随机过程--滤波、估计与检测
通信专业经典外文教材，中文版！里面有随机过程、kalman滤波等相关课题，非常好的教材！国外电子信息科学经典教材系列随机过程滤波、估计与检测Random Processes: Filtering, Estimation, and Detection[美] Lonnie c. Ludeman著邱天爽李婷毕英伟等译電子工業出版社Publishing House of Electronics Industry北京· BEDING内容筒介书全面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优伟匚方法、用亍分类的最优决〔规则,描述了件能评价的准则和评佔方法、此外:本书还深入研究了噪声中随机过稈竹滤波、佔计和检测问题全共分为10章,包括概率空间与概率、随札变星、随机变星佔计、随机过难、随机过程通过线性系統、随巩过烓通过非饯性系统、最优线性维纠滤波器、最优线性卡尔曼滤波器、离散观测信号的检测理论以及连縷森测信号的检测理论等内容,本书在围绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,足本容易理解的适用性较强的书本书既可以作为研究生和大学本科高年级学生的教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考未纤许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版叹所有,侵权必究。图书在版编目(C|P)数据随机过程:滤波、计与检测/(美)賡徳曼( LEderman,L,C)著邱天爽,李婷,毕英伟等译.一北京电子业出版社,2005,2(国外电子信息科学经典教材系列书名原文: Random processes: Filtering, Estimation, and detectionISBN7121·0866-1L.随…1.①路…②邱灬⑧李…④毕…Ⅲ.随机过程-教材IV.O2116中国版本图书馆CIP数据核字(205)第002845号责仁编辑:许楷印刷:北京胂义兴许卬刷「出版发行:电厂E业出版社京海淀区万考路173信箱邮编100036经销:2地新华书店廾本;787X192116印张:2875字数:736千字印次:2005年2月第1次印刷印数:500册定价:3900元凡购买电业版社的图书,如有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联系联系电话:(010)6829077。质量投诉请发邮件至zlts@phej.com.cn,盜版侵杈举报请发邮件至dbqgo phei com.cn译者前言随札过程理论是现代信号处理的基础理沦之一,在诸如通信、计算机视觉、振动及雷达卢肭等应用领域,面临大量的随机信号分析与处理的问题,因此对于随机过程理论的深入理解是非常熏要的。此外,在通信系统和信号处理算法屮,对含噪过程的滤波、估计与检测是必不可少的重要任务。尽管国内外已经出版了不少关于随机过程及其工程应用的著作和教材,但是本书仍然以其独特的风格引起了国内外读者的注意,成为随机信号分析与处理领域一部非常重要且具有特色的著作。夲书的作者朗尼C·略德曼博土是因际数字信号处理领域的著名教授。他于1968年获得美国亚利桑那州立大学博土学位,现为新墨西哥州立大学电子与计算机工稈学院教授,并于1993年在希萨洛尼卡的亚里斯多德大学获得富布赖特基金奖,朗尼C·路德曼博士的另一部著作 Fundamentals of Digital Signal Pπ cessES,在出版当年获得 choice杂志射杰出工程图书奖本书仝面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优估计方法、用于分类的最优决策规则,描述了性能评价的准则和评估方法。此外,本书还深入研究了噪声中随机过程的滤波、估计和检测问题。本书的内容基本上可以分为四个互相关联的部分,即概率论和随机变量与随机过程的特征,随机过程通过线性与非线性系统的规律,以维纳滤波和卡尔曼滤波为主的最优估计理论,离散时间和连续时间信号的检测理论。本书在圄绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,是一本容易理解的适用性较强的书,既可以作为研究生和大学本科高年级学生的核心教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考。本书由大连理工大学电子与信息⊥程学院邱大爽教授等完成翻详工作。具体分工为:李婷(第]章、第2章),毕英伟(第3章、第10章),邱天爽(前言、第4章、第5章),唐洪(第6章、第章),初孟〔第8章、第9章),郑效来(附录及图表等)。全书山邱天爽统稿。译者感谢芙文版原书作者朗尼C·路德曼博士和英文版原书出版社 John Wiley and Sons,Inc及电子工业出版杜对本书翻译工作的支持,感谢大连理工大学电子与信息工程学院对本书翻泽工作的支持。于译者水平所限,加之时间比较仓促,翻译中难免存在不妥和错误之处,恳请读者批评指。译者2005年1月于大连理厂大学作者前言每天我们都会遇到这样的信号,我们既不能用解析式来表示它们,也不能以确定的方法夹准确地对其建模,如常规的诰音信号、音乐信号、地震信号、生物信号、被动声呐信号记呆舶温度信号和通信信号等。表小相同内容的语音词句,如果H许多不同的人讲出来,或者是由同一个人在不同的时间讲出来,都会具有定的相似性和差异性。对于这种相似性或差异性,我们很难利用确定性的模型来表不。那么我们怎样表示这类信号呢?事实上,这类信号可以根据数学原理严格地表示为随机过程。而随机信号与可以用解析式表示的信号不同,它们只能根据概率来表示。例如,“在给定的时刻,某随机过程大于给定值的概率为025”就是一种概率表示。玍电气和订算机工程领域,尤其是在通信理论、计算机视觉、数字信号处理以及机械工程中振动理论和强度分析等领域,随机过程是个基本的概念。随机信号的数字处理对于高性能通信系统是非常重要的,而非线性信号处理方法则是有用的处理工具。这些随机信号常作为线性或非线性系统的输入信号。例如,语音信号经由传声器和放大器而到达扬声器输出。我们怎样评价这种系统的输出呢?实际上,系统的输出也可以认为是随机过程。那么,我们自然而然地会提出下面的问题:如果我们已知输入过程的统计特征,那么输出过程的统计特征又如何呢?在许多情况下,随机信号往往受到外来噪声的干扰,并且噪声通常也是随机的。如果这两种随机过程可以用各自的统计特征来表示,则我们可以找到从噪声中提取信号的方法,或者说找到在噪声中估计、滤波或预澳信号过程的方法。我们有许多针对确定性信号的线性和非线忤处理技术,然而,对于随机信号的处理不能直接使用确定性信号处理方法和模型。那么我们如何进行处理以及如何确定最优系统呢?假设我们有一个样本,已知其可能来自几个随机过程中的一个,需要确定该样本究竞属于哪个随过稈。例如,假设有一段语音信号,需要确定该语音信号表示的是五个元音中的哪一个,如何描述确定元音的过程?什么是最合理的性能测度?本书的目的是把随机过程的基础理论、线性及非线性系统分析技术与假设检验技术结合起来,从而给出信号的估计技术、确定最优的估计方法、提供用于分类的最优决策规则,并给山性能评估的方法作者撰写本书的一个主要目标是介绍随机变量和随机过程及其与线性、非线性系统的相作用,它们的估计方法及估计性能,以及噪声中随机过程的检测等本书的内容适合电气、计算机、地球物理以及机械工程等专业的高年级本科生和一年级研究生学习木书的内容可以分为四个主要的且互相关联的部分:概率论和随机变量与随机过程的特征,以随机过程作为输入的线性与非线性系统,包括维纳滤波和卡尔曼滤波的最优估计理论,离散和连续时间信号的检测理论根据不同的课程体系及要求,本书可以适用于几种不同的教育层次。例如,对于基础概率论及随杌过程导论这样的课程,本书适合四年级本科生或一年级研究生使用。如果课程包I括随机过程的波、估计和检测,则本书的内容可以供电气和计算机⊥程专业的一午级研究生使用。本书也可以作为高年级研究生关于检测和佔计理论的教材。对于高年级本科生或硏究,事先了解关概率和随机变量的知识是有帮助的。然而,对于研究生层次的课程,则需荽关于工程概率和基本系统理论的先修课程。由于本书通过大量的铡题介绍了许多基本概,因此本书也可以作为自学读物。在过去的15年寸,本书几乎所有的内容都在教学中使用过。作者在教学中采用了三种不问的形式:关于概率、随机变量和随机过程的概念和理论,使用书的第1~3章内容,并选用第4~6章的部分内容。●关于随机过程滤波及估计概念和理论的介绍,使月本书的第4~6章内容,并选用第7章和第8章的部分内容。关于检测与估计理论,使用本书的第3章、第7~10章内容本书的现打版本已经针对其最初的版本进行了较多的修改,并且吸取了学生们关于内容选取和总体样式的意见和建议。与本书配套的录像资料已经在新墨西哥州立大学( HollomanAFB),白沙导弹射击场( Kirtland AFB), Kwangju理工学院,南 Dakota矿业学院和RCA( larez. Mexico)的电气与计算机工程、物理学和其他工程专业广泛仗用,并且还作为上述学校以及印度科学学院( Bangalore)的标准课程教材。根据不同的听众和不同的课程要求,封次讲课的形式都可能有所不同,其目的是为学生提供容易理解的有用知识本书还给了许多习题,用于强调相关的概念。通过这些习题,学生们可以进一步加强对基本概念的理解,并且,由于习题的数量较多,每年开设这门课程时习题的重复性比较小。大部分习题是供课堂上练习或课后考试用的,用于加强对课堂上讲授的基本概念的理解。少数比较复杂的习题,需要下些功夫才能得到结果。许多习题要求得到完整的解析解是比较困难的,因此需要一些基本的计算技巧。分清哪些习题需要利用计算杋求解,哪些习题可以得到解析解,这种能力正在学生中逐渐培养并成熟起来。作者非常感谢上面提到的学生和有关机构,感谢他们对本书提出的有价值的建议和批评,感谢他们对本书的支持和所做出的努力本书的总体风格主要受到两部著作的影响第一部是 Athanasios Papoulis的经典著作《概奭机变量与随机过程》,第二部是 Harry L. Van trees的里程碑式的著作《检测、佔计和调制(第-“部分)》。我一直认为,本书在论述的方式、完备性和所覆盖的内容等方面很难与上述两部不朽的著作相提并论。本书的写作的不是为了与上述两本著作相竞争,实际上也没有这个必要。我的写作思路是选择这两本著作中的基本内容,并且以稍微低一些层次的数学要求来编写,给出较多的详细说明和例子,但不破坏数学摧述的完整性。关于本书的内容,基本上是根据上述两本著作来选择的,并且受到其他许多作者、教育工作者和学者的启发最后,最重要的是作者永远珍视作者家庭和朋友们对作者的仝面支持和鼓励朗尼C·路德曼目录第1章概率空间与概率………………11概率空间的定义……11.]样本空间平:·界号_.:自日:.即L1,2波莱尔域……11,3概率测度I2联合概率空间…………1………:…412.1两个概率空间的笛卡尔积12,2个概率空间的笛卡尔积…123计数概率空间……PTP=上→1.24联合概率空间的选择…………F+lI+131.3条件概率…1413.1全概率定理…1.32贝叶斯定理……………卡+·+十女d号甲+1千日十目r卡号14随机点………l中国中用里14.1区间中均匀分布的随机点t&142区间中非均匀分布的随机点■m1.5小结………20习题……参考文献25第2章随机变量……2621随机变量的定义2.1.1累积分布函数(CDF)…日·P血:如:721.2概率密度函数…………………………28213局部特征………………………………21.4条件紧积分布函数33215特征恿数……………t上td上2.6高斯随机变量的高阶原点矩…3622常见的连续随机变量…a↓L……3723常见的离散随机变量39元随机变量的变换……40241一元随机变量的变换……………………………-I242累积分布函数…卩,F■!目,,q卩寻↓。■罪品十日十■星·十Pl4dh,·+寻↓4IdaJ4■b+d5期望值的计算4726二元随机变量………………………卜中dp垂4FL4DL用山■山目日国国E目261联合累积分布函数26,2联合慨率度两数50263局部特征……264联合止态随机变量薯■rT了■nT■加1『1m日r“■TDT道十■TLT■"■■T■T5527二元随机变量的两个函数271概率密度函数(离散随机变量……………572.72概率密度函数连续随机变量和连续数}………………273分布函数(连续、离散或混合6128:元随机变量的个函数………………6328,1离散随机变量的概率密度函数………6328,2连续随机变量的概率密衰函数…………………………………6429E(Xy)的计算210多随机变量…692.10.1全局特t,·692.10.2月部特征………………………………和q上中■《+b中:b◆411每d■↓;4abh4画h213高斯随机矢量…1742.11N个随机变量的M个函数…212小结参考文献……第3章随机变量估计…3.1变量估计…………9731随机变量估计的基本公式中■中■1中,中日目■……………97312贝叶斯性能测度++4…97313数据的统计特征……32线性最小均方误差(MMSE)估计32]随机变量的营数估计………通日骨目P十虚加十98322由一个随机变量估计另一个随想变量的线性估计……323由N个随机变量估计一个随机变量的线性估计33非线性最小均方误差(MMSE)估计…107331由一个施机变量估计另一个随机变量的非线性估计…+7332由N个随机变量估计一个随机变量的非线性计11123高斯随机变量的非线性估計.:函.F·dP香P日aa日1124随机变量估计的性质11335贝叶斯估计…1335.!贝叶斯伟计……114352贝叶斯佔计举例11636非随机参量的估计■ptt由口ht面明.·+卩+F119361极大似然估计20362极大似然佔计举例…12037小结习题…1「rT日·」参考文献…128第4章随机过程………1304.1骓机过程的定义……42随机过程的特征13142.1随机过程的全局特征……………13242.2随机过程的阶概率密度中自中14中E4山中中丽………"1324.2.3随机过程的均值………………4.24随机过程的方差…32425随机过程的二阶概率密度133426随机过程的自相关函数和自协力差函数133427随机过程的功率谱密度…134428高阶矩429髙阶谱…………………1354210N阶密度…………“a13543随机过程的平稳性■■!中冒:14中4自L135431广义平稿殖机过程4.3.2广义平稳随机过程的性质…13644随机过程举例平导P中IM3644l自线过程…PP中目-d日++...·...,中·136442半随机二进制传输过程39443随机二进制传输过程…l41444半随机电报过程…………143445随机电报过程………·1464.6随机正弦信号L46447随机游动过程喻,..一14845随机过程的定积分152456随机过程的联合特征153461—阶联合密度Rd46.2互相关晰数十“十1r15446.3互协方差函数……464联合平稳………………465互功率谱密度15547高斯随机过程………155
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西门子MindSphere技术白皮书
西门子MindSphere技术白皮书西门子MindSphere技术白皮书白皮书| MindSphere简介物联网(oT)两门子预测物联网(oT)将带来巨大的机遇。物联网的价值在于连接真实世界和虚拟的数据世界。数字化转型将开辟新的业务模式。在物联网中,数丨亿物品都有其地址,并与玍联网相联。它们可将数据传送至厶进行处理,并可通过应用程序进行管理和控制。计算机的微型化、传感器的廉价化、网终的无所不在性和“智能”设备的可用性越米載高,将使这一情景变成现实。其应用示例涵盖了从网络车辆到健身数据跟踪工具,从智能家居刭智能农业等领域在软硬件结合方面,西门了的成功经验举世公认-包括生产、铁路管理、交通管理和分布式供电系统等领域的自动化解决方案。这些均是必须有监视和控制功能的复杂系统:它们具备真实世界和数字世界中的组件,通常涉及关键的基础设施。此类领域的客户对数据安仝性、可靠性、耐用性和保护性的期望非常高。此外,他们还希望采用数字化技术在不损害现有系统的前提卜加强有设备的功能。这止是西门了为什么要详绀描述物联网概念在⊥业上的应用。在这种方案中,设备和机器(例如,由西门」子生产的)以及它们在系统中的交互处于数字互联工业应用的中心地位。西门子正在将这一方案用于大量项日中。具体示例包括:汉堡、哥德堡和斯德哥尔摩正在使用的电动公交车充电系统。在该系统中,公交车内部的电气组件、快速充电站和受电弓等全鄙组件均通过Web进行通信并对充电过程实施协同。圣彼徳堡的供水管网优化项目。它通过一个智能传感器网络来帮助检测滴漏并将泵的能耗降低至最低程度。项日的重点在于集成已有的控制系统。现在,位」维也纳阿斯城滨湖的廾发项目凵经成功地将智能变压器用」智能电网智能城市能源管理风力发电mrm有了电力和天然气数字化工厂loT发电服务过程工业与驱动汽车楼宇技术医疗本白皮书的发有者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphere物联网是西门子数字化战略的基石。物联网已具备技术可行性,该方案也具各可转让性;所有这一切为西门子公司及其在各个行业的客户开创了全新的业务机遇-无论这些客户属于能源公用设施、交通控制、楼宇、制造业还是其它工业领域。数字化随着世界互联程度的日益提高,数字化(采用数字技术实现ψ务运营方式的转换)已经成为保持公司竞争力的关键技术手段。数宇化有望降低生产成木,提高生产质量、生产灵活性和生产效率,缩短对客户需求和市场需求的响应时间,同时,还开创了全新的创新性业务机遇数字企业已经成为现实;公司正通过数字化转型获得利润和发展机遇-这一过程要求整个价值链都实现无缝数据集成。产海量数据的数十亿智能设备正在推动例如工业4.0和物联网等创新技术。如何将这些数据转变成价值是一个关键的成功因索西门子正在利用基于电气化、自动化和数字化的数字技术应对这些挑战。数字化西门子数字化服务西门子软件Mind Sphere自动化只面采用数字化增强的电气化和自动化电气化@数字化进程正在重塑各个工业领域。随着计算、物联冈和其它相关技术的迅猛发展,企业现在可以实时采集、分析大数据,从中获得可以引导业务决策的可付诸行动的信息。西门子在自动化和电气化领域的经验和专家知识正在帮助企业应对这些挑战数字化是一个关键的技术手段,可让企业在未持续保持竞争力。这既适用小型公司,也适用只备全球性业务的大公司。日益变短的创新周期,意味着上业企业必须持之以恒地缩短产品丌发和产品生产吋间。这要求在整个价值链-从产品构想到实际产品直到产品维修-都实现无缝数据集成。利用数字化提供的机遇更快、更灵活地响应客户的需求,将公获得市场优势。白皮书发布者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| Mind Sphere西门子惠及客户的整个价值链数据分析实现更高水平的生产率和上市时灵活性和适应性可用性和效率。人工智能设计和工程组态自动化和运营维护和服务]仿真1具C云和平台技术安全连接网络安全确保工业级网络安全作为一个全球性制造企业,西门子对客户的理解绝对不会局限于表面层次。西门子依托自有经验理解客户如何才可以更快、更灵活地以最髙效率和最佳质量将产品推向市场-换句话说,就是通过产品硏发的虚拟世界与真实的制造世界之间的完美协同。四门子是当前市场中哐—一个集最新产品生命周期管理软件、功能强大的自动化技术和服务于一身的公司。凭借在世界各地安装的数以百万计西门子设备(3000万个自动化系统、7000万个智能仪表、80万个关联品),西门子及其合作伙伴可利用 MindSphere丰富的应用程序接口(AP)开发高价值应用,并基于深厚的行业知识和经验交付数字化服务设计和程组态自动化和运营维护和服务西门子软件西门子数字化服务Mind sphere-物联网操作系统采用数字化增强的电气化和自动化数字化双胞胎除了连接西门子设备外,客户还利用西门子软件来设计、仿真和生产数以百万计的、支持物联网的产品。这些产品涵盖高技术电子产品、消费类产品、汽车、航空航天和其它大量工业领域。西门子是产品生命周期(PLM)软件和制造运营管理(MOM)软件的仝球领先供应崗。其系统和服务遍及仝球,分发的授权超过1500万个,全球客户数超过了140000个-全球尚没有哪一个物联网提供商可以像西门子一样地通过用于产品、生产和绩效的全数字化双孢胎推动闭环创新5本白皮书的发有者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphereMindsphereMind Sphere是西门子推出的、基于云的开放式物联网操作系统。融合真实世界与数字化世界,使利用强大的工业应用和数字化服务驱动商业成功成为可能。 MindSphere的开放式半台即服务(PaaS)使卡富的合作伙伴生态系统开发和交付新应用成为可能。将数字化和物联网数据转化为生产运营成果是 Mindsphere的核心驱动力。基于 MindSphere构建的高价值行业应用,可通过基于最佳实践解决方案获得重人成果。此外,个业还可利用 Mindsphere将产品的构思、实现和利用封閉成一个环,将运营数据无缝集成到整个价值链中-不仅可以提高运营效率,而且还可以实现仿真和测试结果与实际观察结果之间的比较。本白皮书从四个重要的方面描述 Mind Sphere的功能和优点:快速、方便地融合真实世界与数字化世界基于开放的半台即服务(PaS)创造强大的合作伙伴生态系统利用强大的领域专用行业应用和数字化服务推动业务成功采用全数字化双胞胎实现无与伦比的闭环创新Mind Sphere作为完整数字化战略的一部分,可以探索新的解决问题的方法,计仚业思考创新性的商业模式。白皮书发布者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphere融合真实世界与数字化世界目前互联网上连接了80亿个设备。2030年,这一数字将达到10000亿。水源:2016世界经济论坛互联是物联网领域的主要话题之一。全球已经安装了数百万个西门子设备、资和自动化系统。这些设备、资产和自动化系统涉及到电丿发电、能源管理、交通运输、工业牛产以及楼宁技术等领域。人多数情况下,可以获取特定场景下的数据,但尚能挖掘其中的价值。西门子将向现有系统提供插件和扩展程序,使Mind Sphere可以方便地连接这些插件和扩展程序以利用这些数据西门子一直稳定地交付数百万个新型设备、资产和自动化系统。这些设备、资产和自动化系统在交付时就集成了 MindSphere连接功能,因此,安装后即可获得数据产生的价值。借助开放通信标准,其它供应商提供的设备、资产和自动化系统也可以将数据传送全 MindSphere。这确保同·方法的可用性,并可以对数据分析技术采用此前无法使用的组合运用。除了西门子系统外,采用西门子PLM数字化企业软件套装和制造软件进行产品设计、开发和制造的企业也可为其客户提供数十亿个文持物联网功能的产品,例如笔记本电脑、计算机、电视、汽车、卡车、飞机、重型设备、健身设备和白色家电等产品。这些产品中的物联网数据源自大量各种不同数据源。西门子展望Mind Sphere将连接大量各种不同物联网源设备,从而可以收集这些产品的相关数据,并将其用于MindSphere应用。Mind Sphere1回交通运输能源管理运营公月设备个可持续性本白皮书的发有者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphere可以连接到 MindSphere上的设备类型几乎是无穷无尽的,并且 MindSphere将会支持大多数主流开放连接标准能源例如,涡轮机、风力发电机、蓄电池、智能电表、变电站、压缩机交通运输例如,火车、地铁车站、船舶、卡车、行李车、集装箱工业生产例如,机床、输送机、控制裝置、传动装置、泵、阀楼宇技术例如,采暖、通风、空调、照明、门禁安全、消防安全医疗例如,医疗设各、植入设备、医院其他例如,农业、智能家居、零售髙价值App将利用米自各种不同源的数据向 Mindsphere用户提供独特的价值。Mind Sphere采用了简洁、清晣的结构,可以使用户忺速地将其资产连接到云,并从其物联网数据获得相关价值。SIEMENS3∷∴∷ MindSphere∷∷为了实现用户数据端至端的集成,仝业首先必须将其资产连接到数字化世界。⊥厂、机器和系统所产生的原始数据,如果事先没有对其实施连接、采集和管理,将不能得到全方位的深入分析MindConnect,轻松实现安全连接为了简便、安全地将资产连接到 MindSphere,西门子提供了系列丰富的 MindConnect组件。 Mind Connect组件是软件和庋或硬伫解决方案,它们使即插即用连接成为可能,从而可以收集相关数据,例如将能量计、移动设备(火车等)、空调、各种传动装置和输送系统的状态数据按设定的间隔传输到 Mind Sphere。这使得仝业可以快速、经济地收集性能数据,并将它们发送给 MindSphere以进行分析。白皮书发布者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphereMindSphere可使客户可以快速展开相关工作Mind Sphere可以帮助客户快速实现其数字化商业模式。无需编程技术,也个需要关停设备每个客户都有一个可定制型登录功能。主页面简洁、清晰,仅显示建立连接时所需要的功能(“资产组态"( Asset Configuration)、管理员客户端与用户登录功能(“客户管理( Customer Management)和"用户管理”( User Management))和 MindApp利用 Mind connect组件的即插即用连接,客户可以快速地使用 MindSphere。貝体过程如下设置并连接 Mindconnect组件组态需要发送给 MindSphere的数据利用集成有规则引擎的 Fleet Manager进入第一个界面并定义相关操作SIEMENSInghuiyf-Lfe23第1步迕接|获得 MindSphere用尸帐号,接收数据接入网关并将它集成到机器/备中第2步组态|利用 Mind Sphere对数据采集功能,连接和可视仁分析器进行组态第3步正棠使用|监视全部设备的健康状念信息:采用 Fleet Manager查看详细的信息MindSphere使客户可以快速展开相关工作开放式连接标准开放的标准和接∏使得从各种不同制造商所生产的资产、设备和系统抉得相关数据成为可能。 Mind connect基于已经建立的工业标准确保可以进行可靠的、独立于制造商的通信。这些标准中有一个名为OPC统架构(○PCUA)标准。该标准是由OPC基金组织制定的、用于实现工业自动化交互性的机器-机器通信协议。对于本文此前描述的各种不冋资产类型的其它标准和协议,将由西门子或其合作伙伴提供相应支持。Mind connect软件具备良好的可扩展性,可以方便地适应各种不同资户类型、协议和通信标准。通过这些扩展, MindSphere客户可以对两门子和其它第三方支持 MindSphere的资产实施全球性访问,并通过嵌入式连接或辅助连接高效地从中提取数据。这将给各种供应商制造的各种资产连接至 MindSphere提供了无尽的可能性。此外, Mind connect库还可协助开发人员将定制型软件代理连接至 Mind connet ap:·库的代码很短,可以方便地集成第三方设备资产·可以定制数据采集功能本白皮书的发有者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档白皮书| MindSphere·可将数据直接发送给 Mind Sphere,无需掌握任何 Internet协议知识可以简化 MindSphere的通信与调试过程。安全通信Mind connect组件采用了相关安全机制,只允许连接 MindSphere平台并将数据发送给该平台。它通过安全证书验证识别 Mind Sphere后端。对于 Mind connect组件所采用的证书和密钥,通过证书和密钥管理措施进行处理。登录期间, Mind cannect组件必须通过 MindSphere的认证过程。该认证过程完成后,双方即就后续通信所采用的加密密钥达成一致。因此, Mind Sphere平台被设计成只接收来自合法 Mindconnect组件的数据:合法 Mindconnect组件指登录期间成功地完成了认证过程的 MindConnect组件与 MindSphere进行加密通信随着数字化稈度的日益提高,综合性应用安全方案的重要性也越来越人。对于纵深防御,西门子按照丨SA99EC62443和面向工业的信息安全标准lsO27001/BS的建议提供了一种与信息安全、网络安全和系统完整性有关的多层方案。通信数据始终采用不低于256位的 SSL/TLS进行加密。Mind connect组件与 MindSphere平台之间的全部通信都采用传输层安全(TLS)1.2标准进行加密。对于TLS的组态,将会定期检查,使其符合适用的西门子信息安仝指南。这有助于防止中间人攻击和对Mindsphere平台通信实施的各种篡改行为。例如, Mind Connect nano只通过已经建立的、连接至 MindSphere平台的 Https对外连接进行基于Https的、与防火墙友好的互联网出站通信( Https端口443)(该连接的建立由 Mindconnect nano而非 MindSphere半台发起)。即使史新了 Mind connect nano上的固件,仍然遵守“仅出站”规则。最高机密性MindSphere客户是数据的拥冇人,并负责控制杈限级别。 MindSphere提供髙安全数据环境,允诈数据拥有者可对数据访问权限级别进行完全控制。数据保存在由领先的云数据中心合作伙伴(aS)提供的高安全基础设施中。这些专业的laaS提供商可以提供比典型的现玚和本地数据存储设施高得多的安全标准。此外,还通过分离租用者对数据访问权限实现严格管理,从技术上仅允许已经分配的租用拥有者(数据拥有者)进行数据访问。Mind Sphere开发时将数据安全冒于最高优先级,设计了访问保护、分段和加密通信、防篡改保护和机密性保护等功能。客户可确信对自凵的数据进行完仝的访闩控制。白皮书发布者:西门子生命周期管理软件公司-非限制性文档
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