检测家用物联网设备中的电压异常  

利用 Node-RED 和 Watson IoT 构建应用,检测传感器数据中的异常

Description

据专家预测,到 2020 年,全世界将会有超过 200 亿个物联网设备,这些设备绝大多数都位于我们自己的家中。本 Code Pattern 将带您抢占先机,提前学习开发家用互联设备。通过使用 Node-RED 和 Watson IoT API,您将学会如何构建认知物联网应用,检测互联家用设备的电压不正常情况。

概览

物联网现已成定局,据 Google 快速搜索结果显示,专家预测到 2020 年,至少 200 亿个设备将实现互联。不管进行什么类型的开发,不论是企业系统还是手机游戏,您都需要了解如何将设备(任何设备)与更广泛的物联网生态系统互联起来。

除了增加数量庞大的互联设备,物联网开发人员还将需要了解 认知 计算。您的应用能否接收给定的输入信息,并从这些数据中学习?

您该从哪里着手呢?就是这里。本 Code Pattern 介绍了构建认知物联网应用的流程。您的应用将在网络边缘进行学习;也就是说,您将使计算远离云端或数据中心,转向接收输入信息的传感器。计算发生在靠近传感器和执行器的网关上(甚至发生在更接近边缘的地方,即在网关与传感器和执行器之间的微控制器上)。

在本 Code Pattern 中,您将利用云技术检测人人都很熟悉的设备 — 洗衣机 — 中的异常。现在,您可能认为监控洗衣机没什么意思,但请想象一下,当您错误地使用热水洗衣服时会发生什么情况。当您发现红毛巾将所有衣服都染成了粉色,惊不惊喜?意不意外?更糟的是,如果洗衣机运行太快怎么办?如果烧坏了电机必须更换,想想头都大了。当然,该掏的钱也少不了。

我们假设您的洗衣机上配备了三个传感器,分别用于监测:

  • 水流温度
  • 水的硬度
  • 电机速度

您可以轻松创建一个应用,与这些传感器通信。当传感器发现不稳定状况时,您的应用会发送一条停止工作的命令。此外,您也能够保存和存储数据,以便在夜间执行批量分析。边缘网关上的机器学习算法可以优化结果,也可以在温度快速上升等情况下主动发出通知。这样,您就可以停用机器,在出现重大故障之前发送服务通知。

您可以查看进展情况。任何可以编写代码为业主省钱的开发人员都会很抢手。完成本 Code Pattern,学习创建宝贵的认知物联网应用,让您的技能与时俱进,当然,也能让衣物干净整洁。

  1. 洗衣机的三个传感器分别用于监测: 1) 水流温度 2) 水的硬度 3) 电机速度。
  2. Node-RED Edge 设备模拟器模拟设备数据;在本例中为模拟的 Raspberry Pi。Raspberry Pi 连接到洗衣机上,数据就可以源源不断地从传感器流入 Raspberry Pi。模拟的 Raspberry Pi(也就是 Node-RED Edge 设备)通过以太网连接到互联网,并将数据传输到 Watson IoT Platform。
  3. Watson IoT Platform 使用 MQTT 消息代理,并充当物联网运作模式中所有组件之间的异步粘合剂。它将数据发回 Node-RED Edge 设备(在现实情况下,如果检测到异常,它会将消息发回机器以停止运行电机)。Watson IoT Platform 也会将数据传输到 Node-RED 云,后者随后将其发送到存储器。
  4. Node-RED 云订阅来自 Watson IoT Platform 的数据。它用于将物联网传感器数据传输到云存储器 (Cloudant),以便稍后可以执行批量分析。
  5. 边缘模型由称为 移动 z 分数 的实时异常检测算法构成,它可以检测传感器时间序列上的异常行为模式。
  6. Cloudant 存储库用于批量分析处理,以便识别发展趋势。

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