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工业物联网,如何进行工业生产设备数据***集?
(原创)文 | 刘成军,工业互联网研习社发起人,造奇智能新媒体创始人兼主编
工业互联网是基于数据驱动的各要素的重新组合与重构,数据是基础,平台是核心,安全是保障。工业互联网的发展推动离不开数据的收集和汇聚,尤其是工业生产设备数据。
那什么是生产设备数据的***集呢?
数据***集(DAQ),是指从传感器和其他待测设备等模拟和数字装备中自动***集所需信号,传递给上位机进行分析和处理的过程。工业生产设备数据***集是利用泛在感知技术对各种生产设备进行实时高效***集和云端汇聚的过程。
三种工业生产设备数据***集方式:
具体包括数据系统直接联网通信,通过工业网关进行***集和通过远程IO进行***集
1、直接联网通信:是指借助自身的通信协议、通信网口,不添加任何硬件,直接与车间的局域网进行连接,与数据***集服务器进行通信,服务器上的软件进行数据的展示、统计、分析,一般可实现对设备开机、关机、运行、暂停、报警状态的***集,及报警信息的记录。比如高端数控机床系统;
2、工业******集:对于没有以太网通信接口,或不支持以太网通信的数控系统,可以借助工业以太***的方式连接数控机床的PLC控制器,工业通信***可以在各种网络协议间做报文转换;
3、远程IO***集:所谓远程IO模块,是工业级远程数据***集与控制模块,可提供无源节点的开关量输入***集,通过对设备电气系统的分析,确定需要的电气信号,接入远程IO模块,由模块将电气系统的开关量、模拟量转化为网络数据,通过车间局域网传送给数据***集服务器。
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1、带有4-8个RS485通讯接口,用于读取***集层的数据。
2、负责通过RS485收集传感器的数据,进行汇总打包以后通过网口或无线网络(GPRS或4G)等把数据上传至平台。
二、通讯管理机可以解决什么问题
1、数据协议转换
2、数据处理
3、断点丢数据
三、通讯管理机的介绍
ASDU-LS系列通讯管理机***用NXP公司的工业级芯片Cortex-A7处理器,装载嵌入式Linux实时多任务操作系统。
ASDU-LS通讯管理机能够支持多种通讯规约,实现各种自动化装置、智能化仪表、变电站智能辅助设备等和系统主计算机间的信息传递、合成、编辑、管理和设备监控功能。适用于规模较大、要求较高的综合自动化系统和调度自动化系统以及配电自动化系统。产品用于完成变电站微机保护、自动装置、测控等智能电子装置与变电站主计算机系统、电网自动化系统之间的信息[_a***_],实现各远方电站向上位主机的信息交换。
随着工业物联网的发展,工业设备的智能化水平越来越高,然而设备的通讯受限于不同设备的物理链路、各种不同的协议,因此大多数设备数据不能互联互通。宝贵的数据被白白浪费掉,往往在设备出现异常或者故障时无法及时的控制和维护,进而造成更多损失。
数据***集是指通过传感器和设备自动***集电量或非电量信号,传输到上位机进行分析、处理。工业生产设备数据***集是利用各种通信手段接入不同设备、产品、传感器等,***集工业生产的设备数据,构建工业互联网平台的数据基础。
1、使用Modbus协议进行数据***集;
2、使用OPC UA协议进行数据***集;
3、使用MQTT协议进行数据***集;
4、使用HTTP/HTTPS协议进行数据***集;
5、使用特定的API或SDK进行数据***集;
在智能制造的浪潮下,制造业正在积极转型,自动化、数字化、智能化水平大大提高,各行业领军企业越来越重视生产设备的数据***集和车间联网,设备数据可视化程度显著提高。
随着设备自动化、数字化水平的提高,工厂亟需提升设备管理能力。
多数制造企业虽然花费巨资引入非常先进的设备,但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平:数***基本靠笔,处理基本靠人,分析基本靠猜(经验)。可以说是买来了4.0的设备,却延续着2.0的管理。
同样地花大钱建厂房、买设备、招人才……
为什么你的工厂异常频发、效率低下、数据不透明?
设备管理这么难???
工厂设备管理通常面临以下“难题”:
1.设备是个黑盒子,运行数据拿不到,人工统计不准确;
2.设备利用率低下却无从下手,OEE总是算不准;
3.设备点检、保养任务,有***难执行、***执行;
在我国的工业制造企业中,已经联网的设备大约仅有20%,而80%的设备还存于不联网的状态,而这80%的存量设备的数据***集问题就是工业互联网平台的工作难点!设备的种类多、品牌多、组网协议多、工业协议多、子系统接口多,一个项目、一个平台必定会接触不同的设备、不同的协议和接口,而目前在国内和国际市场上还没有一个统一标准产品,也成为了我国工业互联网发展的重中之重,难中之难!
在《工业互联网***》发布多年以前,我们就已经认识到会存在的问题,爱投斯[IOTOS]经过多年的研发和项目经验的积累,研发出能够跨语言、跨平台解决多设备系统接入难问题,以及聚焦***集接入+数据展示+应用扩展于一体的物联网中间件平台和专注于子系统接入的通***引擎智能硬件产品,作为工具化、通用化的产品,也支持图形应用框架的扩展(类似于APP扩展)。不仅仅局限于工业领域,在楼宇、园区、能源等都可以适用。
怎么学习python数据分析?
Python数据分析的门槛较低,如果是python零基础开始学,学习的步骤大概是python基础、数据***集、数据处理、数据分析、数据可视化。
首先学习一点python基础的知识,Python语言基础,函数,文件操作,面向对象,异常处理,模块和包,Linux系统使用,Mysql数据库等;
其次就可以学习一些基本的爬虫,进行数据***集,当然也有很多爬虫工具,直接使用即可。
然后就可以学习数据分析方面知识,主要是学习pandas、numpy等等;
再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据,常用matplotlib实现,主要包括一些基本的统计图的绘制,比如条形图,柱状图,散点图。还有一些进阶绘图,比如分位数图,相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。
学习python数据分析,首先要掌握python基础知识,包括python语法、数据类型、控制结构、函数、类等,这些都是python数据分析的基础。
其次,要学习python数据分析的基本技能,包括数据清洗、数据可视化、数据分析、机器学习等,这些技能是python数据分析的核心。
此外,要学习python数据分析的常用库,如numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等,这些库是python数据分析的基础。
最后,要学习python数据分析的实际应用,如数据挖掘、数据挖掘、推荐系统、自然语言处理等,这些实际应用是python数据分析的重点。
总之,学习python数据分析,需要掌握python基础知识、学习python数据分析的基本技能、学习python数据分析的常用库、学习python数据分析的实际应用,这样才能更好地掌握python数据分析。
在不同的场景下通常可以***用不同的数据分析方式,比如对于大部分职场人来说,Excel可以满足大部分数据分析场景,当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务,对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷,另一方面也比较容易掌握。
但是针对于更加开放的数据分析场景时,就需要通过编程的方式来进行数据分析了,比如通过机器学习的方式进行数据分析,而Python语言在机器学习领域有广泛的应用。***用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤,分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。
***用机器学习进行数据分析时,首先要了解一下常见的算法,比如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等,这些算法都是机器学习领域非常常见的算法,也具有比较广泛的应用场景。当然,学习这些算法也需要具备一定的线性代数和概率论基础。学习不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析,有的场景也需要结合多个算法进行分析。另外,通过场景来学习算法的使用会尽快建立画面感。
***用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用,包括Numpy(矩阵运算库)、Scipy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、pandas(数据集操作)、Sympy(数值运算库)等库,这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!
兴趣是最大的老师,我认为首先你要非常热爱编程,热爱数据分析,这样才会坚持下去。
1. Python 基础
如果你对 Python 语言不太了解,需要首先学习一下 Python 基础的语法,了解基础的数据结构。虽然不用深入的学习,一些基本的如:变量,类型,数据结构,类、模块和包等等都需要了解怎么使用。
2. 数据分析的第三方库
熟悉了基本的 Python 语法外,接下来就要学习数据分析相关的库。下面是比较流行的库:
NumPy 全名是 Numeric Python,它提供了强大的 n-dimensional 数组类型,以及包含基本的线性代数函数(linear algebra functions)、傅里叶变换(Fourier transforms)、随机数生成函数和集成其他语言如 C/C++ 的能力。
SciPy 代表 Scientific Python,它是基于 NumPy 的,提供了高级的科学和工程模块例如:离散傅里叶变换(discrete Fourier transform)、线性代数(Linear Algebra)和稀疏矩阵(sparse matrices)等等。
Matplotlib 是一个数据可视化的库,可以做直方图(Histograms)、折线图和柱状图等等。
Pandas 用来操作处理结构化的数据,它常常用来做数据挖掘。
Scikit Learn 是做机器学习的库,基于 NumPy, SciPy 和 Matplotlib。提供了有效的工具来做机器学习(machine learning)、数据统计(statistical)、分类(classification)、回归分析(regression)、聚类(clustering)和 数据降维(dimensionality reduction)等等。
到此,以上就是小编对于linux实时***集教程学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux实时***集教程学习的2点解答对大家有用。