基于云平台的智慧城市水务远程监控系统论文和设计-庄志强

全文摘要

基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，属于水务远程监控系统领域，具体涉及基于云平台的智慧城市水务远程监控系统。本实用新型提供了一种结构简单、操作方便的智慧城市水务远程监控系统。本实用新型中，电源电路模块的输出端与RTU远程测控终端的输入端连接，RTU远程测控终端的输出端与电动开关的输入端连接，压力传感器和流量检测器的输出端均与RTU远程测控终端的输入端连接，RTU远程测控终端与通信基站双向连接，通信基站与云平台双向连接，云平台与远程控制端双向连接。本实用新型主要用于水务系统的远程监控。

主设计要求

1.基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，其特征在于，它包括电源电路模块、RTU远程测控终端、电动开关、压力传感器、流量检测器、通信基站、云平台和远程控制端，所述电源电路模块的输出端与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端的输出端与电动开关的输入端连接，所述压力传感器和流量检测器的输出端均与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端与通信基站双向连接，所述通信基站与云平台双向连接，所述云平台与远程控制端双向连接。

设计方案

2.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，其特征在于，所述RTU远程测控终端包括终端采集模块和GPRS模块，所述RTU远程测控终端通过GPRS模块将数据经由通信基站发送到OneNet设备云平台。

3.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，其特征在于，所述电动开关具体为电动阀门，通过云平台输入控制信号控制电动阀门的状态，控制管道液体的流量，从而实现对管道介质的开关。

4.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，其特征在于，所述压力传感器的型号为GY-MS5803-14BA，所述流量检测器的型号为DN15-6000超声波液体流量计。

设计说明书

技术领域

本实用新型属于水务远程监控系统领域，具体涉及基于云平台的智慧城市水务远程监控系统。

背景技术

饮用水资源是提高人民生活水平和保障国家经济建设的重要物质之一，目前水资源的短缺问题已经受到广大人民群众的重视，如何减少水在管网输送过程中的流失和降低管网的漏损率也成为了国家相当重视的问题。物联网产业的发展相当迅猛，其在各行各业都已得到了应用，特别是在智慧城市方面较为突出，目前国内外对于智慧城市水务远程监控系统的研究方案总体上还是遵循传统的物联网思维，即终端采集、数据上传、设备云平台数据收发储存、远程移动端监控，实际上以上环节在现实研发操作中十分复杂，且开发周期较长，开发成本也十分的昂贵。

因此，就需要一种结构简单、操作方便的智慧城市水务远程监控系统。

实用新型内容

本实用新型针对现有的水务系统结构复杂、操作繁琐的缺陷，提供了一种结构简单、操作方便的智慧城市水务远程监控系统。

本实用新型所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统的技术方案如下：

本实用新型所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，它包括电源、RTU远程测控终端、电动开关、压力传感器、流量检测器、通信基站、云平台和远程控制端，所述电源的输出端与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端的输出端与电动开关的输入端连接，所述压力传感器和流量检测器的输出端均与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端与通信基站双向连接，所述通信基站与云平台双向连接，所述云平台与远程控制端双向连接。

进一步地：所述RTU远程测控终端包括终端采集模块和GPRS模块，所述RTU远程测控终端通过GPRS模块将数据经由通信基站发送到OneNet设备云平台。

进一步地：所述电动开关具体为电动阀门，通过云平台输入控制信号控制电动阀门的状态，控制管道液体的流量，从而实现对管道介质的开关。

进一步地：所述压力传感器的型号为GY-MS5803-14BA，所述流量检测器的型号为DN15-6000超声波液体流量计。

本实用新型所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统的有益效果是：

本实用新型所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，整个系统结构简洁，将终端采集模块与GPRS模块合二为一，与传统的物联网解决方案相比，省去了主控芯片，简化系统设计环节，极大地缩短开发周期与研发成本；采用功能强大的RTU远程测控终端模块，此模块可以完成无线通信功能与数据采集，及二者于一身，极大地降低了研发成本与设计难度；在OneNet设备云平台实现远程监控的界面不需要单独的开发，只需要在云平台上关联相关的数据流即可生成，OneNet提供手机APP版，只需在线登录手机打开APP，就可实现远程移动端监控。

附图说明

图1为智慧城市水务远程监控系统的结构框图；

图2为智慧城市水务远程监控系统的数据传输流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本实用新型的技术方案做进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本实用新型技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本实用新型技术方案的精神和范围，均应涵盖在本实用新型的保护范围中。

实施例1

结合图1说明本实施例，在本实施例中，本实施例所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，它包括电源、RTU远程测控终端、电动开关、压力传感器、流量检测器、通信基站、云平台和远程控制端，所述电源的输出端与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端的输出端与电动开关的输入端连接，所述压力传感器和流量检测器的输出端均与RTU远程测控终端的输入端连接，所述RTU远程测控终端与通信基站双向连接，所述通信基站与云平台双向连接，所述云平台与远程控制端双向连接。

本实施例所涉及的物联网平台--OneNet设备云平台，其控制界面人性化、简洁化，完成远程监控界面简单，OneNet设备云平台不需要编写APP软件即可实现远程移动端的控制，设备云平台自带手机客户端，只要在PC端建立了相关的控制界面，在手机端登录便能实现远程在线监控。

本实施例可以对于运行的设备的状态进行检测，可以掌握整体设备的运行状态，也可以查看单个设备的运行参数，通过分析RUT模块传输的数据，来对于设备故障进行预警与报警功能，可以在云平台网站与手机APP接收报警消息。

本实施例通过单个RTU远程测控终端传输的数据的异常，来精准的分析出现故障的设备的具体位置，可以分析出设备周围管道的出现的故障位置，方便人员的对设备与管道的维护与修理，优化人员管控流程，促使维护有效地执行。

RTU远程测控终端包括能够监视、控制与数据采集的远程测控终端，该模块内部CPU、存储器、以及各种输入输出接口等功能模块集成了GPRS通信转发和终端数据采集功能，RTU远程测控终端包含GPRS通信模块与MCU主控芯片。在智慧城市水务系统中，RTU远程测控终端可以采集的水管压力、水管液位与水流量等数据，直接打包上传到设备云平台，此时OneNe接收数据存储，并将其转发给远程移动端。在云平台只需关联相应的数据即可生成控制界面，同时还可借助OneNet官方提供的手机客户端登录，实现远程移动端在线监控。

实施例2

结合实施例1说明本实施例，在本实施例中，本实施例所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，所述RTU远程测控终端包括终端采集模块和GPRS模块，所述RTU远程测控终端通过GPRS模块将数据经由通信基站发送到OneNet设备云平台。

实施例3

结合图2和实施例1说明本实施例，在本实施例中，本实施例所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，所述电动开关具体为电动阀门，通过云平台输入控制信号控制电动阀门的状态，控制管道液体的流量，从而实现对管道介质的开关。

本实施例控制水流量的电动开关采用的电动阀门，电动阀门由电动执行机构和阀门组成。电动阀使用电能作为动力来通过电动执行机构来驱动阀门，实现阀门的开关动作。从而达到对管道介质的开关目的。可以通过云平台网页控制电动阀门的状态，控制管道液体的流量。

RTU远程测控终端不仅可以测量水流的压力、水流液位等，同时还可以对电动阀门进行控制，通过GPRS方式将数据发送到OneNet设备云平台上，并且可以在PC机与移动手机APP上对电动阀门进行控制，理论分析基于OneNet云平台的智慧城市水务系统是能达到理想目的。

OneNet云平台项目流程：

基于OneNet设备云项目的流程，目前智慧城市水务远程监控系统采用的设计方案往往结构比较复杂，如zigbee自组网+ARM+通信模块+商业云平台(收费)，实现成本较高。针对以上问题，本设计采用了市场上常用的RTU远程测控终端模块和中国移动近期推出的OneNet设备云平台。

实施例4

结合图2和实施例1说明本实施例，在本实施例中，本实施例所涉及的基于云平台的智慧城市水务远程监控系统，所述压力传感器的型号为GY-MS5803-14BA，所述流量检测器的型号为DN15-6000超声波液体流量计。

理论计算方法：

在物联网应用中，基于云端网络的可靠度算法至关重要，根据可靠度算法所得出的精确性，其可分为精确算法和近似算法，网络可靠度精确算法是指通过树和图等原理简化网络中的模型，然后再用数学的方法对其进行精确地计算和逐级求解。网络可靠度精确算法主，对其进行详细分析。

完全状态枚举法在网络可靠度算法中的应用时最广泛的，一般被视为最精简的可靠度算法，在计算中此方法可将所有的状态一一列出并逐级检查，从而筛选出网络中的目标事件，最终得到网络模型中的可靠度，当网络模型按照相应的规则正常运行时，此时暂不考虑突发异常情况，事件H正在发生，全部互斥事件可以标记为C_{j<\/sub>(1,2,3...)n，所以网络G的可靠度R(G))可表示为}

其中，p(H)为事件H发生的概率，通常情况下，网络终端完全状态枚举法只适用于比较小的网络模型可靠度计算，原因是其网络节点越多，网络状态就会越多，因此较大的网络一般不会将其应用其中。

网络可靠度因子分解算法，在实际应用中非常方便且有效，其对于大规模的网络模型尤其重要，网路可靠度因子分解算法典型公式为

R(G_{s<\/sub>)＝p_{e<\/sub>R(G_{s<\/sub>*e)+q_{e<\/sub>R(G_s<\/sub>-e)}}}}

其中，R(G_{s<\/sub>*e)代表Gs*e的一般可靠度，R(G_{s<\/sub>-e)代表Gs-e的一般可靠度，p_{e<\/sub>正常工作的概率，q_{e<\/sub>表示非正常工作的概率，q_{e<\/sub>＝1-p_e<\/sub>；}}}}}

其中e是与s相连结的边，p_{e<\/sub>是其正常工作的概率且q_{e<\/sub>＝1-p_{e<\/sub>，Gs*e表示在G中将结点v融合进入结点s得到的网络，这里e＝(s,v)，G_{s<\/sub>-e表示从G中删除边e得到的网络。}}}}

根据以上公式可知因子分解算法的基本思想是基于一定的规则把整个网络模型进行分析，对于每个单元e，都要把其分解为两个不同的子网络，依次逐级分解，直到进行到简结构，最后便可得到精简的最小单元。

设计图

基于云平台的智慧城市水务远程监控系统论文和设计

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主设计要求

设计方案

设计说明书

设计图

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