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摘要:
针对目前开关柜在线温度监测系统不能对未来温度进行准确预测的问题,在传统开关柜温度监测系统的基础上,引入BP神经网络算法,设计出一种智能开关柜温度监测系统。系统采用高精度数字温度传感器进行数据采集,并将这些数据存储到SQLite数据库中;利用神经网络算法对温度值进行预测和报警;分别基于Qt和HTML编写人机交互界面,使监测人员可以方便地获取温度数据。实验表明,该系统可准确地对开关柜温度进行监测和短期预测,能够满足实际需要。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 开关柜智能温度监测系统设计
来源期刊 自动化仪表 学科 工学
关键词 开关柜 温度预警 监测系统 神经网络 智能电网 温度传感器 人机交互界面 DS18B20 ARM
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 智能检测与控制
研究方向 页码范围 79-82
页数 4页 分类号 TH8|TP277
字数 3337字 语种 中文
DOI 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201605020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘南艳 西安科技大学计算机科学与技术学院 18 70 5.0 7.0
2 付秋实 西安科技大学电气与控制工程学院 2 7 2.0 2.0
3 刘菁 西安科技大学计算机科学与技术学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
开关柜
温度预警
监测系统
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智能电网
温度传感器
人机交互界面
DS18B20
ARM
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
自动化仪表
月刊
1000-0380
31-1501/TH
大16开
上海市漕宝路103号
4-304
1957
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