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數字信號處理APP蘇州德姆斯信息技術有限公司主要業務專注於設備預測性維護整體解決方案，為礦山、化工、冶金、鋼鐵、電力、水泥、造紙等行業提供設備全生命周期管理和預測性維護端到端解決方案。

一、企業簡介

我司完全自主研發的「DHMS設備安全與可靠性管理系統」是基於工業互聯網架構，利用智能傳感器、邊緣計算、微服務、機器學習、Docker和 Kubernetes 虛擬化等技術， 提供完整的端到端解決方案，具有設備在線監測、設備維保、趨勢預測、故障預測與診斷、智能點巡檢、遠程專家問診等設備預測性維護功能，現已廣泛應用於煤礦、造紙、水泥等行業。

我司基於微服務框架開發的設備管理、趨勢預測、設備點巡檢、設備維保、機理模型智能診斷、機器學習智能診斷、遠程專家問診等SaaS功能，全部以Docker方式進行封裝發布，接口簡單，耦合性低，可以運行於我司自己的工業互聯網平台，也可以通過簡單的適配後運行於其他工業互聯網Paas平台。

二、工業APP簡介

（一）、問題定位

機械設備的機理模型診斷如振動分析等經常需要用到各種數字信號處理算法，如FFT變換、Hilbert+FFT變換等，這些算法在同一個平台中可能會有多個應用使用，因此一般的做法是根據編程語言的不同採用 C++/Java/Python等的公共庫等形式實現，對 C++和Java 實現的算法庫，需要和應用編譯在一起，而其他語言如果需要使用，得專門實現相應語言的接口。

對工業互聯網平台來說，需要提供SDK和接口供第三方進行應用開發，數字信號處理是很多工業互聯網 App都會用到的，如果平台沒有提供一個公共的算法庫，每個App都得自己去實現，導致App實現的難度加大，同時也是資源的極大浪費。

數字信號處理APP的核心價值在於用一個APP實現常用的數字信號處理算法，提供 RESTful接口供各種語言的工業診斷和分析App 使用，同時向下採用簡單的接口讀取數據，沒有其他任何依賴庫和軟件，可以部署在任何支持Docker的工業互聯網平台。

（二）、創新點

1、插件式算法組合；

2、Go語言實現，性能比 Java、Python 版本快 10 倍，Docker鏡像方便部署到任何虛擬化環境；

3、支持振動數據時域有量綱和無量綱數據計算、FFT 變換、 FIR 濾波、ButterWorth IIR 濾波、窗口函數、積分、Hilbert 變換、小波分解、小波降噪、EMD，自相關、實倒譜等各種信號處理算法；

4、支持讀取文件、HTTP URL和Post直接上傳數據。

（三）、功能介紹

1、文件、HTTP URL、HTTP PostBody三種數據讀取方式，支持 gzip 壓縮數據讀取；

2、UFF 輸入數據格式；

3、json 格式輸入參數，實現單一接口；

4、一個接口實現所有請求；

5、多個算法可以以插件形式任意組合，通過 json 格式的輸 入參數表達組合形式；

6、支持 Hanning、Hamming、Flattop、Blackman 等窗口函數；

7、支持均值、峰值、峰峰值、均方根值、峰值指標、峭度指標、脈衝指標、裕度指標、波形指標等有量綱和無量綱參數計算；

8、支持高通、低通、帶通濾波等 FIR 濾波算法；

9、支持高通、低通、帶通、帶阻等 IIR 濾波算法；

10、支持 FFT 變換、Hilbert 包絡、積分、小波分解、小波降噪、EMD分解、自相關、相關、實倒譜、階次等分析算法；

11、多個算法組合分析，可以選定輸出數據內容和格式；

12、所有圖表類數據自動按要求計算極值，方便在圖表上進行標註。

13、Docker 鏡像發布

（四）、功能和技術指標優勢

1、部署方便性：

以Docker鏡像方式發布，可以部署在Kubernetes等Docker容器平台上，部署簡單；

2、複雜度和依賴性：

採用Go語言實現，相比C++/Java/Python等語言，無需任何其他第三方的公共庫或軟件依賴，相比同功能的其他語言實現，鏡像是最小的指標；

3、接口依賴性：

向下支持文件地址、HTTP URL、HTTP直接Post數據等三種數字流訪問接口方式，不依賴其他平台相關的資源和軟件，提供RESTful接口進行訪問，可以部署於任何工業互聯網平台；

4、算法性能：

與相同功能的Java和Python對比，比Java快2 倍，比Python快5倍。