智能车间监测系统设计与实现

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　　摘要：当前制造业车间生产更加注重对生产过程的监测以提升安全性和环保性。综合运用传感技术、无线通信技术、边缘网关以及云端处理技术，设计了对车间环境、设备状态进行实时监测和分析智能化平台，以温度、湿度、气压值等环境特征作为参数对象，对车间设备状态进行实时监测，并通过声光予以实时警示。边缘端分析和处理的结果能够远程数据发送到云服务平台，服务器端对数据进行可视化展示。系统的开发能够帮助排除安全隐患，提高工业智能化水平。
　　关键词：绿色车间;边缘网关、边缘服务器;实时监测;能耗分析
　　中图分类号：TP399     文献标识码：A
　　Abstract： The current manufacturing workshop production pays more attention to the monitoring of the production process to improve safety and environmental protection. Comprehensive use of sensor technology， wireless communication technology， edge gateway and cloud processing technology， designed an intelligent platform for real-time monitoring and analysis of the workshop environment and equipment status， using temperature， humidity， pH and other environmental characteristics as parameter objects， to the workshop Real-time monitoring of equipment status， and real-time warning through sound and light. The results of analysis and processing at the edge can be sent to the cloud service platform remotely， and the server can visualize the data. The development of the system can help eliminate potential safety hazards and improve the level of industrial intelligence.
　　Key words： green workshop; edge gateway， edge server; real-time monitoring; energy consumption analysis
　　1 引言
　　《中國制造2025》将绿色发展作为未来主要发展方向之一，明确提出全面推行绿色制造的要求，绿色车间成为生产企业实现绿色制造的主要方式。传统车间采用人力监测，一方面造成对人力资源的浪费，另一方面采用人力监测由于部分特别车间内不稳定因素无法确定，造成不必要的人员伤亡、财产损失。
　　随着物联网技术、无线通信技术以及云端技术的发展，对传统车间进行智能化改造以提升安全性和能效已经成为行业发展趋势[1-3]。在车间内通过边缘计算模式设计的智能监测平台能够有效提升系统的实时性和隐私性[4-5]。本设计选择车间生产过程中典型的温度、湿度、气压等设备状态和环境数据，设计了一套车间环境监测的智能化平台。采集车间内实时数据通过边缘网关对异常数据进行反馈处理再将数据以及异常日志发送到云服务平台，云端接收到数据后进行数据分析处理，最终实现可视化。通过监测系统的可视化界面，使相关人员能够更方便，有效的监控车间内环境，提高数据精准度和信息准确化。系统对实时数据的监测记录有效地减少了人工判断的误差，同时避免了不必要的人员伤亡以及经济损失。
　　2 总体方案
　　2.1 系统架构
　　基于边缘计算的智能车间监测服务平台分为边缘端、云端两大部分。系统架构如图1所示。
　　1）设备传感层
　　该层负责接入设备，设备开启后，专用传感器（气体，温度，湿度，位移等传感器）开始监测绿色车间内环境安全，耗能（用电量），设备开关状态，设备运转状况等。车间内部通过RS485和ZigBee将不同类型的传感器、执行器接入到边缘网关，实现设备及传感器数据的收集，如图2所示。
　　2）网络传输层
　　该层基于边缘网关。设备开始工作后，在传感器、设备数据传输至云端时在网络边缘对产生的数据进行异常处理然后再传输至云端，云端数据库数据同步于本地数据库。
　　3）监控应用层
　　该层部署在服务器端，智能车间数据来源于服务器端数据库，通过系统平台将数据可视化，相关人员浏览可视化界面实时监控绿色车间内环境安全、设备运行状态等。
　　2.2 系统功能模块
　　本平台以对车间实时检测为主要应用目标，功能上包含为数据采集、存储、分析以及展示，主要功能如图3所示。
　　1）设备管理
　　当用户登录系统后显示为设备管理页面，在设备管理页面中可进行添加设备并且可点击设备调试页面对新增设备进行调试，包括将指定设备删除、修改以及对设备进行的控制。
　　2）用户管理
　　绿色车间监测平台就有完善的用户管理功能，平台可由技术人员、管理人员以及普通用户进行操作，但所面对不同的用户，开放相应权限的功能。用户权限的设置及添加可由系统管理员修改和管理。 　　3）能效管理
　　将传感器、设备的信息进行集中采集，对获取到的信息进行显示，分析，预测、控制及监控，通过对数据的整合实现数据的实时传输与监测。
　　3 系统设计
　　3.1 通信协议
　　整个平台将采集到的数据按照统一的通讯协议进行打包，通过串口将打包好的数据发送出去，协议定义了数据单元所需要的格式，数据单元应该包含的数据和含义以及数据发送和接收的顺序，从而确保数据之间能够顺利地传送到确定的地方。同时串口接收控制命令，根据统一的通讯协议进行解析，根据解析后的命令对设备进行控制，表1给出了通信协议格式。
　　3.2 数据采集与传输
　　系统使用RS485和ZigBee两种通信模式实现车间中不同类型的设备接入。RS485协议在车间中普遍应用，用于有线方式获取数据采集设备上传的各种数据;利用Zigbee组网安全、低能耗的特点，将包括红外传感技术以及其他感知的新型传感技术设备能够无缝的融入互联网，实现数据之间的信息交换及进一步的监控管理。
　　利用边缘网关在将数据传输到云端之前先在边缘侧完成数据的预处理和分析、通讯与数据格式标准化以及实现兼容新节点接入的能力。数据通过边缘网关首先进行处理分析减少了网络通信负载，有效降低数据处理延迟以及大量的垃圾数据占用资源。此外，边缘处理对于车间隐私数据的保护也有积极作用。
　　3.3 数据分析与处理
　　将传感器、设备获取到的数据通过通信协议约定的格式进行打包并上传，利用边缘网关首先对上传数据进行预处理，对异常数据进行实时判断并做出处理，故障处理逻辑如图4所示。当接收数据值超过预期设定阈值还将联合执行器做出联动处理，联动处理逻辑如图5所示。边缘服务器汇总车间数据，通过本地处理终端对执行器、车间设备发送处理指令，实现设备间的协作。
　　处理过后的数据以及异常数据（日志）都将上传至云端，在云端进行进一步大数据分析。同时云端数据库（如MySql）的数据也会同步到本地数据库，Web服务器可通过对对本地数据库和远程数据库的数据访问进行可视化展示。
　　4 系统实现
　　智能车间监测系统的实现基于硬件和软件的融合开发，其中对传感器以及设备传来的信息进行处理后对數据展示，当数据超过阈值时边缘网关对异常数据进行处理。云平台端使用Java语言进行开发，通过消息组件实现数据接收。Web端采用Spring MVC框架实现业务分离，提供数据显示界面。如图6车间在中午12：00时温度超过阈值，边缘网关进行数据处理，自动启动工厂空调进行降温处理，且大屏调出设备所在车间摄像头查看实时情况。从图6中可以看出下午13：00时车间的温度已经下降到27摄氏度。如图7给出夜间21：00时空气湿度大于阈值，高湿度会影响设备的正常运转。根据定义的处理逻辑，边缘网关启动对异常数据进行处理，下发解决异常处理命令，打开排风扇以及恒温器保持空气湿度保持50%以下。从图示例中可以直观地看出系统对设备以及车间环境实时监测和自动化联动处理，有助于提升车间的自动化管理水平，有效减少车间机器事故的发生并实现节能减排目的。
　　5 结论
　　针对工业智能车间监测典型应用的实际要求，给出了基于边缘计算的智能车间监测系统的设计与实现。首先给出了系统的架构，主要构成模块及系统功能;然后给出系统的设计细节，包括系统采集与发送、数据接收与反馈、数据传输的通讯协议等;最后给出了系统的实现。根据智能车间的监测应用需要，设计了一条从数据采集、传输、存储、处理和数据可视化的完整链路。初步应用表明，该系统运行良好、性能稳定，能够较好地满足实际应用需要，提高了车间的智能化水平。
　　参考文献：
　　[1] 魏彦，姜明君.车间能源监测与分析改善平台的设计[J].机电工程技术，2019，48（7）：165-169.
　　[2] 邹旺，李少波.数字化车间生产现场数据采集与智能管理研究[J].组合机床与自动化加工技术，2018（1）：150-153.
　　[3] 刘皖苏，卢彪.基于传感器信息采集技术的CO2浓度监测系统的研究与设计[J].赤峰学院学报（自然科学版），2019，35（10）：33-35.
　　[4] 邹萍，石瑞杰，吴夕科，等.基于边缘计算的电工装备集成接入技术研究与仿真验证[J].系统仿真学报，2019，31（3）：592-600.
　　[5] 袁佳伟，宋庆增，王雪纯，等. 边缘计算设备的性能功耗测量与分析[EB/OL].[2020-03-29].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/31.1289.tp.20200320.1722.001.html.
　　【通联编辑：梁书】
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