简述物联网的体系结构

简述物联网的体系结构,第1张

物联网的体系结构:

从系统结构的角度看,人们普遍认同的物联网体系架构可以划分为由感知互动层(感知层)、网络传输层(网络层)和应用服务层(应用层)组成的3层体系。

其中,感知层以二维码、RFID、传感器为主,是物联网的识别系统。通过感知层,物联网可以时随地获取物体的信息。 网络层是互联网、广电网络、通信网络的融合,是物联网的传输系统。通过网络层,可将物体的信息实时、准确地传递出去。

应用层涉及云计算、数据挖掘、中间件等技术,是物联网的智能处理系统。通过应用层,对感知层获取的信息进行处理,实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。

物联网有别于互联网,互联网的主要目的是构建一个全球性的信息通信网络,而物联网则侧重信息服务,即利用互联网、无线通信等进行业务信息的传送,服务对象由人转变为包括人在内的所有物品。物联网作为互联网的延伸,通过将智能物件整合到数字世界,面向用户提供个性化和私有化服务。

因此,物联网的体系架构应包括如下内涵:网络体系架构、技术与标准体系、资源与标识体系、产业与应用体系、服务与安全体系。

目前主流的物联网分层体系架构,均包含感知层、网络层、应用层三个层次。物联网涉及诸多关键技术,为了系统分析物联网技术体系,可将其划分为感知与识别关键技术、网络通信关键技术、业务与应用关键技术、共性技术和支撑技术。

物联网的体系结构可以分为感知层,网络层和应用层三个层次。

感知层。是物联网发展和应用的基础,包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络。感知层以RFID、传感与控制、短距离无线通信等为主要技术,其任务是识别物体和采集系统中的相关信息,从而实现对“物”的认识与感知。

网络层。是建立在现有通信网络和互联网基础之上的融合网络,网络层通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连,其主要任务是通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现信息的传输、初步处理、分类、聚合等,用于沟通感知层和应用层。目前国内通信设备和运营商实力较强,是我国互联网技术领域最成熟的部分。

应用层。是将物联网技术与专业技术相互融合,利用分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层是物联网发展的目的。物联网的应用可分为控制型、查询型、管理型和扫描型等,可通过现有的手机、电脑等终端实现广泛的智能化应用解决方案。

资料拓展:

物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成,两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后,通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件,然后通过ONS解析获取产品的对象名称,继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统,利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。

因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看,物联网中三个层次值得关注,也即是说,物联网由三部分组成:一是传感网络,即以二维码、RFID、传感器为主,实现对“物”的识别。二是传输网络,即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络,即输入输出控制终端。

AR物联网解决方案:

1、数据可视化最重要的工具

AR技术结合物联网技术,引入可视化,让看不见的连接变为看得见的数据。以前工人在掌握维修手册时还需理解消化,现在借助AR数据可视化可解决工人记忆问题,AR可视化还可以进行定制,从而加快对数据的解释,并更好地突出问题所在。

2、走完物联网最后一米最重要的工具

AR智能眼镜可实时获取人的数据。当产业工人佩戴0glass AR智能眼镜在生产一线进行工作时,眼镜会实时正确记录每一个产线工人在一线的 *** 作,自动起到对知识的过滤和沉淀处理,记录员工的完整 *** 作过程,无论是正确 *** 作、错误 *** 作抑或是遗漏等,均可以用和视频的形式实时记录回传到企业的云端服务器,保证了整个工业大数据的完整性,同时解放了工人的双手,保证了效率。

3、打通人和机器之间的物理隔离,连接人与物

AR智能眼镜助力人实时获取物的数据。当产业工人佩戴0glass AR智能眼镜时,遇到特殊生产情况,如上面的温度过高,AR智能眼镜作为新一代的智能终端,调取所有相关大数据,利用PSS辅助系统,对少量的大数据进行实时处理,当数据量较大时,作为连接服务器和人的桥梁,实时连接云端服务器获取数据处理结果,以增强现实的形式智能呈现在产线工人的眼前,帮助工人作出决策,完美实现了工业物的大数据与作为核心生产资料的人的实时互联,完美解决了数据孤岛问题。

4、将“以物为中心”的工业大数据回归“以人为中心”的工业大数据。

一线工人在生产时,需根据一线实时情况去做出合理的判断,例如充斥在一线生产环节的机床,利用润滑油循环流动,时刻对关键旋转位置进行润滑,降温 *** 作,在这个过程中,机器的温升可能是来自工厂内温度变动,可能是润滑油润滑不到位,还有可能是机器转速过快,这些情况均可能影响机器的温度,而 *** 作人员却不能第一时间连接三个数据,并进一步对三个数据处理分析,来判断具体是哪里的问题,作出正确 *** 作。

摘 要:本文以变电站智能监测为背景,探讨数据处理系统的设计和开发。主要介绍了智能监测与辅助控制系统的开发平台和关键技术,及其数据处理的流程和处理过程。并对以后数据处理的发展进行了展望。
关键词:智能监测与辅助控制;数据处理;通信网关
引言
智能监测与辅助控制系统主机系统包括三部分:通讯网关、客户端、Java主机应用平台。通讯网关724小时运行,用于采集各子系统数据和转发主机控制命令;客户端用于系统初始化时配置图像信息并提供视频、实时数据、告警数据及手动处理功能;Java主机应用平台724小时运行Web服务器,负责加工处理通讯网关采集的数据并提供控制命令,能通过IE查看实时数据、告警数据,同时提供实时数据、告警数据给客户端。
数据处理是Java应用平台的核心内容,是客户端、IE展示实时数据和告警数据的基础,是主机系统实现智能联动转发控制命令给子系统的处理核心。数据处理根据知识库配置信息,串联数据访问服务,从而达到加工处理通讯网关采集上送数据,提供处理后实时数据、告警数据、控制数据的功能流程。
1智能监测与辅助控制系统
11智能监测和辅助控制系统子系统
变电站配置的图像监视、安全警卫、火灾报警、消防、给排水、采暖通风等系统,它是由特定的软硬件组成的,能够完成监视和一些辅助控制功能的系统。
智能监测子系统英文命名Intelligent SubSystem,简称ISS。
12智能监测和辅助控制系统主机系统
部署于变电站和集控站,基于物联网技术的变电站智能监测及辅助控制系统的管理系统,由数据服务器、应用服务器、通讯网关以及运行于这些硬件平台上的软件系统组成。通过传感网测控平台接收各子系统的数据,存储并实时展现出来;评估变电站的运行状态,自动判出各类异常情况,执行判断结果,实现辅助系统间的协调联动,消除异常情况造成的影响;监测辅助系统的运行状态,执行远方集控中心的各项命令。
13通讯网关
属于主机系统的一部分,本身是嵌入式计算机;部署在变电站或者集控站,能以标准通讯方式连接本地的各个子系统,接收各子系统的数据,并能对子系统进行控制。
通讯网关英文命名:Communication Gateway,简称CGW。
2数据处理的内容和流程
21数据处理的内容
数据处理包括三部分内容:知识库、数据访问服务、数据处理专家。知识库用于提供监测类型、监测类型参数等基础信息的配置,数据访问服务是数据处理的数据来源和最终去处,数据处理专家是数据处理的核心。
22数据处理的原则
数据处理设计遵循标准性、独立性、扩展性、实用性设计原则。
221标准性
规范和标准是信息化建设的重中之重,是信息化成熟和发达程度的集中体现。知识库是智能监测与辅助系统标准化和规范化得集中体现。
222独立性
将知识库、数据访问服务、数据处理专家从数据处理中分离开,解耦设计实现各部分的独立性。
223扩展性
随着物联网在线监测技术的不断发展可以进行相应扩充,满足智能监测与辅助控制系统持续发展的要求。
224适应性
面向实际应用,降低复杂度,考虑与综自动化等相关信息系统的接口。
23数据处理流程图
数据处理主要有以下几部分组成:数据访问服务、知识库和数据处理专家。
数据处理流程如下图所示:
图1数据处理流程
Fig 1 Flow of Data
图 2 数据处理流程图
Fig 2 Flow of data processing
3数据处理过程
31知识库
实现监测类型、监控类型参数、监测类型版本、模型参数、监测模型版本、告警规则、控制规则、控制命令等的灵活配置。保证系统的良好扩展性、灵活性。
主要有以下功能模块:变电站、变电站监测类型、监测类型、监测类型参数 监测类型参数版本、告警规则配置(根据参数配置)、告警点规则配置、命令配置 控制规则配置。
32数据访问服务
数据访问服务Java主机应用平台开发给客户端和通讯网关的一个数据访问接口,为客户端和通讯网关提供数据访问的服务。服务内容主要包括下面几个大类:通讯网关采集监测数据的存储、通讯网关采集状态量数据存储、通讯网关检索控制数据、通讯网关回执控制执行;客户端读缓冲区实时监测数据、客户端读缓冲区实时状态量数据、客户端检索告警数据、客户端写手动控制数据等。
33数据处理专家
数据处理专家将知识库和数据访问服务串起来,加入处理逻辑实现数据处理核心。
331数据解析
数据解析包括两部分解析:通讯网关交互数据串解析,客户端交互数据串解析。
需要解析的数据串包括root节点和data节点两部分。
解析root节点数据信息获取公共部分信息,如站、子系统、数据类型等。
解析data节点数据信息获取实时监测和变位事件数据信息。
332告警处理
根据告警规则配置及接收的实时监测数据,处理后获取告警信息。
告警处理:一、针对监测数据根据点告警规则或参数告警规则进行告警处理得到告警信息(需要结合综合点表找到告警数据点号);二、子系统上送的告警事件(需要结合综合点表找到告警数据点号)。
333控制处理
根据控制规则配置、控制命令及接收的实时监测数据等,处理后获取控制信息。
控制处理:一、针对监测数据根据控制规则进行控制处理得到控制信息(需要结合综合点表找到控制数据点号);二、子系统上送的告警事件根据控制规则进行控制处理得到控制信息(需要结合综合点表找到控制数据点号)。
334数据访问
通过数据访问功能,可以将告警、控制、状态量等信息存入数据库及数据缓存区,并进行相应的日志记录 *** 作。
4 展望
进入2010年,电力通信行业的数据处理信息化步伐加快,步子更加坚实。在充分调研的基础上,电力制定了集团公司企业的信息化建设规划和实施计划。总体看信息化建设规划,有别行业的各企业于过去的期间制定的信息化规划。应当说,电力企业的数据处理的科学性、安全性上表现突出,在项目建设上又很具体,具有可 *** 作性和有效性。数据处理的设计与发展对电力企业的信息化发展发挥重要作用。它的实现,将会为数字化电网和信息化企业的形成起到巨大的推动作用。
参考文献
[1]孙军平,盛万兴,王孙安新一代变电站自动化网络通信系统研究中国电机工程学报,2003,23(3):16-19


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