基于STM32F4的智能传感器节点和边缘处理的状态监测云网关解决方案
2021-10-28
该解决方案将特定的ST motion和Environment sensors以及性能STM32F4 MCU和STM32MP157 MPU结合在一个状态监测和预测维护框架中，该框架将多个传感器节点连接到一个中央数据湖（如云服务）。
来自三轴ISM330DLC IMU的临界振动数据在STM32F4微控制器上进行本地处理，以生成频域和时域数据，而LPS22HB和HTS221传感器提供温度、压力和湿度数据。来自最多四个传感器节点的数据通过集中器路由到基于STM32MP157的边缘网关节点，在该节点上，所有数据都被整合，以便在基于服务器或基于云的系统上进行后续处理。
为了展示基于云的解决方案的潜力，我们提供了一个预测性维护仪表板应用程序，可以从中配置运行AWS IoT Greengrass服务和AWS IoT core的边缘网关节点，因此，可以绘制状态监测传感器数据，并将触发器配置为端到端预测性维护解决方案的一部分。
产品优势
该iNEMO惯性测量装置非常适合于工业环境中的振动监测。它是一个高度坚固的封装，可提供与压电传感器相当的精度和沿专用路径的高速信号传输，以及超低功耗。
选择STM32F4系列微控制器是因为其数字信号处理能力和时钟速度，以便管理来自振动和环境传感器的极高数据速率。
LPSSHB数字压力传感器和HTS221相对湿度和温度传感器满足全面条件监测场景的数据要求。
双核STM32MP157微处理器提供一个完整的计算环境，托管应用程序，以管理从多个监控节点路由的数据。在这里，数据可以存储、处理和排队，而同一微处理器通过集中状态监测和预测性维护系统管理连接握手和传输计划。
所有特征:
以振动速度（RMS）、峰值加速度和FFT形式的振动监测数据，由STM32 MCU核心根据从ST工业加速度计获取的数据执行。
来自ST环境传感器的温度、湿度和压力数据。
状态监控软件支持通过安全网关演示与云应用程序通信的边缘节点处理。
端到端通信框架，允许状态监测平台发展为预测性维护解决方案。
利用AWS IoT Greengrass和Lambda功能在边缘节点上进一步处理潜力。
云仪表板用于注册和配置设备、配置用于边缘处理的网关、为一组设备分配网关、分析实时和历史数据，以及设置阈值以触发特定条件下的警报。
开发板文档工具软件等：
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