基于邊緣計算的車間設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)研究

王美林 黃鈞

摘要：現(xiàn)有的車間大型設(shè)備復雜度高，越來越依賴監(jiān)控系統(tǒng)對其進行實時性管理。目前依靠云計算的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量越來越大，導致需求緊急響應(yīng)的告警信息容易出現(xiàn)延遲，嚴重會造成設(shè)備停機等問題。針對現(xiàn)有PVC壓延車間設(shè)備告警方案定位不明確和告警響應(yīng)不及時的問題，該文引入邊緣計算概念，設(shè)計了一個新型設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，將告警事件處理放置在邊緣端，減輕數(shù)據(jù)長距離傳輸帶來的高延時性和云計算中心處理壓力，利用用戶定義的閾值告警機制和特征樹去重策略減少告警頻繁帶來的運維困難，提高設(shè)備告警處理針對性和實時性。通過對比分析，加入邊緣計算對監(jiān)控系統(tǒng)的告警實時性有了較大的提升。

關(guān)鍵詞：邊緣計算;PVC車間;閾值告警;去重;監(jiān)控

中圖分類號：TP206+.3? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）15-0218-04

Abstract： The existing workshop large-scale equipment has high complexity， more and more rely on the monitoring system for its real-time management. At present， the amount of data needed to be transmitted by the equipment monitoring system relying on cloud computing is increasing， which leads to the delay of alarm information requiring emergency response， and seriously causes equipment downtime and other problems. Aiming at the problems of unclear positioning and untimely alarm response of existing PVC calendering workshop equipment alarm scheme， this paper introduces the concept of edge computing and designs a new equipment monitoring system， which places the alarm event processing at the edge end to reduce the high delay caused by long-distance data transmission and the processing pressure of Cloud Computing Center， and uses the user-defined threshold alarm mechanism and feature tree to remove the alarm Heavy strategy reduces the operation and maintenance difficulties caused by frequent alarms， and improves the pertinence and real-time of equipment alarm processing. Through comparative analysis， the real-time alarm performance of the monitoring system is greatly improved by adding edge computing.

Key words： edge computing; PVC workshop; threshold alarm; deduplication; monitoring

1 背景

隨著工業(yè)4.0建設(shè)的不斷推進，我國傳統(tǒng)工業(yè)信息化進程飛速發(fā)展，車間的大型機械設(shè)備日益呈現(xiàn)復雜化、大型化和多功能化[1]。同時，針對設(shè)備的各項數(shù)據(jù)采集無論從數(shù)量上或者精度上也有了質(zhì)的飛躍，這對設(shè)備的監(jiān)控也提出了新的問題，如何加速數(shù)據(jù)的實時性處理使得故障信息更快地響應(yīng)也是車間監(jiān)控告警的迫切需求。

針對現(xiàn)有大型設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的復雜性和關(guān)聯(lián)性，張棋勝在云計算平臺監(jiān)控系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[2]中設(shè)計了推拉混合式數(shù)據(jù)采集算法以及在云端建立預測模型進行數(shù)據(jù)處理，大大提高了數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量。但是，由于云端遠距離傳輸?shù)奶匦詫σ恍崟r性要求高的事件處理效果并不盡如人意。曹彬乾等在基于STM32+FPGA的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計[3]中采用了嵌入式系統(tǒng)在車間現(xiàn)場進行多類型信號的實時采集和處理，解決了工業(yè)精密儀器快速響應(yīng)的問題。但是，該方法對于設(shè)備的可拓展性和告警規(guī)則的制定并不方便，以及由于存儲功能的薄弱當監(jiān)控的數(shù)據(jù)量級超出一定程度后數(shù)據(jù)處理的效果也會變?nèi)酢?/p>

本文聚焦某五輥PVC壓延機生產(chǎn)線，該生產(chǎn)線現(xiàn)有報警系統(tǒng)是通過故障信息上傳云端再實現(xiàn)具體告警通知，在告警信息激增的情況下會導致設(shè)備告警響應(yīng)緩慢而且不利用監(jiān)控人員排查，容易造成設(shè)備停機或更大的后果。

針對該PVC車間對告警高實時性和有效性響應(yīng)的需求，本文提出基于邊緣計算的工業(yè)車間設(shè)備告警事件處理方法。本方法主要在邊緣端處理告警事件，首先利用用戶終端定義的越限告警規(guī)則確定相關(guān)告警信息，再通過去重、特征匹配等方法減少大量冗余且重復的告警信息，使得從邊緣端上傳到云端的告警信息大幅減少，并有效加速告警通知的實時性和可靠性，對傳統(tǒng)工業(yè)信息化進程具有積極意義。

2 設(shè)備告警整體結(jié)構(gòu)

為提高告警通知實時性，本文利用邊緣端實現(xiàn)告警信息的預處理，在提高處理的效率的同時有效減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，達到加速的目的，并通過邊緣與云端的匹配機制進一步縮短告警的響應(yīng)時間。

本文采用的車間設(shè)備告警事件處理系統(tǒng)如圖1，主要由信息采集模塊、處理模塊和終端模塊組成。在邊緣端層面分為信息采集模塊、第一通信模塊、處理模塊[4]，主要實現(xiàn)閾值告警信息判定、告警信息去重、邊緣端匹配等功能;而在云端包括云端匹配模塊、告警模塊、第二通信模塊和終端模塊，主要實現(xiàn)云端定義告警通知、云端匹配等功能。

2.1 數(shù)據(jù)采集

本文從5M1E[5]角度出發(fā)，結(jié)合PVC車間案例選取合適的設(shè)備信息采集以及告警信息采集設(shè)備，找出如表1所示相關(guān)傳感器：

上述數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘壎朔?wù)器進行協(xié)議解析后，其設(shè)備狀態(tài)信息根據(jù)模擬量、離散量、開關(guān)量將其分類進入數(shù)據(jù)超限處理子模塊得出閾值告警信息，而設(shè)備自身基礎(chǔ)告警信息進入告警去重處理子模塊。

2.2 邊緣端處理

2.2.1 超限處理

數(shù)據(jù)超限處理子模塊通過接收用戶終端設(shè)定的閾值告警規(guī)則進行判斷定位越限告警信息及對應(yīng)的告警級別，對設(shè)備狀態(tài)信息的判斷結(jié)果傳輸至所述告警去重處理子模塊。

其中，離散量用于判斷是否超限的內(nèi)置規(guī)則為：

[r=1nt=1ns-sd]

式中，n為一次告警需要判斷的數(shù)據(jù)次數(shù)，s為當次數(shù)據(jù)值，[sd]為用戶設(shè)定的高低閾值，通過判斷r是否超過內(nèi)置緩沖區(qū)而決定是否判定成功。內(nèi)置緩沖區(qū)參考不同設(shè)定狀態(tài)數(shù)據(jù)而改變，其差別如表2所示：

其中，模擬量通過A/D轉(zhuǎn)換器得到離散量后進行上述公式的判斷。另外開關(guān)量分為兩種，其一為普通機位進行開關(guān)運作，該開關(guān)量為正常操作跳過閾值判斷;其二為報警開關(guān)量，如本文提及的PVC車間里的煙霧報警器屬于常關(guān)量NO，當超過限度時自動跳轉(zhuǎn)為1，則轉(zhuǎn)化成具體的告警信息直接進入去重模塊。

本文參照PVC車間定義用戶終端設(shè)定界面，可輸入內(nèi)容包括設(shè)備型號、觸發(fā)條件、告警級別、告警方式，如下圖所示：選取某具體軋輪機，將出現(xiàn)可選的傳感器類別以及每個傳感器的閾值范圍，可選組合形式觸發(fā)，并根據(jù)傳感器的超限數(shù)量和超限閾值層級選擇告警級別，并確定所述設(shè)備型號的告警方式。

2.2.2 告警信息去重

經(jīng)過上一模塊后得到的設(shè)備越限告警信息將會和基礎(chǔ)告警信息采集模塊的告警信息一并進行去重處理，其類型與相關(guān)信息如表3所示：

由于工業(yè)車間對具體故障有詳細分類[6]，因此本文基于PVC車間對不同告警信息賦值唯一的類型碼和專屬于該告警信息的狀態(tài)碼，另外，未提及的未知異常告警不參與去重處理，將統(tǒng)一給予特殊故障碼（00）直接進入所述邊緣端匹配子模塊。

賦予告警信息唯一特征碼，該特征碼與所有不同告警信息一一對應(yīng)，其中特征碼形式為二叉樹節(jié)點，例設(shè)備變位告警結(jié)構(gòu)如圖3所示：

在對具體故障轉(zhuǎn)換給予唯一特征碼S后，根據(jù)具體需要可設(shè)定從第N層開始截斷，只上傳截斷上方的一個告警通知，其中N>1，如第三層截斷，則131-軸承變位節(jié)點的子節(jié)點變位告警都只上傳軸承變位。

除該層級劃分方法外還包括時間窗排除法，對任一個告警信息賦予狀態(tài)碼T=0，當某告警信息響應(yīng)時T置1，并在T=1的時間窗W內(nèi)刪除相同的告警信息，只記錄該時間段重復收到該告警信息的次數(shù)，保留在邊緣端數(shù)據(jù)庫定時集中上傳，規(guī)定時間結(jié)束后T置0，等待新的告警信息響應(yīng);

上述可控數(shù)值（N、W）在用戶終端的去重級別選項上進行控制，以滿足不同時段需要的去重效果。

2.3 邊緣云匹配機制

經(jīng)過預處理后的告警信息需要在邊緣端和云端建立一套映射關(guān)系模型，一方面轉(zhuǎn)化為更簡潔的數(shù)值提高傳輸效率，另一方面達到加密目的使數(shù)據(jù)安全性提升[7]。兩端匹配模塊均記錄告警通知與唯一標識符的映射關(guān)系，上述表述中的唯一標識符包括告警設(shè)備型號、告警級別和唯一特征碼對應(yīng)的符號，其中唯一特征碼對應(yīng)每個唯一的告警信息，該特征碼參考上述去重模塊中的二叉樹結(jié)構(gòu)。同時，該映射關(guān)系由用戶終端模塊進行任務(wù)下達，并可進行更改。

應(yīng)用本案例中PVC壓延機的數(shù)據(jù)，該映射關(guān)系模型部分如表4：

表中設(shè)備型號來源于五輥PVC壓延機生產(chǎn)線，多個設(shè)備模塊定義：軋輪機A（01）、軋輪機B（02）、過濾機模塊（03）、引取設(shè)備模塊輥滾輪模塊（04）、壓花機模塊（05）等，告警級別針對具體告警內(nèi)容有所區(qū)別，如溫度越限程度確定不同告警級別。最終輸出合并數(shù)字到達云端進行解析匹配[8]，嚴重遵循設(shè)備型號+告警級別+唯一碼順序進行編排。

3 性能測試

3.1 數(shù)據(jù)集和參數(shù)設(shè)置

本次實驗數(shù)據(jù)來源于某五輥PVC壓延機生產(chǎn)線，本文采用了三個模塊進行實驗，分別是軋輪機模塊、輥滾輪模塊、引取設(shè)備模塊。為保證本次實驗具有通用性，采用的數(shù)據(jù)集包括不同模塊的性能數(shù)據(jù)（溫度、電壓、電流和運轉(zhuǎn)速度）和不同模塊的自身故障告警信息，測試數(shù)據(jù)取兩天歷史數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)量達300萬條。

3.2 性能指標

本文將從以上PVC壓延機歷史數(shù)據(jù)中進行性能仿真測試，主要從告警響應(yīng)的實時性和有效性出發(fā)，通過設(shè)定兩組實驗測試其性能。

對于響應(yīng)時間的比較，一為邊緣端利用上述機制處理告警事件，并將結(jié)果上傳至云端進行響應(yīng)，邊緣端設(shè)置在實驗室服務(wù)器，云端設(shè)置在阿里云平臺上的服務(wù)器（華南地區(qū)），二為相同的告警機制部署在云端處理，省略匹配模塊，云端同樣設(shè)置在阿里云平臺。

以閾值告警信息為例，設(shè)定軋輪機溫度超出設(shè)定閾值創(chuàng)建告警項并進行短信通知告警，初始輸入量為1萬條溫度數(shù)據(jù)，對比兩種方式響應(yīng)時間，圖5短信通知可以看到，加入邊緣端處理的告警時間比傳統(tǒng)處理方式提早了約2秒。

對于本文所提出的去重策略，進行測試驗證去重效果。本次測試依舊采用告警響應(yīng)時間作為評判標準，改變告警信息并發(fā)數(shù)觀察響應(yīng)時間，去重模塊部署在邊緣端，在云端監(jiān)控界面等待告警響應(yīng)，在其他參數(shù)一致的情況下，設(shè)定告警去重級別為2，如圖6所示，綠色折線代表加入去重模塊，紅色折現(xiàn)代表邊緣端省略去重模塊，當150個告警并發(fā)數(shù)前并兩者響應(yīng)時間無明顯區(qū)別，當告警并發(fā)數(shù)超過250個后，加入去重模塊的效果十分明顯，不加入去重的響應(yīng)時間大幅增長，從未來設(shè)備拓展性的角度出發(fā)該去重模塊是值得保留的。

4 結(jié)束語

本文提出了基于邊緣計算的工業(yè)車間告警事件處理方法，相比現(xiàn)有云端處理告警事件的流程大大縮短了告警的響應(yīng)時間。本文在邊緣側(cè)提出一種數(shù)據(jù)預處理方法，通過狀態(tài)數(shù)據(jù)的閾值判斷與告警信息的去重完成數(shù)據(jù)的處理工作，減少云端計算負載以及解決高并發(fā)告警信息帶來難以運維的問題，并建立邊緣端與云端的匹配模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)募铀伲垢婢憫?yīng)時間進一步減少。該方法為工業(yè)信息化的決策科學化、監(jiān)督過程化提供智能參考的依據(jù)，開創(chuàng)車間監(jiān)控管理的新模式。

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】