基于物联网和工业云的工业过程监控系统及关键技术
工业互联网的研究进展与应用探索
工业互联网的研究进展与应用探索随着人工智能技术的快速发展，工业互联网正在成为一个热门话题。
工业互联网是一种基于物联网技术和云计算的工业信息化平台，可以实现设备之间的互联和数据共享，提供多方面的解决方案，如质量控制、生产过程监控、设备安全和节能等。
在工业互联网平台上，企业可以通过数据分析预测未来的需求，同时也可以优化现有的生产制造流程。
本文将探讨工业互联网的研究进展和应用探索。
一、工业互联网的发展历程工业互联网是2009年由德国政府首次提出的，旨在把工业制造连接到云计算和物联网的科技发展方向。
工业互联网概念的提出，标志着传统制造业向新型制造业的变革。
2014年7月18日，国家工信部发布《中国制造2025》规划，其中提出了“制造强国2035”目标，工业互联网被作为实现这一目标的核心技术之一。
自此，中国的一系列工业互联网研究项目启动，如工业互联网技术标准研究、工业互联网安全技术研究等。
二、工业互联网的关键技术工业互联网的实现涉及多个领域的技术，如物联网、云计算、大数据技术和人工智能技术等。
其中，物联网技术是实现工业互联网的基础。
物联网技术可以将数据从互联设备收集、传输和存储，以支持处理工业数据。
云计算技术可以提供高效的数据存储、计算和编程能力，高效地支持工业互联网。
大数据技术可以支持工业数据的处理和分析，以及对未来趋势的预测。
人工智能技术可以运用到机器人、自动化设备、生产线等工业应用领域，使得整个流程更加智能化。
三、工业互联网的应用场景1. 设备监控和故障诊断。
通过在工业设备中加入传感器，数据可以被采集和传输到云端或本地分析平台，数据分析和处理可以进行故障诊断。
在设备受损之前，自动化工具可以发现数百个问题，有助于减少不必要的停机时间和损失。
比如，利用工业互联网技术对风力发电机进行监测，检测出了故障并及时调整，大大提升了设备的运行效率和安全性。
2. 生产流程优化。
工业互联网平台可以连接各种设备，对生产过程进行监测和控制，工业互联网技术的应用可以应对生产过程中的问题，从而提高生产效率。
基于物联网的智能化工厂系统设计与实现
基于物联网的智能化工厂系统设计与实现随着科技的不断进步，物联网技术正在广泛应用于各行各业。
在制造业中，物联网技术也有了广泛的应用，尤其是在智能化工厂领域。
基于物联网技术的智能化工厂系统，可以通过传感器、控制器、网络、云计算等技术手段实现对生产过程的自动化和智能化控制。
本篇文章将围绕基于物联网的智能化工厂系统设计和实现做一些探讨。
一、概述智能化工厂系统是指通过网络、传感器和计算机技术等手段对工厂自动化生产的各方面进行监测、调控和管理的系统。
智能化工厂系统的主要特点是实时性、智能化、可视化和灵活性等。
通过物联网技术对工业生产的各个环节进行实时监测和控制，可以提高生产效率和质量，降低生产成本，从而提升企业的竞争力。
智能化工厂系统包括生产工艺控制系统、设备管理系统和自动化控制系统等多个子系统。
其中，生产工艺控制系统主要是对生产过程中的物料控制、工艺参数调整和品质控制等方面进行监测和控制；设备管理系统主要是对生产设备的运行状态、维修保养、使用效能等方面进行监控和管理；自动化控制系统则是对自动化生产线的控制和管理。
二、物联网技术在智能化工厂系统中的应用在智能化工厂系统中，物联网技术的应用可以从以下几个方面进行探讨：2.1、数据采集和传输物联网技术通过传感器、RFID、无线通信等手段实现对工艺参数、环境参数、生产设备及产品等各种信息的采集，然后通过云计算平台进行实时数据处理和存储，并通过云端应用将数据提供给生产管理人员进行监测和分析。
这样，生产管理人员可以根据实时数据及时进行决策和调整，从而达到优化生产效率、降低生产成本、提升产品品质等目的。
2.2、智能制造和管理通过智能制造和管理，智能化工厂系统可以实现对生产过程的自动化控制和管理。
设备管理系统可以通过传感器和云计算平台实现对生产设备的远程监测和维护，从而减少设备故障率；生产工艺控制系统可以通过实时控制和监测生产过程中的参数和物料，使生产过程更加高效、稳定和安全；自动化控制系统则可以通过自动化生产线和工艺流程管控等手段实现对生产过程的自动化控制和优化管理。
基于物联网技术的工业环境监测系统设计
基于物联网技术的工业环境监测系统设计一、引言工业环境监测是确保安全和可持续性的关键部分，了解环境条件并采取措施来保护环境是关键。
为了实现这个目标，工业环境监测系统最近使用物联网技术作为关键的手段。
使用物联网技术能够实现对温度、湿度、气体浓度等环境参数进行实时监测和安全警报。
在本文中，我们将讨论基于物联网技术的工业环境监测系统的设计。
二、物联网技术在工业环境监测系统中的应用1. 传感器传感器是物联网技术在工业环境监测系统中的基础。
它可以通过无线或有线方式与云端进行交互，并实时测量工业环境的各种因素，如温度、湿度、气压、气体浓度、振动等等。
然后，将数据传送到数据中心进行分析处理和显示。
在传感器数据中心播放监测过程可以分析趋势的、异常的或危机的在设施存在，并可以得到及时解决。
2. 云计算工业环境监测系统中用于处理传感器数据的云平台通常是由云计算技术构建的。
云计算技术允许从多个传感器中汇集大量的数据，并通过各种技术和算法进行处理，在云端提供基础设施、平台和软件服务。
这些服务可以对工业环境中的数据进行分析、预测、报警和控制。
使用云计算技术的工业环境监测系统还可以通过移动设备进行远程访问和管理。
3. 人工智能人工智能技术可对监测环境进行更准确的把握和更好的数据处理。
使用人工智能算法将数据分析和处理，对工业环境中的变化进行预测，呈现可视化报表。
在发生突发情况时，人工智能技术可以发出警报和采取必要的行动。
三、基于物联网技术的工业环境监测系统的设计1. 知识产权物联网技术的尖端应用对知识产权的保护至关重要。
保护专利通过从开发提前提交专利支持发明。
在物联网技术中的应用突出传感器技术的涉及，对传感器的专利保护也必不可少。
2. 传感器选择和安装选择适合自己领域的传感器，并根据场地要求逃求正确的 plc控制配置是必不可少的。
在配置传感器过程中，还需要考虑一些技术要求，比如传感器的灵敏度，传感器系统的精度和准确度等。
3. 数据处理数据处理是工业环境监测系统中最关键的部分之一，它涉及到数据采集和处理、数据转换和过滤、数据可视化以及警告和报告等技术。
基于物联网的智能监控系统设计
基于物联网的智能监控系统设计在当今数字化和信息化的时代，物联网技术的迅速发展为智能监控系统的设计带来了新的机遇和挑战。
智能监控系统已经广泛应用于各个领域，如工业生产、公共安全、智能家居等，为人们的生活和工作提供了更加便捷和高效的保障。
本文将详细探讨基于物联网的智能监控系统的设计，包括系统的架构、功能模块、数据传输与处理等方面。
一、物联网与智能监控系统概述物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。
其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
智能监控系统则是利用图像识别、数据分析等技术，对特定区域或对象进行实时监测、分析和预警的系统。
它能够自动识别异常情况，并及时通知相关人员采取措施，大大提高了监控的效率和准确性。
将物联网技术应用于智能监控系统中，可以实现更广泛的设备连接、更高效的数据传输和更智能的数据分析，从而提升监控系统的性能和功能。
二、基于物联网的智能监控系统架构一个完整的基于物联网的智能监控系统通常由感知层、网络层和应用层三部分组成。
感知层是整个系统的基础，负责数据的采集。
它由各种传感器、摄像头、RFID 标签等设备组成，能够实时感知监控对象的状态和环境信息，如温度、湿度、光照、人员活动等。
网络层负责数据的传输，将感知层采集到的数据传输到应用层进行处理和分析。
这一层可以采用多种通信技术，如WiFi、蓝牙、Zigbee、4G/5G 等，根据实际应用场景的需求选择合适的通信方式，确保数据能够稳定、快速地传输。
应用层是系统的核心，对传输过来的数据进行处理、分析和展示。
它包括数据存储服务器、数据分析软件、监控终端等。
通过应用层，用户可以实时查看监控画面、获取数据分析结果，并进行相应的控制操作。
三、智能监控系统的功能模块1、图像采集与处理模块通过高清摄像头采集监控区域的图像信息，并运用图像增强、去噪、目标检测等技术对图像进行处理，提高图像的质量和清晰度，以便更好地识别和分析监控对象。
智慧化工园区解决方案
智慧化工园区解决方案简介智慧化工园区是基于物联网技术、云计算和大数据分析等先进技术所构建的现代化工业园区。
通过智能化设备和系统的应用，以及数据的实时采集和分析，智慧化工园区能够实现生产过程的自动化、高效化和可持续发展。
本文将介绍智慧化工园区的解决方案，包括其基本架构、关键技术和应用案例。
智慧化工园区的基本架构智慧化工园区的基本架构由以下几个关键组成部分构成：1.传感器网络：智慧化工园区利用物联网技术布置了大量的传感器设备，实现对各个环境参数的实时监测。
这些传感器将收集到的数据传输给云端服务器进行存储和分析。
2.云计算平台：智慧化工园区借助云计算技术，将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
3.控制系统：智慧化工园区的控制系统包括工艺控制、设备控制和安全控制等多个方面。
通过与云计算平台的连接，控制系统能够实现远程监控和自动控制，提高生产效率和安全性。
4.应用系统：智慧化工园区的应用系统包括生产管理系统、设备维护系统和环境监测系统等。
这些系统通过与云计算平台的集成，实现对生产过程的综合管理和监控。
智慧化工园区的关键技术物联网技术物联网技术是智慧化工园区实现智能化的核心技术之一。
通过将传感器设备与互联网连接，物联网技术可以实现对工业设备、环境和人员等进行实时监测和管理。
物联网技术还可以通过传感器数据的实时采集和分析，实现设备的故障预警和维护管理的优化。
云计算技术云计算技术是智慧化工园区实现大数据存储和分析的关键技术。
通过借助云计算平台，智慧化工园区可以将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
大数据分析技术大数据分析技术是智慧化工园区实现智能化管理的重要技术之一。
通过对传感器数据进行实时分析和预测，智慧化工园区可以实现设备的故障预警、生产过程的优化和资源的合理配置。
《基于工业物联网的实验室设备监控系统的设计和实现》范文
《基于工业物联网的实验室设备监控系统的设计和实现》篇一一、引言随着科技的不断进步，物联网技术在各行各业得到了广泛的应用。
尤其是在实验室环境中，工业物联网技术（Industrial Internet of Things，IIoT）为设备监控带来了革命性的变化。
本篇范文将探讨基于工业物联网的实验室设备监控系统的设计和实现，以期提高实验室设备管理的效率和安全性。
二、系统设计1. 需求分析在设计实验室设备监控系统之前，我们需要进行需求分析。
实验室的设备种类繁多，各自具备特定的功能和特点。
因此，系统的设计需满足设备信息的实时收集、设备状态监测、异常预警和远程控制等功能。
同时，还需确保系统的易用性、稳定性和安全性。
2. 系统架构基于需求分析，我们设计了以下系统架构：（1）感知层：通过传感器和执行器等设备，实时收集实验室设备的运行数据和状态信息。
（2）网络层：通过无线或有线网络，将感知层的数据传输到数据中心。
（3）数据中心：负责数据的存储、处理和分析，为设备监控提供支持。
（4）应用层：包括用户界面和应用程序，提供设备信息查询、状态监测、异常预警和远程控制等功能。
3. 技术选型在技术选型上，我们采用了先进的物联网技术、云计算技术和数据分析技术。
物联网技术用于设备信息的实时收集和传输；云计算技术用于数据存储和处理；数据分析技术用于设备状态的监测和预警。
同时，我们采用标准的通信协议和接口，以确保系统的稳定性和可扩展性。
三、系统实现1. 硬件部署硬件部署包括传感器和执行器的安装、网络设备的布设等。
我们根据实验室的实际情况和需求，合理布置传感器和执行器，确保其能够准确收集设备的运行数据和状态信息。
同时，我们布设了稳定的网络设备，确保数据的实时传输。
2. 软件编程软件编程包括数据中心的搭建、用户界面的设计和应用程序的开发等。
我们采用云计算技术搭建数据中心，实现数据的存储、处理和分析。
用户界面设计简洁明了，方便用户查询设备信息和监测设备状态。
基于物联网技术的工业设备监测云平台浅析
29第2卷 第24期产业科技创新 2020，2（24）：29~30Industrial Technology Innovation 基于物联网技术的工业设备监测云平台浅析*徐千淞，严涵琦，颜 晖，田诗韵（重庆信息通信研究院，重庆 400016）摘要：为解决传统制造业在产业升级中遇到的痛点，针对传统工业设备安全运行，利用传感器技术、大数据分析技术、深度机器学习和云计算技术，建立基于物联网技术的工业设备检测云平台，根据实时监测数据分析，辅以针对性的保养检查，变被动为主动，实现工业设备管养精细化，有效提升工业设备智能运行管理标准化和智能化。
关键词：工业设备检测；大数据分析；预测算法与模型中图分类号：TP274.5 文献标识码：A 文章编号：2096-6164（2020）24-0029-022008年，IBM提出“智慧地球”概念，将感应器嵌入各类设施各种物体中，并通过物联网连接，接入互联网中实现数据互通，实现物理资源和信息数据的融合。
同时，基于物联网的“智慧地球”信息处理能力，离不开云计算的辅助。
通过云计算的海量数据处理，可为物联网系统运转保障提供智能处理需求和信息数据储存能力，以达到实时性和数据共通的目的。
随着物联网技术在工业场景中的应用推进与扩张，工业智能控制技术得到不断完善，工业设备监测的智能化、自动化、融合化、平台化、可视化成为了行业发展的必然趋势。
通过物联网与远程健康监测的有机结合，建立远程工业设备健康监测数据管理云平台，对监测数据的存储和后处理提供技术支持，从而充分发挥云计算和物联网系统的优势，提升监测数据的分析利用率，提高工业设备在日常运作中的健康使用率，降低企业维保成本。
1 相关研究物联网技术应用于工业设备故障监测与预警监测，实现工业设备检测的智能化、信息化、平台化、流程化，通过长时间的试验验证和管理经验，根据工业监测的数据特点和管理任务，构建基于物联网技术的工业设备监测云平台，主要是以信息采集、传输、储存、处理、评估分析、可视化的全周期为研究主线。
基于物联网技术的智慧工厂生产管理系统
基于物联网技术的智慧工厂生产管理系统智慧工厂生产管理系统是基于物联网技术的关键应用之一，它通过将传感器、设备、机器和人员连接到同一个网络中，实现实时监测和控制生产过程的目标。
本文将从智慧工厂的概念、物联网技术的应用，以及智慧工厂生产管理系统的特点和优势等方面进行深入探讨。
智慧工厂是一个机电一体的智能化综合系统，其核心是自动化和信息化技术，旨在提高生产效率、降低成本、改善产品质量，并实现工厂生产过程的智能化和可持续发展。
物联网技术作为智慧工厂的基础技术之一，可以实现设备互联和实时数据传输，为智慧工厂的生产管理提供强有力的支持。
物联网技术在智慧工厂生产管理系统中的应用主要有以下几个方面。
首先，物联网技术可以通过传感器和设备的连接，实现对生产设备和生产过程的实时监测，包括温度、湿度、压力、振动等参数的监测，以及设备状态和故障的预测和诊断。
这样可以帮助企业准确把握生产过程中的关键环节，及时发现和解决问题，提高生产效率和质量。
其次，物联网技术还可以通过自动化控制和智能化决策的方式，实现对生产环境和流程的优化和调整。
比如，通过与设备和机器人的协同工作，可以提前规划和优化生产任务，使生产过程更加灵活和高效；通过对生产数据的实时分析和处理，可以实现生产过程的实时调整和优化；通过智能仓储和物流管理，可以优化物料和产品的存储和运输方式，提高物流效率和降低成本。
另外，物联网技术还可以实现生产数据的集中管理和共享。
通过物联网技术的支持，生产设备和生产过程中产生的数据可以实时上传到云端平台，并与其他业务系统和管理系统进行集成和共享。
这样可以实现数据的统一管理和分析，为企业的生产管理和决策提供更加准确和全面的支持。
智慧工厂生产管理系统具有很多特点和优势。
首先，智慧工厂生产管理系统可以实现生产过程的可视化和协同化管理。
通过物联网技术的支持，企业可以实时监控和控制生产设备和生产过程，可以随时了解生产进度和质量状况，可以及时采取行动，避免生产异常和延误。
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3.系统概述 之 系统体系架构
物联网感知层
n 物联网感知层将制造企业生产过程的参数采集节点通过部署传感器 构建“有线+无线”的数据采集平台，同时在视频图像采集节点部 署相应的摄像头，将工业过程监控与视频监控相结合，构成闭环的 工业过程监控物联网
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3.系统概述 之 系统体系架构
数据传输层
n 数据传输层通过建立高效、高可靠的数据传输系统，将传感器采集 到的现场数据实时传输到工业云计算中心的实时数据收集集群，并 存入云端数据库中，同时将数据经过现场工作站处理后存放到现场 数据库，在网络中断时将本地数据库缓存的历史数据传输到工业云 的非实时数据收集集群，从而避免网络中断带来的数据不完整的问 题
一重工ECC客户服务平台、徐工与阿里携手搭建的“徐工工业云” 、华为物联网云平台，
等等。
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2.研究现状 之 GE-Predix
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2.研究现状 之 Siemens-MindSphere
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2.研究现状 之 学术界现状
生产执行层
n 工业生产的复杂性和差异性，导致目前MES很难形成统一的解决方案和平台，其更多的是对具体制造过 程或者某一个行业的解决方案，以致基于工业云的MES面临同样问题，目前的研究主要还是面向特定领 域的基于工业云的MES系统。
基于物联网和工业云的工业过程监控系统及关键技术
徐泉 2016.11.06
目录
CONTENTS
01 研究背景
03 系统概述 05 工业应用
02 研究现状 04 关键技术 06 结论
PA研究RT O背N景E
1.研究背景 之 研究目的和意义
生产安全一直是工业生 产过程中极为重要的环节， 良好的监控系统可以有效地 进行生产监督，避免生产过 程中的安全问题。
客户端系统结构设计
n 根据选矿设备运行监控系统的服务需求，设计出清晰的移动客户端系统结构，包括注册登录 模块、设备查询模块、报警信息模块、设备监控模块、移动模块。
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5.工业应用 之 选矿厂设备监控系统实现
对某选矿厂提供设备监控服务并开发相应的移动APP：
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5.工业应用 之 选矿厂生产与决策指标监控APP系统
12
2.研究现状 之 趋势
IMC-AESOP Project-the Future Perfect Plant
13
PA系统RT TH概R述EE
3.系统概述 之 系统设计方案
设计方案
私有化部署
公有云接入
公有云接入
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3.系统概述 之 系统设计方案
设计方案
n 基于物联网和工业云的工业过程监控系统的设计方案如下：
过程控制层
n 相比制造执行系统的复杂，工业过程的监控系统，是目前应用云计算相对多的领域，利用云计算的优势， 各种基于云计算的能源、产品质量、设备、工业过程等监控系统应运而生。
n 目前这类监控系统主要利用工业析 和挖掘。
n 很多数据分析和机器学习算法仅限于科学研究，很难应用于工业现场。
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3.系统概述 之 系统体系架构
云平台层
n 云平台层主要是在云计算设施（计算/存储/网络）的基础之上，建 立数据收集集群和数据处理集群，进行数据分析处理后发布对应的 基于微服务架构的应用服务
20
3.系统概述 之 系统体系架构
应用服务层
n 应用服务层主要将工业过程监控系统通过在工业云上进行部署实现 监控系统的服务化，面向制造企业的不同用户，通过提供实时状态 监测服务、运行统计分析服务、故障/异常工况报警服务、设备故 障率分布分析服务、在线故障诊断服务、实时视频监控服务、基于 图像与运行参数融合的智能诊断与监控服务，以及其他的应用服务 等等，降低企业使用该系统的门槛与成本
02
Siemens 正在利用SAP HANA云平台技术构建工业云平台MindSphere，其目的在于分析 工业领域的大数据集，提供工业数据记录、传输、存储、管理和分析（预测性维护、资
产分析等）等服务
03
其他物联网的工业云接入平台，例如ProfiCloud工业云平台（用户可以通过其来访问 PROFINET现场总线系统）、Arrayent工业云平台（其为智能设备提供PaaS服务）、三
通过物联网技术，实现了工 业过程运行实时数据的感知 和检测
故障诊断
利用多传感器融合技术，实 现了视频数据与设备过程参 数融合监控
利用移动互联技术，实现了 数据和视频的移动监控、移 动巡检及系统报警信息及时 可靠推送
41
THANKS
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5.工业应用 之 电熔镁炉监控APP系统
38
5.工业应用 之 风力发电机组监控APP系统
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PART S结I论X
6.结论
针对目前传统工业过程监控存在的不足，利用物联网、云计算、大数据等新的信息技 术，构建了基于物联网和工业云的工业过程监控系统。
采用微服务架构，实现了工 业过程监控系统功能的服务 化，从而可以为不同工厂提 供定制化的监控云服务
目前流程工业生产已基 本实现自动化，传统的监控 系统都是针对于不同的工厂 需求进行定制开发，成本较 高。
随着物联网、云计算、 大数据等新的信息技术的出 现，为工业过程监控提供了 新的途径和技术可行性，使 得智能监控成为可能。
4
1.研究背景 之 目前工业过程监控
目前对工业过程的监控与管理主要由两个系统能够完成，一个是生产制造执行系统(MES)， 另外一个是底层过程控制系统。
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4.关键技术 之 物联网数据采集技术
01 通过工厂自动化网络将传感 器与传感器、传感器与工作 站进行组网
02 采用WirelessHART无线通 信协议以及典型的OPC工业 标准
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4.关键技术 之 数据传输技术
01 将现场实时数据传输到工业云计 算中心实时数据收集集群
02 在网络中断时将工业现场本地数 据库缓存的历史数据传输到工业 云非实时数据收集集群，从而避 免网络中断带来的数据不完整的 问题
生产制造执行 系统
主要实现工业过程管理，包括：档案管理，运行监控与管理，维护检修管理等功 能，侧重基础信息的管理，对工业过程的运行监控主要实现的是对设备运行状态、机 械参数的监视和对设备运行状况数据的统计分析和处理。
过程控制系统中主要实现对工业过程运行监控，大多数使用组态软件实现工业过 程运行状态的监控，侧重于对设备机械故障的在线监测和关键参数变化趋势，发出警 报，对状况监测的实时数据进行综合分析处理（部分可以实现运行工况的诊断）。
底层过程控制 系统
5
1.研究背景 之 研究思路
云计算、物联网、移动互联、大数据等ICT技术的发展，为工业过程监控提供了新的思路。
物联网技术 利用物联网技术，感 知和检测工业过程的 实时数据
参数融合技术 利用视频数据与过程 参数融合技术，为智 能图像监控提供基础
12
思路
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云计算技术 利用云计算技术，存 储和处理采集得到的 运行数据，并利用微 服务技术实现工业过 程监控系统的服务化
构建“有线+ 无线”的数 据采集平台
在工业云上进 行部署实现系 统的服务化
参数融合、 报警推送、 在线诊断、 其他……
开发相应的 监控移动客
户端
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3.系统概述 之 系统体系架构
工业过程层
n 工业过程层是该系统的物理最底层，通过在生产设备上标定相应的 指标参数采集节点和视频图像采集节点，实现制造过程多元数据的 可靠获取
03 安装支持分布式系统数据同步服 务
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4.关键技术 之 在线故障诊断技术
故障诊断
n 对工业过程进行必要的诊断和预测，判断其是否正常运行或是否发生异常自动化现象，发生故障或者异 常时可以快速定位产生故障/异常的原因和部位，以及通过预测可以提前对设备进行维护维修，而不是 机械的按照维护计划进行。
01 目前系统提供PCA、KPCA、SVM等建模方法。
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4.关键技术 之 系统报警推送技术
报警方式
n 系统支持广播、多播、订阅等报警方式，可以根据实际需要进行灵活配置。
01
广播报警方式
例如：严重事故需要将报警信息推送到所有人员
多播报警方式
02
例如：报警信息推送到班组成员
03
订阅报警方式
操作人员可以仅仅订阅自己关心的报警信息
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PA工业RT FI应V用E
5.工业应用 之 系统实现
云平台
n 利用物联网数据采集技术、数据传输技术和微服务架构对工业过程监控系统进行设计和开发，形成基于 物联网和工业云的工业过程监控监控系统。
n 部分系统部署于东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室的工业云计算中心上，并进行平台的运维 和应用服务的实时监控等。
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5.工业应用 之 选矿厂设备监控系统实现
02 系统会利用收集到的各类运行数据和上述的建 模方法依次进行建模和仿真评估，以选出每个 设备最合适的模型用来对各个设备的运行状态 进行在线诊断。
03 系统会通过持续采集运行数据，对诊断和预测 精度进行在线评估，然后根据评估结果以确定
是否需要更新故障诊断模型，以确保设备诊断
的准确性。
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4.关键技术 之 在线故障诊断技术
移动互联技术 利用移动互联技术， 实现数据和视频的移 动监控以及移动巡检
6
1.研究背景 之 目标
7
PA研究RT TW现状O
2.研究现状 之 工业界现状
01 GE构建了全球第一个工业大数据分析的工业云PaaS（平台即服务）软件平台Predix，
该平台服务可以将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，同时提供资产性能 管理（APM）和运营优化服务。
对某选矿厂提供设备监控服务并开发相应的移动APP：
选矿厂服务需求