本文選題：綜合管廊　切入點：共同溝　出處：《西安建筑科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在經濟發(fā)展飛速的今天,城市建設的腳步也在不斷加快,城市地下空間的開發(fā)也是必不可少的。在綜合管廊建設的同時,安全管理系統(tǒng)也在不斷完善。由于綜合管廊內部容納管道較多,環(huán)境密閉復雜,為了避免發(fā)生管道爆炸、火災等不安全事故。本文對綜合管廊內部環(huán)境進行分析,對容易造成危害的主要參數(shù)進行監(jiān)測,提出一種基于STM32嵌入式處理器的監(jiān)測與預警系統(tǒng)。本文以綜合管廊為研究對象,在分析國內外研究現(xiàn)狀的基礎上,完成的主要工作如下:(1)設計了基于STM32的綜合管廊監(jiān)測與預警系統(tǒng)。系統(tǒng)采用三層分布式結構。以STM32F103RCT6開發(fā)板為核心,搭建硬件平臺。主要包括最小系統(tǒng)、采集電路、CAN總線通信、以太網通信、TFT-LCD顯示以及SDIO存儲模塊等部分,完成了系統(tǒng)常用模塊和外設的搭建�；谟布脚_進行下位機軟件的開發(fā)。移植μC/OS-II操作系統(tǒng),完成軟件應用程序的開發(fā),進行數(shù)據(jù)處理,實時存儲和顯示。(2)采用MCGS組態(tài)軟件進行上位機開發(fā),完成數(shù)據(jù)遠程實時監(jiān)測和預警。(3)針對綜合管廊內部的可燃氣體濃度預測,采用了基于回歸的預測方法和基于卡爾曼濾波預測方法。通過對兩種方法的研究和模擬實驗,對比分析驗證了基于卡爾曼濾波算法的預測濃度誤差較小。(4)完成了系統(tǒng)軟、硬件整體設計與調試,實現(xiàn)了對綜合管廊內部環(huán)境的監(jiān)測與預警,達到了預期目的。
[Abstract]:In the rapid economic development today, city construction pace is accelerating, the development of city underground space is necessary. In the pipe gallery building at the same time, the safety management system is constantly being improved. Due to the internal pipe gallery to accommodate more complex pipeline, closed environment, in order to avoid the occurrence of pipeline explosion, fire etc. safety accidents. The paper carries on the analysis to the internal environment of the pipe gallery, easy to cause the main parameters of hazards monitoring, a monitoring and early warning system based on STM32 embedded processor. Based on the comprehensive pipe gallery as the research object, based on the analysis on the present research, the main work is as follows: (1) design of comprehensive pipe gallery monitoring and early warning system based on STM32. The system uses three layer distributed structure. Based on the STM32F103RCT6 development board as the core of hardware platform, mainly including the minimum system, The acquisition circuit, CAN bus communication, Ethernet communication, TFT-LCD display and SDIO memory modules, complete set of system module and device. The development of the computer software based on the hardware platform. The transplanted C/OS-II operating system, software application development, data processing, real-time display and storage (2.) to develop the PC using MCGS configuration software, complete the data real-time remote monitoring and early warning. (3) to predict the concentration of combustible gas for internal pipe gallery, the prediction method based on regression and prediction method based on Calman filter. Through the study of the two methods and simulation experiments, comparative analysis verified the predicted concentration error small Calman filtering algorithm based on (4) completed the system software, hardware design and debugging, realized the monitoring and warning of pipe gallery internal environment, to achieve the expected goal .

【學位授予單位】：西安建筑科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP274;TP277;TU990.3

【參考文獻】

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本文編號：1611940