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一、引言
目前,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集作為智能制造和工業(yè)4.0的基礎(chǔ),確保了前端感知的有效性,并為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理與分析提供了必要輸入。然而,在實(shí)際操作中,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集面臨著一系列挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)量龐大,隨著傳感器數(shù)量的增加,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng);數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,工業(yè)環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)往往是“臟”數(shù)據(jù),需要在存儲(chǔ)前進(jìn)行規(guī)范化和清洗,以便能夠用于有效的分析;網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,多種工業(yè)協(xié)議并存,如ModBus、OPC、CAN、MQTT等,以及一些設(shè)備制造商開發(fā)的私有協(xié)議。(剩余2454字)
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基于云平臺(tái)與邊緣計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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