36、工业物联网通信与网络技术解析

工业物联网通信与网络技术解析

1. 引言

近年来,物联网(IoT)研究领域蓬勃发展,旨在将各类日常设备连接到互联网,实现全新的交互与自动化方式。除了学术界,工业界也对挖掘物联网的潜力表现出浓厚兴趣,例如开发能让服务远程可访问的新产品。物联网主要围绕人类,通过远程访问、服务互联和实际交互来改善日常生活。而工业物联网(IIoT)作为物联网的一个松散子领域,侧重于工业自动化中的制造过程,通过全球连接机器部件、生产实体和工厂来增加其价值。

与物联网类似,工业物联网也依赖于全球可访问的通信基础设施,以连接众多参与工业过程的设备。过去,工厂车间内的通信较为简单,主要是为特定自动化任务本地连接传感器、执行器和控制器。如今,工厂车间内及全球各地工厂之间的设备互联,结合开放标准,将实现生产设施内及之间更精确的同步,促进即时制造,因为生产过程可以在本地和全球范围内进行调整和适应。

无线技术的引入为本地连接的生产实体带来了高度灵活性,显著降低了部署和维护成本,因为电缆易受磨损和恶劣工业环境的影响。然而,当前的无线通信标准,如IEEE 802.11标准家族或蓝牙,并不适用于工业自动化,因为它们无法提供所需的延迟和可靠性通信保障。因此,有必要开发新的标准,在提供上述保障的同时,与工业物联网中不依赖此类严格通信保障的其他服务实现互操作性。

2. 工业自动化中的通信
2.1 定义

计算机集成制造系统通常由三个不同的组件组成:传感器、控制器和执行器。它们的职责如下:
- 传感器:持续或定期测量其所在环境中的目标参数,输出值可以按一定间隔定期提供,也可以基于事件触发,即当超过预定义阈值时提供。未过滤的输出值通常会传送给控制器。

【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对电能质量号进行多尺度分解,提取号的时频域特征,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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的号处理基础和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效率,为后续的电能治理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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值