基于AliOS Things的室内环境数据采集与可视化技术研究

内嵌AliOS Things云端一体化嵌入式物联网操作系统的Developer Kit开发板搭载了一系列常用传感器。文章针对室内环境下卫星定位信号差的问题,采用Developer Kit板载陀螺仪与加速度传感器实现了室内惯性导航定位,使用引入了零速监测的步行者航位推测算法提高惯性导航定位的精度;在定位的基础上同步采集磁场强度、光照度、温度等数据,基于采样时间比较实现了数据与位置的匹配,并实现了冗余点和噪声的过滤与剔除;采用ArcGIS软件的克里金插值方法对室内电磁、光照、温度数据实现了二维空间化与可视化,同时解决了传统环境监测平台中数据采集种类和采样点单一化的问题。实验结果表明,AliOS Things可作为室内电磁、光强及温度等环境数据监测的低成本可选平台。

基于MSP432的AliOS Things操作系统移植

物联网中含有大量的低成本、低功耗并具有组网功能的嵌入式设备。物联网操作系统可比传统操作系统更好地适配此类设备。AliOS Things作为近年来新型的物联网操作系统,集成了多种面向物联网领域的组件和功能。采用Cortex-M内核的MSP432系列微控制器具有高性能和超低功耗的优点。以MSP432P401R微控制器为例的AliOS Things操作系统移植方法与过程,可广泛应用于物联网的终端设备,具有一定的参考价值。

基于5G通信的数控机床智能监控与诊断系统设计

针对目前数控机床智能监控水平较低、智能化不足的问题,提出基于5G通信的数控机床智能监控与故障诊断系统。该系统以高性能STM32为硬件核心,搭载AliOS Things嵌入式操作系统实现机床电机工作电流、电压、温度和振动信号的实时监测;再提取信号时频域特征,进行故障状态识别,通过5G通信智能网关将异常状态数据上传到远程智能监控服务平台。该平台还能下发指令给监控系统,提示并辅助工作人员对存在故障风险的数控机床进行及时维护。经测试,该系统能够实现高并发海量数据的采集与高速传输,5G通信传输速度在500 Mb/s,传输时延在20 ms以内,平均数据丢包率在2%内。测试结果表明该系统性能稳定可靠,在满足数控机床智能监控同时,为数控机床设备的智能升级提供技术方案。