IOT物联网概述及应用层架构入门篇

本文旨在深入理解物联网原理和构建应用实例，学习前人的成果，如有不完善之处，欢迎指正。

物联网基础与应用

物联网（IoT），通过RFID、传感器等技术，将物品与互联网连接，实现智能化管理。起源于1999年，经过20余年发展，如智能家电、智能门锁等已广泛应用到日常生活中。

实现物联网的步骤

以智能灯泡为例，通过通电、下载APP、配网（连接互联网）、鉴权（设备验证）和操作控制，展现了物联网设备的接入流程。

物联网架构解析

感知层：像人体感觉器官，包括传感器、RFID等，用于收集环境数据，如温度、湿度等。

网络层：负责数据传输，分为设备接入互联网与互联网传输，如MQTT和CoAP协议。

应用层：大脑般的核心，包括产品管理、设备管理等模块，如规则引擎实现场景联动。

应用层功能模块：

产品管理：管理设备集合和配置信息。

设备管理：设备生命周期管理，包括安全认证和配置操作。

设备接入：连接设备与云平台，实现双向通信。

数据展示与分析：可视化数据展示，转化为有价值的信息。

规则引擎：用户自定义规则，驱动场景联动和报警。

运维服务：保障业务运行的稳定运维。

物联网丨随机振动信号分析解决方案

物联网下的随机振动信号分析

在工业物联网中，随机振动广泛存在于设备运行、运输和试验中，通过分析这些信号，能预测设备健康状况并及时干预。DolphinDB提供了一套完整的解决方案，针对随机信号分析，尤其适合精密设备的智能制造环境。

背景中，智能制造推动了设备精密化，自动化监测成为趋势，旨在降低成本和提高生产效率。信号分析方法包括时域、频域、时频联合和功率谱分析，随机信号分析需借助谱估计。

在工业物联网中，故障分为随机和时间依赖两类，通过实时监测可预防随机故障，通过分析模型预测时间依赖故障。振动级值是评估设备状态的关键指标，包括设定振动烈度标准和预警、报警限值，以及发展趋势预测。

DolphinDB的优势在于其流数据处理能力、与SCADA和信息化系统的融合、内置脚本和复杂分析功能。特别是内置的signal插件，支持复杂信号分析，如傅里叶变换和功率谱密度估计。

实例与解决方案

以16台振动传感器为例，每秒产生1.6万条数据，DolphinDB可以处理实时数据，并通过Grafana展示分析结果。解决方案包括模拟数据生成、功率谱密度计算、均方根值计算以及流数据的发布-订阅-消费模型。

数据处理：使用pwelch函数计算功率谱密度，采用Hamming窗函数优化计算。

数据可视化：Grafana用于实时展示振动信号的功率谱和均方根值。

报警管理：通过异常检测引擎监控并记录异常数据，便于实时预警和后期分析。

总结：DolphinDB凭借强大的数据处理性能和易用的插件，为工业物联网的随机振动信号分析提供了一站式解决方案，帮助用户更高效地监控设备健康和预防故障。