CN112862301B - 一种面向工业企业的智能管控系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供的面向工业企业的智能管控系统，包括智能管控层以及与所述智能管控层通过网络互连的实时数据采集层和数据融合与传输层。该系统通过在工业设备上工控设备总线接口和智能传感器，采集工业设备运行过程中产生的实时数据；在此基础上，建立支持各种传输协议的传输网络，将采集的实时数据传送至智能管控平台；最后根据采集的实时数据以及历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态。本系统能够对工业企业终端数据进行跨网络互连和多协议转换，实现工业企业差异设备的信息整合；进一步通过将工业企业中各种数据上传至智能管控平台，实现工业企业分散设备的集中管控。

Description

一种面向工业企业的智能管控系统
技术领域
本申请涉及工业企业的智能管控技术领域，尤其涉及一种面向工业企业的智能管控系统。
背景技术
传统的工业企业设备运行状态监测都是通过人工巡视和定期检修相结合的方式完成的。该种经常巡视和定期维护的管控方式是保证设备安全可靠运行的重要手段。然而，随着工业物联网的快速发展，对工业企业设备的运行状态监测与管控朝着自动化、智能化和集中化的方向发展，设备的定期检查维护也朝着状态预警维护的方向发展。因此，如何基于现场设备的实时数据，实现对设备运行状态的预测及评估，通过制定合理有效的维护策略，实现工业企业设备的智能管控是近年来的一个重要研究方向。
传统技术中，设备管控包括采用实验设备管控系统，通过服务器基于传感器模块采集的传感器信息以及认证终端采集的认证信息控制实验室门和实验设备的启闭。或者将业务方案中的交互描述成事件，以确定事件转发关系的形式推进业务流程；以及基于物联网智能化除尘设备管控系统，通过ZigBee网络连接监测终端，并通过智能网关连接至后端数据处理平台，实现对除尘设备开关的控制。
然而在上述设备管控系统或方法，具有一定的针对性，一种方式方法只能实现一种管控模式，而缺乏对多种传输协议的转换，进而实现工业现场多设备的集中管控。
发明内容
本申请提供了一种面向工业企业的智能管控系统，以解决传统设备管控系统或方法中由于管控模式单一，缺乏对多种传输协议的转换的问题。
本申请解决上述技术问题所采取的技术方案如下：
一种面向工业企业的智能管控系统，包括智能管控层以及与所述智能管控层通过网络互连的实时数据采集层和数据融合与传输层；
所述实时数据采集层，用于通过工业设备中智能传感器和工控设备总线接口，采集工业设备运行过程中的实时数据；
所述数据融合与传输层，用于建立支持多种传输协议的传输网络，通过所述传输网络将所述生产数据进行跨网络数据融合与数据传输，实现对工业企业分散设备进行集中管控；
所述智能管控平台，用于基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据和以及工业设备运行历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态。
可选的，所述智能传感器为基于IEEE 1451技术标准，集温度、湿度和光照传感器为一体的智能传感器模块。
可选的，所述传输网络包括蓝牙4.0技术、Zigbee技术、LoRa技术、MQTT与TCP/IP技术以及工业现场总线技术网络传输。
可选的，工控设备配置总线接口，包括：
在工控设备可编程控制器中配置RS-232或RS422数据接口；
在工控机中配置USB、RS-485或RJ45数据接口；
在工控设备的单片机中配置USB、以太网数据接口，并对可编程控制器、工控机和采集卡的实时生产数据进行采集。
可选的，基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据和以及工业设备运行历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态，包括：
根据采集到的工业设备运行过程中的实时数据以及工业设备运行历史数据，通过分层着色Petri网对工业设备运行参数进行预测，得到预测结果；
基于预测结果，通过熵值法对所预测的参数进行赋权，得到能够直接进行评价的综合指标；
通过综合指标的值，对未来一段时间内工业设备的运行状态进行评价。
可选的，根据采集到的工业设备运行过程中的实时数据以及工业设备运行历史数据，通过分层着色Petri网对工业设备运行参数进行预测，得到预测结果，包括：
建立工业设备运行过程的多层次事件模型，所述多层次事件模型包括关键事件、复杂事件和基本事件模型；
基于多层次事件模型，建立分层着色Petri结构模型，包括构建工业设备运行过程的主PN模型和构建相应的子PN模型，将着色令牌添加到主PN模型以及子PN模型中；
分析工业设备运行过程时间数据，获得各变迁的运行时间分布，并将其代入相应的变迁中；
通过分类决策技术以及ID3智能算法生成决策分类规则，并将所述规则通过分层着色Petri网模型中的守卫函数添加到分层着色Petri模型中；
将着色令牌嵌入到分层着色perti网模型中，使得着色令牌的状态随着工业设备状态的变化而变化，从而预测工业设备的运行状态参数。
可选的，所述基于预测结果，通过熵值法对所预测的参数进行赋权，得到能够直接进行评价的综合指标，包括：
分析各个运行参数之间的关联关系，构建原始评价矩阵z＝(Zij)x×y，
其中z为原始评价矩阵，Zij是各项参数值，x为待评价方案数量，y为评价参数的数量；
将原始评估矩阵中的每个参数进行归一化处理，
Figure BDA0002930310000000031
qij为第j项参数下第i个方案的参数值的权重；
则第j项参数的评估量：
Figure BDA0002930310000000032
其中k＝ln m，第j项参数存在区别性的程度：bj＝1-aj；
确定各个参数的权重
Figure BDA0002930310000000033
即可得能够直接进行评价的综合指标。
本申请提供的技术方案包括以下有益技术效果：
本申请提供的一种面向工业企业的智能管控系统，包括智能管控层以及与所述智能管控层通过网络互连的实时数据采集层和数据融合与传输层。该系统通过在工业设备上工控设备总线接口和智能传感器，采集工业设备运行过程中产生的实时数据；在此基础上，建立支持各种传输协议的传输网络，将采集的实时数据传送至智能管控平台；最后根据采集的实时数据以及历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态，实现工业设备的智能管控。本系统能够对工业企业终端数据进行跨网络互连和多协议转换，实现工业企业差异设备的信息整合；进一步通过将工业企业中各种数据上传至智能管控平台，实现工业企业分散设备的集中管控。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的面向工业企业的智能管控系统管控总体流程图；
图2为本申请实施例提供的工业设备运行实时数据采集的流程图；
图3为本申请实施例提供的跨网络数据融合与传输的流程图；
图4为本申请实施例提供的工业设备的运行参数预测与评价的流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
相比于现有技术，本申请技术方案提供的面向工业企业的智能管控系统，能够将现有的信息技术、智能传感技术、物联网技术等应用到工业设备管控中，实现对工业设备运行过程数据的实时采集；进而基于多种协议，利用多种网络对采集的实时数据进行融合，并将这些数据进行传输；通过分层着色Petri网方法，基于实时数据和历史数据对工业设备运行状态参数进行预测，并通过熵值法对参数指标进行赋权，实现工业设备运行参数的综合评价。
具体的，以下以具体的实施方式对本申请中的技术做进一步解释说明。
本申请实施例提供的一种面向工业企业的智能管控系统，包括智能管控层以及与所述智能管控层通过网络互连的实时数据采集层和数据融合与传输层；
所述实时数据采集层，用于通过工业设备中智能传感器和工控设备总线接口，采集工业设备运行过程中的实时数据；
所述数据融合与传输层，用于建立支持多种传输协议的传输网络，通过所述传输网络将所述生产数据进行跨网络数据融合与数据传输，实现对工业企业分散设备进行集中管控；
所述智能管控平台，用于基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据和以及工业设备运行历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态。
本实施例中，所述实时数据采集层是实现实时智能管控的基础。该层主要利用温度、湿度和光照传感器，监测工业设备周边的环境改变；同时，通过连接企业中的PLC、工控机和单片机和采集卡上的通信接口，实现生产数据的实时采集。
所述数据融合与传输层是实现智能管控的基础。该层主要利用多种传输协议，如蓝牙4.0技术、Zigbee技术、LoRa技术、MQTT与TCP/IP技术以及工业现场总线技术，实现数据的融合与传输。
所述智能管控层是基于工业设备运行的实时数据和历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，以判断今后一段时间内工业设备的运行状态。
请参考附图1，附图1为本申请实施例提供的一种面向工业企业的智能管控系统管控总体流程图。本实施例提供的面向工业企业的智能管控系统是一种工业多网络多协议实时管控的智能系统，目的是通过对多种网络、多种协议工业数据进行采集和融合，对工业设备运行参数进行预测，实现工业设备运行状态的实时监测与对未来一段时间工业设备运行状态的评价，以提高工业企业生产效率，减少不必要的维护操作，促进工业企业的智能化发展。
具体实施步骤如下：
步骤S1：参见图2，将智能传感器技术以及总线通信技术应用到智能系统，对工业设备配置智能传感器和工控设备总线接口，采集工业设备运行过程中的实时数据，具体包括以下步骤：
步骤S11：基于IEEE 1451技术标准，将温度、湿度和光照等传感器设计成为智能传感器模块，该模块能够实现传感器的即插即用功能，同时能够监测工业设备周边的环境变化(例如设备内部电机的温度、空气的湿度等)；所述智能传感器为基于IEEE 1451技术标准，集温度、湿度和光照传感器为一体的智能传感器模块
步骤S12：工控设备配置总线接口：在工控设备可编程控制器中配置RS-232或RS422数据接口；在工控机中配置USB、RS-485或RJ45数据接口；在工控设备的单片机中配置USB、以太网数据接口，并对可编程控制器、工控机和采集卡的实时生产数据进行采集。
步骤S2：参照图3，给出了跨网络数据融合与传输的方法，该方法可分为：(1)通过蓝牙4.0协议和芯片CC2541实现数据终端与工业网关的数据交互；(2)通过Zigbee协议和芯片CC2530构建传感网络，实现采集节点和传感器之间的数据交互；(3)通过LoRa协议和芯片SX1278实现数据的无线传输，并通过4G/5G模块将数据传送至智能系统；(4)通过MQTT和TCP/IP协议，同时采用ENC28J60网络芯片实现采集数据的有线传输；(5)通过芯片SP3485并配置Modbus协议，实现对工业仪器仪表数据的可靠传输。
具体的描述如下：
(a)在基于蓝牙的实时数据传输方法中，将CC2541芯片的USART_RX(P0.2)串口发送引脚、USART_TX(P0.3)串口接收引脚分别与STM32的串口1引脚PA9、PA10相连，实现主控芯片和蓝牙芯片的数据传输。此外，当蓝牙模块与智能终端配对成功后，可以通过CC2541的射频电路将数据传输至智能终端，并且智能终端也可以将数据发送至CC2541，进而传输到主控芯片STM32中。通过以上方法，可以实现终端设备与智能系统的数据交互。
(b)在基于Zigbee的实时数据传输方法中，Zigbee网络由协调器和节点组成，两者可进行数据交互。在协调器中，通过设置CC2530的PERCFG寄存器，分别将P0.2引脚和P0.3引脚设置为USART的发送和接收引脚。同时，将P0.2引脚和P0.3引脚和STM32的串口引脚PB10和PB11相连，这样就可以实现协调器与主控芯片的数据传输。在节点中，可以通过设计各种传感模块，进行数据的采集与发送。
(c)在基于LoRa的实时数据传输方法中，SX1278通过SPI总线与主控芯片STM32进行通信，因此将SX1278中的NSS引脚(SPI片选输入)、SCK引脚(SPI时钟输入)、MOSI引脚(SPI数据输入)和MISO引脚(SPI数据输出)分别与STM32的SPI接口PA4、PA5、PA6和PA7相连，实现数据的传输。同时，将SX1278的RESET引脚通过一个5.1千欧的电阻连接至VCC，在初始化时对该引脚取低电平，在LoRa通信执行时将该引脚进行上拉，确保LoRa模块的正常运行。此外，LoRa数据采集器可将各个LoRa模块的数据进行采集，并且通过串口将数据发送至4G模块，进而通过网络将数据传送至智能系统，实现数据的远程交互。
(d)在基于以太网的实时数据传输方法中，将ENC28J60的P9(CS)引脚、P8(SCK)引脚、P7(SI)引脚和P6(SO)引脚分别与STM32的SPI接口PB12、PB13、PB14和PB15相连，实现数据交互。同时，将ENC28J60的P23和P24之间接一个25MHZ的晶振，以满足工作频率的需求。网络变压器是以太网模块设计中必不可少的一个元器件，该设计选用HR911105A作为网络变压器RJ45插座，因此将ENC28J60的P12(TPIN-)引脚、P13(TPIN+)引脚、P16(TPOUT-)引脚和P17(TPOUT+)引脚分别与HR911105A的P1(TD+)引脚、P2(TD-)引脚、P6(RD-)引脚和P3(RD+)引脚相连。基于以上设计，可将STM32中的数据通过MQTT协议传输到智能系统。
(e)在基于RS485的实时数据传输方法中，首先，将SP3485的P1(RO)引脚、P2(RE)引脚、P3(DE)引脚和P4(DI)引脚分别与STM32的GPIO相连，其中RO为发送端，DI为接收端，RE为使能端。其次，SP3485的P6和P7为数据传输引脚。在进行数据传输时，STM32通过Modbus协议将数据发送至工业仪器仪表，工业仪器仪表通过解析协议并给STM32以回应，STM32根据应用协议解析工业仪器仪表返回的数据，最终实现数据的传输。
步骤S3：参照图4，给出了一种工业设备运行状态评价方法，首选，基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据以及工业设备运行历史数据，通过分层着色Petri网方法对工业设备运行参数进行预测；然后，基于预测的结果，通过熵值法对所预测的参数进行赋权，得到能够直接进行评价的综合指标；最后，通过综合指标的值，对未来一段时间内工业设备的运行状态进行评价，具体包括以下步骤：
基于预测结果，通过熵值法对所预测的参数进行赋权，得到能够直接进行评价的综合指标；
通过综合指标的值，对未来一段时间内工业设备的运行状态进行评价。
步骤S31：在运用分层着色Petri网方法对工业设备运行参数进行预测时，首先建立工业设备运行过程的多层次事件模型，所述多层次事件模型包括关键事件、复杂事件和基本事件模型；基于多层次事件模型，建立分层着色Petri结构模型，包括构建工业设备运行过程的主PN模型和构建相应的子PN模型；将着色令牌添加到主PN模型以及子PN模型中。其次，分析工业设备运行过程时间数据，获得各变迁的运行时间分布，并将其代入相应的变迁中。然后，通过分类决策技术以及ID3智能算法生成决策分类规则，并将所述规则通过分层着色Petri网模型中的守卫函数添加到分层着色Petri模型中。最后，将着色令牌嵌入到分层着色perti网模型中，使得着色令牌的状态随着工业设备状态的变化而变化，从而预测工业设备的运行状态参数。通过以上过程构建的分层着色Petri模型，可以预测中工业设备的运行状态参数。
步骤S32：基于步骤3.1得到的各种运行参数，通过熵值法得到确定各个运行参数的权重系数，进而构建工业设备运行状态评价体系。具体方法步骤如下：
(1)分析各个运行参数之间的关联关系，构建原始评价矩阵z＝(Zij)x×y，其中z为原始评价矩阵，Zij是各项参数值，x为待评价方案数量，y为评价参数的数量；
(2)将原始评估矩阵中的每个参数进行归一化处理，
Figure BDA0002930310000000061
qij为第j项参数下第i个方案的参数值的权重；
(3)第j项参数的评估量：
Figure BDA0002930310000000071
其中k＝ln m；
(4)第j项参数存在区别性的程度：bj＝1-aj；
(5)确定各个参数的权重
Figure BDA0002930310000000072
步骤S33：基于步骤S32，得到能够直接评价工业设备运行状态的综合评价指数，根据在每一时刻综合评价指数的值，实现对工业设备运行状态的管控。
综上，本申请实施例提供的面向工业企业的智能管控系统，能够将现有的信息技术、智能传感技术、物联网技术等应用到工业设备管控中，实现对工业设备运行过程数据的实时采集；进而基于多种协议，利用多种网络对采集的实时数据进行融合，并将这些数据进行传输；通过分层着色Petri网方法，基于实时数据和历史数据对工业设备运行状态参数进行预测，并通过熵值法对参数指标进行赋权，实现工业设备运行参数的综合评价。
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (5)

1.一种面向工业企业的智能管控系统，其特征在于，包括智能管控层以及与所述智能管控层通过网络互连的实时数据采集层和数据融合与传输层；
所述实时数据采集层，用于通过工业设备中智能传感器和工控设备总线接口，采集工业设备运行过程中的实时数据；
所述数据融合与传输层，用于建立支持多种传输协议的传输网络，通过所述传输网络将所述实时数据进行跨网络数据融合与数据传输，实现对工业企业分散设备进行集中管控；
所述智能管控层，用于基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据和以及工业设备运行历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态；
基于采集到的工业设备运行过程中的实时数据和以及工业设备运行历史数据，对工业设备的运行参数进行预测，并对工业设备的综合指标进行评价，从而判断规定时间内工业设备的运行状态，包括：
根据采集到的工业设备运行过程中的实时数据以及工业设备运行历史数据，通过分层着色Petri网对工业设备运行参数进行预测，得到预测结果；
基于预测结果，通过熵值法对所预测的参数进行赋权，得到能够直接进行评价的综合指标；
通过综合指标的值，对未来一段时间内工业设备的运行状态进行评价。
2.根据权利要求1所述的面向工业企业的智能管控系统，其特征在于，所述智能传感器为基于IEEE 1451技术标准，集温度、湿度和光照传感器为一体的智能传感器模块。
3.根据权利要求1所述的面向工业企业的智能管控系统，其特征在于，所述传输网络包括蓝牙4.0技术、Zigbee技术、LoRa技术、MQTT与TCP/IP技术以及工业现场总线技术网络传输。
4.根据权利要求3所述的面向工业企业的智能管控系统，其特征在于，工控设备配置总线接口，包括：
在工控设备可编程控制器中配置RS-232或RS422数据接口；
在工控机中配置USB、RS-485或RJ45数据接口；
在工控设备的单片机中配置USB、以太网数据接口，并对可编程控制器、工控机和采集卡的实时生产数据进行采集。
5.根据权利要求1所述的面向工业企业的智能管控系统，其特征在于，根据采集到的工业设备运行过程中的实时数据以及工业设备运行历史数据，通过分层着色Petri网对工业设备运行参数进行预测，得到预测结果，包括：
建立工业设备运行过程的多层次事件模型，所述多层次事件模型包括关键事件、复杂事件和基本事件模型；
基于多层次事件模型，建立分层着色Petri结构模型，包括构建工业设备运行过程的主PN模型和构建相应的子PN模型，将着色令牌添加到主PN模型以及子PN模型中；
分析工业设备运行过程时间数据，获得各变迁的运行时间分布，并将其代入相应的变迁中；
通过分类决策技术以及ID3智能算法生成决策分类规则，并将所述规则通过分层着色Petri网模型中的守卫函数添加到分层着色Petri模型中；
将着色令牌嵌入到分层着色perti网模型中，使得着色令牌的状态随着工业设备状态的变化而变化，从而预测工业设备的运行状态参数。
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