SBWZ-05A物聯網工程應用實訓系統
物聯網綜合應用實訓室是一個完整的物聯網實訓室，是集教、學、培訓認證統一的實訓平臺，可進行各種無線傳感器網絡、智能視頻技術等教學實驗，能夠模擬典型智慧校園、智能追溯等實際應用。通過實訓培養物聯網方面的高技能技術人才。并且學生、學員可就業于與物聯網相關的企業、行業，從事物聯網相關的工作。通過豐富多彩的物聯網實驗案例及體驗，可以激發學生的想象力，充分調動學生的積極性，并提供多樣化的集知識性和趣味性于一體的超強用戶體驗。讓學生可以在實訓室就能看到行業內的現狀，培養學員動手設計的能力，成為有特色能力的專業技術人才。可以按照學生自己的興趣愛好分配實訓系統，專業，專注，針對性強。
物聯網綜合應用實訓室效果圖
1.1物聯網綜合應用實訓室
1.1.1實訓功能概述
1、綜合應用實訓
n 認知型實訓包括：
安全生產操作相關的技術規范要求和相關術語的學習；
安全用電工作知識的學習；
物聯網應用場景需求分析與業務設計；
常用物聯網應用軟件基礎知識的學習；
安裝布線標準規范性知識的學習；
物聯網終端的基礎概念、結構及功能的學習；
物聯網標識信息的讀寫；
計算機操作與通信基礎理論的學習；
應用程序的下載與安裝；
常用電氣設備符號的識別；
電氣設備安裝知識的學習；
強電、弱電環境下工作的安全性知識的學習；
系統化思維及繪圖工具使用知識的學習；
常用專業工具使用方法和技巧的學習；
常用檢測儀器操作及測量方法的學習；
電工及調試工具的應用；
有線、無線網絡環境搭建和調試；
物聯網終端設備電路工作原理的學習；
故障排查、測試及維修環境條件；
檢測設備及工具的限制與使用；
不可靠終端設備對應用場景的預防性判定和維修；
電氣設備的巡檢、測量技術的學習；
云平臺系統、終端排故的軟件技術的學習；
網絡環境搭建、配置與連接；
Modbus RTU/ Modbus TCP 標準通信協議的學習應用；
采集數據的展示及組態設計；
物聯網平臺私有云、公有云架構知識；
通信協議標準及工業設備的 IoT 協議的學習應用；
Web API 及 Android API 開發；
常見的數據分析；
數據庫基礎知識的學習；
數據庫的基本操作；
規則引擎知識學習與應用；
用戶界面設計的基本原則和方法的學習與應用。
n 實操型實訓包括：
鍛煉溝通需求、合作交流能力；
閱讀并理解系統需求文檔；
識讀電氣原理圖；
熟練使用繪圖設計軟件；
編寫方案設計文檔和報告；
利用檢測儀器測試網絡跳線；
選用網線并利用工具制作網線跳線；
搭建和配置有線、無線網絡；
正確添加、管理物聯網設備并進行參數設定；
正確配置、使用串口調試工具軟件；
實現實時數據展示和場景聯動；
識讀軟硬件說明書；
判定運行錯誤的原因及需要采取的措施；
利用專業工具和檢測儀器，檢測、調試與更換有缺陷、工作不正常的終端和應用模塊；
分析故障現象并根據工作原理判定故障點，即時維修；
完成維修報告并制定預防性維護計劃；
對檢修流程及結果有效使用數字文檔；
參照相關行業標準開展終端設備更換與維修操作；
更新、卸載應用軟件程序；
正確使用專業工具安裝、拆卸設備；
識讀電氣工作原理圖、接線圖；
編制系統開發、應用說明文檔；
閱讀技術文件、繪制開發測試流程；
使用C 和java 完成應用輔助開發；
排除軟件系統出現的故障和問題；
掌握物聯網邊緣設備聯動規則；
利用 SQL 語句對數據庫進行操作；
設計用戶需求產品的原型。
2、項目案例實訓
n 智慧牧場
智慧牧場課程案例，通過在AIoT平臺的仿真實驗工具中部署LoRaWAN網關、溫濕度傳感器、GPS傳感器等案例所需的相關仿真設備，模擬智慧牧場項目場景下的現實設備部署情況，運用GPS、LoRa等現代物聯網技術，實現對牧場環境的監測、對奶牛的定位、對牧場安全的監控等監測與管理。
模擬智慧牧場系統還引入使用開源軟件平臺ChirpStack與ThingsBoard，結合LPWAN技術，實現遠程低功耗數據采集、上報和展示。在ChirpStack平臺上，用戶可對網關、GPS、溫濕度傳感器等設備進行配置，以上送仿真實驗中的虛擬數據。在ThingsBoard平臺上，設置牧場地圖、告警信息、溫濕度等各儀表盤組件；獲取仿真設備上送的數據，并將數據以圖表形式作可視化呈現；以及基于流式編程添加相應的規則策略，最終完成模擬智慧牧場實訓場景的部署搭建。
智慧牧場實驗流程
圖：智慧牧場課程案例，使用GPS對奶牛位置進行定位，通過LoRa網絡將位置信息上報，使用ThingsBoard平臺的電子圍欄工具結合騰訊地圖，實現奶牛越過電子圍欄時發送警報提醒。
圖：智慧牧場課程案例，在牛棚內安裝溫濕度傳感器和排風扇，在ThingsBoard云平臺上制定規則策略，當棚內溫度過高時自動開啟排風扇對牛棚進行降溫，以保障奶牛養殖環境處在適宜的溫度下。
n 智能家居
智能家居案例，基于TCP協議，在AIoT平臺的仿真工具上，部署TCP網關模塊，并通過配置所選用的無線傳感器的設備標識，實現網關與光照度、溫濕度、門磁、煙霧等無線傳感器的互連，獲取上送無線傳感器的虛擬數據，模擬現實生活中智能家居設備的部署搭建。
AIoT平臺向用戶推薦提供Home Assistant開源系統進行智能家居案例實現。Home Assistant作為一個基于Python3的自動化智能家居平臺，支持眾多品牌的智能家居設備部署，方便手動或按照自己的需求自動化聯動各種外部設備，可通過Node-RED管理設備的自動化規則，直觀展現傳感器設備在不同環境下實現的功能。用戶還可自主繪制并導入智能家居場景平面圖，設置相關傳感器設備的位置，提高用戶體驗感。
智能家居實驗流程
圖：智能家居課程案例，使用自動化智能家居平臺Home Assistant，對安裝好的感知層設備進行數據的瀏覽和各種自動或手動的執行操作。
n智慧溫室
智慧溫室案例，引入了ThingsBoard IoT Gateway開源解決方案，在AIoT平臺的仿真工具中部署ThingsBoard gateway網關，以連接ThingsBoard云平臺，便于上送溫濕度傳感器數據，搭建恒溫機執行器模塊。基于ThingsBoard平臺，用戶可在儀表盤內添加設置智慧溫室場景、溫濕度顯示設備等組件，獲取仿真實驗中上送的虛擬數據，以動態曲線的形式作可視化呈現；用戶還可根據案例要求，在ThingsBoard平臺的規則鏈庫中，自主編輯設定規則引擎，實現智慧溫室的恒溫控制與異常告警。
智慧溫室實驗流程
圖：智慧溫室課程案例，使用ThingsBoard云平臺的規則引擎，通過低代碼的開發形式制定規則策略，根據室內與室外的溫度狀態自動判斷和執行恒溫機以及空氣循環器的開啟和關閉。
圖：智慧溫室課程案例，使用ThingsBoard云平臺的儀表板，對感知層設備上送的溫室環境數據與設備狀態進行展示。
1.1.2教學資源
1)物聯網綜合應用實訓
|
序號 |
類型 |
實訓內容 |
|
1 |
智慧牧場 |
一、 智慧牧場應用系統需求分析 （1）牲畜活動監控 （2）畜棚環境自動化控制 二、 智慧牧場應用系統方案設計 （1）物聯網平臺選擇ThingsBoard （2）傳感層技術選型 （3）實現方案框圖 （4）在ThingsBoard上的智慧牧場項目實體設計 三、 智慧牧場應用系統項目實施 （1）在ThingsBoard上配置項目 （2）在終端上部署ChirpStack （3）在ChirpStack上配置網關及設備 （4）在仿真設備平臺安裝智慧牧場設備 （5）在ThingsBoard上修改自動上送的智慧牧場設備配置 （6）在ThingsBoard上創建智慧牧場的儀表板并配置組件 （7）在ThingsBoard上設計并實現智慧牧場的規則引擎 （8）在仿真設備平臺上開啟實驗以驗證智慧牧場案例 |
|
2 |
智能家居 |
一、 智能家居應用系統需求分析 （1）實時了解客廳光照值、溫濕度值的變化；實時了解臥室的門磁開關狀態、人體監控；實時了解廚房的水浸和煙霧傳感器狀態 （2）實時控制警示燈的開關 （3）根據煙霧傳感器和水浸傳感器的感應值來自動化開關警示燈 （4）任意添加所需設備 二、 智能家居應用系統方案設計 （1）智能家居平臺選擇Home Assistant （2）選擇ZigBee網關對接設備和平臺 三、 智能家居應用系統項目實施 （1）在仿真設備平臺安裝智能家居設備并配置網關 （2）在虛擬機中安裝HA相關軟件 （3）對HA進行初始配置 （4）將設備圖標布局到Home Assistant的平面圖中并顯示設備數據 （5）在Home Assistant平臺上設計并實現自動化規則在仿真設備平臺上開啟實驗以驗證智能家居案例 |
|
3 |
智慧溫室 |
一、 智慧溫室應用系統需求分析 （1）溫室內溫度正常時，"恒溫機"與"空氣循環器"不工作 （2）室內溫度異常，室外溫度正常時，"空氣循環器"工作 （3）室內溫度異常，室外溫度異常時，"恒溫機"工作 （4）使用物聯網實操平臺系統上的組態軟件開發用戶界面為管理人員，顯示室內、外溫度情況（實時數值、動態曲線）和執行設備狀態 （5）使用物聯網實操平臺系統上的組態軟件開發用戶界面，繪制控制系統鏈路邏輯，實時展示"恒溫機"與"空氣循環器"工作狀態 二、 智慧溫室應用系統方案設計 （1）選擇物聯網平臺ThingsBoard （2）傳感層技術選型 （3）選擇ThingsBoard IoT Gateway為項目網關 （4）實現方案框圖 （5）在 ThingsBoard 上的智慧溫室項目實體設計 三、 智慧溫室應用系統項目實施 （1）在ThingsBoard上配置項目 （2）部署 ThingsBoard IoT Gateway （3）在仿真設備平臺安裝智慧溫室設備 （4）在ThingsBoard上修改自動上送的智慧溫室設備配置 （5）在ThingsBoard上創建智慧溫室的儀表板并配置組件 （6）在ThingsBoard上設計并實現智慧溫室的規則引擎在仿真設備平臺上開啟實驗以驗證智慧溫室案例 |
2)配套教材
《AIoT在線工程實訓平臺（實訓指導手冊）》
3)配套電子檔資料（U盤）包含安裝資料、工具軟件、設備驅動、案例DEMO等。
1.2物聯網綜合應用實訓平臺介紹
1.2.1核心產品概述
物聯網工程應用實訓系統3.0是碩博基于物聯網感知識別、網絡通訊、平臺應用等架構體系設計開發的競賽產品，以培養物聯網行業應用綜合化技能型人才為目的，面向物聯網、計算機、電子、網絡等相關專業，可支持物聯網相關專業教學、實訓、競賽。
物聯網工程應用實訓系統3.0，包括感知層套件、傳感網絡套件、智能識別套件、網關及網絡設備套件、物聯網實訓工位、物聯網云平臺、AIoT在線工程實訓平臺。為了更貼合行業對物聯網技術應用型人才的需求，平臺以當前物聯網行業技術發展趨勢及各中高職院校針對物聯網專業方向的人才培養方案為基礎，結合ZigBee、NB-IoT、LoRaWAN、RFID、傳感網、邊緣計算、Docker容器、物聯網開源平臺等成熟的行業前沿技術，提供了多個可商用落地的物聯網實訓項目案例--智慧牧場、智能家居、智慧溫室，且后續還將以模塊化的形式對實訓項目案例資源進行更新迭代。
物聯網工程應用實訓系統3.0的實訓教學包括物聯網故障維修與運行維護、物聯網方案設計與升級改造、物聯網應用開發與調試、物聯網網絡搭建與配置、物聯網軟件部署與系統集成、物聯網平臺運行維護等內容。其中，項目案例實訓涵蓋多組物聯網平臺核心組件部署及應用、多組網關軟件實施、規則引擎配置、多種物聯網傳輸方式及協議（Modbus, ZigBee, LoRaWAN, MQTT等）應用，可通過物聯網工程仿真工具對感知層設備進行連接及配置，并建立設備與云平臺的連接。
物聯網工程應用實訓系統3.0基于當前物聯網的市場需求與技術趨勢，對典型的行業應用案例進行設計實現，向行業及廣大院校提供了更貼合物聯網技術應用人才培養需求的實訓方案。
1.2.2產品特點
l教學
物聯網工程應用實訓系統3.0的設計開發，以及其對于實訓教學的創新及優化，基于廣大院校的物聯網專業的人才培養方案，聚焦物聯網產業鏈中平臺層的設備管理平臺、系統、軟件開發以及應用層的智能終端、系統集成應用服務，秉持"從物聯網技術理論的學習，到物聯網實操技能的訓練，最終達到物聯網專業崗位能力提升"的教學理念，實現滿足企業與院校對物聯網專業人才培養的需求，向行業輸送掌握與物聯網技術應用相關的專業和業務知識，且具備物聯網生產施工、技術服務、系統運維等能力的物聯網創新技術技能型人才的目的。
l平臺
產品通過在線實訓平臺向用戶提供了智慧牧場、智能家居、智慧溫室等可商用落地的智慧項目實訓案例資源，可對接物聯網環境感知設備、模擬物聯網項目的設備數據、部署開源軟件及系統，配套豐富的真實設備資源，以支持用戶完成相應的實訓任務。平臺具有高效的虛擬機容器調度管理機制，可向用戶分配獨立的Linux虛擬機，且達到擺脫硬件條件的限制，使用戶可隨時隨地進行線上學習的目的。平臺提供的實訓案例資源涵蓋的技術熱點豐富，案例項目設計整體性較強。對在線實訓平臺的引入，同時也解決了設備管理困難、學習場所局限、工程化項目應用率低等實訓難題。
l擴展
軟硬件系統采用平臺化、模塊化設計。物聯網實訓工位采用網孔板設計，可根據需要調整設備的安裝位置和數量。在線實訓平臺提供了豐富的仿真設備和應用服務，用戶可根據需求設計物聯網應用場景，拓展教學內容。
l配套
配備針對設備完整的物聯網實訓指導書、完整豐富的教學實訓素材資源、以及基于設備系統的物聯網教學資料。
1.2.3產品組成
1.2.3.1 關鍵設備介紹
1)物聯網實訓工位
（產品外觀參考）
Ø 基于人體工程學設計，便于學生站立操作使用，外觀精美；
Ø 配備多種常用規格的強弱電供電系統，滿足工位上各類物聯網行業應用套件的供電需求；
Ø 設計有安全配電箱，帶有安全漏電保護系統，確保系統使用安全可靠；
Ø 集成走線槽的網孔操作面板可方便學生安裝及部署相關物聯網設備；
Ø 工位可變形為競賽模式或實訓教學模式，根據不同應用場景需求靈活選擇。
2)物聯網中心網關
Ø 內置四核Cortex-A17 cpu與ARM Mali-T764 GPU,支持TE,ASTC,AFBC內存壓縮技術
Ø 圖像處理支持OPENGL ES1.1/2.0/3.0,OPEN VG1.1,OPENCL,Directx11，內嵌高性能2D/3D加速硬件，支持4K、H.265硬解碼10bits色深、HDMI2.0，支持1080P多格式視頻解碼1080P視頻編碼，支持H.264,VP8和MVC圖像增強處理
Ø 提供硬件安全系統,支持HDCP2.X，支持ATECC608A芯片硬件加密
Ø 提供6大接口
Ø 支持OpenCV機器視覺庫、支持TensorFlow
Ø IOT：支持碩博物聯網云平臺（基于SHA256、PRF、HMAC-SHA256、HKDF、ECDSA、ECDH、AES算法加密密文通信)
3)物聯網應用開發終端
（物聯網應用開發終端）
Ø 支持通過網關連接和通過串口與采集器直接連接兩種數據采集方式
Ø 顯示內容豐富，界面友好
Ø 多通道數據傳輸，支持WiFi、串口、RJ45等多種數據傳輸方式
Ø 可旋轉支架
1) LPWAN教學套件關鍵設備
l NB-IoT模塊
Ø 內置Cortex-M3(32位），主頻支持 32 kHz 到 32MHz，64K FLASH,16K RAM,4K EEPROM,支持ADC（12位）24個通道；
Ø 支持頻段B8(900MHz),B5(850MHz)；
Ø 支持AT指令：3GPP TR 45.820和其它AT擴展指令；
Ø 下載方式支持UART；
Ø 數據傳輸
a) 數據傳輸:100bps<bit rate<100kbps (TBD)；
b) 協議棧:Supports 3GPP Rel.13 NB-IoT air interfaces and protocols [1]；
c) 調制:Integrated radio transceiver, protocol processor and stack supporting BPSK and QPSK for OFDM downlink; BPSK and QPSK for SC-FDMA uplink；
d) 覆蓋:Up to +20 dB extended coverage compared to GPRS (164 dB Maximum Coupling Loss)。
Ø 5V供電，支持節點盒獨立供電方式；
Ø 支持OLED液晶：128x64；
Ø 支持SWD調試接口；
Ø 支持傳感器擴展接口。
l NEWLab智慧盒
Ø 支持USB供電，采用USB-B型母口；
Ø 內置1000mAh可充電鋰電池，其接入狀態可通過滑動開關切換，并帶有充電管理功能，電池充電狀態通過紅綠指示燈提示；
Ø 具備一個RS-485接口，可將帶有互動模塊的NEWLab實驗模塊連接到其它帶有RS-485通信接口的設備；
Ø 內置UART-USB2.0轉換電路，實現NEWLab實驗模塊與PC機的數據通信。
l LoRa模塊
Ø 模塊工作電壓：3.3V，5V；
Ø 無線工作頻段：401-510MHz；
Ø 無線發射功率：Max. 19±1 dBm，接收靈敏度：-136±1dBm (@250bps)；
Ø 采用LoRa 調制方式，同時兼容并支持FSK, GFSK,OOK 傳統調制方式；
Ø 支持硬件跳頻（FHSS）；
Ø 與MCU的通訊接口為SPI；
Ø 板載M3內核微處理器STM32L151C8，主頻最高32MHz，1.25DMIPS/MHz，64Kbytes Flash，32Kbytes RAM，4Kbytes Data EEPROM，SWD調試接口，UART程序下載；
Ø 支持SPI/I2C接口的1.3英寸128×64 OLED屏；
Ø 帶擴展接口，可以連接各種實驗箱、傳感器小模塊；
Ø 支持全速USB 2.0接口；
l LoRa網關
Ø 工作電壓：DC 5V 2A
Ø 通訊協議：支持LoRa、WiFi、以太網通訊
Ø WiFi技術參數：
a) 兼容IEEE 802.11 b/g/n協議，內置完整TCP/IP協議棧；
b) WiFi 2.4GHz，支持WPA/WPA2安全模式；
c) 支持TCP、UDP、HTTP、FTP；
d) 支持Station/SoftAP/SoftAP+Station無線網絡模式；
Ø LoRa技術參數：
a) 工作頻段：410-441MHz（出廠默認為433MHz）；
b) 支持多種調制模式，LoRa/FSK/GFSK/MSK/GMSK/OOK；
c) 無線發射功率：約30dBm（最大功率約1W），接收靈敏度：約-148dBm；
d) 通信距離：可達10km（測試環境下）；
e) 空中速率：LoRa模式下0.018k-37.5kbps（出廠默認為0.3kbps），FSK模式下支持高達300kbps；
Ø 以太網技術參數：
a) 集成硬件TCP/IP協議棧，支持TCP、UDP、IPv4、ARP、ICMP、IGMP以及PPPoE協議；
b) 內嵌10/100Mbps以太網數據鏈路層和物理層；
c) 支持自動協商（全雙工/半雙工模式）；
d) 支持8個獨立的端口（Socket）同時連接；
2) 行業實訓套件關鍵設備
lZIGBEE智能節點盒ZigBee智能節點盒是一種物聯網無線傳輸終端，利用ZigBee網絡為用戶提供無線數據傳輸功能。無線通信模塊采用 TI CC2530 ZigBee標準芯片，適用 于2.4GHz、IEEE 802.15.4、ZigBee 和 RF4CE 應用。外殼采用鋁合金結構，堅固耐用，抗干擾能力強。提供多路I/O，可實現2路數字量輸入輸出；2路模擬量輸入功能；2路數字量輸出。 提供標準RS485接口，可通過USB線。連接PC進行數據通訊。可外接電源供電，或用自帶電池供電，適應不同環境的供電方式其應用領域可為：家庭建筑物自動化，工業控制測量和監視，低功耗無線傳感器網絡等各方面應用。
Ø 長•寬•高：110.2*84.1*25.25（mm）
Ø 電池容量：1000mAh
Ø 主芯片： CC2530F256，256K Flash
Ø 輸入電壓：DC 5V
Ø 溫度范圍：-10℃～55℃
Ø 串行速率：38400bps（預設），可設置 9600bps，19200bps， 38400bps， 115200bps；
Ø 無線頻率：2.4GHz；
Ø 無線協議：ZigBee2007/PRO；
Ø 傳輸距離：80m
Ø 發射電流：34mA（ 最大）
Ø 接收電流：25mA（最大）
Ø 接收靈敏度：-96DBm；
l UHF射頻讀寫器
Ø 充分支持符合 ISO18000-6B、EPC CLASS1 G2標準的電子標簽；
Ø 工作頻率 902～928MHz(可以按不同國家或地區要求調整)；
Ø 以廣譜跳頻(FHSS)或定頻發射方式工作；
Ø 輸出功率達至 26db；
Ø 讀取距離1~3米；
Ø 低功耗設計，適配器電源低電壓供電；
Ø 支持 RS232用戶接口；
l 千兆交換機
Ø 接口數量：8 port 10/100M/1000M Auto MDI-MDIX RJ45
Ø 通信標準：IEEE 802.3、IEEE 802.3u、IEEE 802.3x、IEEE 802.3az
Ø 網絡媒體：10Base-T,cat3 or above UTP,10Base-Tx,cat5 UTP
Ø 數據速率：10/100M/1000M
Ø 轉發速率：10 Mbps / 14,880 pps ,100 Mbps / 148,800 pps, 1000Mbps/1488000pps
1.2.3.2 應用軟件系統
1.2.3.2.1功能列表
|
序號 |
功能 |
類型 |
功能需求 |
功能描述 |
|
1 |
軟件系統功能 |
學校管理員端 |
課程管理 |
新增或者刪除課程，將教學資源導入相應課程中 |
|
2 |
班級管理 |
新增或刪除班級 |
||
|
3 |
教師管理 |
新增或刪除教師端用戶 |
||
|
4 |
學生管理 |
新增或刪除學生端用戶 |
||
|
5 |
教學任務 |
新增教學任務并下發給相應老師（可刪除） |
||
|
6 |
資源管理 |
審核并上架教學資源 |
||
|
7 |
教師端 |
教學管理 |
接收教學任務、下發學生任務并對已完成的任務評分 |
|
|
8 |
資源管理 |
上傳教學資源；上傳資料；新增習題至習題庫 |
||
|
9 |
學生端 |
仿真實驗 |
在學生任務中，通過仿真工具進行仿真實驗 |
|
|
10 |
終端部署 |
在學生任務中，通過終端部署軟件項目 |
||
|
11 |
實訓功能 |
綜合應用實訓 |
認知型實訓 |
物聯網基礎知識 |
|
12 |
物聯網設備認知 |
|||
|
13 |
物聯網技術認知 |
|||
|
14 |
物聯網應用認知 |
|||
|
15 |
云平臺技術認知 |
|||
|
16 |
云平臺應用認知 |
|||
|
17 |
實操型實訓 |
硬件設備安裝調試 |
||
|
18 |
網絡設備連接配置 |
|||
|
19 |
軟件系統部署維護 |
|||
|
20 |
應用場景演示操作 |
|||
|
21 |
云端API數據調用與連通 |
|||
|
22 |
開發型實訓 |
DotNet客戶端開發 |
||
|
23 |
DotNet Web端開發 |
|||
|
24 |
Android移動端開發 |
|||
|
25 |
無線傳感網WSN開發 |
|||
|
26 |
項目案例實訓 |
智慧牧場 |
仿真設備的安裝與連線 |
|
|
27 |
基于ChirpStack的設備配置 |
|||
|
28 |
基于ThingsBoard的案例場景呈現 |
|||
|
29 |
基于ThingsBoard的規則引擎設計 |
|||
|
30 |
智能家居 |
仿真設備的安裝與連線 |
||
|
31 |
終端完善配置文件建立設備與云平臺的連接 |
|||
|
32 |
基于Home Assistant的案例場景呈現 |
|||
|
33 |
基于Home Assistant的自動化規則設計實現 |
|||
|
34 |
智慧溫室 |
仿真設備的安裝與連線 |
||
|
35 |
終端完善配置文件建立設備與云平臺的連接 |
|||
|
36 |
基于ThingsBoard的案例場景呈現 |
|||
|
37 |
基于ThingsBoard的規則引擎設計 |
1.2.3.2.2重點功能介紹
1.2.3.2.2.1軟件系統功能
AIoT在線工程實訓平臺的軟件功能主要可分為教學管理平臺、實驗模塊和實訓課程案例資源三個部分。其中，教學管理平臺分為學校管理員、教師、學生三個用戶端；實驗模塊主要有物聯網工程仿真和物聯網項目軟件部署兩大功能。
1、學校管理員端
學校管理員端主要有新增課程、新增班級、添加教師和學生用戶賬號、下發教學任務以及對教師端上傳的資源進行審核。
（1）新增課程
進入課程管理，完善所需的課程信息（課程編號、課程名稱、課時數、課程方向、課程等級、課程資源）后新增課程。
（2）新增班級
進入班級管理，輸入班級名稱并保存，完成班級添加。
（3）添加教師賬號
進入教師管理，輸入所需添加的教師用戶的電話和名稱，點擊保存即可完成添加。
（4）添加學生賬號
進入學生管理，可手動輸入學生的姓名、學號、電話、用戶密碼、班級進行學生賬號的添加，也可通過導入Excel批量導入添加學生賬號。
（5）下發教學任務
進入教學任務管理，根據課程需要，輸入任務編號、任務名稱、任務時長、課程并指定任務教師和任務班級，新增并下發教學任務。
（6）資源審核
教師端上傳的教學資源將進入學校管理員端的資源審核管理，學校管理員審核通過教學資源后，該教學資源上傳至公共資源；若教學資源未通過審核，則退回至教師端。
2、教師端
教師端主要功能為教學管理和資源管理。
1.教學管理
教學管理主要包括查看教學任務、下發學生任務、查閱學生任務完成情況并評分，以及利用已上傳的教學資源進行自主學習，作備課準備。
（1）查看教學任務
教師用戶登錄教師端進入實驗中心即可查看被分配的教學任務。
（2）下發學生任務
教師可根據學校管理員下發的教學任務及課程安排進行學生任務的布置下發。
（3）查閱學生任務完成情況
進入學生任務詳情，可查看各學生的任務完成進度。
（4）對已完成的學生任務進行評分
進入已完成的學生任務詳情，圖文、習題任務由系統自動打分，仿真和終端由教師手動打分。系統自動打分的任務，教師可修改所評分數。
（5）自主學習
教師可對公共資源進行驗證，及執行資源中的任務，相關任務與學生任務操作相同。
2.資源管理
資源管理主要包括查看公共資源、添加上傳教學資源以及上傳課件、實訓、習題資料。
（1）查看公共資源
教師可進入公共資源查看相關的資源信息，以便備課需求。
（2）上傳教學資源
教師可根據教學需要,上傳教學資源。教學資源上傳后，需提交至學校管理員端進行審核，審核通過后即可上傳至公共資源。
（3）上傳課件、實訓、習題資料
進入課件管理、實訓管理、習題管理，添加上傳教學資源所需的課件、實訓資料以及習題。
3、學生端
學生端主要功能為進行教師端下發的學生任務，以及根據上傳的公共教學資源進行自主學習，可根據項目案例資源，進行物聯網工程仿真及物聯網項目軟件部署操作。
4、物聯網工程仿真
物聯網工程仿真可進行傳感層設備的仿真連線與配置，同時提供物聯網項目數據服務，包含豐富的傳感器、采集器、執行器設備，在技術上涵蓋了大量主流的傳感技術，例如：LoRa、NB-IoT、ZigBee、ModBus、CanBus等。
它具有以下特點：
l 從外觀、連線到傳輸協議，高度還原真實硬件設施及配置；
l 連線簡單，支持在線自主驗證和智能驗證，縮短實驗耗時；
l 提供多樣化設備模擬庫，解決硬件資源受限的短板；
l 整體使用靈活，強化了自行設計概念。
5、物聯網項目軟件部署
AIoT在線工程實訓平臺，采用Docker容器技術，為每個學生提供隨賬號綁定的Linux虛擬機，使每個運行環境及資源相互獨立，互不影響，通過命令輸入方式進行軟件部署、監控資源占用和運行等情況。學生端通過瀏覽器遠程登錄Linux虛擬機終端，進行傳輸層的項目軟件部署，編輯關聯的配置文件，實現對Modbus、ZigBee、LoRaWAN、CANbus等協議設備的南向對接，并將采集到的數據傳輸至北向的物聯網云平臺。
同時，平臺引入ChirpStack、Node-RED、ThingsBoard、Home Assistant等豐富的開源物聯網軟件資源，融合工程仿真和行業設備，實現物聯網的感知層設備、網關及網絡傳輸層、平臺及應用層的數據鏈路完整性，保證底層數據采集到前端應用效果的展現。
3、環境檢測系統：通過二氧化碳傳感器、大氣壓力傳感器、光照強度傳感器、溫濕度傳感器，配合智能網關環境檢測系統軟件，實現農業大棚環境檢測系統等物聯網綜合應用系統。
（1）二氧化碳濃度檢測系統；
（2）大氣壓力檢測系統；
（3）光照強度檢測系統；
（4）溫濕度數據檢測系統；
4、家居安防環境監測系統：通過紅外入侵、震動、燃氣、煙霧、水浸、緊急按鈕、紅外對射入侵檢測、門禁一體機、門鎖、門磁、報警燈等工業級傳感器，配合智能網關家居安防系統軟件，實現智能家居安防系統，使學生們可以真正的了解與學習物聯網無線傳感網技術在智能家居上的應用。
（1）紅外入侵監測系統；
（2）煙霧監測系統；
（3）水浸監測系統；
（4）燃氣監測系統；
（5）震動監測系統；
（6）智能門禁控制系統；
（7）安防報警燈報警系統；
5、家電控制系統：通過運用WIFI插座、智能紅外學習模塊、路由器及Zigbee6模塊等硬件，搭載WIFI、Zigbee等技術應用，通過智能網關家電控制系統軟件實現對家居電視、風扇、電動窗簾、電燈等執行機構的智能化控制。
6、視頻監控系統：WIFI攝像機與智能網關通過WIFI技術有機結合，通過對智能網關視頻監控系統軟件，實現對WIFI攝像機的云臺控制功能。
7、遠程抄表系統：采用國家標準規程的三星電表，運用無線傳感網技術，將整套的物聯網綜合應用系統的用電量實時的上報至智能網關，也可將其運用至智能家居實訓系統中，實時監測家庭用電量。
8、web遠程訪問系統：通過PC、平板電腦訪問智能網關，遠程實現環境監測、家居安防環境監測、家電控制、視頻監控、遠程抄表以及各種無線傳感網節點的數據采集與觀察。
