智慧数字孪生 嵌入式软件 软件定制 案例

面向智能制造与物联网演示的数字孪生平台，支持用自然语言直接控制虚拟与真实设备。 核心功能：①LLM Agent解析自然语言指令，自动映射为设备操作；②MQTT总线实时同步设备状态，指令下发毫秒级响应；③Three.js三维场景实时渲染，设备状态一屏总览；④Webots仿真环境真机联调，支持虚实融合验证。适用于工厂产线可视化、智能家居演示与物联网教学场景。

在电力行业数字化转型浪潮中，配电房作为电力传输的关键节点，其运维模式正从传统人工巡检向智能化、自动化方向跨越式发展。 核心功能 （1）视频识别与表计读数 基于 YOLO 目标检测算法与 CNN 图像分类算法，实现多类型设备状态识别： 识别对象：数字仪表、指针表计、开关状态、指示灯、柜门闭合情况、人员跌倒等； （2）红外测温与热缺陷诊断 采用非接触式红外测温技术，结合温度异常识别算法： 测温模式：红外普测（全区域温度扫描）、精确测温（重点设备定点检测）、遥控测温（远程指定检测点）； 缺陷诊断：通过温度阈值对比、温差分析，识别设备过热、接触不良等故障，支持多级告警阈值设置； 数据输出：热成像图、温度曲线、缺陷等级（一般 / 严重 / 危急）。 （3）局放监测 针对开关柜局部放电故障，采用多维度检测技术 （4）环境检测与联动控制 检测参数：温度（-40℃~+80℃）、湿度（0.1%~99.9% RH）、有毒有害气体浓度； 联动逻辑：湿度＞85% 时自动启动除湿机，SF₆浓度≥1000ppm 时联动风机换气，烟雾超标时触发消防报警；

1. 立项背景和目标 现如今工业、室内环境需要实时监测空气质量、温湿度数据，传统仪表仅能现场查看，无法远程管控。结合物联网与数字孪生可视化技术，本项目旨在设计一套嵌入式环境监测终端，实现现场环境参数自动采集、本地显示，并将数据上传云端，构建可视化数字孪生监控面板，随时随地远程查看环境指标，解决环境数据无法远程监控、集中管理的业务痛点。 2. 软件核心功能模块 1. 数据采集模块：驱动温湿度、空气质量气体传感器，周期性读取环境物理参数； 2. 本地显示模块：驱动LCD显示屏，实时刷新当前采集到的各项环境数值； 3. 通信传输模块：驱动ESP8266 WiFi模组，基于MQTT通信协议封装数据报文； 4. 系统调度模块：移植FreeRTOS实时操作系统，拆分采集、显示、网络发送独立任务，并发稳定运行。 3. 完整业务流程路径 各类环境传感器采集原始模拟数据 → STM32单片机通过I2C/串口驱动读取、解析数据 → FreeRTOS调度任务，将数据同步至LCD屏幕本地展示 → 通信任务打包数据，通过WiFi模块上传物联网云端平台 → 云端汇总存储数据，搭建数字孪生可视化图表看板，用户远程访问平台，即可实时查看历史、实时环境监测数据，完成整套环境监测、数据可视化管理业务闭环。

项目名称：反射弧与反射类型教学演示系统 项目背景：本项目为初中生物教学（反射弧与反射类型章节）研发的一套软硬件一体化教学演示系统，用于直观展示缩手反射和膝跳反射的神经传导机制，以及不同部位受损时反射行为的变化。 核心功能： 缩手反射演示模型：通过火焰传感器感知刺激，驱动 WS2812C 灯带以不同颜色（绿/红）逐段点亮模拟神经信号传导路径（感受器 → 传入神经 → 脊髓 → 传出神经 → 效应器），同时通过舵机驱动手臂模型完成缩手动作，并伴有蜂鸣器反馈。 膝跳反射演示模型：通过按键触发刺激，灯带模拟膝跳反射的神经通路，舵机驱动腿部模型完成踢腿动作，直观展示反射弧各环节。 故障模拟教学：支持 6 种教学场景切换——结构完整无故障、感受器损坏、传入神经损坏、脊髓损坏、传出神经损坏、大脑损坏，通过灯带颜色变化（绿色正常/红色阻断）和动作响应差异，帮助学生理解反射弧各环节的作用。 跨平台无线控制终端：提供 Windows 桌面端和 Android 移动端的控制 App，通过蓝牙 BLE 与两个演示模型无线通信，支持设备扫描、连接、命令下发和状态重置。

该项目是一套部署于户外的智能回收终端系统，参照蜂巢柜式结构设计，主要面向易拉罐、塑料瓶等可回收垃圾提供有偿回收服务。用户通过扫码开箱投放可回收物，系统自动完成称重计量并按规则结算返现，实现"投放—称重—返现"的无感回收体验。平台功能覆盖多角色场景：面向普通用户提供设备互动投递与预约上门回收服务，解决大件或批量可回收物的便捷处理需求；运营端支持远程设备控制，可实时监控设备运行状态、远程开关仓门与下发广告内容；设备管理员则通过专属操作界面完成清箱维护、异常告警处理与补货巡检等日常管理，形成完整的智能回收运营闭环。

1.储能系统数据采集，通过485和tcp进行储能设备里的各种设备传感器数据的采集同步。 2.储能系统ems管理控制:负责进行能源充放电时间线等各种策略的执行 3.储能系统安全动环控制，基于传感器数据进行储能系统的安全性控制处理。