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物联网传感器节点解决方案——Ameya360电子元器件平台

发布时间：2020-05-18 00:00

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来源：Ameya360

阅读量：1529

1、前言

　物联网（TheInternetofthings）也称传感网，物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网传感器早已渗透到诸如工业生产、智能家居、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调查、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等等极其之泛的领域。可以毫不夸张地说，从茫茫的太空，到浩瀚的海洋，以至各种复杂的工程系统，几乎每一个现代化项目，都离不开各种各样的传感器。

2、方案概述

Ameya360 物联网传感器节点解决方案的模拟输入通路包括可编程增益放大器 PGA103、低通滤波器 LF 以及单片机内部的程控增益放大器。模拟传感器的输出加到 PGA103 输入端，经程控放大和低通滤波后，送入单片机的模拟输入引脚；单片机内部对输入的模拟信号再进行放大处理, 并以两通路轮流 ADC 转换方式，把两路模拟传感器的信息转换成两个 12 bit 的数字量值。工作参数表包括模拟输入通路的增益分配、数字输入通路的工作模式、SC1128 芯片的工作参数以及发送传感信息的时间间隔等量值。采集传感器数据、发送电力载波信息：单片机交替采集模拟传感器信息，以中断方式接收数据传感器量值，并将这些数据整理后送交 SC1128 进行扩频调制，再经过功率放大后耦合到电力线上。检测、处理、执行上位机控制命令：电力线上挂接的上位机可对传感器节点发送命令以使控制电路完成必要的控制操作。当上位机传来控制命令载波信息时，SC1128 将这种信息解调并送交单片机，单片机解析后就可启动控制电路工作。返回上过程，循环执行程序。传感器节点不仅能够稳定、可靠地采集传输信息，而且具有可灵活配置节点参数、可外接多种传感器件、可远程控制执行部件工作、无需新建信息传输通道等特点，因此具有广泛的应用前景，并将在物联网应用领域起到积极的作用。

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

行业新闻

什么是物联网分析？传感器起到什么作用？

数据已成为企业最有价值的资产之一。随着数据分析技术的进步，分析师们将很快就能从大量数据中提取宝贵见解。您预测未来的能力取决于您对过去的了解程度——公司的预测能力仅取决于其拥有的数据。对新的、更好数据来源的需求，使得技术部门和技术咨询开创了收集数据的新方法，比如物联网传感器和设备。如果使用得当，这些物联网传感器可以大大提高任何公司的预测分析能力。下面，我们将介绍如何从物联网传感器收集数据并将其用于预测分析，以及公司如何从这些数据中受益。什么是物联网分析？据羿戓资源所了解，物联网分析是指，依赖于从连网传感器（也称为物联网设备）收集到的数据进行分析。物联网分析与传统分析的不同之处在于它使用的数据。物联网分析是从一系列物联网传感器中提取数据，并且这些传感器被配置为可以提供多种数据类型。此外，这些传感器还可以为管理员提供全面且实时的数据集，例如，在某些系统中，物联网数据池可以每分钟或每秒钟更新一次。然后，管理员可以分析这些数据——通常借助大数据分析技术或物联网平台——以识别趋势并做出预测。在预测分析中使用传感器数据的原因和方式有一些行业特别受益于物联网传感器提供的数据，并且他们已经将这些传感器大量集成到现有工作流程中。以下是在预测分析中如何以及为何使用传感器数据的一些示例。工厂是物联网传感器和数据收集平台快速发展的最大受益者。在工厂环境中，停机可能会造成巨大的损失，其中机器故障可能代价高昂，甚至可能会对工人造成危险。内置在工厂机器上的物联网传感器可以跟踪变量(例如振动、温度和机器定时），然后将这些变量数据输入分析平台并对其进行分析，以预测特定机器何时需要维护。（来自物联之家网）这样，工厂管理人员就可以在设备出现故障之前识别它们，从而降低了停机或更昂贵维修的风险。其中一些平台甚至嵌入到工厂控制系统中，以便在紧急情况下或即将发生故障时关闭机器。物联网传感器也用于智慧城市的预测分析。通过传感器，城市可以监测从交通流量到停车位使用的一切。然后，城市可以利用这些数据来推动政策决策——比如如何重新规划交通信号灯设计或增强基础设施投入。一些主要城市，例如莫斯科和纽约，已经在使用智能传感器的数据来指导城市政策。利用物联网数据改善预测分析当公司能够访问大量准确数据时，他们可以使用预测分析来做出更好的决策。物联网传感器可以提供前所未有的高质量数据——使公司能够显著提高其预测未来的能力。这些传感器已经用于一些不同领域——比如制造业和智慧城市。随着数据变得越来越有价值，组织将开始寻找提高预测未来事件能力的方法，而物联网传感器也将变得越来越普遍。

2020-01-22 00:00 阅读量：1497

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