基于無感識別技術的工器具智能分類系統設計

常 榮，陳運忠，劉婉媛，李亞東

(云南電網有限責任公司玉溪供電局，云南 玉溪 653100)

隨著現代化工業發展規模的不斷擴大和科技水平的不斷進步，電力企業對于工藝流程中的要求和規范化水平不斷提高，而工器具的種類也從過去的簡易工具逐步向高精尖的儀器方向靠攏。目前許多電力企業傾向于使用大量的精密電子儀器來進行生產工作，價格從幾千到幾十萬元不等，很多損耗品或者零部件的價格在近幾年也不斷上漲，例如刀片、鉆頭等。除了工器具的價格不斷上漲之外，工器具的大量使用也不得不讓工器具分類這一重要研究內容逐漸被人們所關注。

目前行業內主流的傳統電網設備分類和管理并不能達到很好的效果，存在脫機、滯后及兼容性很差等問題，這就導致了電力企業存在很大的管理缺點和安全隱患。而智能管理和智能分類能夠消除單機的脫機性問題，能夠在短時間內針對工器具的狀態做出及時的處理，具有高效性和實時性，可通過處理云平臺的實時數據來對電力企業的設備和工器具進行安全可靠的控制。

從目前的技術角度來說，無感識別技術的發展正處于上升期，是智能電網設備管理方面一種非常有發展前景和應用優勢的媒介手段。一方面，無感識別技術是基于20世紀五六十年代的雷達技術而發展起來的，目前無感識別技術由于其效率高、便捷、快速的特點而被廣泛應用在商業、醫療、物流和交通等不同領域；另一方面，無感識別技術由于其強大的實用性而被廣泛應用在不同的應用場景，通過非接觸式的電子標簽感知模式，在不超過100ms的時間內就能夠通過無線射頻而感知到電子標簽的條形碼，這種閱讀速度和感知范圍是那些接觸式閱讀標簽的方式所不能達到的。無感識別技術不僅可以被應用在各項交互業務，例如電網設備管理的狀態跟蹤或者流程監管等，而且為電力企業管理實時、龐大和復雜的電網環境提供了高效、便捷的技術支持。

利用基于RFID的物聯網工作原理和無感識別技術設計了一款工器具智能分類系統，以對龐大的工器具庫房進行智能分類。系統是由無感識別元件、自動識別裝置和監控服務器組成的，并在物聯網技術的基礎上，實現了不同類別工器具的有效分類。所研究的內容可以應用在電力企業精密儀器設備的智能管理、智能分類和系統自愈及自動反饋等，利用傳感器可以進行關鍵信息的快速收集，面對突發情況及時進行處理。因此，設計一款基于無感識別技術的工器具智能分類系統能夠幫助電力企業或者電網單位實現運維成本降低、多重數據共享、系統管理有序和設備安全運行，在行業內具有較大的工程應用價值和現實意義。

1 基于無感識別技術的工器具智能分類系統設計

1.1 工器具智能分類系統原理

根據目前電力企業對工器具智能分類系統的需求和應用前景，設計了一款基于無感識別技術的工器具智能分類系統，該系統集合了物聯網技術的無感識別電子標簽、自動識別裝置和監控服務器，工作原理圖如圖1所示。該系統能夠利用工器具的電子標簽執行不同工器具的數據采集、傳輸和運算等不同指令，而系統的后臺工作人員能夠實時掌握智能分類系統的運行參數，并且在云計算平臺的支持下對不同工器具的狀態進行追蹤和管理。

圖1 工器具智能分類系統

1.2 基于無感識別的電子標簽和自動識別裝置

1．2．1 電子標簽

基于無感識別技術的電子標簽利用了無線射頻識別技術(RFID)，通過接受工器具所發出的電子射頻信號而產生了感應電流，然后將所讀取的信號反饋至接收器。具體的工作流程可以簡述為：佩戴了電子標簽的工器具在進入或者離開工器具庫房的時候，也就進入了自動識別裝置的感知范圍，此時自動識別裝置便會通過云計算平臺對電子標簽的數據進行讀取和記錄，并且通過射頻信號所產生的感應電流對不同的工器具進行分類和記錄。本文所采用的無感識別電子標簽如圖2所示，無感識別的應用原理圖如圖3所示。

圖2 無感識別電子標簽

圖3 無感識別工作原理

1．2．2 自動識別裝置

自動識別裝置的設置目的是對工器具庫房的設備或者器材進行分類和監控，其是由中央處理器(CPU)、數據庫服務器和網絡服務器所組成的。自動識別裝置能夠接收到設備的電子標簽所發出的射頻信號，并且通過與大數據庫中的數據進行對比，將工器具進行準確的分類，以此來判斷該工器具是否處于可以被借用或入庫的狀態、是否需要進行日常維修和保養。本文所使用的自動識別裝置為高頻頻段(13.56MHz)下的射頻讀寫器，如圖4所示。工器具智能分類系統工作原理圖如圖5所示。

圖4 自動讀寫設備

圖5 工器具智能分類系統工作原理

1.3 基于云計算平臺的數據庫設計

所設計的智能分類系統采用了云計算平臺架構，示意圖如圖6所示。該系統由負荷分配、數據管理、物理存儲、計算邏輯、物理計算和Web總共六層組成。Web層負責實現云計算平臺的Web分站，是用戶與云計算平臺交流的唯一通道。同時，所采用的云計算平臺將上文所提到的自動識別裝置與通信網絡相互關聯，通過與云端的大數據庫和自動識別裝置所讀取到的數據信息相互結合，之后根據工作的需要生成各項數據記錄和預警信息，能夠自由通過數據讀取裝置、網絡服務器和云端計算機提供大規模的數據支持。

圖6 工器具智能分類系統云計算平臺

2 工器具智能分類系統性能測試

2.1 無感識別測試

在實驗過程中，通過使用單線程、雙線程和四線程的設備來進行實驗驗證，通過計算每組實驗所花費的時間來進行結果分析，實驗結果如圖7所示。從圖7的內容可以得到結論：單線程在無感識別工器具中所花費的時間為1.2～1.6 s，使用雙線程進行測試所花費的時間為0.9～1.3 s，而四線程進行測試所花費的時間已經降低到了0.6 s左右。也就是說，隨著線程數量的增加，無感識別所花費的時間也在不斷降低，并且，線程數量越多，無感識別的時間也會呈現出更加平緩的波動。因此，本系統將搭載在四線程的計算機上進行工作。

圖7 無感識別實驗結果變化圖

2.2 智能分類測試

基于無感識別技術的工器具智能分類系統，在很多情況下會因為通信網絡、無感識別距離和環境不斷變化等不同因素而導致工器具的分類效果出現波動。同樣，貼了電子標簽的工器具也會因為工器具的數量或者相互重疊而導致自動識別裝置對工器具的智能分類效率和準確度降低。為了驗證本文所設計的智能分類系統的準確率，分別在兩種不同的情況下進行基于無感識別技術的智能分類實驗，兩種情況分別為手持工器具和將工器具放置在手提箱中。工器具的測試數量分別為從1件到8件，每種情況分別測試50次，最終的測試結果如圖8和圖9所示。最終的結果顯示，手持工器具進行智能分類的實驗結果總共有9次錯誤分類，其中手持5件、7件和8件工器具的錯誤分類分別有2次。將工器具放在手提箱中的智能分類準確率較高，只出現了7次錯誤分類，其中分類4件、6件和7件工器具均只有1次錯誤分類。

圖8 手持工器具智能分類結果

圖9 放在手提箱中的工器具智能分類結果

3 工器具智能分類系統使用情況分析

基于無感識別技術所設計的工器具智能分類系統自2021年6月份投入使用以來，取得了較好的預期效果。本文所設計的工器具智能分類系統共在20個班組投入使用，設立了系統運行和維護的后臺管理人員35人，其中系統管理人員有2人，不同類別的工器具管理人員4人，每個班組設置1名工器具管理人員，電力企業的總部管理人員和基層管理人員分別為4人和5人，能夠直接使用智能分類系統的工作人員總共有296人。本文面向的使用人員分類圖如圖10所示。

圖10 系統管理人員分布圖

在2021年6月至2021年9月的試運行階段中，工器具智能分類系統共將工器具分自動分為3個大類，其中包括了13個小類，系統登記入庫的工器具有9616件，20個班組領用的工器具總共有3424件，平均每個班組領用約171件。通過龐大的數據庫記錄可以檢索到49637條工器具的取用記錄，平均每天的取用記錄約為523條，每個班組平均每天取用約26件。同時，工器具在這段時間內都進行了不同頻率的維修和保養，日常維修和保養記錄共有21229條，平均每天進行維修和保養的工器具約為224件每天。具體的系統使用情況如圖11所示。

圖11 系統使用情況統計圖

智能分類系統在運行過程中出現了部分人為操作的問題，比如系統管理人員在剛開始經常會因為讀寫設備或者操作系統的不流暢而輸入了很多錯誤信息，共計313次，其中包括88次工器具入庫錯誤記錄、70次工器具領用錯誤記錄和155次日常工器具維護和保養錯誤記錄。系統錯誤記錄示意圖如圖12所示。

圖12 系統錯誤分類示意圖

從圖12可以看出，只有工器具的入庫、領用、維修和保養方面的記錄出現過問題，而日常取用記錄的全工作過程是由智能分類系統進行自動操作的，因此并未發生錯誤。而在經過了多次的重點培訓之后，系統管理人員在之后的工作中極大地降低了錯誤率。在整個智能分類系統的試運行過程中，總共出現了33起工器具丟失的情況，但是都能夠通過日常取用紀錄成功追查到負責人，并對其不按照規章流程辦事的行為做出嚴厲處罰。目前，系統能夠對不同的工器具保養和維修期限進行宏觀把控，并未出現工器具損壞或者無法使用的情況。

綜上所述，基于無感識別技術所設計的工器具智能分類系統的運行效果良好，均已實現了系統的設計預期和實際效果，在實際應用過程中也得到了電力企業高層的高度認可。通過該系統的正常運行，電力企業的各項資產都得到了詳細記錄，同時，系統管理人員和物資管理人員都能夠對企業資產的現狀有詳細的了解，可以隨時對管轄范圍內的工器具進行查詢和分析。隨著智能系統的廣泛應用，工器具分類困難和難以查詢等問題都得到了徹底解決，為電力企業提供了極大的幫助。

4 結 論

電力企業對于工藝流程中的要求和規范化水平不斷提高，帶動了工器具和器材成本和技術含量不斷上升，而工器具的種類也從過去的簡易工具逐步向高精尖的儀器方向靠攏。除了工器具的價格不斷上漲之外，工器具的大量使用也不得不讓工器具分類這一重要研究內容逐漸被人們所關注。目前行業內主流的傳統電網設備分類和管理并不能達到很好的效果，存在脫機、滯后及兼容性很差等問題，這就導致了工作人員或者管理設備無法準確掌握電網設備或者工器具的工作現狀或者即時狀態，這也導致了電力企業存在很大的管理缺點和安全隱患。

基于無感識別技術、物聯網技術和云計算平臺，構建了面向電力企業的物聯網系統架構，結合云計算平臺，設計了一款電力企業工器具智能分類系統。該系統將電子標簽作為自動識別裝置的工器具分類手段，工器具的數據在經過自動識別裝置進行讀取之后轉入云計算平臺進行大數據匹配，從而實現工器具的智能分類和管理。本文所設計的工器具智能分類系統在很大程度上解決了工器具在數據讀取、狀態診斷和智能分類管理上的問題，不僅杜絕了電力企業中的各種安全管理問題，保證了大數據的高效準確，而且適應了電力企業在信息分析和數據高度結合等方面的各種要求，在完善工器具智能分類和電力企業智能管理方面有著重要意義和參考價值。