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。