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基于智能制造系统的物联网3D监控

2018/7/13    来源:互联网    作者:刘昭斌  刘文芝  顾才东  张玉成      
关键字:物联网  3D监控  智能制造  
针对柔性智能制造系统在生产过程中环境参数、操作行为、随机事件对产品质量的影响的判断数据不完善等问题,给出了一种有效的融合多种传感器为一体的三维虚拟监控的设计方法,模拟仿真和实现柔性智能制造系统中复杂的制造和控制过程。

    智能制造系统(Intelligent Manufacturing System,IMS)是一种由智能装备、智能控制和智能信息共同组成的人机一体化制造系统,它集合了人工智能、柔性制造虚拟制造、系统控制、网络集成、信息处理等学科和技术的发展,能够实现各种制造过程自动化、智能化、精益化、绿色化,是传统产业转型升级和战略性新兴产业发展需求。适用于中小制造企业的分布式网络化IMS基本构架,将是结合数控加工系统的可由系统管理、任务规划、设计和生产者等组成的系统,以实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。从产品生命周期看,智能制造过程包括了用户产品订单、订单产品任务规划、产品设计并生成CAD/CAPP数据、加工单元获取并完成加工任务、系统信息处理、客户获取订单执行结果。因此,智能制造也对企业资源(人力、物流、资金等)管理提出了新的要求。

    目前,苏州市职业大学“智能制造与控制工程训练中心”为适应我国智能制造技术发展,培养符合现代制造业所需的技术应用型人才,引进了一套柔性智能制造系统,实现了制造过程自动化、智能化和精益化,同时也能够为专业人才培养提供企业生产和管理环境体验及项目训练。但是,生产过程中通过协调机制对操作行为的规划、事件(如预报、评价、监控、诊断、决策、优化、制造资源变化、违规操作等)协调反应和实现行为可控的判断数据不完善;同时,通过感知环境状态学习动态系统的最优行为策略无支撑;其次,对系统的整体运行状态没有评估和预测。为解决这些问题,我们课题组参与了“基于苏州市职业大学智能制造系统的物联网控制”项目,利用先进物联网技术来感知、监控和管理每个工位,同时利用移动互联网来提供智能远程监控服务,实现对其设备的远程监测、升级和故障修复。企业管理人员可以通过基于Web的友好界面实现对企业人员、设备等的实时监控和管理。

1 系统模型

    本设计基于智能终端的感知监测和分析架构,通过加载多传感器获取智能制造系统异常瞬间的数据和网络数据,截获异常信息并通过无线传感网业务信道与远程监测服务器建立点到点连接,实时上传异常数据至控制服务器分析呈现,通过3D监控软件系统自动分析异常原因。这样,既不会影响用户日常使用,还可以发现诸如“数据业务接入失败”等用户无法感知的异常事件。系统模型如图1所示。

基于智能制造系统的物联网3D系统模型

图1 基于智能制造系统的物联网3D系统模型

    (1)接口层。本模型利用各类传感器已有的驱动层及操作系统层接口,通过在物联网网络层新增业务异常智能感知模块,并通过该模块的串口I/O控制获取操作系统接口和传感测量信息接口上报的原始数据。通过测量信息接口上报给操作系统层,操作系统层利用Trace输出接口读取底层上报的信息,通过操作系统接口上传至应用层的业务感知异常监测模块,监测模块通过对数据实时解码、自动判断异常发生原因,按照数据分析要求对测量数据、信令数据进行格式处理,进而利用终端内置存储空间(如Flash)进行暂存,并在业务空闲时发送数据给上传和控制模块。

    (2)集成服务。中央控制服务器数据存储及解析提供基于Web方式的整体系统访问入口,提供所有业务的Web访问方式,并实现对现有系统的集成服务。集成和Web推送的模块有:基于Web的客户端Session管理模块,基于Web客户端的Session管理模块实现对Web连接的持久化管理及映射;基于Web的异步服务器实时数据推送模块,基于Web的异步服务器实时数据推送模块借助JDK7的HTTP异步传输能力,并借助Java Script的XML Http Request对象完成对旧版本浏览器的实时推送;基于WebSocket的实时数据推送模块,对于支持HTML 5标准的浏览器,借助WebSocket技术,实现高效的数据实时推送;基于WebGL的3D建模及解析模块,WebGL为OpenGL的Web集成版本,借助该技术,可以在Web上实现高效的3D建模渲染;基于Java com互联技术的系统集成模块,基于Java com组建技术完成对基于微软技术的现有系统的集成;数据解析模块完成与中央控制服务器数据存储及解析支持,提供某些IE的专用系统的集成,借助Silverlight技术完成对微软系统的集成 ;基于Adobe Air技术的Web集成调用模块,借助Adobe Air技术实现对Web应用的桌面化需求。

    (3)云计算与虚拟化处理。该平台提供数据控制中心功能,为各类多媒体业务提供运算及存储平台,开展视频监控、物联数据分发、模式识别等业务。云计算依靠的虚拟化技术,在一个给定的硬件平台上宿主机创造一个模拟的计算机环境(虚拟机)并提供给客户机,控制平面虚拟化与数据平面虚拟化结合集成服务、接入二层网络结构,提供硬件资源管理模块、虚拟机资源动态管理模块、虚拟机管理模块、系统负载监控模块、数据集成调用模块、物联网数据存储模块等。硬件资源管理模块在服务器操作系统的基础上完成集群管理功能。其主要功能包括:服务请求分发功能;Socket的进程并发管理功能;集群服务器增加、删除功能。

    虚拟机资源动态管理模块根据虚拟机的负载情况动态地为虚拟机分配不同的计算资源,并向下与硬件资源管理模块进行通信。其主要功能包括虚拟机负载监控、计算资源分配、硬件资源管理与通信接口。虚拟机管理模块维护虚拟机的基本信息,手动指定虚拟机资源管理策略。其功能包括虚拟机添加、虚拟机删除、虚拟机共享设置、虚拟机类型管理、虚拟机基本资源分配策略管理。

    系统负载监控模块提供系统的负载监控,为动态资源分配提供参考。其功能包括系统CPU占用率分析、系统内存使用分析、文件系统使用信息分析、任务优先级管理。

    数据集成调用模块主要完成业务逻辑的数据库操作,完成由用户业务逻辑到数据库操作之间的映射。物联网数据存储模块位于实际存储数据的关系数据库的上层,为不同的数据库提供统一封装接口,并为上层模块提供访问接口。

2 系统设计与实现

    2.1 硬件设计

    硬件平台分为传感器节点、Sick节点和后台服务器。传感器节点以Telosb节点为主,配备多种传感器和CC2420通信模块。CC2420工作在2.4GHz的频道上,是一款完全符合IEEE 802.15.4协议规范的芯片。此外,CC2420是基于包的通信芯片,即它能自动判断数据包的开始和结束,因此其传输和接收是以一个数据包为单位。这样能极大简化上层链路层协议的开发,并提高处理效率。

    传感器节点用于感知数据和信息采集,并自组织多跳网传输数据给Sick节点,Sick节点用于汇聚区域数据、打包压缩,并接入局域网、传输数据给服务器。后台服务器用于数据计算、处理、存储和管理。移动智能设备通过用户接口查看、显示和推送信息。

    传感器网络硬件上由12个传感器节点和2个Sick网关组成。网络中硬件设备连接如图2所示。12个传感器节点和Sick上均有基于ZigBee的无线通信模块,传感器节点将感知数据和状态数据以无线方式最终汇聚到Sick网关,Sick网关将数据封装并以TCP/IP方式发送到远程的服务器。同时来自服务器的命令数据包沿着相反的路线被发送到指定节点,完成控制功能。

传感网络硬件连接

图2 传感网络硬件连接

责任编辑:程玥
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