2、环境智能在工业物联网中的现状与未来

环境智能在工业物联网中的现状与未来

1. 引言

物联网(IoT)的概念已经在多个应用领域取得了巨大成功,如医疗保健、交通、家庭等。随着第四次工业革命的到来,工业物联网(IIoT)逐渐成为焦点,特别是在制造业、采矿等工业环境中。环境智能(AmI)通过在智能设备(如移动电话、传感器、执行器等)中嵌入智能,进一步扩展了对人类活动的支持,特别是在工业物联网环境中。AmI结合了对周围环境的评估和自动操纵,以向人类员工和企业提供有效支持。物理环境包括地下矿井、制造车间地面、办公空间等,而上下文环境则涉及业务功能、流程和系统流程等。

2. 工业AmI中的传感技术和数据融合

2.1 传感器和传感器网络的基础作用

在工业应用中,传感器和传感器网络构成了物联网范式可以建立的基础。传感器部署的主要要求是广泛的电缆用于供电和数据通信。然而,最近传感器技术和连通性的进步使得即使在恶劣的工业环境中,也能实现低功耗、无处不在、实时的无线传感。工业传感器网络现在主要转向无线操作模式,因为它们具有固有的灵活性和可访问性。然而,无线传感器网络面临的主要挑战包括在恶劣环境下,它们容易受到传输失败、时间延迟和网络漏洞的影响,而可靠性、及时性和安全性是强制性的。

2.2 解决无线传感器网络挑战的研究和发展

目前,无线传感器网络领域正在进行研究和开发,以减轻上述缺点,特别是在高噪声和复杂电磁干扰环境中提高传输可靠性的特定进展。软件定义网络(SDN)及其改进也在为解决更大异构网络的集成问题提供解决方案。此外,射频识别(RFID)技术随着智能无线传感器平台的发展,也变得越来越受欢迎,与传感器有关的集成天线、无芯片天线回射和纳米技术启用的传感器也得到了广泛关

【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在信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。
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