Spring Boot驱动的直升机巡检计划智能优化系统研发

本研究论文主要探讨的是"基于Spring Boot框架的直升机巡视计划优化系统"。随着电力行业的快速发展，传统的巡检方式在面对人力资源短缺与高效运维的需求冲突时显得力不从心。直升机巡视作为一种创新手段，通过提高巡检效率，缩短周期，已经在电力部门广泛应用。然而，随着机巡作业计划数量的增长，人工制定的计划已经难以满足日益复杂和庞大的需求，这导致了作业调度不合理和完成率低的问题。 针对这一挑战，作者开发了一套智能优化系统，该系统利用Spring Boot框架进行开发。Spring Boot是由Pivotal团队创建的，其目标是简化新Spring应用的开发过程，减少样板化配置，通过集成的CLI和Groovy Environment Manager简化版本管理和部署。Spring Boot的核心特点包括： 1. 遵循习惯优于配置：大部分配置被自动处理，开发人员只需关注核心功能，降低了复杂性。 2. 内嵌服务器：集成了Tomcat和Jetty服务器，使得开发人员可以直接打包项目为jar包，甚至支持Docker容器化部署。 3. starterPOMs配置：使用这种方式简化Maven配置，提升开发效率。 论文中提到的系统采用了Java语言，并且利用Hibernate进行数据库操作，对于静态资源如图片、js脚本和CSS样式，采用了Nginx服务器进行管理，而用户信息和访问频率计划则由Redis进行存储。这些技术选择都是为了确保系统的稳定性和性能。 系统的主要功能是通过分析直升机巡视计划，进行智能分类和优化，从而生成最优化的作业计划，以提高巡视效率和运维质量，降低运维成本，实现精益管理。因此，研究的核心内容涉及物联网技术在电力巡检中的实际应用，以及如何通过Spring Boot框架和相关技术手段解决直升机巡视计划调度的复杂性问题，为电力行业的数字化转型提供了实用的解决方案。