4.1　基于IoT的感知资源模型及管理框架

随着物联网的发展，全面感知、多种数据传输、数据智能处理等得到了充分发展。全面感知使用各种总线技术、ZigBee、RFID、摄像头、智能传感器进行设备状态参数的感知、测量等，多种数据传输通过UDP、TCP/IP、HTTP等手段实现信息的交互和共享，数据智能处理对跨行业部门的数据和信息进行数据融合、解析处理，为设备监测实现智能化。然而，智能工厂的物联网系统具有传感器以及终端设备种类多（包括温度、压力、转速、加速度等传感器、Android设备、RFID标签等），传输方式多样化（包括Zigbee、Bluetooth、GPRS/3G/4G/5G、FF/Lonworks/Profibus/CAN/HART等40余种现场总线，TCP/IP等多种传输协议），数据异构而且数据规模大，数据难以与不同操作平台、不同语言的系统相集成等特点。

为解决上述问题，需要突破传统控制系统分层结构，针对工业需求，面向广域测控，系统地研究支持条码、二维码、RFID、无线传感网络、无线局域网以及各种工业总线的IoT资源管理框架[3]，将感知设备管理、数据存储访问、数据集成等功能从应用层分离出来，使上层应用可以更着眼于其本身的服务和功能，实现上层应用与感知层使用的数据采集感知设备的低耦合，减少应用层的开发量以及降低系统开发的难度，从而实现数据的采集与处理。

在智能预测性维护框架中，基于IoT的数据采集与处理需要对感知层海量数据设备的中断进行认证，需要处理海量数据的服务交互、分布式网络部署；同时网络接入层需要支持多种接入方式，兼容不同终端能力的差异，要能够支持移动性、多种部署环境及多应用平台交互；应用层则需要实现多业务融合，屏蔽底层感知终端差异，支持跨应用数据共享及基本业务功能的复用。因此，为满足分布式异构网络环境，借鉴已有的一些物联网中间件模型，构建基于IoT的感知资源管理模型和框架，将业务功能模块封装成服务，使得用户可以利用这样的一个框架封装和发布资源服务，屏蔽底层感知层数据的异构和为上层应用层提供统一的Web服务接口，以期望达到降低系统软件开发难度和降低软件耦合度等问题。