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[1]赵文仓,潘锦宇.基于神经网络的污水处理设备监测CPS设计[J].工业仪表与自动化装置,2017,(03):108-111.
 Zhao Wen-cang,Pan Jin-yu.Testing and monitoring CPS design of sewage treatment equipment based on artificial neural network[J].Industrial Instrumentation & Automation,2017,(03):108-111.
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基于神经网络的污水处理设备监测CPS设计

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2017年03期
页码:
108-111
栏目:
出版日期:
2017-06-15

文章信息/Info

Title:
Testing and monitoring CPS design of sewage treatment equipment based on artificial neural network
文章编号:
1000-0682(2017)03-0000-00
作者:
赵文仓潘锦宇
(青岛科技大学 自动化与电子工程学院,青岛266042)
Author(s):
Zhao Wen-cang Pan Jin-yu
(College of Automation and Electronic Engineering,Qingdao University of Science & Technology,Qingdao 266042, China)
关键词:
传感器信息物理融合系统人工神经网络污水处理设备监测系统远程查看
Keywords:
sensorsCyber-Physical Systemartificial neural network sewage treatment equipment testing and monitoring system remote viewing
分类号:
TP391.4
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
现阶段大部分污水处理设备使用单一传感器监测设备,故障识别率低。因此作者研发了一套新型污水处理设备监测系统,根据信息物理融合系统(CPS)的要求全面统筹,采用BP神经网络算法处理由传感器得到的数据,监测设备的不同状态。硬件芯片采用STM32,采用工业以太网和串口通讯,采用C#语言开发上位机应用软件,采用HTML和JavaScript以及C#语言开发web远程监测系统。经测试,系统运行良好高效,故障识别率高。
Abstract:
At present, most of the testing and monitoring systems for sewage treatment equipment are simple, machines are often monitored by single-sensor, the error rate is high. The paper developed a new type of testing and monitoring system for sewage treatment equipment. The author regarded requirement of Cyber-Physical Systems(CPS) as standard of whole system, used artificial neural network as a core algorithm to process data that was gotten by sensors, used STM32 in hardware design, used C# in upper computer design. Finally, HTML, JavaScript and C# were used in remote viewing system design. System testing shows that the system runs efficiently, error rate is low.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-08-08 基金项目:山东省科技计划项目(2013YD01033);山东省自然科学基金(ZR2015FL008);山东省高等学校科技计划项目(J15LN39) 作者简介:赵文仓(1973),男,山东聊城人,博士(后),教授,主要研究方向为信息物理融合系统、模式识别。
更新日期/Last Update: 1900-01-01