工业设备边缘智能化解决方案
<p> </p><p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"><span style="font-size:26px;"><strong><span style="font-family: 微软雅黑;">工业设备边缘智能化解决方案</span></strong></span></p>
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<p style="text-align: right;"><font face="微软雅黑, sans-serif"><span style="font-size: 21.3333px;"><b>作者： 吃了一鲸</b></span></font></p>
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<p><strong><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">一、作品简介</span></span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">近年来，物联网设备在工业现场得到广泛应用。然而，传统的工业设备损伤监控系统所采集的参数相对单一，缺乏智能化分析手段，难以适应复杂多样化的工业现场环境。因此，</span>本方案目的在于<span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">利用多源数据，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">智能化分析设备工作状态。首先采集设备工作时的三轴振动加速度（BHI160）、地磁（BMM150）、环境声信号(INMP522)和温湿度数据（BME680），通过</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">低功耗蓝牙</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">RSL10传输到智能网关，利用多传感器分析方法在线监测分析工业设备健康状态。该方案的创新点在于：1）利用多传感器数据融合方法，提取多源信号的特征构建异常检测模型，对设备损伤进行判别；</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;"> </span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">2</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">）</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">将统计机器学习方法部署到手机端</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">通过当前数据与过去正常数据分布作比较，检验设备是否正常工作，以</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">适应多种设备的异构性（设备固有参数、环境因素干扰）。在未来，该方案可应用于轨道交通设备、机床工作状态等场景下的工业设备状态监控，还可应用于智慧楼宇、智能家居等物联网场景中。</span></p>
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<p><strong><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">二、系统框图</span></span></strong></p>
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<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">系统架构图如上图所示。</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">传感器节点可贴附在常见的工业设备中，主要采集设备工作时所产生的振动加速度及环境噪声、温湿度等，通过在手机中部署的异常检测算法，能够自主地比对当前数据分布和历史数据分布的差异（假设在过去时间内设备工作均正常）， 一旦发现当前设备所产生的数据以历史差异较大，则报异常。</span></p>
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<p><strong><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">三、部分功能说明</span></span></strong></p>
<p><strong><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">3.1 RSL10</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">蓝牙</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">5.0</span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">如图4.1所示，RSL10集成了丰富的资源，是一款超低功耗的芯片，采用ARM Cortex-M3处理器和LPDSP32 DSP内核，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">支持蓝牙低功耗</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">技术和2.4GHz专有协议。内部包含DC/DC电源管理模块，AES128加密引擎、DMA、88kB数据存储RAM、384kB Flash，采样转换器、SPI主从总线、I2C、PWM、UART、Timers等等资源，功能强大，功耗低到令人发指，为可穿戴式及电池式供电的应用提供了可能。</span></p>
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<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.1 RSL10内部资源</p>
<p><strong><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">3.2 BHI160传感器</span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">如图4.2所示，BHI160传感器是一款低功耗、高灵敏度的3轴加速计和3轴陀螺仪，采用I2C总线与RSL10连接，RSL10为主，BHI160为从，并可以支持外部引脚中断触发，物理连接简洁，资源非常节省。通过该传感器可以得到重力、线性加速度、方向角和角速率，I2C速率为400kHz。</span></p>
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<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.2 BHI160传感器外部硬件电路设计图</p>
<p><strong><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">3.3 BMM150传感器</span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">如图4.3所示，BMM150是一款低功耗、低噪声3</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">轴数字</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">地磁传感器，采用I2C总线与BHI160传感器进行连接，BMM150为从，BHI160为主，并可以支持外部引脚中断触发，应用上依赖于BHI160传感器，所以适用BMM150需要使能BHI160并开启主I2C总线。</span></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.3 BMM150外部硬件电路设计图</p>
<p><strong><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">3.4 BME680传感器</span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">如图4.4所示，BME680传感器是一款集成高精度气体、压力、湿度和温度的传感器，可以获得空气质量、温湿度、二氧化碳浓度和气压数据。采用I2C总线驱动。</span></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.4 BME680外部硬件电路设计图</p>
<p><strong><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">3.5 INMP522语音模块</span></strong></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">INMP522是一款超低噪声数字麦克风，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">最给力</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">是它的外部硬件电路设计超级简单，如图4.5所示，通过调试，验证了其低噪声和高灵敏度的特点，如图4.6所示。</span></p>
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<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.5 INMP522外部硬件电路设计图</p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;">图4.6 语音调试</p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">软件部分主要底层嵌入式软件以及上层应用软件。</span></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"></p>
<p style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 0;"><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">图4.7 嵌入式软件流程示意图</span></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">首先，传感器都初始化以后，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">建立蓝牙连接</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">，通过蓝牙将数据传输给上层应用。其中，环境数据的数据包格式为：第一个字节为包序，后35个字节分别为方向、加速度、角度、地磁、温度、湿度、气压等数据。声音数据的数据包格式为：第一个字节为包序，后100个字节为声音数据，每个4个字节为一个点数据。</span></p>
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<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">上位机</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">采用微信小</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">程序开发，可解析传感器节点发送过来的数据，并进行存储。由于微信小程序是基于JavaScript的弱类型语言，解析过程用到了DataView对不同字节长度的数据、大小端不同的数据进行解析；曲线绘图采用了Echarts，很适合动态绘图，而且图表界面相对友好。此外，目前</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">在微信小</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">程序仅部署了常规的数据分布检验方法：通过分析当前滑动窗内多传感器数据的多维特征，包括最大值、最小值、均值、频率检验是否发生较大的偏移来确定异常事件。但在实际工业场景下，异常事件会更加复杂，</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">后续会也会考虑把更多的方法集成到手机终端，甚至把一些复杂度低但是很有效的的方法直接集成到更底层的硬件中，对设备的健康状态做实时监控。</span></p>
<p style="text-align:justify"><strong><span style="font-size:10.5pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">四、作品源码</span></span></span></span></strong></p>
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<p style="text-align:justify"><strong><span style="font-size:10.5pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">五、作品功能演示视频</span></span></span></span></strong></p>
<p style="text-align:justify"> <a href="https://training.eeworld.com.cn/video/30685">工业设备边缘智能化解决方案-工业设备边缘智能化解决方案-EEWORLD大学堂</a></p>
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<p style="text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><b><span style="font-size:16.0pt"><span style="font-family:"微软雅黑",sans-serif">六、项目总结</span></span></b></span></span></p>
<p><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">目前已总体完成数据采集、传输、分析功能，该传感器节点具有很高的集成度和低功耗，能够满足工业、生活大部分设备状态监控需求。本项目</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">后续仍</span><span style="font-family: '微软雅黑'; font-size: 12pt;">有很大提升空间，如继续完善算法部分，提升与用户交互体验，使用户能够根据具体实际需求，自定义异常检测算法。最后，感谢大赛组委会提供的此次机会，以及参赛小伙伴们的分享，收货很多~~~继续加油~~</span></p>
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<p>分享帖汇总</p>
<p><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1170342-1-1.html">【工业设备边缘智能化解决方案】Part 2</a><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1170342-1-1.html">一</a><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1170342-1-1.html"> 低功耗3轴加速计+3轴陀螺仪+</a><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1170342-1-1.html">蓝牙调试</a></p>
<p><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1168959-1-1.html">【工业设备边缘智能化解决方案】Part 1</a><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1168959-1-1.html">一</a><a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1168959-1-1.html">RSL10 开发环境搭建</a></p>
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