40、借助万物互联提升生活品质

借助万物互联提升生活品质

1. 健康相关的万物互联

万物互联不仅连接了人、机器、计算机和设备,还涵盖了家用电器、服装和医疗用品等。预计到2020年,将有超过500亿台设备接入万物互联网络,这将为公共部门带来巨大优势,尤其是在医疗保健、教育、交通和公民安全领域。本文聚焦于与健康相关的万物互联,在这个体系中,终端用户、医疗专业人员、可穿戴设备、智能设备和其他智能物体共同协作,以改善生活质量。

1.1 健康万物互联的构成要素

根据相关理念,万物互联汇聚了人、流程、数据和事物四个要素。
- :包括终端用户(数据所有者)以及医疗专业人员,如医生、护士、药剂师、营养师和培训师(数据使用者)。随着互联网的发展,连接设备使医生能全面了解患者的医疗状况,护士无需在患者床边就能监测其生命体征并收集数据。此外,人们还可以通过社交健康网络与医生保持沟通,监测亲人健康或与有类似健康问题的人交流。
- 事物 :由物理对象组成,如传感器、运行在移动设备上的智能应用程序或智能家电。在万物互联中,事物能够产生数据,并将其传输到中央接收器,还能与其他事物或人通过互联网交换信息,从而避免智能设备向用户提出相互矛盾的建议。
- 数据 :目前物联网数据呈日志状,是通过集线器收集并适当分析的原始数据。在万物互联中,数据变得更加丰富,因为事物逐渐具备上下文感知能力并遵循特定逻辑。在幸福服务总线中,主要基于XML的原始数据通过本体进行语义标注,语义数据按用户ID分组,便于进行更个性化的处理。语义规则应用于转换后的数据,生成推理数据,再经过进一步处理。整个过程中,平台采用强大的安

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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