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针对当前大型设备故障诊断系统中实时数据通信的需要,建立了一种采用Windows Sockets进行网络数据通信的模型。结合检测诊断系统中数据的特点,介绍了系统中Sockets通信的具体实现流程,并解决了系统中大量数据的实时传输问题。 相似文献
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附着系数是对汽车制动性判据的重要参考数据之一,文中采用LabVIEW软件开发了一套基于虚拟仪器的路面附着系数测试系统。实验表明:该程序可准确的检测出车轮法向力和切向力,实现对附着系数实时变化的显示以及数据的采集和处理,通过界面曲线来显示数据和其变化等信息,能保存测试过程中的所有数据,并设置保存时间等附加功能。 相似文献
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运用3S技术和计算机控制系统,实时获取农用小区作物生长实际需求的信息,同时结合试验田的土壤和作物的水分数据,通过信息处理与分析,按需给作物进行施水的技术。应用GPS定位功能,在控制平台上还能精确的显示出每个灌溉设备的工作状态,是否做好了作业的准备。同时,利用传感器技术把灌溉设备的工作数据实时的传送到数据平台,为工作人员的维修提供数据支持。 相似文献
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神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统,可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示,以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例,研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。 相似文献
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船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。 相似文献
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本研究着眼于分析汽车厂维修企业信息化管理的现状,解决维修行业难以完善的客户流失问题,并在此基础上提出一种汽车维修管理系统,结合现有的实际案例,将维修管理系统引入了日常的维修进程,帮助企业提升汽车维修的管理效率与服务质量,为后期的数据实时显示与量化提供重要的技术支撑,并为维护人员提供维修建议与数据分析依据。 相似文献
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正四、OBD-Ⅱ诊断服务内容依照即SAE1978协议,OBD诊断服务被分为10个子项,在本文中我们将其称之为诊断模式,诊断模式如表4所示。1.模式1:显示当前动力传动系统实时数据和系统监控器状态(1)显示当前动力传动系统实时数据。此模式可以显示PCM存储的排放相关的数据值。所有数据将显示传感器的原始实际数据,而非系统默认值或系统使用的替代值。OBD-Ⅱ/EOBD标准对这些数据值的名称、单 相似文献
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电池管理系统是影响新能源汽车动力电池组正常、高效工作的决定性因素。通过对电池管理系统关键数据的监控,可以帮助测试人员及时发现电池组和电池管理系统存在的问题并及时修正。文章基于LabView2011图形化编程平台,设计了一套新能源汽车电池数据监控系统。系统中以CAN总线为通信媒介,通过使用图形化界面采集电池管理系统中的关键数据并以图形、图表、数字的方式直观显示,并且在系统中使用SQLServer数据库对系统工作中产生的关键数据进行实时存储和分析。 相似文献
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目前铁路选线是在平面图形系统软件中实现的。文中介绍了立体虚拟现实技术在铁路选线中的应用方法,着重讨论了地形和影像的分块处理方法以及用数据库来管理地形和影像数据,并在实时漫游显示方面提出了多线程技术的思想。 相似文献
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道路交通事故预测作为道路主动安全管理的重要组成部分,在降低事故发生概率、帮助管理者制定安全决策等方面起着重要作用。随着数据需求的不断增加,传统方法已无法满足大数据的需求,机器学习和人工智能算法在动态、实时和复杂情况下的道路交通事故预测领域显示出强大的潜力。文章从数据获取和特征变量选择开始介绍,详细叙述了基于机器学习的神经网络及与深度学习结合后该方法在国内外的相关研究,分析了使用神经网络相关方法在建模时会面临的优缺点,最后对基于神经网络的交通实时事故预测方法进行了总结及展望,给出未来的发展趋势。 相似文献
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基于Visual Basic6.0开发了汽车操纵稳定性实时测试系统.该系统利用Windows多媒体定时器技术实现了对实验数据的实时采集、实时显示。从根本上改变了早期基于DOS开发的测试系统人机交互功能差的缺点,在实际工程中取得了较好的应用效果。 相似文献
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