物联网技术现状及其在工业信息化中的应用分析

物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分, 正逐步渗透到工业信息化的各个领域.文章深入分析 物联网技术的现状, 包括其关键技术,应用领域和发展趋势.同时重点探讨物联网技术在工业信息化中的应用, 如智 能制造,数据采集与分析,设备管理与维护等, 展示物联网技术如何推动工业生产的智能化,自动化和精益化.通过 本文的研究, 期望为工业信息化的进一步发展和物联网技术的广泛应用提供有益的参考和启示.

基于物联网的机房环境监测和数据分析平台

机房是承载学校信息化建设和网络交换设备的重要基础设施,其安全性和运行状态关系到校园网络安全和学校信息化的正常运行,因此对机房环境进行实时远程监控以及建立报警和预警机制变得愈加重要。因此,实时获取机房环境数据参数,保障数据可靠性,并对采集数据进行高效实时地分析和处理是保障机房安全稳定运行的重要手段。近些年来,物联网以其独有的"物物相连"的新一代互联网技术得到了迅猛发展,应用范围和领域越来越广,物联网架构清晰,布网简便,适用于各种传感器的监测。本文所提方案采用物联网架构,使用4G手机作为主控设备,通过低功耗的蓝牙4.0模块进行环境参数的采集和传输,并将采集到的数据通过网络传输到服务器端,进行存储和分析。同时,利用手机自带的拍照功能上传机房实时图像,以便管理人员可以实时查看机房状态。数据分析平台将上传的数据进行分类整理,利用动态曲线进行展示,通过数理统计和拟合算法计算出各项环境变量的阈值和预测值,从而进行机房环境的报警和预警,保障网络设备的正常运行,为学校信息化建设保驾护航。本论文的研究成果已经实际应用于我校的数据机房监控,对减少机房环境事故的发生起到了重要的作用。论文提出的解决方案具有完备的报警和预警功能,具有很强的应用价值。

基于Android移动终端的健康数据采集系统

近几年来,物联网作为我国的新兴产业得到了大力的支持发展,其中该领域中的医疗物联网作为重要方向发展快速。这种新的形式为人们足不出户就医提供了可能,同时节省看病成本和时间。特别是运用新一代信息技术,提供"全人全程全方位服务"的医疗物联网智能健康管理的理论与应用研究已成为国内众多高校和研究机构的研究热点。 本论文设计并实现了移动终端健康数据采集系统,该系统基于移动物联网技术。本论文的设计思想是:首先是基于Android的健康管理系统移动客户端,可实现通过相关的传感器设备获取身体各项指标等数据;并将数据输入到健康管理服务系统中。其次,可实现在服务器端通过历史健康数据的趋势分析图,实时监督客户的健康数据变化过程。 该系统采用开源代码Android移动操作系统,系统总体架构的设计采用面向移动终端的C/S模式,Android客户端的设计采用MVC模式,并应用Web Service技术实现了客户端与服务器端的数据交互,通过数据可视化技术实现了客户端与服务器的数据交互及客户端的图形化。本系统特点是实现了对个人健康数据进行实时性、规范化管理。 本论文在论述系统运行结果时,运用血氧仪作为样本仪器,本文作者作为健康数据采集样本。通过用户界面成功登陆系统后,添加健康数据采集仪器血氧仪,连接后成功采集体征数据并利用Web Service技术上传至服务器。通过分析历史记录发现采集样本血氧含量正常,并将结果成功反馈回系统用户。

基于物联网和混合云的公共安全管理平台研究

目前的公共安全管理平台存在着信息采集困难、数据传输不及时和数据处理无法实现智能化等问题。为此,将物联网技术与云技术相结合,设计一种新型的公共安全管理平台框架,其中利用物联网技术来解决公共安全管理信息的全天候、多样化采集以及实时传输,利用云技术来实现海量数据的高效分析和智能化处理。利用该平台,可以有效实现公共安全事件的实时监控、及时预警,以及应急处理时的跨职能部门统一调度。另外,还对该新型公共安全管理平台建设中存在的标准化问题和信息安全问题进行了深入讨论,并给出了指导性方案。该方案的研究将有助于我国新一代公共安全管理平台的建设。

基于物联网技术的大学城智慧能源应用平台

广州大学城能源发展有限公司借助云计算,物联网,移动互联网,大数据等新一代信息技术建立大学城智慧能源应用平台,通过物联网热水表和物联网空调等智能终端为大学城25万师生提供热水和冷气服务.平台基于实时终端消费及历史消费数据进行挖掘分析,对终端消费情况进行预测,预警,为生产部门供给侧结构性改革提供有效的决策依据,提升了公司整体服务水平,提高了大学城师生获得感.平台的创新点在于对整个大学城的能源供应进行统一管理,实时监控大学城各类能源的详细使用情况及终端设备的运行情况,为节能降耗提供直观,真实,可靠的生产数据,促进大学城能源供应管理水平的进一步提高及运营成本的进一步降低.通过对末端消费,终端巡检海量大数据分析,可以帮助大学城能源供应方优化能源供给,杜绝浪费,以降低能耗成本.通过采集热水,冷气等能源业务生产数据,使之与终端消费群体充值,消费以及消费终端的运行状态等数据进行关联,实现业务在生产,消费,运行环节全程跟踪,最终达到用户,设备,业务运营,业务损益管理等闭环.另外,通过用户载体手机APP和小程序的使用反馈,可以全面了解用户的使用习惯,为业务运营和服务改进提供更好的依据.

基于NB-IoT以及ADE9078的智能数字远传三相电表设计

物联网概念已经深入人心,基于大数据分析,新一代物联网传输等核心技术,已经可以构建成熟的"万物连接"的物联网数据网络.该技术能帮助政府,企业,家庭实现对终端设备数据的全面采集,传输与大数据分析.基于蜂窝的窄带物联网(NB-IoT)技术作为万物互联网络的一个重要分支,与传统电能计量表相结合,使能源管理进入了万物互联的新时代.研究基于物联网技术的智能电表的硬件系统... 查看全部>>

制造物联海量实时数据处理方法研究

制造技术与迅猛发展的互联网,云计算,物联网等新一代信息技术相融合,不断形成制造业信息化新的核心技术,推动着制造业的进步和发展,也为我国制造业的跨越式发展提供了难得的历史机遇.应用物联网技术提升传统制造业,形成推动制造业信息化发展的制造物联技术,是先进制造技术,信息技术和智能技术的集成和深度融合,体现了制造技术从机械化,自动化,数字化走向智能化的发展趋势.大力推进制造物联技术与生产过程的融合,促进制造过程的智能化提升和改造,催生高端制造先进的生产模式,形成我国制造业的"智慧制造",是当前制造行业研究的一个重点领域.在制造物联关键技术中,研究制造过程产生的海量数据的实时感知,实时传输与分发,实时处理与融合等,对制造过程的实时决策及实时控制,确保企业生产安全有序进行,及时决策,提高效率,减少损失非常重要,也为我国制造业改变当前过于依赖国外实时数据处理产品打下基础. 本文对现有信息技术,制造业信息化及物联网等相关领域研究进展进行分析,研究制造物联海量实时感知数据的建模及处理方法,针对制造系统的特性,制造物联关键技术及制造环节实时监控需求等方面的特点,深入分析所涉及到的若干关键问题,研究新的或改进的方法,并将这些方法应用到具体的制造环境中.论文主要研究工作及成果如下: ①提出了制造物联实时数据的定义,对实时数据进行基础理论建模.对实时数据的采集过程进行了研究,分析探讨了实时数据获取和存储的关键技术,提出了制造物联实时数据的获取模型.分析了实时数据传输和分发中的挑战,提出了海量实时数据连续查询模型,并通过优化访问方法,给出了自适应分布式制造物联实时数据的访问模型,以解决突发数据和非匀速实时数据的传输访问问题. ②基于内存的实时数据库的存储机制研究.分析了内存数据库的特点,相关概念及技术,针对内存数据库的数据组织,查询技术与优化,并发控制和恢复机制等方面进行研究,采用基于CSB+树的索引方法,以快速定位索引实时数据;提出了一种新型的基于虚拟单元可智能增长的内存池技术,满足内存数据库系统对空间利用率和系统健壮性要求;基于智能算法,提出了海量连续实时数据的查询技术与优化算法;为解决实时事务在并发执行过程中所发生的各种冲突,采用了并行实时事务标记排序法,并利用定义优先级算法对排序算法进行优化,解决排序算法中的优先级颠倒的问题.论文提出了一种基于元数据层次化结构的实时系统数据模型,以便更快捷地访问实时数据对象.该模型对制造物联实时感知数据进行层次划分,通过元数据映射,完成实时数据的有效组织,有效实现实时数据检索,提高效率.基于元数据的层次结构,制定了实时感知数据与超过时限的历史数据之间互相迁移的策略,并对该策略进行性能评估.各种仿真及测试运行结果表明,基于内存的实时数据库分层存储机制能有效进行数据组织,满足制造物联中海量实时数据的存储需求. ③设计并实现一种新的实时数据访问协议,以提高制造物联实时数据系统的相关性能.设计了基于双缓冲区和推进发送数据的数据存储和发送模型.双缓冲区模型中的两个缓冲区交替接收感知数据,将实时数据并发进行处理,有效利用内存接收处理海量数据.数据的连续推进发送模式,同双缓冲区结合,可以在不同网络阻塞环境下保证数据的完整性.建立性能模型验证实时数据分发模型的性能,并实现了实时数据检测与处理系统的原型系统.仿真实验结果证明模型在保证数据完整性方面有着非常出色的表现.基于双缓冲区和推进发送数据的模型解决了数据在采集和发送过程中出现的数据丢失问题,有效地保证了数据传输处理的完整性.为了优化制造物联海量实时数据分发效率,研究并提出了一种基于智能多代理模型和优先级排序算法的实时数据分发策略,性能分析证明该方法能进一步提高海量实时数据分发效率. ④分析了制造物联海量实时数据融合的功能模型和通用处理结构,提出了在资源受限网络环境下对实时感知数据进行融合的方法,研究了基于u检验法的剔除冗余无效数据的融合系统,并将融合算法应用在分布式检测环境下,对融合模型进行优化.基于形态-小波滤波融合方法,对旋转机械的振动信号检测过程中产生的脉冲噪声和白噪声进行去噪研究,实验证明该方法有很好的去噪效果,在实际振动信号处理中取得了满意的效果. ⑤提出了制造物联海量实时数据处理方法在石化行业运营管理及安全监控系统中的应用方案.对实时感知的海量数据,以分层的实时数据模型进行组织和管理,并以双缓冲区数据持续推送模型对实时数据传输分发,对本地感知数据实时融合处理,形成石化企业加气站生产运营实时监管物联平台,实现了对监管平台的性能优化和改进. 综上,本文分析并研究了当前制造物联海量实时数据处理中面临的若干关键问题,设计并改进了一系列模型和算法.理论分析,实验及应用结果表明:相关处理方法是实时,正确的,能对制造物联海量实时数据进行有效处理,为我国制造业过于依赖国外实时数据库及实时数据传输与处理系统产品提供一种新选择.