面向治污企业集团的智慧运营平台的设计与开发

根据工业互联网平台现场采集的数据以及数据的整合，通过消息推送，部署分布式微服务，结合数据库设计一个能够实时展示治污企业下辖工厂的运行数据、安全状态监测并能够实现报警消警的智慧数据平台。该智慧运营平台实现了对各类工业物联网设备的数据采集，提高污水处理厂运营生产管理的智能化、自动化水平，对工业大数据进行了有效分析及呈现。     

基于物联网的汽车智能制造控制与质量管理

随着物联网信息技术的发展,传统汽车制造业也在向自动化、智能化和物联化发展,基于物联网的需求日益迫切,给出基于物联网的智能制造控制和质量管理方案,从汽车工业的基础信息化到智能化的角度出发,提出利用时下最新的物联网和云计算技术,带动汽车制造业产能提升和质量提升,为汽车制造业提供智能控制、精细控制、质量监测和大数据汇集的解决方案。     

汽车智能制造中的工业物联网技术

在工业4.0的背景下,汽车制造业正向着网络化、智能化的方向转型和发展,工业物联网是实现汽车智能制造的核心技术。本文阐述了汽车智能制造对工业物联网的要求,介绍了工业物联网的主要网络结构,研究了汽车制造物联网中的核心技术,并对今后的研究方向做了深入的探讨。     

基于Web的电机实时状态监测与显示系统

电机是工业领域应用最广泛的动力设备,也是工业物联网（IIOT）中的重要关键设备.传统的电机状态监测方法是对单个电机进行监测,采集到的数据没有有效的存储,无法对数据进行分析和处理,也不能充分利用数据的价值.随着云计算和IIOT技术的发展,生产制造过程具有海量数据存储、远程控制等优点.目前,专业的云服务技术降低了传统行业云服务的门槛,提高了云服务的安全性和多样性,为相关智能化电机企业的产品提供了有效的技术保障.本文利用网络技术和来自采集系统的实时数据,实现了对电机状态的实时监测.用户登录系统时可以随时了解电机的状态,并对采集到的数据进行分析.对电机设备的故障应提前预防或预先判断,尽量避免重大事故的发生.本系统为生产设备的日常维护管理提供了宝贵的经验和依据,消除了传统定期维护过程中的“过度维护”或“维护不足”等问题.本系统基于Apache/MySQL/PHP框架开发,采用云平台存储采集的数据,详细的设计过程将在本文中给出.     

工业物联网创新思考

随着各种新技术的不断涌现和互联网、大数据对工业的乘积效应加剧,制造业内部正在发生深刻变革。物联网时代的到来给我国工业领域带来了新的机遇和挑战。针对物联网技术如何有效地与传统工业生产相融合,以实现工厂智能化管理、提高工厂生产效益,提出了一种工业物联网创新体系架构。该架构采用服务数据和控制数据分流处理的方法,兼容了工业控制的实时性和准确性,实现了工业大数据的服务和应用。在该构架下,实现了设备智能化、控制层简化和传输网络优化。基于该架构,对设备故障诊断、资产管理、生产工艺优化和实时数据学术科研等方面进行了研究,为工厂从自动化向数字化和智能化的转变提供了技术路径。     

基于物联网的纺织车间监测系统

物联网的发展推动着工业智能化的发展。为保证纺织车间的产品质量和生产效率,必须更加注重生产环境和生产状态的监测,其中温度和湿度是需要被监测的2大环境因素,为此文中设计了基于物联网,充分运用LoRa无线通信技术的纺织车间监测系统。此监测系统有利于综合数据的检测和环境温湿度的监控,并对异常状态下的工作车间发出报警信号。监测系统由4部分组成,分别为监测节点、中继器、LoRa网关和上位机监测平台。报警实时准确、综合数据采集精度高、通信网络高效可靠、系统整体功能完整且可扩展性强等都是此监测系统的优点,可以大幅提升纺织车间的生产效率,也为纺织车间的生产智能化提供了支撑。     

基于物联网的智慧消防无线监测系统设计

针对传统消防系统采用布线方式,巡检信息交互滞后、信息收集管理落后等问题,设计一套基于物联网的智慧消防无线监测系统。该系统基于同步信道的LoRa自组网无线通信专有协议,融合LoRa与NB-IoT无线消防终端、中继器、无线火灾报警控制器(网关)、云平台和智慧消防集中监控平台组成。同时开发Android和IOS客户端的监控平台,实现消防监控与管理的智能化,实时获取防区设备动态,提升火情响应的效率,降低运行成本。     

视觉AI技术在新能源风机叶片智能巡检的应用

随着工业互联网、物联网、大数据和人工智能等新兴技术的推广,行业及国家监管部门对安全生产提出了更高的标准和要求,风电厂安全管理的智能化落地迫在眉睫。本文针对传统风机叶片巡检过程中的滞后性、间歇性、繁杂性等问题,通过深度学习构建了风机叶片健康诊断巡检模型,提出了基于视觉AI的智能巡检方案,全面实时非接触地对风机叶片进行监测探伤、及时处置,降低了安全事故发生造成的损失。     

基于物联网的水产品养殖水质监测系统

针对传统水产养殖水质监测存在依赖人工经验，无法实时掌握水质状态及其变化趋势的问题，基于物联网无线通信技术研究了一种养殖水质监测系统。系统采用STM32芯片作为控制芯片，采集多维水环境数据，通过Wi-Fi模块传输至数据监测平台进行实时监测，数据异常报警，并绘制动态数据变化曲线。测试结果表明，该系统运行稳定，可以准确并实时监测水体环境。     

基于人工智能的水体环境分析平台——中泰智舟

为了解决传统水产养殖行业智能化程度相对较低的问题,应用物联网通信技术、传感器技术以及机械设计,设计了可自由开发的高性能水上智慧运载平台。此平台能够实现对高污染水域的无人巡航监控,对水产养殖水域的水文条件、天气信息进行实时监测与分析。此外,在船体中部加入了可自动折叠的机械结构,当船体航行到指定地点时可自动将传感器等部件下...     

基于物联网技术的智能插座设计与实现

针对传统插座功能单一的问题,提出基于物联网技术的智能插座。该智能插座与物联网技术相结合,通过云服务器实现智能化管理;用户通过手机等终端实现远程控制以及用电状态的实时监测,当插座的环境参数超出范围,启动预警装置,以防止火灾事故的发生。本设计不仅满足了用户对多功能的需求,而且也实现了传统家用电器的信息化和智能化,为人们的生活带来极大的便利,具有较高的应用推广价值。     

基于物联网的数控机床监测系统设计

针对多路数控机床运行过程中难以实现实时监测和自动报警问题,提出一种基于STM32和云平台的同步监测方法,并对状态监测系统的硬件系统和软件流程进行设计。利用NB-IoT网络和MQTT即时通信协议连接云平台,使用SIM800C通信模块提供网络连接,实现数控机床状态监测数据和云平台的稳定连接和监测。该系统具有成本低、可二次开发、易维护等特点,可满足多线路监测、实时报警的工业物联网需求。     

基于物联网技术的工业生产监控平台研究与设计

传统的工业生产现场,信息记录和数据采集都由人工负责,效率低下且错漏频出。而传感器技术和网络技术在工业生产中的应用,使得工业生产现场的实时监控和数据自动采集成为可能。借助物联网技术,工业领域的智能制造发展迅速,其中远程监控技术是智能制造发展的关键技术。文章针对工业生产中淤泥处理过程的远程监控需求,设计了一种污泥处理工业现场监控平台,包含物联网终端模块和物联网云平台的设计,以期为未来工业现场设备的远程监控提供参考。     

基于内存数据库的OPC监测系统的设计与实现

工业OPC实时监测系统要求系统能够快速响应并及时处理大批量实时数据,传统关系型数据库较难满足,内存数据库能够较好地完成实时监测系统的实时海量数据处理,及时反馈数据信息。文章将内存数据库技术引入工业OPC实时监测系统,与传统关系型数据库相互融合,提出了一个基于内存数据库技术的工业OPC实时监测系统的架构模型。该模型在保证存储海量历史数据的同时,提高OPC监测系统的实时性、稳定性,满足OPC实时监测系统的需求,具有较好的实时监控效果,可以用于工业OPC实时监控系统中。     

基于NB-IoT的土壤墒情监测系统设计研究

为解决传统土壤墒情监测系统人工依赖性大、监测范围小、功耗大及数据管理和存储困难等问题，研究一种基于NB-IoT技术的土壤墒情监测系统。本设计以土壤墒情传感器、NB-IoT无线通信模块、阿里云共有物联网平台和手机微信小程序为基础构建土壤墒情监测系统，实现对土壤墒情的实时监测。该系统适合面积大且数据采集点众多的农田，可有效地提高土壤墒情监测的工作效率，为土壤墒情监测带来便利。     

刷卡排污远程监测监控采样系统的设计

现代经济的快速发展和环境污染的日趋严重,使得工业污水对环境的影响问题日益突出。为此,文章开发了一种基于物联网技术的刷卡排污远程监测监控采样系统。该系统由中心平台和现场控制设备组成,采用物联网技术实现通讯,通过实时监测污水的流量、化学需氧量和氨氮等综合指标来刚性控制阀门的开关,并实现了刷IC卡预付费排污。同时针对监测因子参数的超标现象进行污水实时采集留样,便于进一步分析,做到执法有理有据。该方法与以往只对流量进行控制相比,收费更合理,执法手段更先进,为环保物联网的建立奠定了基础。     

基于内存数据库的OPC监测系统的设计与实现

工业OPC实时监测系统要求系统能够快速响应并及时处理大批量实时数据,传统关系型数据库较难满足,内存数据库能够较好地完成实时监测系统的实时海量数据处理,及时反馈数据信息.文章将内存数据库技术引入工业OPC实时监测系统,与传统关系型数据库相互融合,提出了一个基于内存数据库技术的工业OPC实时监测系统的架构模型.该模型在保证存储海量历史数据的同时,提高OPC监测系统的实时性、稳定性,满足OPC实时监测系统的需求,具有较好的实时监控效果,可以用于工业OPC实时监控系统中.     

基于STM32的工业污染监测系统设计

随着对工业大气污染排放的管理越来越严格、政策越来越规范,为了管理企业污染排放,需要对污染排放进行监测。针对污染排放处理的前端监测问题,设计了基于STM32的在线工业污染监测系统。监测系统以STM32为主控板控制,搭载多种传感器和定位模块,可以监测系统周围温湿度和SO₂浓度等环境数据,通过ESP8266 Wi-Fi模块将数据上传至阿里云物联网平台进行储存。为了方便用户使用查看,设计了一个网页可视化界面。用户可以在界面中的地图上看到实时设备位置和监测数据,并且查询系统监测的历史数据。该设计创新性地将工业污染监测与定位结合,不仅实现了对污染物的监测问题,也实现了对污染物的溯源,并且与阿里云物联网平台连接组成一个综合的集成系统,满足大部分小企业监测要求,实用性较高。试验证明,设计的监测系统能够实现实时、稳定的环境监测的功能,并且在网页可视化界面中可以查看到各项实时监测数据及各项参数的历史数据。     

设备智能管理服务物联网平台系统设计

随着物联网智慧管理平台的飞速发展,设备远程智慧服务广泛应用于各行各业。重庆某制造企业有若干分厂,每个分厂生产不同的仪表与设备,各个分厂下有不同的生产线与设备,具有分厂与生产线多、地域分布较广、设备种类众多等特点。针对该企业对于设备监测困难、无法实时监控设备运行状态、不利于企业提高产能等特点,采用基于物联网的设备智能管理服务平台,清楚地掌握各产线设备运行状况,对设备故障“早发现,早治疗”,解决了企业监测难的问题。该智能管理平台是基于物联网技术架构的平台,通过集团总览、设备监测详情、运行统计等版块为客户提供完整、详尽、以数据为支撑的设备运行情况,能有效降低在生产运行中发生意外停机、设备突发事故等现象,提高设备利用率,实现企业降本增效,最终提升企业在国内、国际上的竞争力。     

基于边缘计算的物联网技术在智能油气田中的应用研究

在工业物联网(IIoT,Industrial Internet of Things)环境中部署机器学习已成为石油和天然气行业研究最多的课题之一。提出了一种基于边缘计算的智能油气田物联网系统,该系统以边缘计算的机器学习模型为核心,结合智能RTU的采集传输数据,两者相互补充利用。通过卡尔曼滤波器(KF, Kalman Filter)实现对数据的异常值侦测,利用边缘计算对数据安全分析进行了对策研究,完成油气生产的动态在线监测和控制,有效提高油气生产管理的智能化水平,满足智能化气田井场的远程监控要求。