LoRa作为一种LPWAN(低功耗广域网络)无线通信技术,非常适合物联网传感器和行业应用。要快速掌握LoRa开发,需要系统学习理论知识,并通过实际项目积累经验。 摘要: - 先学习LoRa基础知识:原理、网络架构、协议等,大概需要2周时间。 - 然后选择LoRa开发板,编写简单的示例代码,如LoRa Ping Pong,温湿度监测等,需要1-2周时间。 - 接着开发更复杂的项目,如GPS定位、室内定位系统、传感器网络等,每个项目需1-4周不等。 - 可以试验不同LoRa模块,搭建ChirpStack服务器,学习MAC层协议。 - 通过理论和实践相结合,3个月内可以掌握LoRa开发主要技能。要多动手编程、调试、交流学习。 LoRa是一种低功耗广域网络（LPWAN）无线通信技术，专为物联网传感器和行业应用设计。LoRa技术的快速入门需要对基础理论、网络架构和协议进行系统学习，以及通过实际项目来积累实践经验。 了解LoRa的基础知识至关重要。这包括LoRa的工作原理，它利用Chirp Spread Spectrum（CSS）调制技术实现长距离通信，同时保持低功耗。LoRaWAN是LoRa联盟制定的网络规范，定义了设备如何连接到无线电频率的物联网网络。网络由终端节点、网关和网络服务器三部分组成，其中终端节点通过LoRa无线电与网关通信，网关再通过IP网络连接到服务器。LoRaWAN支持星型和网状网络拓扑，但星型拓扑最为常见。 LoRa调制技术的三个可调参数是Spread Factor、Bandwidth和Coding Rate，它们可以灵活地调整通信距离和速率。LoRa工作在ISM免许可频段，如433MHz、868MHz（欧洲）和915MHz（北美）。此外，LoRaWAN支持两种激活方式：ABP（Activation By Personalization）和OTAA（Over-The-Air Activation），前者节点保存网络会话密钥，后者需要加入过程。网络还具备Adaptive Data Rate（ADR）功能，以优化数据速率和射频性能。 为了快速掌握LoRa开发，你需要选择一个LoRa开发板，并编写简单的代码，如LoRa Ping Pong示例，这有助于理解基本的发送和接收操作。接下来，可以尝试温湿度监测等实际应用，例如使用DHT11传感器，将读取的数据通过LoRa发送。 更进一步，可以开发更复杂项目，如GPS定位系统、室内定位系统或传感器网络。这可能需要1-4周的时间，根据项目的复杂度而定。同时，通过试验不同LoRa模块，可以更好地理解它们的特性和性能差异。搭建ChirpStack服务器则能深入学习LoRaWAN的MAC层协议和网络管理。 在学习过程中，理论与实践相结合至关重要。多动手编程、调试，同时参与社区交流，可以加速学习进程。在3个月内，通过这样的学习路径，你应该能够掌握LoRa开发的主要技能。 LoRa为物联网应用提供了长距离、低功耗的连接方案，适用于各种场景，包括城市、郊区和农村环境。通过逐步深入的学习和实践，开发者可以快速进入LoRa物联网传感器开发领域。

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五、 详细设计说明书 1. 引言 ·882·

第八章 单据插件开发 一、 插件开发特点 １）业务逻辑扩展

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风机、泵和离心机等旋转设备是广泛应用于工业生产和日常生活的重要设备。 在“服务型制造”的转变推 动下，智能化、自动化以及数字化是这些设备的发展趋势，也是提高设备安全性、可靠性的重要方式。 通过现场检测 端和远程Ｗｅｂ端的软、硬件设计，结合经典故障诊断算法与利用大数据的人工智能诊断方法，开发了低成本、高开 放性振动监测与故障诊断系统，实现了旋转设备的运行状态监测与故障在线诊断和远程协同会诊功能，顺应智能制 造的趋势，提供了针对风机等旋转设备运维的可行方案。 关键词：旋转设备　振动监测　故障诊断　系统设计 ### 基于Python的振动监测与故障诊断系统开发 #### 一、引言 振动烈度作为评估泵、风机及齿轮箱等旋转机械设备运行状况的关键指标，在工业领域扮演着重要角色。传统的手持式测振仪虽能进行振动强度测量，但依赖人工记录的方式存在诸多不足，比如容易出错或数据遗漏，并且缺乏对振动数据的进一步分析与故障诊断功能。随着技术进步，出现了具备简单频谱分析功能的点检设备，尽管如此，它们在诊断方面的能力仍然有限。 近年来，现场振动分析与故障诊断系统应运而生，虽然能够通过传统方法实现较为精确的故障诊断，但成本较高，且系统相对封闭，扩展功能时面临挑战。与此同时，计算机技术和大数据应用的快速发展为人工智能诊断方法带来了新的机遇。相比于传统方法，人工智能诊断更加依赖于历史数据，对于专业诊断人员的经验要求较低，这为提高诊断准确率和效率提供了可能。 为了融合传统诊断技术和人工智能的优势，克服现有振动监测系统的局限性（如成本高昂和开放性不足），本研究采用Python这一开源编程语言，结合合适的硬件配置，开发了一款振动故障监测系统。该系统不仅成本低廉、开放性强，而且易于集成最新的监测与智能诊断算法，并实现了现场诊断与远程协同诊断等多种诊断方式。 #### 二、系统的设计与开发 ##### 2.1 系统的整体方案 **系统架构**：如图1所示，本系统由现场检测端和远程Web端两部分组成。现场检测端主要负责信号采集与初步处理，而远程Web端则侧重于数据存储、分析以及故障诊断结果的展示。 - **现场检测端**：配备有高精度的振动传感器和数据采集卡，用于实时采集设备的振动信号，并将数据上传至远程服务器。此外，现场端还内置了一些基础的信号处理功能，如滤波、特征提取等，以减少传输的数据量。 - **远程Web端**：主要包括数据处理模块、故障诊断模块和用户界面。其中，数据处理模块负责对接收的数据进行更深入的处理和分析；故障诊断模块结合经典故障诊断算法与人工智能方法，实现对故障的准确识别；用户界面则提供直观的操作界面供用户查看设备状态和诊断结果。 ##### 2.2 硬件选型与软件实现 - **硬件选型**：考虑到成本控制和性能需求，本系统选用了性价比较高的振动传感器和数据采集卡。此外，为确保数据的安全性和完整性，采用了稳定的网络传输设备。 - **软件实现**：系统的核心部分采用Python语言编写，利用其丰富的库资源（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）进行数据处理与分析。对于人工智能诊断方法的应用，选择了TensorFlow和Keras框架来构建模型。同时，为了便于用户的操作和维护，系统前端采用Django框架搭建了一个简洁易用的Web界面。 ##### 2.3 数据处理与故障诊断 - **数据预处理**：原始采集的振动信号可能存在噪声干扰，因此首先需要进行滤波处理。此外，还需要进行特征提取，将原始信号转换成可用于后续分析的形式。 - **经典故障诊断算法**：本系统集成了几种经典的故障诊断算法，如小波变换、FFT（快速傅里叶变换）等，用于提取振动信号中的关键特征，帮助识别设备的工作状态。 - **人工智能诊断方法**：除了传统方法外，还引入了深度学习模型进行故障诊断。通过对大量历史数据的学习，模型能够自动识别不同类型的故障模式，并给出相应的诊断结果。 #### 三、系统功能与优势 - **低成本**：通过优化硬件配置和采用开源技术，降低了系统的总体成本。 - **高开放性**：采用Python语言开发，使得系统具备良好的可扩展性，易于集成新技术和算法。 - **远程协同诊断**：支持远程Web端访问，用户可以在任何地方实时监控设备状态并参与诊断过程。 - **多诊断方式**：结合了传统故障诊断算法与人工智能方法，提供了多种诊断手段，提高了诊断的准确性和效率。 基于Python的振动监测与故障诊断系统的开发，不仅顺应了智能制造的趋势，也为风机等旋转设备的运维提供了一种高效、经济的解决方案。

在现代医学与康复领域，脑卒中患者肢体康复训练的评估与指导至关重要。随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，这些技术被引入到康复医疗中，用以提高康复训练的质量和效率。本文所探讨的“基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统开发”，便是在这一背景下进行的创新尝试。 OpenPose是一个由卡内基梅隆大学研究团队开发的开源库，它能够通过摄像头捕捉的人体图像实时地进行身体关键点识别和姿态估计。该技术的核心在于它的多视角多人检测能力，能够准确地从二维图像中识别出人体的关节点，并构建出人体姿态的三维模型。这种能力对于肢体康复训练评估尤为重要，因为它可以非接触式地、准确地监测和记录患者的动作，评估其康复情况。 在脑卒中肢体康复训练中，评估辅助系统的设计需要解决多个关键问题。首先是如何利用OpenPose技术准确捕捉患者的动作，其次是如何对捕捉到的动作数据进行科学合理的分析，并以直观的方式将评估结果反馈给康复师和患者。系统开发中还需要考虑易用性和交互性，确保康复师和患者可以无障碍地使用系统进行训练和评估。 系统开发的关键内容包括： 1. 开发数据采集模块，利用OpenPose库实时捕捉康复训练中的患者姿态，获取动作数据。 2. 设计数据处理与分析算法，包括对姿态数据进行分类、对比、趋势分析等，以评估康复效果。 3. 实现人机交互界面，将分析结果以图表或动画的形式直观展示给使用者，便于理解与应用。 4. 考虑系统的便携性与兼容性，确保可以在不同的设备上运行，适应不同环境的需求。 5. 最后进行系统测试和用户反馈收集，根据实际使用情况优化系统性能。 这个评估辅助系统能够提供实时反馈，帮助康复师及时调整训练方案，提高训练的针对性和有效性。此外，该系统对于患者自主训练同样具有重要意义，通过实时反馈和长期追踪，患者可以自行观察训练效果，增强康复信心。 由于脑卒中康复是一个长期过程，因此系统还应具备持续追踪和评估功能。通过对康复训练的持续记录和分析，系统可以为康复师和患者提供量化的康复进度和潜在问题，从而指导制定更加个性化的康复计划。随着人工智能技术的不断进步，未来的康复训练评估辅助系统有望更加智能，能够提供更为精准的康复指导和预测性分析。 展望未来，基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统将为医疗康复领域带来革命性的变化，它不仅将提高康复训练的效果，还将极大减轻康复师的工作负担，最终帮助更多的脑卒中患者实现身体功能的恢复与提升。

路噪主动控制技术的实车应用与工程化产品开发 埃库特的ANC技术包含EOC(发动机主动降噪)和RNC(路噪主动 控制)。 除了可以提供ANC控制器本身， 埃库特还可以提供必要的技术 支撑， 帮助OEM完成ANC系统的定义： ➢ 汽车原始噪声测试与分析； ➢ 参考信号拾取传感器性能定义； ➢ 误差信号拾取麦克风性能定义； ➢ 扬声器与低音炮性能定义； ➢ 参考传感器安装位置选择； ➢ 误差麦克风安装位置选择； ➢ ANC控制性能验证

校园信息聚合平台的设计与开发.pdf

测试驱动开发 Test Driven Development By Example