下载文档原格式
公路隧道健康状态诊断方法及系统的研究的开题报告一、选题背景公路隧道是连接道路的重要部分，隧道的安全性和健康状态一直备受关注。
但因其内部环境独特、检测复杂等原因，传统的隧道健康状态监测手段存在诸多不足，很难对隧道的健康状态进行全面精准的诊断。
因此，本次选题旨在探索一种新的公路隧道健康状态诊断方法及系统。
二、研究内容本研究将通过对公路隧道现场实测、数值模拟仿真和数据分析处理等一系列研究方法，建立一种公路隧道健康状态监测与诊断系统。
研究内容包括：1.公路隧道健康状态监测指标的确定，包括振动监测、温度湿度监测、气体浓度监测、声波监测等多个指标。
2.建立公路隧道健康状态检测的数值模型，进行仿真模拟。
通过模拟分析人为因素、自然因素等隧道外部因素对内部环境的影响，为整个检测过程提供科学依据。
3.采用传感器等技术实现对公路隧道健康状态的实时监测。
通过数据采集和处理，实时监测隧道的健康状态并及时报警。
4.建立隧道健康状态数据平台，进行大数据分析和管理。
整合各种数据，建立健康状态数据平台，综合分析隧道健康状况，为隧道的安全管理提供数据分析支持。
三、研究意义研究结果将有以下几方面意义：1.提高公路隧道的安全性。
通过对隧道健康状态的实时监测和预警，能够及时发现隐患，减少事故发生概率，提高隧道的安全性。
2.提高公路隧道管理效率。
传统的监测手段比较单一，诊断效率低。
本研究建立的公路隧道健康状态监测与诊断系统，将大大提高隧道健康状态的检测和管理效率。
3.增加公众满意度。
隧道的安全性状态直接关系到行车人员的生命财产安全。
通过研究建立更加科学、先进、可靠的公路隧道健康状态监测与诊断系统，能够加强公众对隧道管理工作的信心感与满意度。
四、研究方法1.现场实测。
2.数值模拟仿真。
3.传感器技术实现对隧道健康状态的实时监测。
4.建立隧道健康状态数据平台。
五、预期成果本研究预期取得以下成果：1.建立一种隧道健康状态监测与诊断系统。
2.探索公路隧道健康状态监测指标的优化选择。
隧道窑常见问题分析探讨作者：曾志斌来源：《科技创新导报》2017年第10期摘要：近年来由于生产技术的发展以及行政管理部门的推广，隧道窑在烧结砖行业得到了较大推广，发展迅速。
隧道窑的先进性使不少砖厂在使用过程中获得效益，对它的认可度正快速攀升。
但是，部分砖厂在实际生产应用中有着或多或少的问题，并没有发挥隧道窑最优化的作用，甚至有些砖厂的不恰当生产方式成为了制约生产的瓶颈。
因此，为了更好发挥隧道窑的先进性，根据笔者实际工作中的经验总结进行分析，探讨了在实际工作中如何正确处理各种常见问题。
关键词：隧道窑气压内气流阻力砖厂中图分类号：TU522 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（a）-0043-031 合理的烧成制度烧成制度是隧道窑生产的核心内容，制定了合理的烧成制度不仅能够保证烧成质量，并且实现快速烧成，以达到高产、低消耗的目的。
制定烧成制度应考虑的因素：（1）根据制坯原料的化学成分和矿物成分可以判断烧成温度和烧结温度范围，以及在焙烧过程的不同温度阶段分解气体量的多少。
（2）根据差热曲线了解坯体吸热和放热情况，再通过综合判断，可确定制品各阶段极限升温速率和最大供热速度。
（3）窑炉特点结构，码窑图，燃料种类，供热体积大小以及调节的灵活性。
（4）调查了解同类原料和产品生产和实验资料。
烧结砖焙烧时间，相同原料在不同的烧成制度下，烧成周期不同。
长时间的焙烧，不仅增加了燃料及人力消耗，而且影响了窑炉及其附属设备的有效利用，牵制了生产能力的发挥。
2 降低系统内气流阻力损失系统内气流阻力损失越大，电量消耗越多。
不但要增加动力设备的能力，增加生产成本，而且限制了窑的产量。
降低系统阻力损失意味着节约电能。
降低系统阻力可采用以下措施见图1。
（1）砖坯在窑车上垛码得规范。
窑内坯垛码得规范，通道畅通，其长度方向阻力可降至约8～10 Pa/m；如果坯垛码得不规范，通道不通畅，其长度方向阻力将成倍增加。
矿井通风机实时监测与故障诊断系统的研究的开题报告一、研究背景煤矿作为我国的重要能源资源，其开采过程中不可避免地产生煤尘、有害气体等污染物，对工人健康造成威胁。
为了保障煤矿工人安全，保证煤矿正常生产，煤矿通风系统的运行管理显得尤为重要。
而煤矿通风系统中的关键设备——矿井通风机的运行负担重、环境恶劣，故障率高，因此对其实时监测和故障诊断是煤矿通风系统管理和运行维护的核心问题。
目前，国内外关于矿井通风机监测和故障诊断方面的研究已有一定的进展，主要包括传统方法和智能化方法两种。
传统方法主要是通过人工巡检、手动检查的方式来进行，存在着效率低、准确性不高等问题。
智能化方法则主要采用物联网、大数据、云计算等新兴技术，对矿井通风机进行实时监测、数据采集和分析，从而实现对其在线诊断和预测。
智能化方法具有效率高、准确性高、自动化程度高等优点，因此日益受到重视和应用。
二、研究目的本研究旨在通过采用物联网、传感器、大数据等智能化技术，建立矿井通风机实时监测和故障诊断系统，实现对矿井通风机的实时监控、故障预测和在线诊断。
该系统将提高矿井通风设备的安全性、稳定性和可靠性，有效降低事故发生率，提高煤矿通风系统运行维护的效率和管理水平。
三、研究内容和方法1. 矿井通风机工作原理和故障原因分析通过对矿井通风机的工作原理和常见故障原因进行深入分析和研究，为后续监测和诊断系统的建立提供理论基础。
2. 实时监测系统硬件设计和实现设计采用传感器进行数据采集和上传，建立工业物联网系统，实现矿井通风机的实时监测和数据采集。
3. 实时监测系统软件设计和实现采用云计算、大数据等技术，建立矿井通风机数据平台，针对矿井通风机的数据进行分析、建模和预测，实现对矿井通风机的情况进行实时监测和在线诊断。
四、预期结果和意义本研究预期将建立一个具有准确性高、自动化程度高、实时性强的矿井通风机实时监测和故障诊断系统，为煤矿通风系统的运行管理和维护提供技术支持和保障。
基于物联网的矿山电气设备状态监测与故障诊断系统设计与实现褚 凡１ 褚琼泽２ 张 蕾３（１ 五矿矿业控股有限公司智慧矿山研究院 ２ 天津理工大学３ 五矿矿业（安徽）工程设计有限公司）摘 要：矿山电气设备系统是矿山生产的关键技术设备，其性能和安全直接关系到整个矿区的生产安全。
近年来，随着物联网技术的发展，数字化技术在矿山电气设备系统中的应用已成为加强矿山设备安全的一个重要方向。
其中，ＳＶＭ算法因其较强的性能广泛应用于各领域中，表现出了在高维数据处理和非线性模式识别中的优势。
本文探讨了基于ＳＶＭ算法的矿山电气设备系统监测与故障诊断模型，使用数据预处理、ＳＶＭ目标函数构建、拉格朗日乘子法、交叉验证等方法构建了系统模型，描述了模型的部署过程，试验测试了模型的实际性能，验证了其在矿山电气设备系统中的安全性，表明ＳＶＭ算法可有效优化状态监测与故障诊断功能，提升技术水平。
关键词：物联网；矿山电气设备系统；状态监测；故障诊断０ 引言矿山电气设备系统的状态监测与故障诊断功能需持续监控关键参数，以预防故障和事故，保障矿工安全和设备完好。
但当前系统数据处理过程具有一定的复杂性，故障诊断的准确性不足，对异常状态的及时响应能力有限，性能普遍不符合实际需求。
随着物联网技术的发展，解决系统性能问题提出了新的思路［１］。
但传统的物联网数据处理技术和简单的预测模型难以满足矿山电气设备系统监测的需求。
基于此，本研究提出了一种基于支持向量机（ＳＶＭ）算法的矿山电气设备系统的状态监测与故障诊断模型。
ＳＶＭ适合处理高维度和非线性的数据集，ＳＶＭ在处理大量数据时表现出的高效性，使其成为解决状态监测和故障诊断问题的理想选择。
本研究以此算法为例构建与部署模型，测试其实际应用效果［２］。
１ 基于物联网技术的矿山电气设备系统监测故障诊断模型１ １ 数据预处理研究使用基于ＳＶＭ算法的物联网技术构建模型。
矿山电气设备系统产生的数据属于多维传感器数据，包含温度、压力、振动频率等复杂类型。
