近年來，工業物聯網 (IIoT) 在提升工業生產效率、安全性和可靠性方面扮演著至關重要的角色。智慧型機器人車輛作為 IIoT 的重要應用之一，可在工業環境中實現自動化和智慧化操作。本系統以 NodeMCU ESP8266 為核心控制器，搭配 DHT11 溫濕度感測器和 MQ2 氣體感測器，收集環境資料並上傳至 ThingSpeak 平臺，再藉由 Node-RED 和 Firebase 呈現於使用者介面，方便監控和控制。此外，Android 應用程式提供遠端操控功能，提升系統的靈活性與應用價值，尤其在高風險工業環境中更具實用性。
11.2.3 研究範圍
本篇論文中，我們介紹了一個可以透過Android應用程式遠端控制的機器人車輛。該車輛使用NodeMCU作為微控制器板，來收集和處理感測器資訊。
11.3 系統設計和實現
本篇論文中，我們介紹了一個智慧機器人車輛的系統設計和實現。該系統包括硬體和軟體兩部分。
11.3.1 方塊圖分析
我們使用方塊圖來分析系統的架構和功能。
11.3.2 架構分析
我們使用架構分析來描述系統的各個部分和其之間的關係。
11.3.3 演算法
我們使用演算法來描述系統的控制和處理邏輯。
11.4 軟體實現
本篇論文中，我們介紹了一個智慧機器人車輛的軟體實現。該實現包括Arduino、ThingSpeak、Google Firebase和Android等。
11.4.1 Arduino實現
我們使用Arduino來實現機器人車輛的控制和感測器資訊的收集。
11.4.2 ThingSpeak實現
我們使用ThingSpeak來儲存和分析機器人車輛的感測器資訊。
11.4.3 Google Firebase和Node-RED實現
我們使用Google Firebase和Node-RED來提供使用者友好的圖形使用者介面（GUI）。
11.4.4 Android實現
我們使用Android來實現機器人車輛的遠端控制和感測器資訊的收集。
11.5 硬體實現
本篇論文中，我們介紹了一個智慧機器人車輛的硬體實現。該實現包括機器人車輛的機制和感測器等。
11.5.1 機制
我們使用機制來描述機器人車輛的運動和控制。
11.6 結果和討論
本篇論文中，我們介紹了一個智慧機器人車輛的結果和討論。該結果和討論包括系統的效能和安全性等。
智慧型機器人車輛在工業物聯網中的應用
11.1 簡介
工業物聯網（IIoT）是指將物聯網技術應用於工業領域，旨在提高生產效率、安全性和可靠性。智慧型機器人車輛是IIoT的一個重要應用，能夠在工業環境中實現自動化和智慧化。 本文將介紹一種根據NodeMCU ESP8266微控制器的智慧型機器人車輛系統，該系統結合了DHT11溫濕度感測器、MQ2氣體感測器和L298N電機驅動器，能夠實現車輛的自動控制和環境監測。
11.2 背景
11.2.1 文獻調查
現有的智慧型機器人車輛系統大多數是根據Arduino或Raspberry Pi等微控制器，使用各種感測器和執行器來實現車輛的控制和監測。例如，[1]提出了一種根據NodeMCU ESP8266的低成本自主車系統，使用DHT11溫濕度感測器和L298N電機驅動器來控制車輛的運動。[2]提出了一種根據Android應用的遠端控制機器人車輛系統，使用Wi-Fi攝像頭和GPS來實現車輛的定位和監控。
11.2.2 問題陳述
工業環境中的人員和裝置安全是非常重要的，尤其是在核電站等高風險領域。智慧型機器人車輛可以在這些領域中發揮重要作用，實現自動化和智慧化的環境監測和車輛控制。然而，現有的系統大多數是根據簡單的感測器和執行器，缺乏高階的智慧化和自動化功能。
11.2.3 研究範圍
本文的研究範圍是設計和實現一種根據NodeMCU ESP8266的智慧型機器人車輛系統，結合DHT11溫濕度感測器、MQ2氣體感測器和L298N電機驅動器，能夠實現車輛的自動控制和環境監測。
11.3 系統設計和實現
11.3.1 方塊圖分析
系統的方塊圖如圖11.1所示，主要包括NodeMCU ESP8266微控制器、DHT11溫濕度感測器、MQ2氣體感測器、L298N電機驅動器和車輛的電機和輪子。
11.3.2 結構分析
系統的結構如圖11.2所示，包括NodeMCU ESP8266微控制器、感測器和執行器、車輛的電機和輪子，以及用於監控和控制的電腦或手機。
11.3.3 演算法
系統的演算法如以下所示：
- 初始化NodeMCU ESP8266微控制器和感測器。
- 讀取DHT11溫濕度感測器和MQ2氣體感測器的資料。
- 將資料傳送到ThingSpeak雲端平臺。
- 使用Node-RED平臺開發互動式儀錶板，顯示實時資料。
- 根據資料進行車輛的控制和監測。
圖表翻譯：
圖11.1：系統的方塊圖
圖11.2：系統的結構
flowchart TD
A[初始化NodeMCU ESP8266微控制器] --> B[讀取DHT11溫濕度感測器和MQ2氣體感測器的資料]
B --> C[將資料傳送到ThingSpeak雲端平臺]
C --> D[使用Node-RED平臺開發互動式儀錶板]
D --> E[根據資料進行車輛的控制和監測]
內容解密：
本文的內容主要是介紹一種根據NodeMCU ESP8266的智慧型機器人車輛系統，結合DHT11溫濕度感測器、MQ2氣體感測器和L298N電機驅動器，能夠實現車輛的自動控制和環境監測。該系統具有高階的智慧化和自動化功能，能夠在工業環境中發揮重要作用，尤其是在核電站等高風險領域。
11.4 軟體實現
11.4.1 Arduino 實現
在 Arduino IDE 中，我們開發和實現了所提出的模型的程式碼。NodeMCU ESP8266 板透過 USB 纜線連線到筆記型電腦。成功連線後，Arduino IDE 中指定了埠描述和板子詳細資訊。DHT11 溫度和濕度感測器以及 MQ2 氣體感測器的程式碼被載入到 NodeMCU ESP8266 板中，之後在 Arduino IDE 中成功安裝了必要的軟體庫。圖 11.3 顯示了 Arduino IDE 介面的示例。
11.4.2 ThingSpeak 實現
ThingSpeak 是一個物聯網分析平臺服務，幫助建立 DHT11（溫度和濕度感測器）和 MQ2 氣體感測器讀數的即時視覺化。分析可以輕鬆和即時完成。這使得所提出的解決方案具有可擴充套件性和互操作性。使用標準 API 確保在各種不同的系統和雲主機之間的互操作性，從而使得所提出的解決方案可擴充套件和可持續。圖 11.4 顯示了 ThingSpeak 雲資料儀錶板。
11.4.3 Google Firebase 和 Node-RED 實現
Node-RED 是一個根據瀏覽器的程式設計工具，部署了一系列節點以連線物理資產到雲資料。這裡，它幫助建立了一個工作流程，如圖 11.5 所示，對應於所提出的硬體設定，以從 Google Firebase 獲取實時值。這些值然後透過除錯監視器和 UI 資料儀錶板觀察，為使用者提供了一個易於使用的圖形使用者介面（GUI）。這是由玄貓開發的平臺。Firebase 專案概覽頁面如圖 11.6 所示。
11.4.4 Android 實現
為了遵循機器人車的運動，使用了 Android 應用程式。這個應用程式幫助操控車的方向以及速度。車的使用者介面（UI）如圖 11.7 所示。
11.5 硬體實現
設計包括多個硬體元件，例如 NodeMCU 板、DHT11 濕度和溫度感測器、MQ-2 氣體感測器、12V 電池和 L298N 電機驅動模組。這些元件將共同工作，以遵循機器人車的運動模式，應用語音命令到工廠的限制區域，以記錄必要的感測器值。這些記錄的值將被傳輸到 ThingSpeak 雲端，以便從全球任何地方進行監視。
A. NodeMCU ESP8266
NodeMCU 是一個根據 Lua 的開源韌體和開發板，特別適用於物聯網應用。它包括在 Espressif System 的 ESP8266 Wi-Fi 系統晶片上執行的韌體，以及根據 ESP-12 模組的硬體。這個板在檢索和傳輸感測器資料方面發揮著重要作用，因此需要對其針腳描述、配置和系統規格有詳細的理解，如表 11.1、圖 11.8 和表 11.2 所示。
B. DHT11 溫度和濕度感測器
DHT11 感測器是一個基本的、超低成本的數字溫度和濕度監測感測器，具有校準的數字訊號輸出，如圖 11.9 所示。它使用了一個電容式濕度感測器和一個熱敏電阻來測量環境中的空氣，並在資料引腳上輸出數字訊號（無需模擬輸入引腳）。這個感測器具有高可靠性和優秀的長期穩定性。
C. MQ-2 氣體感測器
MQ-2 是一種金氧半導體氣體感測器，也被稱為化學電阻器，如圖 11.10 所示。它可以感知大氣中的濃度。其工作原理根據對周圍環境中物質的電阻差異。它不僅提供了可燃氣體存在的二元指示，也提供了使用簡單的電壓分割網路的空氣中濃度的模擬表示。
D. 電機驅動器
L298N 電機驅動模組包括 L298 電機驅動 IC、78M05 電壓調節器、電阻器、電容器、電源 LED 和 5V 跳線。在圖 11.11 中顯示了這個模組。
智慧型工業物聯網機器人車技術規格
硬體規格
- 作業電壓：3.3V
- 輸入電壓：7-12V
- 數位輸出腳位（DIO）：16
- 模擬輸入腳位（ADC）：1
- UART：1
- SPI：1
- I2C：1
- 快閃記憶體：4MB
- SRAM：64KB
- 時脈速度：80MHz
通訊模組
- USB-TTL根據CP2102，支援即插即用功能
- 內建PCB天線，方便無線通訊
感測器模組
- DHT11溫濕度感測器：可測量環境中的溫度和濕度
- MQ-2氣體感測器：可測量大氣中的氣體濃度
- L298N馬達驅動模組：可控制機器人車的直流馬達
機器人車特點
- 小型模組設計，方便嵌入工業物聯網專案中
- 支援多種通訊協議，方便與其他裝置進行通訊
- 內建多種感測器，方便測量環境中的各種引數
內容解密：
以上技術規格和特點，均是智慧型工業物聯網機器人車的核心組成部分。其中，硬體規格決定了機器人車的基本效能，而通訊模組和感測器模組則決定了機器人車的智慧化和互聯性。透過這些技術規格和特點，機器人車可以實現自主導航、環境感知和遠端控制等功能，從而在工業物聯網領域中發揮重要作用。
flowchart TD
A[機器人車] --> B[硬體規格]
B --> C[通訊模組]
C --> D[感測器模組]
D --> E[環境感知]
E --> F[自主導航]
F --> G[遠端控制]
圖表翻譯：
以上流程圖，描述了機器人車的核心組成部分和其之間的關係。機器人車的硬體規格決定了其基本效能，而通訊模組和感測器模組則決定了其智慧化和互聯性。透過這些模組，機器人車可以實現環境感知、自主導航和遠端控制等功能。這些功能使得機器人車在工業物聯網領域中發揮重要作用。
智慧型機器人車輛的設計與開發
緒論
隨著工業4.0的到來，智慧型機器人車輛的發展成為了一個熱門的研究領域。這些車輛可以在各種環境中進行自主移動和感知，從而實現各種智慧應用。在本文中，我們將介紹一種根據IoT的智慧型機器人車輛的設計和開發。
系統架構
智慧型機器人車輛的系統架構主要包括以下幾個部分：
- 機器人車輛平臺：根據NodeMCU ESP8266微控制器的機器人車輛平臺，具有強大的計算能力和無線通訊功能。
- 感知系統：包括溫度、濕度、空氣質量等感知器，實現對環境的實時監測。
- 雲端平臺：根據ThingSpeak的雲端平臺，實現資料的儲存、分析和視覺化。
- 使用者介面：根據Node-RED的使用者介面，實現使用者對機器人車輛的控制和監測。
感知系統
感知系統是智慧型機器人車輛的核心部分，負責收集環境中的各種資料。包括以下幾個部分：
- 溫度感知：使用DHT11溫度感知器，實現對環境溫度的實時監測。
- 濕度感知：使用DHT11濕度感知器，實現對環境濕度的實時監測。
- 空氣質量感知：使用MQ135空氣質量感知器，實現對環境空氣質量的實時監測。
雲端平臺
雲端平臺是智慧型機器人車輛的資料中心，負責儲存、分析和視覺化機器人車輛收集的資料。包括以下幾個部分：
- 資料儲存：使用ThingSpeak雲端平臺，實現對機器人車輛收集的資料的儲存。
- 資料分析：使用ThingSpeak雲端平臺，實現對機器人車輛收集的資料的分析。
- 資料視覺化：使用ThingSpeak雲端平臺，實現對機器人車輛收集的資料的視覺化。
使用者介面
使用者介面是智慧型機器人車輛的控制中心，負責實現使用者對機器人車輛的控制和監測。包括以下幾個部分：
- 機器人車輛控制：使用Node-RED使用者介面，實現對機器人車輛的控制。
- 機器人車輛監測：使用Node-RED使用者介面，實現對機器人車輛的監測。
智慧型機器人車輛包括以下幾個方面：
- 智慧製造：智慧型機器人車輛可以在智慧製造中發揮重要作用，實現生產線的自動化和智慧化。
- 環境監測：智慧型機器人車輛可以在環境監測中發揮重要作用，實現對環境的實時監測和分析。
- 服務機器人：智慧型機器人車輛可以在服務機器人中發揮重要作用，實現對使用者的服務和支援。
程式碼
import RPi.GPIO as GPIO
import time
import dht11
# 初始化GPIO
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
# 初始化DHT11
dht11_instance = dht11.DHT11(17)
try:
while True:
# 讀取溫度和濕度
temperature = dht11_instance.read().temperature
humidity = dht11_instance.read().humidity
# 列印溫度和濕度
print("Temperature: ", temperature)
print("Humidity: ", humidity)
# 等待1秒
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
# 關閉GPIO
GPIO.cleanup()
圖表
graph LR
A[機器人車輛] -->|感知|> B(感知系統)
B -->|資料|> C(雲端平臺)
C -->|分析|> D(使用者介面)
D -->|控制|> A
圖表翻譯：
此圖表描述了智慧型機器人車輛的系統架構。機器人車輛透過感知系統收集資料，然後將資料傳送到雲端平臺進行分析。分析結果透過使用者介面顯示給使用者，從而實現對機器人車輛的控制。
Transformer 健康監測系統與機器學習
12.1 簡介
變壓器是微電網和智慧電網中的重要靜電機電裝置，因此變壓器健康監測是一個非常重要的方面。近年來，物聯網（IoT）、機器學習和人工智慧的進步使得變壓器的監測、分析和保護過程更加高效和有效。這些技術不僅增加了變壓器的壽命，也使得監測過程更加簡單和減少了錯誤。此外，這些技術還使得遠端監測變壓器成為可能。
12.2 變壓器健康指數的開發和閾值設定
定義適當的引數以進行變壓器健康監測是非常重要的。為了更好地瞭解變壓器健康監測的分析，我們使用了條件異常檢測、相關分析、證據結合、診斷、健康指數估計和預測等工具。這些工具使用了由感測器收集的資料。神經網路已被證明是開發變壓器健康指數的有效方法。前向人工神經網路（ANN）使用了酸度、水含量、氫含量、擊穿電壓、甲烷含量、乙烯含量、丙炔含量、損失係數、呋喃含量和油中的總固體等引數來開發神經網路。相關分析用於找到影響變壓器健康的引數和因素，例如溶解氣體分析（DGA）、介電損失、擊穿電壓、酸值、微水含量、呋喃含量等。
12.3 物聯網基礎的變壓器監測
物聯網（IoT）基礎的變壓器監測系統使用感測器來監測實時引數，如溫度、電流和電壓。當這些引數超過閾值時，系統會透過ESP8266（Wi-Fi）模組以HTTP協議將資訊傳送到顯示實時資料圖表的IP地址。該系統還可以糾正某些異常。物聯網技術使得變壓器健康監測更加高效。引數如溫度、油位和振動透過感測器檢測，資料傳輸到控制中心，檢查是否超過閾值，如果超過閾值，則傳送訊息給相關部門。
內容解密：
上述內容介紹了變壓器健康監測系統的重要性和物聯網、機器學習技術在變壓器健康監測中的應用。變壓器健康指數的開發和閾值設定是變壓器健康監測的關鍵步驟。物聯網基礎的變壓器監測系統使用感測器來監測實時引數，如溫度、電流和電壓。神經網路和相關分析等工具被用來開發變壓器健康指數和進行診斷。
圖表翻譯：
graph LR
A[變壓器健康監測] --> B[物聯網基礎的監測]
B --> C[感測器]
C --> D[實時引數監測]
D --> E[閾值設定]
E --> F[健康指數開發]
F --> G[神經網路]
G --> H[相關分析]
H --> I[診斷]
I --> J[預測]
J --> K[變壓器健康監測]
上述圖表顯示了變壓器健康監測系統的流程，從變壓器健康監測開始，到物聯網基礎的監測，然後是感測器、實時引數監測、閾值設定、健康指數開發、神經網路、相關分析、診斷、預測，最終到達變壓器健康監測的結果。
IoT根據變壓器監控系統
IoT技術可以幫助我們實現變壓器的實時監控，從而提高變壓器的執行效率和可靠性。以下是IoT根據變壓器監控系統的工作原理和應用。
工作原理
IoT根據變壓器監控系統主要由以下幾個部分組成：
- 感知層: 感知層負責收集變壓器的執行引數，例如溫度、電流、電壓等。
- 傳輸層: 傳輸層負責將收集到的資料傳輸到雲端或本地伺服器。
- 應用層: 應用層負責對收集到的資料進行分析和處理，從而實現變壓器的實時監控和預測維護。
應用
IoT根據變壓器監控系統有以下幾個應用：
- 實時監控: 實時監控變壓器的執行引數，從而發現異常情況和潛在的故障。
- 預測維護: 根據收集到的資料，預測變壓器的維護需求，從而實現預防性維護。
- 能效最佳化: 透過分析變壓器的執行引數，最佳化變壓器的能效，從而節能減耗。
- 安全保障: 實時監控變壓器的執行引數，從而發現安全隱患和預防事故的發生。
技術實現
IoT根據變壓器監控系統可以使用以下幾種技術實現：
- 無線感測網路: 使用無線感測網路技術收集變壓器的執行引數。
- 雲端計算: 使用雲端計算技術對收集到的資料進行分析和處理。
- 機器學習: 使用機器學習技術對收集到的資料進行分析和預測。
- 物聯網平臺: 使用物聯網平臺技術實現變壓器的實時監控和預測維護。
案例
以下是一個IoT根據變壓器監控系統的案例：
- 變壓器監控系統: 一個變壓器監控系統使用無線感測網路技術收集變壓器的執行引數，然後使用雲端計算技術對收集到的資料進行分析和處理。系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現異常情況和潛在的故障。
- 預測維護: 系統使用機器學習技術對收集到的資料進行分析和預測，從而預測變壓器的維護需求。
- 能效最佳化: 系統可以最佳化變壓器的能效，從而節能減耗。
- 安全保障: 系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現安全隱患和預防事故的發生。
內容解密：
IoT根據變壓器監控系統是一種高效和可靠的變壓器監控解決方案。系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現異常情況和潛在的故障。系統還可以預測變壓器的維護需求，最佳化變壓器的能效，從而節能減耗。同時，系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現安全隱患和預防事故的發生。因此，IoT根據變壓器監控系統是一種值得推廣和應用的技術。
flowchart TD
A[變壓器監控系統] --> B[無線感測網路]
B --> C[雲端計算]
C --> D[機器學習]
D --> E[預測維護]
E --> F[能效最佳化]
F --> G[安全保障]
G --> H[實時監控]
圖表翻譯：
上述圖表展示了IoT根據變壓器監控系統的工作流程。系統首先使用無線感測網路技術收集變壓器的執行引數，然後使用雲端計算技術對收集到的資料進行分析和處理。系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現異常情況和潛在的故障。系統還可以預測變壓器的維護需求，最佳化變壓器的能效，從而節能減耗。同時，系統可以實時監控變壓器的執行引數，從而發現安全隱患和預防事故的發生。因此，IoT根據變壓器監控系統是一種值得推廣和應用的技術。
地震警報系統設計
地震是一種自然災害，對人類生命和財產造成巨大的威脅。根據統計，每年全球發生約50萬次地震，其中1萬次可被人們感覺到，100次會造成損害，導致約1萬人死亡。地震的影響包括建築物損害、火災、交通設施損害、山體滑坡、液化和海嘯等。
從系統架構的整合性來看，本篇探討了以 NodeMCU 為核心的智慧型機器人車輛設計，涵蓋了從硬體選型、軟體開發到雲端整合的完整流程。透過 DHT11、MQ2 等感測器收集環境資料，並藉由 ThingSpeak 和 Node-RED 建構資料視覺化與控制介面，實現了機器人車輛的遠端監控和操控。Arduino IDE 作為開發環境，則確保了系統程式碼的開發與部署。此外，文章也延伸探討了工業物聯網的應用情境，特別是針對變壓器健康監測的整合方案，展現了此技術在工業自動化和預測性維護方面的潛力。然而，目前系統的穩定性和安全性仍需進一步驗證，特別是在複雜工業環境下的抗幹擾能力和資料傳輸的安全性。展望未來，整合更先進的感測器和機器學習演算法，例如將 Transformer 健康監測系統與機器學習結合，可以提升系統的智慧化程度，例如在地震警報系統中預測地震的發生，並實現更精確的環境感知和自主決策，從而拓展其應用範圍至更廣泛的工業物聯網場景。玄貓認為，隨著相關技術的持續發展，此類智慧型機器人車輛系統將在工業 4.0 的浪潮中扮演越來越重要的角色。
