【導讀】隨著工業供應商繼續將智能互聯解決方案集成到其現有運營中
，工業物聯網 （IIoT） 革命正在全麵發展。一個高層次的挑戰是，許多 IIoT jiejuefanganderenwushibuhuodaliangshujubingjiangqicongwushuchuanganqiyidongdaoyunduan。tongchang
，zhehuiyinyuanshishujudepingjingfanlanerzaochengwuyideyanzhongyingxiang。shiyongbenzhuodechuanganqifangfa
，dianxingde“將所有內容發送到雲”模型可能會非常低效。這通常會給雲平台帶來幾乎不可能完成的任務，即從大量噪音中提取一些有價值的數據。

隨著工業供應商繼續將智能互聯解決方案集成到其現有運營中
，工業物聯網 （IIoT） 革命正在全麵發展。一個高層次的挑戰是
，許多 IIoT jiejuefanganderenwushibuhuodaliangshujubingjiangqicongwushuchuanganqiyidongdaoyunduan。tongchang，zhehuiyinyuanshishujudepingjingfanlanerzaochengwuyideyanzhongyingxiang。shiyongbenzhuodechuanganqifangfa，dianxingde“將所有內容發送到雲”模型可能會非常低效。這通常會給雲平台帶來幾乎不可能完成的任務，即從大量噪音中提取一些有價值的數據。

在 IIoT 中
，精密傳感和測量的作用在可靠性和準確性至關重要的應用中至關重要。IIoT 創(chuang)新(xin)者(zhe)在(zai)管(guan)理(li)大(da)量(liang)數(shu)據(ju)同(tong)時(shi)還(hai)要(yao)保(bao)持(chi)整(zheng)個(ge)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)完(wan)整(zheng)性(xing)方(fang)麵(mian)麵(mian)臨(lin)多(duo)項(xiang)挑(tiao)戰(zhan)。係(xi)統(tong)工(gong)程(cheng)師(shi)正(zheng)在(zai)利(li)用(yong)邊(bian)緣(yuan)的(de)硬(ying)件(jian)和(he)軟(ruan)件(jian)創(chuang)新(xin)來(lai)克(ke)服(fu)這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰(zhan)，其(qi)中(zhong)一(yi)種(zhong)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)是(shi)更(geng)智(zhi)能(neng)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)節(jie)點(dian)，能(neng)夠(gou)在(zai)邊(bian)緣(yuan)提(ti)取(qu)和(he)解(jie)釋(shi)數(shu)據(ju)，以(yi)便(bian)僅(jin)將(jiang)重(zhong)要(yao)數(shu)據(ju)發(fa)送(song)到(dao)雲(yun)端(duan)進(jin)行(xing)處(chu)理(li)。分(fen)布(bu)式(shi)分(fen)析(xi)處(chu)理(li)模(mo)型(xing)可(ke)以(yi)實(shi)現(xian)本(ben)地(di)化(hua)決(jue)策(ce)
，並(bing)緩(huan)解(jie)有(you)關(guan)延(yan)遲(chi)
、安全性
、帶寬和功耗的許多問題。

優化的智能分區最大化數據價值

由於隻有一部分 IIoT shujuzhenzhengyoujiazhi，yincidabufenshujubingbuzhongyao
，keyihulvebuji。danshi，ruguobuzaixizhuyibianyuanjiediandefenxiyaoqiu，zuigaozhiliangdechuanganshujurengrankenengbeibianyuanhua。

需xu要yao實shi時shi本ben地di決jue策ce的de係xi統tong數shu據ju應ying該gai在zai它ta被bei聚ju合he到dao雲yun中zhong的de遠yuan程cheng點dian之zhi前qian很hen久jiu就jiu采cai取qu行xing動dong。相xiang比bi之zhi下xia，利li用yong曆li史shi價jia值zhi和he預yu測ce模mo型xing來lai影ying響xiang長chang期qi洞dong察cha力li的de信xin息xi是shi雲yun處chu理li的de理li想xiang應ying用yong。將jiang數shu據ju歸gui檔dang到dao海hai量liang數shu據ju庫ku中zhong以yi進jin行xing追zhui溯su處chu理li和he決jue策ce發fa揮hui了le強qiang大da的de雲yun處chu理li和he存cun儲chu的de優you勢shi。

邊bian緣yuan處chu理li可ke以yi是shi一yi個ge分fen析xi命ming題ti，除chu了le將jiang數shu據ju發fa送song到dao遠yuan程cheng服fu務wu器qi進jin行xing雲yun級ji分fen析xi外wai，還hai可ke以yi在zai靠kao近jin其qi源yuan的de位wei置zhi分fen析xi數shu據ju。通tong過guo與yu傳chuan感gan器qi的de緊jin密mi耦ou合he，時shi間jian敏min感gan的de反fan饋kui回hui路lu可ke以yi提ti供gong即ji時shi處chu理li，從cong而er提ti供gong更geng明ming智zhi的de決jue策ce，同tong時shi盡jin早zao在zai信xin號hao鏈lian中zhong移yi動dong實shi時shi分fen析xi處chu理li還hai可ke以yi減jian少shao下xia遊you的de有you效xiao負fu載zai負fu擔dan並bing縮suo短duan延yan遲chi。此ci外wai，邊bian緣yuan節jie點dian的de初chu始shi數shu據ju處chu理li可ke以yi簡jian化hua數shu據ju格ge式shi並bing減jian少shao雲yun網wang關guan最zui終zhong聚ju合he的de通tong信xin帶dai寬kuan（圖 1）。

圖1 邊緣節點的智能分區可在信號鏈中進一步實現更精簡的處理和智能，從而實現更高效的物聯網解決方案。

邊緣節點洞察處理——智能工廠

IIoT 中一項重要的應用是機器振動狀態監測。新的或舊的機器設備可以具有安裝有高動態範圍 MEMS 加速度計的關鍵機械部件（例如旋轉軸或齒輪）。這些多軸傳感器實時采樣機器的振動，這些特征可以被測量
、處chu理li並bing與yu理li想xiang的de機ji器qi輪lun廓kuo進jin行xing比bi較jiao。在zai工gong廠chang中zhong
，對dui這zhe些xie信xin息xi的de分fen析xi有you助zhu於yu提ti高gao效xiao率lv，減jian少shao生sheng產chan線xian停ting機ji情qing況kuang，並bing可ke以yi提ti前qian預yu測ce機ji械xie故gu障zhang。在zai極ji端duan情qing況kuang下xia，可ke以yi立li即ji關guan閉bi具ju有you快kuai速su惡e化hua的de機ji械xie部bu件jian的de機ji器qi，否fou則ze會hui導dao致zhi進jin一yi步bu的de損sun壞huai。

gaijiejuefangandemudeshizaifashengguzhangzhiqianshibieheyucejiqixingnengwenti。zaibianyuanchuanganqijiedian，duozhougaodongtaifanweijiasudujijiancegongyejiqibutongweizhidezhendongweiyi。keyiduiyuanshishujujinxingguolvhechouqu，yibianzaiweikongzhiqi（MCU） 內進行頻域解釋。可以處理與已知性能限製進行比較的快速傅裏葉變換 （FFT），以針對下遊通過、失敗和警告警報進行測試（圖 2）。FFT 內的處理增益可以通過有限脈衝響應 （FIR） 濾波來實現，以去除超出目標帶寬的寬帶噪聲。

圖2 盡(jin)管(guan)可(ke)以(yi)定(ding)期(qi)執(zhi)行(xing)機(ji)器(qi)維(wei)護(hu)，但(dan)通(tong)常(chang)無(wu)法(fa)通(tong)過(guo)有(you)關(guan)機(ji)器(qi)狀(zhuang)況(kuang)的(de)情(qing)報(bao)來(lai)完(wan)成(cheng)。通(tong)過(guo)分(fen)析(xi)特(te)定(ding)機(ji)器(qi)操(cao)作(zuo)的(de)振(zhen)動(dong)性(xing)能(neng)，邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)警(jing)報(bao)可(ke)以(yi)提(ti)供(gong)預(yu)測(ce)故(gu)障(zhang)點(dian)和(he)維(wei)護(hu)裏(li)程(cheng)碑(bei)。

bianyuanjiedianchulishijiqizhuangtaijiankongdezhongyaozuchengbufen。kaolvdaodantaijiqikenengyouxuduochuanganqibingqiekenengtongshijiankongshubaitaijiqi，caiyangshujudequandaikuankenenghuizaiwuxianwangguanchutigongxianzhedejuhepingjing。MCU 內的濾波和智能決策可為無線收發器提供低帶寬輸出，無需在雲中進行密集的濾波處理（圖 3）。

圖3  振動監測的典型信號鏈。

邊緣節點分析可以大大減少決策時間延遲。圖 4 中顯示了一個示例，其中超過了 MEMS chuanganqijinggaoyuzhixianzhibinglijifasongjingbao。ruguoshijianjiduandaozuyibeirenweishiyanzhongde，zekeyishouquanjiedianzidongjinyongyouwentideshebei
，yifangzhishijianmingandezainanxingjixieguzhang。

圖4  caiyangjiqizhendongshujudeshiyubiaoshi，qizhongbijiaoqiyuzhikeyiquedingganceheceliangshujushifouzaibianyuanzhiwaichuandi。keyibaochijiaodidegonglvzhuangtaiyiguolvdabufenxinxi
，zhidaotongguoyuzhijiaochashijianshixianshujuyoushi。

或者，可以調用觸發信號以使另一個感測和測量節點（例如輔助機器組件上的一個）能neng夠gou開kai始shi基ji於yu第di一yi事shi件jian解jie釋shi數shu據ju
，從cong而er減jian少shao來lai自zi邊bian緣yuan節jie點dian的de采cai樣yang數shu據ju的de總zong數shu據ju集ji。為wei了le確que定ding任ren何he振zhen動dong異yi常chang，前qian端duan節jie點dian必bi須xu設she計ji具ju有you所suo需xu的de檢jian測ce性xing能neng。傳chuan感gan和he測ce量liang電dian路lu的de動dong態tai範fan圍wei、采樣率和輸入帶寬應該足以識別任何偏移事件。

解釋

如果精確知道感興趣的機械特征頻率，則可以規劃 MCU 內模數轉換器 （ADC） 的采樣率和 FFT 大小，以使最大能量落在單個直方圖 bin 的寬度內。這將防止信號功率通過多個 bin 泄漏並降低幅度測量的精度。

圖 5 是 FFT 的一個示例
，其中在邊緣節點 MCU 內nei解jie釋shi特te定ding預yu定ding區qu域yu以yi用yong於yu多duo個ge觀guan察cha到dao的de機ji械xie組zu件jian。在zai所suo需xu綠lv色se區qu域yu內nei達da到dao峰feng值zhi的de箱xiang體ti能neng量liang表biao示shi運yun行xing良liang好hao，而er黃huang色se和he紅hong色se區qu域yu分fen別bie表biao示shi警jing告gao和he嚴yan重zhong警jing報bao。代dai替ti傳chuan輸shu全quan部bu傳chuan感gan器qi帶dai寬kuan，較jiao低di的de數shu據ju速su率lv警jing報bao或huo觸chu發fa麵mian包bao屑xie可ke以yi提ti醒xing係xi統tong關guan注zhu區qu域yu內nei的de偏pian移yi事shi件jian。

圖5  FFT bin 能量可用於觸發警報。

機器狀態監控隻是智能工廠應用的一個例子
，其中邊緣節點處理有利於 IIoT 係統的成功。可以處理和解釋最重要的數據，以便立即采取本地化行動。這減輕了遠程雲分析的全部帶寬需求負擔。

（作者：Ian Beavers）

推薦閱讀：

麵向移動機器人的無線充電技術實現工業4.0

利用物聯網充分發揮智能電網優勢

助推電動汽車發展的新動力：Soitec 的 SmartSiC™

如何使用AT32F407以太網通信接口實現在應用中編程(IAP)

電源線噪聲：共模幹擾、差模幹擾