一、关于大坝安全监测自动化系统可靠性的分析（论文文献综述）
张斌,史波,陈浩园,刘少伟[1]（2022）在《大坝安全监测自动化系统应用现状及发展趋势》文中认为安全监测可为大坝全生命周期的安全管理提供技术支撑。对中国大坝安全监测自动化系统发展历程以及采集控制、通讯传输、管理系统三大关键技术进行了介绍,调研了中国典型工程的大坝监测自动化系统实施情况、市场占有率较高的采集控制单元主要参数及变形监测自动化系统的新技术新方法。结合云计算、物联网（IOT）、大数据、人工智能等现代信息技术发展和大坝自动化监测迫切需求,大坝安全监测自动化将向智能传感器研制、基于BIM技术的成果可视化、变形监测智能化方面进一步发展。
牛新国[2]（2021）在《基于物联网技术的工程渗水监测系统设计与实现》文中提出工程渗水问题普遍存在,由于防水材料破坏、暴雨、地震、蚁群等自然作用会导致管线渗水、坝体管涌、矿山透水、污水泄露等灾害。据相关资料统计,水利工程中的土石坝溃坝原因分析中渗漏管涌占比31.7%;矿山工程的地下渗水透水事故占总矿山事故比为14.6%;市政工程的道路坍塌成因问题研究中地下管线破坏破损占比55%。因此研究工程渗水问题有重要意义与价值。目前工程渗水渗漏问题原因分析以及防渗堵漏管理办法研究相对成熟。但在渗水监测上仍存在以人工巡检为主,听音辨别法、声振分析法和探地雷达法等为辅的方法,其有着识别效率低、可靠性差、传输速度慢、预测预防响应缓慢、自动智能化程度低等缺点,不能满足当前智慧城市与新基建的需求。基于此,本文针对工程渗水监测技术自动智能化需求,应用物联网技术,设计并研发一套用于工程渗水智能监测的快速识别响应系统,准确可靠、多方位多角度、自动智能化采集与分析工程渗水信息,实现对工程渗水渗漏的准确识别,为大坝、管线、矿山、道路等工程水灾害预警提供依据,保障工程安全。主要工作为:基于工程渗水的智能化需求分析,建立监测系统设计要求与设计原则,应用实时动态物联网技术,构建工程渗水监测系统整体框架与性能指标;选用多通道土壤温湿度传感器,实现土壤温湿度数据的无线采集;基于改进的AFSA-BP神经网络算法,实现土壤湿度传感器温度补偿;设计基于4G无线通信技术的渗水监测硬件系统并开发上位机监测系统应用软件;通过室内土壤静态、动态含水率实验,验证系统的可靠性与实时性。本文属通信技术与岩土工程的交叉研究,将物联网技术应用到工程渗水监测技术研究中,解决岩土工程中自动智能化不足的需求问题,对岩土工程防灾减灾智能化进程有着重要的推动作用。
易伟[3]（2021）在《高寒区大坝及近岸边坡外观变形自动化监测系统分析》文中研究表明为了实现对高寒区大坝及近岸边坡外观变形高精度监测,利用自动化监测系统可实现实时对大坝进行数据采集、计算处理、状态显示、数据存储、报警预告等功能。通过对近年来的运行效果进行分析发现,该自动化系统可有效地对大坝外观变形进行连续性监测,提高了大坝安全性能,降低了工人的巡视工作强度,对于地势陡峭区域更能保证员工的生命安全,此系统对偏远及高寒地区大坝具有较强的适用性。
周江[4]（2021）在《梨园水电站安全监测自动化系统存在的问题及对策》文中研究说明介绍梨园水电站大坝安全监测自动化系统改造过程中存在的问题,有针对性的进行分析并提出对策,以确保系统稳定可靠投入运行。梨园水电站安全监测自动化系统涵盖了坝区内外观所有的重要监测点和仪器,所配备的自动化设备均较为先进,能够实现对大坝的全方位自动化、高精度监测功能,因此梳理并解决自动化系统改造过程中存在的各类问题和确保由人工转入自动化监测的平稳过度显得尤为重要。项目已成功实施并稳定可靠运行。
熊小虎,冯俊,彭涛,江德军[5]（2020）在《渗流渗压人工与自动监测数据差异性诊断与分析》文中研究指明大坝渗流渗压监测是大坝安全监测的重要内容之一,是大坝安全性和稳定性分析的重要手段。但到目前为止,大坝渗流自动化监测系统的可靠性和稳定性还存在诸多不足,以致自动化监测仍做不到完全替代人工观测。鉴于此,依托瀑布沟水电站,从现场管理和理论分析两方面深入探究了渗流渗压人工与自动监测数据差异性的来源和机理,并提出了相应的解决方案和故障处理流程,明显提升了大坝渗流监测系统运行可靠性和稳定性,为自动化监测替代人工观测奠定了基础。该方法诊断效率高,操作简便,具有良好的实用性,在瀑布沟、深溪沟、龚嘴、铜街子等4座水电站运用取得良好效果,可推广运用于水电工程渗流自动化监测系统故障诊断和消缺维护。
陈诗怡[6]（2020）在《基于Copula理论的混凝土坝变形安全监控模型研究》文中提出变形作为表征混凝土坝工作性态变化的重要指标,对其进行分析与监控是保证结构安全的重要手段之一。在构建大坝变形安全监控模型时,大坝变形监控模型中预报因子的选择,直接关系模型的泛化能力;而目前常用的传统单测点监控模型没有充分利用各测点间的相关信息。为了解决目前混凝土坝变形安全监控模型存在的问题,本文综合运用力学、统计学理论和计算机技术,基于Copula理论来研究混凝土坝变形安全监控模型的构建方法,主要研究内容如下:（1）对混凝土坝变形监测数据的定性分析方法进行了归纳总结,根据某混凝土重力坝多年的运行监测成果,选取典型坝段的测点数据,绘制了环境量测值过程线、变形监测量过程线,对某混凝土重力坝进行了定性分析,通过定性分析对环境量和变形监测量进行特征值分析和对照比较,从而对其变化规律有一个定性的认识,并对其是否异常有一个初步的判断。（2）提出建立基于Copula理论和随机森林（RF）的大坝变形监控模型（Copula-RF）,分析比较了 Copula函数应用于大坝变形监测影响因子选择中的优势,并与最小二乘法进行对比。以实际工程中的监测数据作为依托,对影响因子集使用Copula函数进行非线性相关检验,选出优选因子集,使用RF模型对大坝变形进行预测,并通过工程实例验证了该模型的准确性。（3）提出建立多输出相关向量机（MVRVM）的多测点变形监控模型,以某混凝土重力坝监测数据为依据,首先对数据进行粗差剔除,归一化等预处理,然后使用Copula函数进行因子的选择,再利用MVRVM良好的函数逼近能力对多测点进行回归预测,实例验证表明该模型的精度能达到与单测点模型的精度水平。
叶红,陆纬,陈龙,李东,周克明[7]（2020）在《大坝监测自动化系统智能化技术研究》文中认为在总结实际工程项目实施经验的基础上,提出大坝安全监测自动化系统智能化提升技术。通过对温度、湿度、进水、门禁、功耗、供电、通信链路、地震等系统中测站现场环境,及数据采集设备运行状态等参数的监测,结合数据采集装置的自主智能化技术改进,如实现低功耗、智能通用化、前端数据判断、通道保护及电源管控等,利用中心数据采集计算机软件数理统计方法对监测数据进行质量及缺失情况分析,智能推断故障设备等,多效并举,可有效提高大坝安全监测自动化系统的智能化水平,保障自动化监测系统的稳定性、可靠性和运维效率。
王士军,谷艳昌,葛从兵[8]（2019）在《大坝安全监测系统评价体系》文中进行了进一步梳理在梳理国内外大坝安全监测相关规范及实践经验基础上,研究提出大坝安全监测系统评价总体框架安全监测设施可靠性及完备性、监测系统运行维护和自动化系统评价要素及评价方法等。大坝安全监测系统评价内容包括监测设施完备性评价、监测设施运行维护评价和自动化系统评价。监测设施完备性评价基于监测设施考证资料、现场检查与测试以及历史测值分析等方法,评价为可靠或基本可靠的监测设施是否满足大坝安全监控要求;监测设施运行维护评价包括运行管理保障、观测与维护以及资料整编分析等;监测自动化系统评价内容包括数据采集装置、计算机及通信设施、信息采集与管理软件、运行条件和运行维护等方面。监测系统综合评价分为正常、基本正常和不正常3个等级。评价为正常,应继续运行;评价为基本正常,可继续运行,但应及时修复完善;评价为不正常,需及时更新改造。
何金平,吴雯娴,涂圆圆,逄智堂,马传彬[9]（2011）在《大坝安全监测系统综合评价 （Ⅰ）基本体系》文中进行了进一步梳理大坝安全监测系统综合评价越来越受到重视,但目前尚未形成明确的评价体系和方法。文中构建了以监测设计评价、单项监测系统评价（包括现场调查、现场测试和长期观测精度分析）、自动化系统可靠性评价以及监测管理工作评价为基本指标的综合评价指标体系,提出了单项评价指标和监测系统整体工作状态的评价等级划分方法及标准,可为大坝安全监测系统综合评价实践提供可资借鉴的方法,并可为将来制定大坝安全监测系统综合评价的相关规范提供依据。
陈仙[10]（2010）在《尾矿库安全监测预警系统可靠性评估研究》文中进行了进一步梳理随着我国现代化建设的快速发展,我国的安全生产形势日益严峻。尾矿库安全生产是续交通、建筑、煤矿之后的又一事故多发行业,为了确保尾矿库安全生产,避免或减少人员的伤亡和财产损失,消除或减少尾矿库安全生产事故对环境的危害和污染,维护经济的稳定发展和社会的安定和谐,研究尾矿库安全监测预警系统,对尾矿库安全监测预警系统可靠性进行评估,说明该系统在尾矿库安全生产中能否真正起到确保尾矿库企业的安全生产,是否能有效遏制尾矿库安全生产事故的发生,为尾矿库安全生产监管和管理人员提供决策辅助,具有重大的理论和现实意义。本文通过对国内外尾矿库安全监测预警系统及其可靠性现状的分析,结合我国尾矿库安全监测预警系统的具体构成、监测特点及其环境影响条件,运用模糊可靠性理论和模糊故障树可靠性理论对尾矿库安全监测预警系统可靠性进行评估,分析其可靠性,计算其可靠度,并以北京首云铁矿——和尚峪尾矿库安全监测预警系统为具体实例进行应用研究,为提高尾矿库企业对关键技术指标的监测效率,增强尾矿库企业和安全生产界对尾矿库安全监测预警系统的重视,并为完善该系统提供参考。按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中公共服务重点工程“治理尾矿库危库、险库和危险性较大的病库”的要求,国家大力提倡尾矿库安全科技创新、安全技术转化及推广。通过对尾矿库安全监测预警系统的可靠性进行评估研究,不仅为安全生产先进科学技术的推广起到辅助作用,也可以进一步减轻我国尾矿库安全生产的严峻形势。
二、关于大坝安全监测自动化系统可靠性的分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于大坝安全监测自动化系统可靠性的分析（论文提纲范文）
（1）大坝安全监测自动化系统应用现状及发展趋势（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 大坝安全监测自动化发展历程 |
| 2 监测自动化关键技术 |
| 2.1 采集控制 |
| 2.2 通讯传输 |
| 2.3 管理系统 |
| 3 应用现状 |
| 3.1 内观监测自动化系统 |
| 3.2 外观监测自动化系统 |
| 4 自动化仪器厂家 |
| 5 监测自动化系统展望 |
| 5.1 监测数据采集、传输与处理智能化 |
| 5.2 基于BIM技术的监测成果可视化 |
| 5.3 智能诊断与决策支持 |
| 5.4 变形监测智能化 |
| 5.5 规范规程修订 |
| 6 结语 |
（2）基于物联网技术的工程渗水监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 工程渗水监测技术国内外研究现状 |
| 1.3 物联网技术国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 工程渗水监测系统关键技术研究 |
| 2.1 工程渗水问题 |
| 2.1.1 工程渗水类型及成因研究 |
| 2.1.2 渗水监测技术需求分析 |
| 2.2 系统总体设计要求 |
| 2.2.1 系统设计要求 |
| 2.2.2 系统设计原则 |
| 2.3 土壤湿度检测技术 |
| 2.3.1 湿度概念及测量方法 |
| 2.3.2 土壤湿度传感器原理 |
| 2.3.3 土壤湿度传感器选型 |
| 2.4 土壤湿度传感器温度补偿算法 |
| 2.4.1 BP神经网络算法 |
| 2.4.2 改进AFSA-BP神经网络算法 |
| 2.4.3 基于改进的AFSA-BP温度补偿模型建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于物联网的工程渗水监测系统硬件设计 |
| 3.1 物联网技术 |
| 3.1.1 物联网体系架构 |
| 3.1.2 无线通信技术优选 |
| 3.2 监测系统硬件整体架构与性能指标 |
| 3.2.1 系统硬件架构设计 |
| 3.2.2 系统性能指标 |
| 3.3 中控及外围单元电路设计 |
| 3.3.1 中控单元最小系统设计 |
| 3.3.2 采集通信单元电路设计 |
| 3.3.3 人机交互单元电路设计 |
| 3.4 电源单元电路设计 |
| 3.4.1 12V转5V电路设计 |
| 3.4.2 5V转3.3V电路设计 |
| 3.5 系统通信单元分析及电路设计 |
| 3.5.1 4G通信原理 |
| 3.5.2 系统通信单元选取分析 |
| 3.5.3 系统通信单元电路设计 |
| 3.6 数据采集干扰分析 |
| 3.6.1 干扰来源分析 |
| 3.6.2 抗干扰保护措施 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于物联网的工程渗水监测系统软件设计 |
| 4.1 软件总体框架及主程序流程设计 |
| 4.2 操作系统移植 |
| 4.2.1 操作系统优选 |
| 4.2.2 Free RTOS系统移植 |
| 4.3 采集通信程序设计 |
| 4.4 系统通信程序设计 |
| 4.5 温度补偿算法模型程序设计 |
| 4.6 应用软件设计开发 |
| 4.6.1 开发环境配置 |
| 4.6.2 系统软件功能设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 工程渗水监测系统实验 |
| 5.1 系统硬件功能调试 |
| 5.2 改进的AFSA-BP温度补偿算法实验 |
| 5.2.1 实验原理及方案设计 |
| 5.2.2 温度补偿算法实验结果分析 |
| 5.2.3 温度补偿算法仿真实现 |
| 5.2.4 算法性能对比分析 |
| 5.3 系统可靠性验证 |
| 5.3.1 实验方案设计 |
| 5.3.2 土壤静态含水率实验 |
| 5.4 系统实时性验证 |
| 5.4.1 实验方案设计 |
| 5.4.2 土壤动态含水率实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位阶段发表的学术成果 |
| 致谢 |
（3）高寒区大坝及近岸边坡外观变形自动化监测系统分析（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 大坝及边坡形变自动化监测系统 |
| 1.1 自动化监测系统的发展 |
| 1.2 自动化检测工作机理 |
| 1.3 系统可靠性测定 |
| 2 自动化监测系统 |
| 2.1 系统硬件组成 |
| 2.2 系统软件 |
| 3 应用实例 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.2 观测点布局 |
| 3.3 系统运行简介 |
| 4 结语 |
（4）梨园水电站安全监测自动化系统存在的问题及对策（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 安全监测自动化系统介绍 |
| 3 安全监测自动化系统改造过程中存在的问题 |
| 3.1 人工读数和自动化测读数据衔接问题 |
| 3.2 外观观测存在自动化与人工测量共用测点且相互干扰的情况 |
| 3.3 采用无线信号传输的GNSS测点测读信号不稳，经常出现测量数据不连续性的情况 |
| 3.4 坝区6台强震仪无法直接接入现有的通讯网实现自动化监测 |
| 4 问题分析及对策 |
| 4.1 做好自动化与人工比测工作，解决数据平稳衔接问题 |
| 4.2 尽快实现外观相互干扰测点的独立自动化观测 |
| 4.3 找准GNSS测点测读信号不稳根源，对症下药解决问题 |
| 4.4 重新制定强震仪自动监测组网方案，实现强震仪自动化监测 |
| 5 结语 |
（5）渗流渗压人工与自动监测数据差异性诊断与分析（论文提纲范文）
| 1 工程概述 |
| 1.1 工程概况 |
| 1.2 渗流监测设施及布置 |
| 2 差异性诊断与分析 |
| 2.1 人工与自动测值比对方法解析 |
| 2.2 差异性原因探究 |
| 2.2.1 现场误差来源分析 |
| 2.2.2 理论误差分析 |
| 3 差异性处理及效果 |
| 3.1 现场误差处理 |
| 3.2 差异性处理流程 |
| 3.3 差异性处理效果 |
| 4 结论与建议 |
（6）基于Copula理论的混凝土坝变形安全监控模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 混凝土坝变形监控模型研究进展 |
| 1.2.2 Coupla理论及其应用研究进展 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2.某混凝土重力坝变形监测资料定性分析 |
| 2.1 混凝土坝变形监测资料定性分析的基本方法 |
| 2.1.1 特征值统计 |
| 2.1.2 对比分析 |
| 2.1.3 变化过程分析 |
| 2.1.4 分布图比较 |
| 2.1.5 相关图比较 |
| 2.2 工程及监测概况 |
| 2.2.1 平面、高程监测网 |
| 2.2.2 水平位移和挠度监测 |
| 2.2.3 垂直位移监测 |
| 2.2.4 坝体横缝监测 |
| 2.3 环境量监测资料分析 |
| 2.3.1 水位变化规律分析 |
| 2.3.2 降雨量变化规律分析 |
| 2.3.3 温度变化规律分析 |
| 2.4 大坝变形监测资料分析 |
| 2.4.1 引张线 |
| 2.4.2 正、倒垂人工监测 |
| 2.4.3 垂直位移 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.基于COPULA-RF的混凝土坝单点变形监控模型 |
| 3.1 混凝土坝变形主要影响因素及表达方式 |
| 3.2 最小二乘法 |
| 3.3 COPULA函数理论 |
| 3.4 随机森林理论 |
| 3.5 COPULA-RF模型 |
| 3.6 工程实例 |
| 3.6.1 预测模型输入因子的选择 |
| 3.6.2 模型参数选取 |
| 3.6.3 混凝土坝位移预测结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 4.基于COPULA-MVRVM的混凝土多测点变形监控模型 |
| 4.1 RVM基本原理 |
| 4.2 MVRVM相关向量机基本原理 |
| 4.3 COPULA-MVRVM建模过程 |
| 4.4 工程实例 |
| 4.4.1 预测模型因子优选 |
| 4.4.2 多测点变形监控模型预测结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）大坝监测自动化系统智能化技术研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 自动化系统智能感控提升技术 |
| 1.1 测站环境感知与反馈 |
| 1.2 DAU状态感知与反馈 |
| 1.3 采集模块智能化 |
| 1.4 应用软件智能反馈 |
| 2 智能化信息采集技术 |
| 3 结语 |
（8）大坝安全监测系统评价体系（论文提纲范文）
| 1 总体框架 |
| 2 监测设施可靠性评价 |
| 3 监测设施完备性评价 |
| 4 监测设施运行维护评价 |
| 5 自动化系统评价 |
| 6 结 语 |
（9）大坝安全监测系统综合评价 （Ⅰ）基本体系（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 监测系统综合评价指标体系的构建 |
| 1.1 监测系统设计评价指标 |
| 1.2 单项监测系统评价指标 |
| 1.3 自动化系统可靠性评价指标 |
| 1.4 监测管理工作评价指标 |
| 1.5 综合评价结论与建议 |
| 2 监测系统工作状态评价等级划分和标准 |
| 2.1 评价等级的划分 |
| 2.2 评价等级的标准 |
| 2.3 监测系统整体工作状态评价等级的划分 |
| 3 监测系统评价方法 |
| 3.1 评价指标的度量 |
| 3.2 评价标准的确定 |
| 3.3 综合评价方法的建立 |
| 4 结语 |
（10）尾矿库安全监测预警系统可靠性评估研究（论文提纲范文）
| 提要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 尾矿库安全监测预警系统可靠性研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 尾矿库安全监测预警系统概述 |
| 2.1 尾矿库安全监测预警系统构成 |
| 2.1.1 硬件系统构成 |
| 2.1.2 软件系统构成 |
| 2.1.3 尾矿库监测预警系统优点 |
| 2.2 尾矿库安全监测预警系统可靠性 |
| 2.2.1 可靠性指标 |
| 2.2.2 可靠性常用的概率分布 |
| 2.2.3 系统可靠性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 尾矿库安全监测预警系统可靠性评估模型 |
| 3.1 尾矿库安全监测预警系统可靠性特点 |
| 3.2 硬件系统可靠性分析 |
| 3.2.1 模糊可靠性理论 |
| 3.2.2 硬件可靠度计算 |
| 3.3 软件可靠性分析 |
| 3.3.1 模糊故障树可靠性理论 |
| 3.3.2 软件系统可靠度计算 |
| 3.4 尾矿库安全监测预警系统可靠性评估模型的建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 应用实例——和尚峪尾矿库安全监测预警系统可靠性评估 |
| 4.1 和尚峪尾矿库概述 |
| 4.1.1 基本参数概述 |
| 4.1.2 库区地形地貌 |
| 4.1.3 库区水文地质 |
| 4.1.4 尾矿库排洪系统 |
| 4.1.5 加高扩容设计情况 |
| 4.2 和尚峪尾矿库安全监测预警系统的现场布置 |
| 4.2.1 监测指标选择 |
| 4.2.2 监测系统构成 |
| 4.2.3 监测实施方案 |
| 4.3 硬件可靠性分析及可靠度计算 |
| 4.3.1 GPS可靠性分析 |
| 4.3.2 传感器可靠性分析 |
| 4.3.3 传输线路可靠性分析 |
| 4.3.4 硬件可靠度计算 |
| 4.4 软件可靠性分析及可靠度计算 |
| 4.4.1 软件可靠性分析 |
| 4.4.2 软件可靠度计算 |
| 4.5 和尚峪尾矿库安全监测预警系统可靠性评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 论文结论 |
| 5.2 存在不足及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文和研究成果 |
四、关于大坝安全监测自动化系统可靠性的分析（论文参考文献）
- [1]大坝安全监测自动化系统应用现状及发展趋势[J]. 张斌,史波,陈浩园,刘少伟. 水利水电快报, 2022(02)
- [2]基于物联网技术的工程渗水监测系统设计与实现[D]. 牛新国. 哈尔滨理工大学, 2021(02)
- [3]高寒区大坝及近岸边坡外观变形自动化监测系统分析[J]. 易伟. 企业科技与发展, 2021(02)
- [4]梨园水电站安全监测自动化系统存在的问题及对策[J]. 周江. 云南水力发电, 2021(01)
- [5]渗流渗压人工与自动监测数据差异性诊断与分析[J]. 熊小虎,冯俊,彭涛,江德军. 水力发电, 2020(12)
- [6]基于Copula理论的混凝土坝变形安全监控模型研究[D]. 陈诗怡. 西安理工大学, 2020(01)
- [7]大坝监测自动化系统智能化技术研究[J]. 叶红,陆纬,陈龙,李东,周克明. 水利信息化, 2020(02)
- [8]大坝安全监测系统评价体系[J]. 王士军,谷艳昌,葛从兵. 水利水运工程学报, 2019(04)
- [9]大坝安全监测系统综合评价 （Ⅰ）基本体系[J]. 何金平,吴雯娴,涂圆圆,逄智堂,马传彬. 水电自动化与大坝监测, 2011(01)
- [10]尾矿库安全监测预警系统可靠性评估研究[D]. 陈仙. 首都经济贸易大学, 2010(12)