基于工業物聯網技術的電氣設備遠程自動控制方法

［摘 要］傳統工業生產中，電氣設備的監控和控制依賴低效的人工巡檢和本地操作，難以應對突發狀況，且對廣泛分布的設備來說成本高、服務質量難保證。因此，開發基于工業物聯網的電氣設備遠程自動控制方法至關重要，通過設定遠程控制中心參數、設計高精度快速響應的自動化控制器，實現遠程控制。試驗結果顯示，新方法與傳統方法相比，控制效果更佳，證明了其在實際應用中的可行性。

［關鍵詞］設備控制；遠程自動控制；電氣設備；工業物聯網技術

［中圖分類號］D26.4 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0033–03

隨著工業物聯網技術的迅速發展，電氣設備遠程自動控制方法成為提升工業效率、降低成本和增強競爭力的關鍵。其利用物聯網技術實時采集和傳輸設備數據，實現設備的實時監控和預測性維護，減少停機時間并提高生產效率。同時，通過分析運行數據，企業可優化設備運行參數和維護計劃，降低運營成本。此外，該方法還有助于優化能源使用，降低能源消耗，提高能源效率。總之，基于工業物聯網的電氣設備遠程自動控制方法對工業生產的智能化、高效化和綠色化至關重要，并將在未來發揮更大作用[1]。

1 基于工業物聯網技術的電氣設備遠程自動控制方法的設計

1.1 基于工業物聯網技術建立電氣設備遠程控制中心

通過工業物聯網技術，可實現對電氣設備的遠程監控和控制。具體來說，可通過在電氣設備上安裝傳感器和控制器，將設備狀態和運行數據實時傳輸至云端平臺進行分析和處理，然后通過網絡下發控制指令，實現對電氣設備的遠程自動控制。因此，文章選擇工業物聯網技術進行電氣設備的遠程控制設計[2]。

明確電氣設備遠程控制的需求，例如需要控制的設備類型、控制參數、控制精度等。這有助于確定后續研究中所需的控制器類型、型號以及通信協議等。針對電氣設備在遠程控制過程中對各項參數的需求，解決因電氣設備振動效應導致控制誤差較大的問題，建立了基于工業物聯網技術的PID 電氣設備遠程控制中心[3]。該遠程控制中心共分3 個層級，每個層級都是按照各個電氣設備的控制水平進行的，第1 級為分散式，第2 級為集中運行監測級，第3 級為綜合管理級。各層級間的通訊都通過標準的自動控制以太網實現，人機界面為控制邏輯的核心。

該遠程控制中心能夠通過控制工作站與電氣設備的現場監控系統進行有效的連接，完成對電氣設備參數數據的采集和調整。在控制時，通過邏輯編輯器，持續地驅動執行器進行數據通訊和發送自動控制指令。基于這種操作模式，可將工業物聯網技術中的PID 電氣設備遠程控制中心劃分為多個不同的層級，并按照每個層級的控制需求進行遠程控制[4]。

為減少電氣設備的遠程控制損失，電氣設備遠程控制中心設定統一的控制配置原則。對遠程控制中心的控制通訊點數αi 進行計算，其公式如下：

αi =∑βi×（χi-1）（1）

式中，βi為電氣遠程控制器件的總數，χi為電氣設備運行過程中的功率。

控制中心的輸入控制點數量的計算公式如下：

q=1/α∑βi+αi （2）

式中，α為控制輸出元件的總數量。

因為不同的電氣設備所具有的控制檢測量不一樣，所以必須根據裝置的實際遠程控制需求決定配置模塊的數目。設定的控制開關的總數量計算公式如下：

ε=αi+βi（α·α1）（3）

在遠程控制中心設置完成軟件部分，以實現遠程控制功能。這包括接收來自電氣設備的數據、處理數據、生成控制指令并下發到電氣設備等。為了實現這些功能，可使用編程語言如Python、Java 等編寫相應的應用程序[5]。在考慮了電氣設備自動化控制中心參數的基礎上，設置完成一個高效的通信網絡，該網絡將控制中心與遠程控制裝置緊密地連接起來，從而確保兩者之間的順暢通信。通過控制中心的建立，可實現對電氣設備的遠程監控和控制，確保按照預設的參數和要求進行運行[6]。

1.2 設計電氣設備自動化控制器

電氣設備的自動化控制即運用典型的控制方法實現對電氣設備的高效控制，其控制精度愈高，對被控對象的控制效果愈好。但由于傳統的控制算法對于電氣設備的調節作用較小，因此，針對該問題設計自動化控制器，對其進行調節控制改進[7]。

文章針對工業物聯網技術自動化控制器的設計采用aspberryPI5B 作為主控芯片，利用GPIO 接口與遠程驅動程序相連，從而實現對電機的控制。樹莓派本質上是一種帶有 Linux 操作系統的微型電腦，其運行原理類似于PC，使用起來非常方便。樹莓派使用ARM Cortex-A863.1 GHz（四核）CPU，配合8GBDDR5 內存，其運算性能完全符合本設計的需要。內置3 個USB 端口，用于從監控系統中獲取實時圖片。樹莓派的體積較小，79 mm×49 mm×12.3 mm，很容易拿在手里[8]。

因為目前的算法控制都是通過計算機實現的，所以文章在樹莓派上設計自動化控制器時，要將其定位在數字控制器的基礎上，然后根據自動控制的特點對其進行優化，設定該控制器的輸入值為f（t），輸出值為s（t），兩者之間的偏差的表達公式如下：

t=s（t）-f（t）（4）

根據自動化控制特征進行控制器的規律總結，其表達公式如下：

式中，μ為控制時間計算的微分常數，η為對應的控制比例系數， 為控制電氣設備所需時間的微分常數。

式（5）中3 個系數隨自動控制的需要而有所改變，均屬于較為靈活的參數。控制器的可調整性也取決于參數的靈活性，調整參數的目的是確保算法的總體穩定性，在算法穩定的前提下，具有快速的計算速度，從而減少自動控制的反應時間。控制器控制量的增量公式表示如下：

Δt=（t-1）+Δf（t）（6）

電氣設備自動化控制器應重視實際效果和操作簡便性。采用二維模糊搭建控制器結構，避免三維建模的復雜性。為減少時間延遲和誤差，簡化數據轉換。控制器輸入主要處理系統誤差和常量偏差。增量算法增強PD 控制功能，提升控制器穩定性和狀態，實現精準控制。

在電氣設備的自動化控制器中，采用自動控制特性算法，該算法有較高的可調整性，根據不同的裝置要求進行參數調整。利用控制理論中的整體控制思想，對控制器進行動態補償。該方法克服了傳統控制器動態響應速度較慢的缺點，提高了控制器的穩態精度與動態響應速度。

1.3 實現遠程控制電氣設備

根據上述控制器的控制理論，控制器的優化有助于提升控制精度。為實現這一目標，還可以采用提高比例系數的新技術。積分控制也是一個很有效的控制措施，可用來提高比例系數，以改善自動化控制器免疫規律的自調節特性。此外，為了預先評估偏差變化，并據此調整控制器的動態特性，微分控制方法被廣泛應用于調整微分系數。通過這些控制措施，可進一步優化控制器的性能和穩定性，進而實現電氣設備的遠程精準控制。

控制性能的核心在于PID 控制器中的適應度函數選擇，可借鑒模糊控制器的非線性特性。文章采用的控制器方案通過優化適應度函數，減少響應突跳，增強穩定性。引入的適應度函數直觀表示輸入與輸出的變化。自動化控制器的自我調節也是確保電氣設備穩定控制的關鍵。其控制適應度函數的表達公式如下：

式中， g（t）為自動化控制響應函數， 為PID控制量。

通過以上步驟，完成對電氣設備遠程自動控制方法的設計，同時，在設計和實現遠程控制方法時，需要特別關注電氣設備的安全性和可靠性，以防止潛在的安全風險和故障。

2 試驗測試與分析

2.1 試驗準備

為驗證文章提出的基于工業物聯網技術的電氣設備遠程自動控制方法的可行性，現提出試驗測試，選擇仿真模擬作為主要試驗手段，旨在通過計算機模擬真實設備的運行過程。盡管仿真環境不可避免存在誤差，但其簡便性仍使其在試驗中占據重要地位。本次試驗利用Matlab 仿真模擬軟件搭建仿真環境，建立相應模型，并模擬電氣設備的實際運行方式。在仿真過程中，采用兩種自動化設備控制方法，并對試驗數據進行細致觀察和記錄，以便后續分析。通過仿真模擬，得以更加全面地了解電氣設備的運行狀態和性能表現，為后續研究提供有力依據。

本次測試所設定的各項參數見表1。

2.2 試驗結果與分析

根據上述試驗準備，現針對電氣設備控制機組，設定其標準的電氣設備自動化控制電壓裕度，分別使用文章方法與傳統控制方法進行試驗對比，對比結果見表2。

由表2 可知，文章設計的基于工業物聯網技術的電氣設備遠程自動控制方法的裕度值結果與預設的標準控制電壓裕度值相符合，傳統方法與預設數值相差較大，控制效果較差，因此，可證明文章方法在實際應用具有一定的可行性。

3 結束語

基于工業物聯網技術的電氣設備遠程自動控制方法為現代工業帶來革命性變革，通過無縫連接設備、數據收集分析，實現精準控制，提升設備運行效率，減少人為干預，降低成本，增強安全性。但也要正視其挑戰和問題，不斷優化和完善方法。展望未來，基于工業物聯網的遠程自動控制將借助5G、邊緣計算等技術，實現更智能、高效和安全的控制，探索新應用和商業模式，推動工業物聯網廣泛應用。

參考文獻

[1] 李敏，王恒，潘秋紅. 一種基于確定性調度的工業物聯網感知層信道評估方法[J]. 重慶郵電大學學報（自然科學版），2013，25（2）：154-160.

[2] 金建，秦麗平，孫正捷，等. 基于GB9706.1-2020 的醫用電氣設備全生命周期質量控制方法研究[J]. 中國醫學裝備，2023，20（12）：213-216.

[3] 賴紀南，楊臣君，邱達銓，等. 電力設備安裝工程施工中質量控制探究[J]. 低碳世界，2023，13（11）：136-138.

[4] 趙永設，王士強. 電力設備雙光束激光除銹目標軌跡自適應控制技術[J]. 現代制造技術與裝備，2023，59（8）：169-171.

[5] 朱海勇. 基于PLC 的電氣設備精準控制系統設計和實現[J]. 江西電力職業技術學院學報，2023，36（7）：12-14，18.

[6] 張贏，袁曉東，曹春誠，等. 短路電流對二次設備電磁干擾分析及抗干擾措施[J]. 高壓電器，2024，60（1）：182-189.

[7] 李海峰，崔積華，朱林林，等. 基于無線傳感網絡的電氣設備溫度智能監測系統[J]. 自動化技術與應用，2024，43（1）：56-60.

[8] 何智頻，徐瑜瓊. 智能化技術在電氣工程自動化控制系統中的應用[J]. 集成電路應用，2024，41（1）：266-267.