26、IT-OT 集成:数字化转型的关键路径

IT-OT 集成:数字化转型的关键路径

在当今数字化的时代,IT(信息技术)与 OT(运营技术)的集成已成为企业提升效率、创新业务模式的关键。本文将深入探讨 IT-OT 集成的各个方面,包括设备管理系统、网关、全栈物联网平台,以及如何规划和实施 IT-OT 集成。

设备管理系统

在 IT-OT 集成的世界中,企业需要连接和交换信息的设备众多,这凸显了设备管理系统的重要性。设备管理系统主要负责使这些设备在集成环境中发挥功能并产生价值。其关键功能如下:
1. 设备供应 :确保设备在企业网络中可用,使其能够连接到本地网络环境,从而与企业系统进行通信。
2. 设备注册 :将设备注册到某种注册表中,以便企业跟踪管理的设备。
3. 设备授权 :IT 系统通过授权确保只与属于其管理范围的设备进行通信,同时保证设备只能访问特定的系统。
4. 车队运营 :企业能够监控和管理 IT-OT 资产中的所有设备,确保整个设备群按预期运行。
5. 软件更新 :设备需要及时更新软件,这不仅能增加新功能,还能保障设备的安全性。

例如,Brillo 和 Weave 工具包是 Google Cloud Platform(GCP)用于物联网管理的设备管理软件。除了 GCP 等商业工具,还有许多开源解决方案可用于设备管理。

下面是设备管理系统功能的表格总结:
| 功能 | 描述 |
| — | — |
| 设备供应 | 使设备在企业网

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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