 3.9.1 串口屏介绍 |
| 3.9.2 RS232 通讯电路设计 |
| 3.10 外部FLASH存储电路设计 |
| 3.11 终端电源设计 |
| 3.12 本章小结 |
| 4 抽采半径测定分析系统软件设计 |
| 4.1 系统软件架构 |
| 4.2 终端主程序设计 |
| 4.2.1 实时操作系统 |
| 4.2.2 任务划分与优先级分配 |
| 4.2.3 终端系统工作流程 |
| 4.2.4 界面处理任务 |
| 4.2.5 数据显示刷新任务 |
| 4.2.6 数据请求任务 |
| 4.2.7 数据保存任务 |
| 4.2.8 蓝牙任务 |
| 4.3 终端系统看门狗程序设计 |
| 4.4 终端功能页面切换程序设计 |
| 4.5 终端串口通讯程序设计 |
| 4.5.1 红外遥控通信程序 |
| 4.5.2 低功耗蓝牙(BLE)通信程序 |
| 4.5.3 RS485 通信程序 |
| 4.5.4 RS232 通信程序 |
| 4.6 终端通信协议设计 |
| 4.6.1 终端主板与传感器采集板通信协议 |
| 4.6.2 蓝牙通讯协议 |
| 4.7 终端采集板程序设计 |
| 4.8 外部FLASH存储程序设计 |
| 4.8.1 SPI初始化 |
| 4.8.2 存储程序设计 |
| 4.9 终端显示界面设计及控制程序设计 |
| 4.9.1 显示界面设计 |
| 4.9.2 显示程序设计 |
| 4.10 手机端APP程序设计 |
| 4.10.1 手机端APP需求分析 |
| 4.10.2 手机端APP功能界面设计 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 煤层瓦斯抽采半径直接测定法验证 |
| 5.1 终端样机装配 |
| 5.2 抽采半径测定 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 试验钻孔单孔日抽采纯量统计表 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）安防巡检机器人控制系统设计及避障算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 安防巡检机器人的研究现状 |
| 1.2.2 机器人避障算法的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 第二章 安防巡检机器人总体设计方案 |
| 2.1 安防巡检机器人系统设计方案 |
| 2.2 安防巡检机器人控制系统设计理念 |
| 2.3 系统核心器件分析与选型 |
| 2.3.1 微处理器芯片分析与选型 |
| 2.3.2 传感器的分析与选型 |
| 2.3.3 电机的分析与选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 安防巡检机器人硬件设计 |
| 3.1 微控制器核心电路 |
| 3.2 电源模块电路设计 |
| 3.3 电机驱动模块电路设计 |
| 3.4 传感器信息采集电路设计 |
| 3.4.1 温度采集电路设计 |
| 3.4.2 湿度采集电路设计 |
| 3.4.3 燃气检测电路设计 |
| 3.4.4 甲醛采集电路设计 |
| 3.4.5 超声波避障 |
| 3.5 语音报警电路设计 |
| 3.6 电池电压测量电路设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 安防巡检机器人软件设计 |
| 4.1 软件开发环境介绍 |
| 4.2 安防巡检机器人软件设计框架 |
| 4.3 机器人底层系统软件设计 |
| 4.3.1 μC/OS-III操作系统 |
| 4.3.2 主程序设计 |
| 4.3.3 传感器数据采集程序设计 |
| 4.3.4 电机控制程序设计 |
| 4.3.5 语音报警程序设计 |
| 4.4 数据中转软件设计 |
| 4.4.1 数据中转的流程框图 |
| 4.4.2 操作系统和网络通讯协议的选择 |
| 4.4.3 数据传输的流程设计 |
| 4.5 监控系统软件设计 |
| 4.5.1 监控系统设计需求分析 |
| 4.5.2 Qt可视化界面的开发平台搭建 |
| 4.5.3 监控系统的图形界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 安防巡检机器人避障算法的研究 |
| 5.1 避障算法的分析与选择 |
| 5.2 栅格法地图构建 |
| 5.3 避障策略 |
| 5.3.1 传统A*算法 |
| 5.3.2 A*算法改进 |
| 5.3.3 传统人工势场法 |
| 5.3.4 改进人工势场法 |
| 5.3.5 改进A*和改进势场融合 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 安防巡检机器人系统的实现及验证 |
| 6.1 硬件实现 |
| 6.2 数据通讯验证 |
| 6.2.1 串口通讯验证 |
| 6.2.2 网络通讯验证 |
| 6.3 监控系统功能验证 |
| 6.3.1 数据显示验证 |
| 6.3.2 视频显示验证 |
| 6.3.3 机器人运动控制验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）平板硫化机智能监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 平板硫化机热板温度测量方法 |
| 1.3.2 平板硫化机监控系统 |
| 1.3.3 数据异常检测算法 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 平板硫化机智能监控系统总体设计方案 |
| 2.1 平板硫化机概述 |
| 2.2 平板硫化机智能监控系统需求分析 |
| 2.3 平板硫化机智能监控系统整体方案设计 |
| 2.3.1 无线热电偶方案设计 |
| 2.3.2 智能网关方案设计 |
| 2.3.3 远程监控平台方案设计 |
| 2.4 系统主要器件分析及选型 |
| 2.4.1 单片机芯片分析与选型 |
| 2.4.2 热电偶接口模块分析与选型 |
| 2.4.3 算法加速及接口扩展模块分析与选型 |
| 2.4.4 远程监控平台通讯模块分析与选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 平板硫化机智能监控系统硬件设计 |
| 3.1 无线热电偶硬件设计 |
| 3.1.1 最小控制系统硬件设计 |
| 3.1.2 温度采集硬件设计 |
| 3.1.3 系统电源硬件设计 |
| 3.1.4 PCB电路板设计 |
| 3.2 智能网关硬件设计 |
| 3.2.1 主控最小控制系统硬件设计 |
| 3.2.2 系统通讯接口硬件设计 |
| 3.2.3 远程监控平台通讯接口硬件设计 |
| 3.2.4 算法加速及接口扩展硬件设计 |
| 3.2.5 人机交互硬件设计 |
| 3.2.6 系统电源硬件设计 |
| 3.2.7 PCB电路板设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 平板硫化机智能监控系统软件设计 |
| 4.1 无线热电偶软件设计 |
| 4.1.1 ZigBee协议和Z-Stack协议栈 |
| 4.1.2 主程序软件设计 |
| 4.1.3 终端节点软件设计 |
| 4.1.4 低功耗软件设计 |
| 4.2 智能网关软件设计 |
| 4.2.1 RT-Thread物联网实时操作系统 |
| 4.2.2 主程序软件设计 |
| 4.2.3 系统通讯软件设计 |
| 4.2.4 远程监控平台通讯软件设计 |
| 4.2.5 算法加速及接口扩展软件设计 |
| 4.2.6 人机交互软件设计 |
| 4.3 远程监控平台软件设计 |
| 4.3.1 阿里云物联网平台 |
| 4.3.2 产品和设备的创建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 平板硫化机异常数据检测算法研究 |
| 5.1 平板硫化机异常数据的来源 |
| 5.2 OPTICS算法在异常数据检测中的应用 |
| 5.2.1 DBSCAN算法 |
| 5.2.2 基于DBSCAN改进的OPTICS算法 |
| 5.3 算法的验证与实验结果分析 |
| 5.3.1 OPTICS算法分析及加速单元提取 |
| 5.3.2 OPTICS算法并行加速方案 |
| 5.3.3 加速性能评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 平板硫化机智能监控系统的实现 |
| 6.1 无线热电偶功能验证 |
| 6.1.1 无线热电偶硬件验证 |
| 6.1.2 温度采集验证 |
| 6.2 智能网关功能验证 |
| 6.2.1 智能网关硬件验证 |
| 6.2.2 数据采集和发送验证 |
| 6.2.3 人机交互验证 |
| 6.2.4 无线数据传输验证 |
| 6.3 远程监控平台功能验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究（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 我国焊机监控研究进展 |
| 1.2.2 国外焊机监控研究进展 |
| 1.2.3 国内外焊机监控研究现状评述 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 多通道数据采集系统研究 |
| 2.1 焊机多通道数据采集的需求分析 |
| 2.1.1 多通道数据采集系统设计需求分析 |
| 2.1.2 多通道数据采集相关定义 |
| 2.1.3 多通道数据采集方式 |
| 2.1.4 多通道焊接数据采集方案设计 |
| 2.2 焊接数据采集分析 |
| 2.2.1 焊接数据采集原理 |
| 2.2.2 焊接数据采集器件选型 |
| 2.2.3 焊接数据信号调理 |
| 2.3 焊接数据通信方式 |
| 2.4 焊接数据采集格式传输设计 |
| 2.5 焊接数据采集模块电路设计 |
| 2.5.1 电源电路设计 |
| 2.5.2 其他外围电路设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 焊接作业派工管理研究 |
| 3.1 焊接作业派工基本理论 |
| 3.1.1 工程分解结构 |
| 3.1.2 焊接任务包 |
| 3.1.3 焊接作业派工单 |
| 3.2 焊接作业派工管理 |
| 3.2.1 焊接作业派工管理流程 |
| 3.2.2 焊接物量信息 |
| 3.2.3 焊接工时信息 |
| 3.2.4 焊接工时定额 |
| 3.3 焊接作业信息管理 |
| 3.3.1 焊接作业派工分析 |
| 3.3.2 焊接作业信息绑定 |
| 3.3.3 焊接作业工时统计 |
| 3.3.4 焊接作业任务派工 |
| 3.3.5 焊接作业派工反馈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 焊机监控系统总体方案研究 |
| 4.1 船厂焊机监控系统需求分析 |
| 4.1.1 焊接质量影响因素分析 |
| 4.1.2 焊机监控系统的需求分析 |
| 4.1.3 焊机监控系统功能设计要求 |
| 4.2 焊机监控系统总体框架设计 |
| 4.2.1 焊机监控系统设计技术路线 |
| 4.2.2 焊机监控系统架构模式 |
| 4.2.3 焊机监控系统设计原则 |
| 4.2.4 焊机监控系统总体方案设计 |
| 4.3 焊机监控系统功能结构 |
| 4.4 焊机监控系统功能设计 |
| 4.4.1 系统功能模块分析 |
| 4.4.2 系统功能模块设计 |
| 4.4.3 系统功能流程设计 |
| 4.4.4 系统功能数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 焊机监控系统测试及应用 |
| 5.1 系统测试坏境 |
| 5.1.1 测试目的 |
| 5.1.2 测试装置 |
| 5.1.3 测试方法 |
| 5.2 系统实验测试分析 |
| 5.2.1 焊接数据采集测试 |
| 5.2.2 服务器端接入测试 |
| 5.2.3 通讯稳定性测试 |
| 5.3 焊机监控系统应用 |
| 5.3.1 基础信息配置 |
| 5.3.2 焊接工作状态监控 |
| 5.3.3 设备违规操作报警提示 |
| 5.3.4 焊接工程作业分解 |
| 5.3.5 焊接工时/物量管理 |
| 5.3.6 焊接作业任务派发 |
| 5.3.7 焊接作业任务反馈 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于北斗/GPS和室内定位融合的远程监控系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 远程监控系统研究现状 |
| 1.2.2 室内外无缝定位技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与论文结构 |
| 第2章 卫星导航与室内定位技术 |
| 2.1 北斗卫星导航系统简述 |
| 2.2 全球定位系统简述 |
| 2.3 卫星通讯协议 |
| 2.4 室内定位技术 |
| 2.5 常见的室内定位算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于ML层次聚类和自适应WKNN的室内定位算法 |
| 3.1 位置指纹定位算法的原理 |
| 3.1.1 经典的匹配算法 |
| 3.2 层次聚类原理 |
| 3.3 基于ML层次聚类和自适应WKNN的定位算法 |
| 3.3.1 基于ML层次聚类和自适应WKNN的定位算法原理 |
| 3.3.2 定位算法流程 |
| 3.4 算法实验验证 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 对比算法 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于双门限多阈值和移动终端计算组合的室内外融合定位算法 |
| 4.1 Alpha-count切换算法原理 |
| 4.2 基于双门限多阈值和移动终端计算组合的室内外融合定位算法 |
| 4.2.1 室内外融合定位算法原理 |
| 4.2.2 室内外融合定位算法流程 |
| 4.3 算法实验验证 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 远程监控系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 整体系统框架构成 |
| 5.3 定位终端设计 |
| 5.3.1 主控模块 |
| 5.3.2 GNSS模块与GSM模块 |
| 5.3.3 蓝牙信号接收模块 |
| 5.3.4 LCD屏幕模块 |
| 5.3.5 无线串口传输模块 |
| 5.3.6 EEPROM带电可擦可编程只读存储器 |
| 5.4 软件设计 |
| 5.4.1 主程序设计 |
| 5.4.2 室外定位数据的获取 |
| 5.4.3 室内定位数据的获取 |
| 5.4.4 GSM数据远程传输实现 |
| 5.4.5 手机APP客户端程序设计与实现 |
| 5.4.6 百度地图应用开发 |
| 5.4.7 室内与室外信息的处理 |
| 5.4.8 手机终端中的位置显示 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 远程监控系统的测试与实验 |
| 6.1 GNSS模块测试 |
| 6.2 GSM测试 |
| 6.3 蓝牙信号接收模块测试 |
| 6.4 远程监控系统实验结果分析 |
| 6.4.1 系统实验环境 |
| 6.4.2 系统定位实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于ZigBee技术的亚洲玉米螟监测系统研究（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 农业物联网技术研究现状 |
| 1.3 农作物病虫害监测研究现状 |
| 1.4 现阶段问题及论文研究内容 |
| 1.5 论文章节简述 |
| 第二章 系统方案设计及原理 |
| 2.1 系统结构及原理 |
| 2.2 玉米田间数据采集终端结构及原理 |
| 2.3 亚洲玉米螟产生的影响因素 |
| 2.4 系统关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 玉米田间数据采集终端设计 |
| 3.1 玉米田间数据采集终端硬件设计 |
| 3.2 玉米田间数据采集终端软件设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于SVM算法的亚洲玉米螟预测模型 |
| 4.1 SVM算法 |
| 4.2 基于SVM算法的亚洲玉米螟预测模型构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 上位机监测软件设计 |
| 5.1 上位机监测软件功能设计 |
| 5.2 用户管理模块设计 |
| 5.3 远程数据监测与预警模块设计 |
| 5.4 数据查询模块设计 |
| 5.5 数据存储模块设计 |
| 5.6 发送手机短信模块设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 实验室测试及田间试验 |
| 6.1 实验室测试 |
| 6.2 田间试验 |
| 6.3 试验总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外温室监控系统的研究现状 |
| 1.2.1 国内温室监控系统研究现状 |
| 1.2.2 国外温室监控系统研究现状 |
| 1.3 文章研究内容与结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统框架和关键技术分析 |
| 2.1 影响农作物生长的主要因素 |
| 2.1.1 农作物光合作用 |
| 2.1.2 影响光合作用的主要因素 |
| 2.1.3 环境因素对农作物生长的影响 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.3 NB-IoT技术 |
| 2.3.1 NB-IoT简介 |
| 2.3.2 NB-IoT节电技术原理分析 |
| 2.3.3 NB-IoT强覆盖技术原理分析 |
| 2.3.4 NB-IoT大连接技术原理分析 |
| 2.4 NB-IoT核心网络架构和数据传输方式分析 |
| 2.4.1 NB-IoT核心网络架构 |
| 2.4.2 Co AP、UDP协议和TCP协议 |
| 2.5 温室现场供电方案 |
| 2.5.1 光伏发电技术 |
| 2.5.2 光伏发电效率 |
| 2.5.3 温室现场供电方案 |
| 2.6 温室大棚光伏板铺设方式 |
| 2.7 温室监控系统现场组网结构 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 监控系统硬件分析与设计 |
| 3.1 系统硬件要求和开发工具 |
| 3.2 控制核心设计 |
| 3.2.1 控制核心选型与简介 |
| 3.2.2 单片机最小系统外围电路设计 |
| 3.3 NB-IoT通信模块 |
| 3.3.1 NB-IoT通信模组选型 |
| 3.3.2 外围电路设计 |
| 3.4 传感器模块电路设计 |
| 3.5 远程服务器 |
| 3.6 水循环光伏发电设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 监控系统软件分析与设计 |
| 4.1 系统的数据流向 |
| 4.2 终端嵌入式软件 |
| 4.2.1 嵌入式软件开发工具 |
| 4.2.2 系统的总体工作流程 |
| 4.3 温室环境数据接收器 |
| 4.3.1 接收器窗体开发 |
| 4.3.2 Socket网络通信 |
| 4.3.3 服务端接收器控制流程 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 Web网页设计 |
| 4.5.1 C/S结构和B/S结构 |
| 4.5.2 SSH框架分析 |
| 4.5.3 Tomcat服务器 |
| 4.5.4 Web页面开发 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 控制理论分析与选择 |
| 5.1 控制算法选择 |
| 5.2 模糊控制算法 |
| 5.2.1 模糊控制的集合与隶属度 |
| 5.2.2 模糊控制的基本原理 |
| 5.2.3 模糊算法MATLAB实现 |
| 5.2.4 输入输出参数确定 |
| 5.2.5 隶属函数 |
| 5.2.6 模糊规则设计 |
| 5.3 环境数据预测算法 |
| 5.3.1 ARIMA模型的基本原理 |
| 5.3.2 ARIMA建模 |
| 5.3.3 温室大棚环境因素预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统调试 |
| 6.1 NB-IoT通信模块联网配置 |
| 6.2 网站式系统管理页面 |
| 6.2.1 系统主页 |
| 6.2.2 登录注册界面 |
| 6.2.3 数据显示界面 |
| 6.2.4 控制页面 |
| 6.3 水循环水箱 |
| 6.4 系统自动控制模式下的调控效果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
（10）基于物联网的人防警报终端监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状及发展动态 |
| 1.2.1 人防警报终端监测系统研究现状 |
| 1.2.2 窄带物联网研究与应用 |
| 1.2.3 视频监控技术发展及研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 第二章 系统整体设计 |
| 2.1 人防警报平台介绍 |
| 2.2 人防警报终端监测需求分析 |
| 2.2.1 人防警报终端构成与工作原理 |
| 2.2.2 人防警报终端监测要素 |
| 2.3 人防警报终端监测系统整体设计 |
| 2.4 监测终端设计方案 |
| 2.4.1 窄带监测终端 |
| 2.4.2 视频监控终端 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 窄带监测终端设计 |
| 3.1 窄带监测终端硬件设计 |
| 3.1.1 窄带监测终端硬件整体架构 |
| 3.1.2 硬件电路设计与实现 |
| 3.2 窄带监测终端与监控平台通信协议设计 |
| 3.2.1 协议头设计 |
| 3.2.2 数据负载设计 |
| 3.3 窄带监测终端软件设计 |
| 3.3.1 窄带监测终端软件流程 |
| 3.3.2 关键软件模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 视频监控终端设计 |
| 4.1 视频监控终端硬件开发平台 |
| 4.1.1 硬件开发平台整体架构 |
| 4.1.2 硬件模块选型 |
| 4.2 视频监控终端软件开发平台 |
| 4.2.1 建立开发环境 |
| 4.2.2 设备驱动移植 |
| 4.3 视频监控终端应用软件设计 |
| 4.3.1 视频数据采集 |
| 4.3.2 视频数据编码 |
| 4.3.3 视频数据传输 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 监测终端硬件测试 |
| 5.1.1 窄带监测终端硬件测试 |
| 5.1.2 视频监控终端硬件测试 |
| 5.2 监测终端与监控平台交互测试 |
| 5.2.1 窄带监测终端数据交互 |
| 5.2.2 视频监控终端视频传输 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、单片机在数据采集和监控通讯终端中的应用（论文参考文献）
- [1]基于云平台的太阳能利用监测系统设计及应用研究[D]. 张晓坤. 北京建筑大学, 2021(01)
- [2]地质灾害监测RTU的软件设计与实现[D]. 张恩华. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]煤层瓦斯抽采半径测定分析系统研发[D]. 马建. 煤炭科学研究总院, 2021(01)
- [4]安防巡检机器人控制系统设计及避障算法研究[D]. 张震. 青岛科技大学, 2021(01)
- [5]平板硫化机智能监控系统设计[D]. 袁志浩. 青岛科技大学, 2021(01)
- [6]基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究[D]. 迟俊吉. 江苏科技大学, 2020(03)
- [7]基于北斗/GPS和室内定位融合的远程监控系统[D]. 翟俊杰. 广西师范大学, 2020(02)
- [8]基于ZigBee技术的亚洲玉米螟监测系统研究[D]. 王政皓. 吉林农业大学, 2020(03)
- [9]基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现[D]. 刘振语. 广西大学, 2020(02)
- [10]基于物联网的人防警报终端监测系统设计[D]. 孙尚诗. 东南大学, 2020(01)
标签：基于单片机的温度控制系统论文; 平板硫化机论文; 定位设计论文; 功能分析论文; 环境监控系统论文;