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面向紡織企業的數據采集分析系統設計與實現

2022-08-05 02:41:16唐麒麟彭來湖陳為政
軟件工程 2022年8期
關鍵詞:數據庫生產設備

唐麒麟,彭來湖,戴 寧,2,陳為政

(1.浙江理工大學浙江省現代紡織裝備技術重點實驗室,浙江 杭州 310018;2.浙江理工大學紡織科學與工程學院(國際絲綢學院),浙江 杭州 310018)

765834836@qq.com;43233212@qq.com;990713260@qq.com;936753998@qq.com

1 引言(Introduction)

在“中國制造2025”的戰略指導下,我國紡織行業正在加快從機械化、自動化向信息化、智能化轉型。在紡織企業中,紡織設備不僅是生產工具和設備,更是車間信息網絡的節點,通過設備數據的自動化采集、統計、分析和反饋,將結果作用于改進制造過程,將大大提高制造過程和加工過程的集成性,從而提升產品生產過程的質量和效率。而國內紡織企業車間環境復雜,設備聯網難,信息化程度較低,難以保證數據采集的實時性,生產統計數據滯后且不準確,目前的一系列轉型并沒有為紡織企業人員的工作效率帶來實際上的提高。

馬陳燕等在每臺生產設備上加裝控制器和傳感器,并通過RS485總線實現了設備運行狀態信息的采集和數據可視化,提升了企業信息化管理水平。李自納等通過傳感器采集織機振動信號的能量矩建立網絡模型,并通過該網絡模型實現織機故障的實時診斷,提高了企業的生產效率。許京通過SQL數據挖掘工具建立基于生產數據的決策樹模型,通過有針對性地對車間維度、班次維度、織機類型、生產品種、緯密、織機速度等方面進行改革決策,進而有效提高了噴氣織機的效率。馬陳燕、李自納、許京等人雖然在一定程度上提高了車間信息化程度和生產效率,但其研究一般需要額外增加多類傳感器,所需數據種類繁雜且實施難度及成本較高,目前在紡織領域未見相似研究在企業進行真正落地應用推廣。針對蘭溪市紡織業生產需求,本文提出一種適用于異構紡織車間的數據采集分析系統,集數據采集與數據分析于一體,以提高紡織企業信息化、智能化水平,在一定程度上提高了車間生產效率,增加了企業利潤。

2 系統設計(System design)

2.1 需求分析

紡織企業數據主要來源于紡織設備數據、工業能源數據和車間環境相關數據。織造生產關鍵參數采集是當前設備實現產品數據、工藝數據、生產過程數據、在線監測數據、使用過程數據等產品全流程周期數據體系的基礎,總體可分為設備數據信息、環境參數信息、能耗參數信息、質量參數信息四大類數據的采集。

因此,紡織企業信息化改造的重點在于構建數據采集系統,搭建中小型企業快速組網接入的構架,設計紡織工業數據采集集成方案,完善開發適應各種異構設備的數據采集技術和裝置,解決海量數據傳輸、存儲問題,最終實現織造企業設備生產信息及企業內部信息的互聯互通。

2.2 系統總體架構

首先搭建企業本地化網絡,部署企業大數據采集系統,能夠對車間內各種環境數據和生產數據進行實時采集、傳輸。針對紡織企業生產流水線車間的異構性和紡織設備類型繁多的特點,系統采用高并發的分布式云邊協同數據采集方案,如圖1所示。該系統框架由邊緣端和云計算端組成,邊緣端提供紡織車間數據采集解決方案,支持多種工業傳輸協議、物聯網協議,并搭建紡織企業本地化數據庫,為企業提供本地化管理、應用等;云計算端通過加密數據幀接收邊緣端處理完成的原始數據,結合紡織工藝的特點對原始數據進行進一步分析挖掘,為企業提供全流程紡織車間數據信息化、設備管理、生產優化等服務。

圖1 云邊協同總體框架Fig.1 The overall framework of cloud-edge collaboration

系統采用混合型拓撲結構網絡,易于新設備快速入網,如圖2所示。其接入層使用串口服務器采集盒協同5G工業路由器接入系統網絡,中間層采用工業交換機。網絡下行連接串口服務器采集盒,上行連接數據采集服務器,數據采集軟件采用多線程輪詢的方式通過socket與串口服務器采集盒通信完成數據交互。串口服務器采集盒加裝WiFi、4G模塊,加持5G工業路由器以保證設備快速、高效傳輸,解決車間布網難、設備入網難等問題,適配紡織企業復雜的車間環境。

圖2 企業網絡拓撲圖Fig.2 Enterprise network topology

2.3 業務主體設計

解決紡織車間設備入網難題后,首要的需求是與異構紡織設備通信實現設備數據采集,這要求該數據采集系統支持紡織設備的通信協議。經過大量分析研究可知,紡織企業所采用設備涉及國內外近幾十年生產的先進設備,自動化水平較高,具有通信功能,但國內紡織企業中的設備中仍有少數舊設備自動化水平較低,不具備通信功能。針對少數不具備通信功能的設備可外接設備顯示器中的傳輸線進而實現顯示器中數據的采集,針對具有集成采集系統的紡織設備可采用爬蟲技術實現有效數據的獲取。

經分析研究,紡織工業通信以Modbus、Modbus TCP與工業OPC為主,Modbus協議依靠應用層報文傳輸,分為ASCII、RTU、TCP三種報文類型。標準的Modbus協議物理層接口有RS232、RS422、RS485和以太網接口,采用master/slave方式通信,主設備請求查詢消息,從設備回應消息。工業OPC是一種高效、可靠、開放的工業標準,為設備和應用程序間提供接口標準,使其數據交換更為簡單,且適配各種設備,用戶只需訪問特定接口標準即可。此外,為了適配一些其他特殊的紡織設備通信協議,本系統還支持西門子PPI協議、IEC104公約、VDI3665標準及設備廠商自定義通信協議,滿足紡織企業數據采集的基本需求。

云邊協同通過特定協議交互,請求方與響應方的各類數據交互指令采用統一的數據幀格式,雙方通過定義規范的指令頭、操作數和操作碼的數據幀格式進行通信,即:數據幀編碼=指令頭編碼+功能編碼+屬性編碼+校驗編碼。數據幀格式如圖3所示。

圖3 云邊通信格式Fig.3 Cloud-edge communication format

2.4 云邊通信加密機制

為確保云邊通信中數據傳輸的安全性,對每一次握手的信息體進行SHA256加密,把構建好的數據幀通過加密算法運算生成哈希值作為請求頭,結合數據幀組成完整請求發向目標端。目標端接收到請求體后進行SHA256加密運算得到哈希值,將計算得到的哈希值同請求頭進行比較,一致則表明數據有效。

經過64 次迭代后產生8 個哈希值并作為初始哈希值輸入剩下的數據塊中迭代,每次迭代都會輸出8 個哈希值,最后將其拼接為一個256的哈希值。

2.5 業務邏輯設計

每臺設備通過串口服務器采集盒與邊緣終端相連,每個串口服務器采集盒擁有固定唯一標識,上位機通過對應IP和端口與采集盒交互。針對企業紡織設備類型多、數量大等特點,主程序中采用多線程技術和緩存技術,每種設備類型并發進行,這樣大大提高了設備通信的效率,有效避免了內存絮亂、溢出等問題。如圖4所示,系統首先調用初始化配置驅動,主要執行的初始化動作有系統環境初始化、數據庫連接池初始化、任務調度池初始化、緩存連接池初始化。待初始化驅動模塊完成后,即讀取紡織設備配置信息存入Redis緩存中并創建多線程任務,其中主要包含設備管理線程、數據采集線程、定時任務線程。設備管理線程一直監聽網絡端口,統一管理設備的聯網狀態信息;數據采集線程任務調度中根據Redis緩存中讀取的紡織設備種類和通信協議創建不同的數據采集線程,每種設備獨立享用一個線程,大大提高了采集的效率;定時任務線程起到刷新Redis緩存和更新配置驅動模塊的作用,這樣可方便企業用戶自主控制新設備聯網,使其后期加裝聯網設備更為簡潔高效。

圖4 采集程序結構圖Fig.4 Diagram of acquisition program structure

2.6 數據存儲邏輯

搭建好數據采集系統平臺后,另一個重點就是數據的存儲。在由紡紗工序到織造工序最后到成品出庫的過程中包含20多種設備,涉及數據庫中大量的表,考慮到持續增長的業務需求,海量數據與數據庫同時交互不僅會產生數據絮亂、卡頓等問題,而且也會影響服務器性能導致服務器癱瘓。該系統采用邊緣緩存和分布式數據庫集群兩種方式有效解決上述問題。使用邊緣緩存的方式通過程序代碼將設備近一周的數據直接保存到CPU本地內存中,即使云計算端維護停機也不會丟失車間數據,增加了系統容錯率。采用分布式數據庫集群,數據庫通過讀寫分離之后將一臺數據庫服務器拆分為兩臺或者多臺,根據數據特點存放在不同的數據庫中,例如擁有時序特性的InfluxDB數據庫、傳輸快開發簡單的MySQL關系型數據庫,以及安全可靠的SQL Server數據庫,多臺服務器同時處理,從而提高了處理效率。

3 系統實現(System implementation)

在企業搭建好系統后,云計算服務器通過邊緣端接收到各車間設備的生產信息并按需存儲到相應的數據庫中。云計算服務器基于車間設備原始生產數據進行分析挖掘,構建生產監控、班次報表、生產統計報表、可視化分析、計劃排產等功能。企業內部用戶可通過Web瀏覽器或者手機APP客戶端登錄系統查看相關信息。如圖5(a)所示為蘭溪市某紡織企業某分廠織造車間設備監控信息,其中包含了設備的運行狀態、生產狀態信息。用戶不僅能了解設備的實時運行信息,也能獲取每臺設備的生產工藝信息,如圖5(b)所示為某臺紡織設備的工藝參數信息。如圖6、圖7所示,云計算端通過對生產數據進行有效計算分析為紡織企業提供車間生產總覽,方便企業管理者掌握企業的生產狀態,在一定程度上為管理者提供了決策支持。

圖5 織造車間監控Fig.5 Weaving workshop monitoring

圖6 車間生產總覽Fig.6 Workshop production overview

圖7 生產統計分析Fig.7 Statistical analysis of production

4 結論(Conclusion)

本文將計算機技術、網絡通信技術、數據庫技術與紡織生產工藝相結合,設計并搭建了面向紡織企業的數據采集分析系統。本系統采用云邊協同采集方案,運用高并發分布式技術實現全流程數據采集且不依賴于硬件設備,支持大、中型紡織企業,適配異構紡織車間。本系統在浙江省蘭溪市的多家傳統紡織企業進行試運行,實際應用證明,系統運行穩定,數據準確,分析全面,有效提高了企業的生產效率,增強了企業競爭力。

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