【摘 要】
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针对工业生产数据通信协议复杂、工业设备与云端通信困难的问题,提出一种工业互联网云网关架构.针对传输协议复杂多样的问题,提出了一种多协议数据解析方法,能够对多种协议下的数据进行解析,并转换为MQTT协议,实现数据统一协议并上传至云平台.针对协议转换中的实时可靠性问题,提出一种支持断点续传并可以快速处理并发任务的异步处理机制来保证协议转换的实时可靠性.在保证实时可靠的基础上,提出一种三层加密方式以提高数据传输的安全性.在软硬件上实现了上述云网关架构,并在工业过程控制设备上进行了实验.实验结果表明,该架构能够有
【机 构】
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北方工业大学电气与控制工程学院 北京100144;现场总线技术与自动化北京市重点实验室 北京100144
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针对工业生产数据通信协议复杂、工业设备与云端通信困难的问题,提出一种工业互联网云网关架构.针对传输协议复杂多样的问题,提出了一种多协议数据解析方法,能够对多种协议下的数据进行解析,并转换为MQTT协议,实现数据统一协议并上传至云平台.针对协议转换中的实时可靠性问题,提出一种支持断点续传并可以快速处理并发任务的异步处理机制来保证协议转换的实时可靠性.在保证实时可靠的基础上,提出一种三层加密方式以提高数据传输的安全性.在软硬件上实现了上述云网关架构,并在工业过程控制设备上进行了实验.实验结果表明,该架构能够有效解决工业系统与云平台的数据融合问题.
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针对现有血压预测方法难以表征药物治疗、生活方式干预等降压措施对于血压长期且复杂的影响,提出一种基于实值深度置信网络(Real-valued Deep Belief Nets,RDBN)的人体血压预测模型,用于预测高血压患者及高危人群采取降压措施一个随访周期后的血压变化情况.该模型通过双层高斯结构的受限波尔兹曼机单元(Gaussian-Gaussian Restricted Boltzmann Machine,GG-RBM)堆叠形成的深层网络自动提取作用于未来血压的影响因素,挖掘血压与其影响因素之间复杂的非
污水处理过程具有多变量、强非线性和强扰动等特性,且系统输入具有随机性,不同天气状况和不同时间段的污水的排量不同.扩展卡尔曼滤波存在估计精度低和鲁棒性差等缺陷,当系统模型参数变化和外界环境噪声较大时,扩展卡尔曼滤波估计性能下滑.将无迹卡尔曼滤波算法应用到污水处理系统中,并与扩展卡尔曼滤波算法相比较,结果显示,无迹卡尔曼滤波可以对污水系统运行的实际状态进行更好的估计.该方法不仅提升了估计精度,更提高了估计的鲁棒性.
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是5G的关键技术.由于MEC服务器的计算资源有限,如何对其计算资源分配以提高收益至关重要.为此,提出一种边缘服务器收益优化策略.将MEC服务器收益最大化问题建模为以服务器端任务执行次序为优化变量的最优化问题.在用户对时延和金钱偏好程度不同及子任务具有顺序执行关联性的情况下,提出基于蚁群算法的任务最优执行次序求解算法.仿真结果表明,同等条件下采用该算法获得的收益比SearchAdjust算法提高了33.6％.
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