CN109921573A - 一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，包括有马达保护器、通讯管理机、边缘计算网关、通讯模块、云服务器平台，通过工业物联网以及边缘计算的技术，将马达保护器的原始数据，包括三相电流、三相电压、有功功率、有功电能以及运行状态数据，通过多种传输协议和传输方式传至通讯管理机上，并由通讯管理机进行数据整合打包，多个通讯管理机数据统一传输到一个边缘计算网关进行数据实时处理、存储以及上传；处理结果以及关键数据通过通讯模块上传到云端服务器，云服务器平台将数据和结果推送给网页，移动端进行显示预警，通知使用人员查看处理，为现场维保人员提供的极大地方便。
Description
技术领域：
本发明涉及工业生产与智能制造领域，具体为一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统。
背景技术：
电机是指依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置。它的主要作用是产生驱动转矩，作为用电器或各种机械的动力源。其广泛应用于冶金，化工，制造以及电力等多个领域，是工业现场最常用到的生产设备。电机的意外故障或者损坏，不仅会严重影响企业的正常生产，同时还有可能造成人员的重大伤亡，给企业造成难以估计的后果。随着工业4.0和智能制造的发展，电机在各领域的需求在逐渐增大，同时对电机的维护压力越来越重。
边缘计算网关是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的硬件设施，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算网关处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
目前，边缘计算网关尚不成熟，进行相关研发的厂家相对较少，针对大规模电机进行预测性维护的方法还没有形成完整、成熟的解决方案。
发明内容：
本发明提供一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统。
本发明采用的技术方案：
一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，包括有马达保护器、通讯管理机、边缘计算网关、通讯模块、云服务器平台，每台电机连接一台马达保护器，多台马达保护器的信号输出端接入一台通讯管理机，多台通讯管理机直接接入边缘计算网关，边缘计算网关通过通讯模块与云服务器平台通讯连接；通过工业物联网以及边缘计算的技术，将马达保护器的原始数据，包括三相电流、三相电压、有功功率、有功电能以及运行状态数据，通过多种传输协议和传输方式传至通讯管理机上，并由通讯管理机进行数据整合打包，多个通讯管理机数据统一传输到一个边缘计算网关进行数据实时处理、存储以及上传；处理结果以及关键数据通过通讯模块上传到云端服务器平台，云服务器平台将数据和结果推送给网页，移动端进行显示预警，通知使用人员查看处理。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述马达保护器可利用RS485接口和CAN收发器进行数据传输，通讯协议包括ModBUS RTU协议、CAN总线协议。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述马达保护器可使用PLC-IOT方式，利用电力线载波技术进行数据传输。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述通讯管理机通过有线、无线WiFi或者4G信号将打包后的数据传送到边缘计算网关。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述边缘计算网关对数据进行实时处理和分析采用的是电机预测性维护初级算法，由边缘计算网关CPU进行执行，数据存储在边缘计算网关的GB级的大容量存储单元中；针对分析算法运算量过大以及对数据存储要求高的情况，边缘计算网关将训练数据推送到本地GPU服务器上采用人工智能算法进行模型训练，并通过以太网将分析结果发送到云服务器平台上。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述边缘计算网关内置工业级LTE通讯模块，具备包括RS485/RS422、RS232、GE、RF、ZigBee的多种接口。
所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述云服务器平台为电机智能边缘管理平台，具备数据解析与存储、硬件自定义、状态监控、数据推送、算法更新功能；同时，该平台将分析结果和数据推送给相应的智能终端应用，包括网页，安卓以及IOS应用。
本发明的设计原理：
基于边缘计算和分布式的设计思路，设计了实现大规模电机预测性维护的系统。通过边缘计算网关有效的解决了工业现场电机实时数据量大的问题，同时通过本地GPU服务器为电机预测性维护提供了数据计算的能力，为大规模电机智能预测提供了可能。
本发明的优点：
1. 对于正在运行的电机，如果电机出现问题，通过边缘计算网关就可以在就地端进行快速的响应，实现数据的实时处理，确保电机的异常与故障可以及时被发现。
2. 当物联网边缘与云之间的连接中断的时候，边缘计算网关依旧可以工作，具备断网条件下处理本地事务的机制。在此期间，部分数据可以被存储到这个网关上，待网络恢复后再上传。
3. 就地端通过边缘计算网关采集大量电机数据进行数据处理与分析，通过数据聚合的方式，大量的数据在边缘侧被舍弃，而无需上传至云端，这大大减轻了云端的压力。
4. 边缘侧进行电机参数的处理与分析，云端进行算法模型的训练，云端将训练好的算法模型下发到各边缘计算单元中，进行数据的实时分析。端云协作，大数据分析，为电机预测性维护提供有力保障。
附图说明：
图1为方法结构框图。
图2为数据打包基本结构图。
图3为云服务器平台框架图。
具体实施方式：
参见图1，图2和图3：一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，包括有马达保护器5、通讯管理机4、边缘计算网关3、通讯模块2、云服务器平台1，每台电机6连接一台马达保护器5，多台马达保护器5的信号输出端接入一台通讯管理机4，多台通讯管理机4直接接入边缘计算网关3，边缘计算网关3通过通讯模块2与云服务器平台1通讯连接；通过工业物联网以及边缘计算的技术，将马达保护器5的原始数据，包括三相电流、三相电压、有功功率、有功电能以及运行状态数据，通过多种传输协议和传输方式传至通讯管理机4上，并由通讯管理机4进行数据整合打包，多个通讯管理机4数据统一传输到一个边缘计算网关3进行数据实时处理、存储以及上传；处理结果以及关键数据通过通讯模块2上传到云端服务器平台1，云服务器平台1将数据和结果推送给网页，移动端进行显示预警，通知使用人员查看处理。
马达保护器（马保）是给电动机全面的保护，在电动机出现超时启动、过流、欠流、断相、堵转、短路、过压、欠压、漏电（接地）、三相不平衡、过热、轴承磨损、定转子偏心、外部故障、来电自启动、反时限时，予以报警或保护的装置。目前，大多数工业生产企业均对工业电机安装了相应的高低压马达保护器，以便在电机故障时自动切断电源。本方法结合工厂实际情况，无需单独外置传感器进行电机数据采集，利用现有马达保护器采集到的三相电流，三相电压，有功功率，运行状态等数据进行电机预测性维护。
马达保护器利用电流传感器，温度传感器等多种传感器采集电机运行数据，多个马达保护器将数据传送至通讯管理机上进行数据整合打包。目前，马达保护器可以通过Modbus RTU协议，利用RS485口进行数据通讯。也可以外置CAN收发器，利用CAN总线协议进行数据通讯。其次，马达保护器原始数据也可以利用PLC-IOT（电力线通信物联网）技术进行通讯，即无需通过信号线进行数据传输，依靠电力线载波的形式，直接将马达保护器的数据经过调制设备调制成高频信号加载到电线上传输至通讯管理机，进行解调实现数据传递。
由于边缘计算网关通讯端口较少，为实现大规模电机的接入，减少硬件成本，本方法通过添加通讯管理机扩大边缘计算网关的承载能力。单个通讯管理机可带20-30个左右的马达保护器，多个通讯管理机可直接接入边缘计算网关，也可由一个通讯管理机在进行一次数据打包后传入边缘计算网关。通讯管理机每秒主动发送一次数据包到边缘计算网关，可采用有线，无线WiFi的方式传输数据，对于一些无法覆盖的地方，在通讯管理机上增加工业4G模块，利用4G信号发送数据到边缘计算网关上。图2为通讯管理机进行数据整合打包后的基本结构。
边缘计算网关具备多核CPU，以及GB级别的大容量存储单元，内置工业级LTE通讯模块，提供大带宽，低时延的无线访问能力，并提供丰富的本地接口，包括RS485/RS422，RS232，GE，RF，ZigBee等，可连接各种串口设备，以太设备和RF设备。
边缘计算网关将通讯管理机发送过来的数据进行解析存储，同时进行滤波和分析。为实现大规模电机预测性维护，边缘计算网关传入了多种电流电压分析算法，达到电机故障的预测性分析功能。对于电压和电流的简单分析预测，仅需要利用边缘计算网关的CPU即可完成。分析结果和一些关键数据打包后在利用通讯模块可传至云服务器平台上。
对于大规模电机预测性维护，常常会需要应用人工智能算法，基于神经网络，深度学习等算法来实现高级的预测性分析功能，边缘计算网关对于大规模电机数据的分析能力是达不到的。本方法同时在边缘侧，可自定义增加本地私有GPU服务器，用于对电机的电流电压数据进行深度学习等人工智能算法的模型训练，故障预测。多个边缘计算网关将数据通过有线或者4G信号发送给本地私有GPU服务器进行预测分析，分析结果通过以太网上传至云服务器平台。
云服务器可以依赖商业云服务器进行系统配置，同时在其上搭建电机智能边缘管理平台，用于管理边缘计算网关等智能硬件。其主要功能包括数据解析与存储，硬件自定义，状态监控，数据推送，算法更新等。本方法设计该平台利用Socket实现多线程通讯，解析并存储至MySQL数据库中。同时，该平台具备边缘计算网关的参数配置能力，可远程增加删除硬件，修改状态参数，实现硬件自定义功能。该平台将接收到的预测性分析结果和数据推送到智能终端应用上，提醒用户各电机状态。该平台可自动更新底层算法，包括边缘计算网关的基本算法，以及GPU服务器上的人工智能算法。图3为云服务器平台的框架图。
Claims (7)
1.一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，包括有马达保护器、通讯管理机、边缘计算网关、通讯模块、云服务器平台，每台电机连接一台马达保护器，多台马达保护器的信号输出端接入一台通讯管理机，多台通讯管理机直接接入边缘计算网关，边缘计算网关通过通讯模块与云服务器平台通讯连接；通过工业物联网以及边缘计算的技术，将马达保护器的原始数据，包括三相电流、三相电压、有功功率、有功电能以及运行状态数据，通过多种传输协议和传输方式传至通讯管理机上，并由通讯管理机进行数据整合打包，多个通讯管理机数据统一传输到一个边缘计算网关进行数据实时处理、存储以及上传；处理结果以及关键数据通过通讯模块上传到云端服务器平台，云服务器平台将数据和结果推送给网页，移动端进行显示预警，通知使用人员查看处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述马达保护器可利用RS485接口和CAN收发器进行数据传输，通讯协议包括ModBUS RTU协议、CAN总线协议。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述马达保护器可使用PLC-IOT方式，利用电力线载波技术进行数据传输。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述通讯管理机通过有线、无线WiFi或者4G信号将打包后的数据传送到边缘计算网关。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述边缘计算网关对数据进行实时处理和分析采用的是电机预测性维护初级算法，由边缘计算网关CPU进行执行，数据存储在边缘计算网关的GB级的大容量存储单元中；针对分析算法运算量过大以及对数据存储要求高的情况，边缘计算网关将训练数据推送到本地GPU服务器上采用人工智能算法进行模型训练，并通过以太网将分析结果发送到云服务器平台上。
6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述边缘计算网关内置工业级LTE通讯模块，具备包括RS485/RS422、RS232、GE、RF、ZigBee的多种接口。
7.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算网关实现大规模电机预测性维护的系统，其特征在于，所述云服务器平台为电机智能边缘管理平台，具备数据解析与存储、硬件自定义、状态监控、数据推送、算法更新功能；同时，该平台将分析结果和数据推送给相应的智能终端应用，包括网页，安卓以及IOS应用。
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