CN110430128A - 边缘计算网关 - Google Patents

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Abstract

一种边缘计算网关，协议采集模块采集各种设备的实时数据信息；边缘计算模块利用采集到的实时数据来训练神经网络算法模型，训练完成后将采集到的焊接机器人的某点的实时数据输入至算法模型，依次来判断该点为正常点或异常点，在为异常点时产生预测告警信息；输出控制模块在网关预测到严重告警信息时，输出控制命令对机器进行停机等操作；UI显示模块通过液晶屏显示采集到的实时数据和产生的预测告警信息；加工程序管理模块对设备的加工程序进行管理，通过ftp协议把加工程序从设备拷贝到网关或者从网关拷贝到设备；MQTT通讯模块采用MQTT协议与服务器通讯，把采集到的数据和告警信息发到服务器，接收服务器下发的配置指令。

Description

边缘计算网关
技术领域
本发明涉及一种边缘计算网关，特别是涉及一种用于工业现场的边缘计算网关。
背景技术
现有的工业网关多为工业协议网关，例如把工业现场的机器设备通过某种协议采集到网关内，然后通过某种网络协议(比如MODBUS_TCP)上传到服务器，功能比较简单、单一，甚至对采集的数据包不做任何处理直接透传到服务器端，部分网关会做一定的数据解析，但功能也比较简单，一般都不支持直接对接主流物联网平台，无法满足当前工业互联网行业数据采集的需求，而且不支持边缘计算功能，无法在网关端对数据进行实时处理，以及根据处理结果实时对设备进行停机控制，如果把实时数据发送到服务器，然后服务器分析后再下发控制指令，会有数据延时，难以达到设备的实时控制，不利于保护设备与重要的加工产品。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种新型的边缘计算网关。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种边缘计算网关，其特点在于，其包括协议采集模块、边缘计算模块、输出控制模块、UI显示模块、加工程序管理模块、MQTT通讯模块和数据库；
所述协议采集模块用于采集各种设备的实时数据信息，设备类型有PLC控制器、数控加工系统、焊接机器人、焊接机设备、以及各类仪表设备；
所述边缘计算模块用于利用采集到的正常焊接机器人的实时数据来训练神经网络算法模型，训练完成后，将采集到的焊接机器人的某点的实时数据输入至神经网络算法模型，依次来判断该点为正常点或异常点，在为异常点时产生预测告警信息；
所述输出控制模块用于在边缘计算网关预测到严重告警信息时，输出控制命令对机器进行停机等操作；
所述UI显示模块用于通过液晶屏显示采集到的实时数据和产生的预测告警信息；
所述加工程序管理模块用于对设备的加工程序进行管理，通过ftp协议把加工程序从设备拷贝到网关或者从网关拷贝到设备，并通过ftp通道把NC文件上传到服务器，服务器来进行工厂内所有设备加工程序的统一管理，并保存到数据库；
所述MQTT通讯模块用于采用MQTT协议与服务器进行通讯，并把采集到的数据和告警信息发送到服务器，以及接收服务器下发的配置指令，在与服务器网络连接断开时，将采集的实时数据存储到数据库内，待网络恢复后会自动续传给平台。
较佳地，所述边缘计算网关还包括运维管理模块，所述运维管理模块用于将关键操作记录至日志文件内。
较佳地，所述协议采集模块用于采集正常焊接机器人焊接过程中三维空间的焊接轨迹数据，焊接轨迹数据包括焊缝编号、TCP坐标值、焊接速度、焊接电流、焊接电压、送丝速度和气量值，TCP坐标值包括TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值；
所述边缘计算模块用于提取采集到的焊接轨迹数据中的TCP坐标值，将部分TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络训练，其中TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值中的TCP-X、TCP-Y坐标值作为神经网络算法的输入、TCP-Z坐标值作为神经网络算法的输出，将剩下TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络验证，并验证成功；
所述边缘计算模块还用于实时采集某一焊接机器人焊接过程中某点的焊接轨迹数据，将实际采集到的TCP坐标值中的TCP-X和TCP-Y坐标值代入神经网络算法中以获得预测的TCP-Z坐标值，计算预测的TCP-Z坐标值与实际的TCP-Z坐标值之间的差距，在差距落入预设置信区间内，则该点为正常点，在差距未落入预设置信区间内，则该点为异常点并进行预测告警。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明的边缘计算网关不仅能做各种协议设备的数据采集，还能在本地做边缘计算处理，并在本地得到分析结果，把计算结果上传到服务器，从而减少上传到服务器的数据量，减轻服务器的数据接收并发量。
网关内采集的数据通过算法模型可以产生预测告警，对设备进行停机保护，这样在机器产生故障的时候可对机器及加工的产品形成保护，同时预测告警信息在网关的液晶屏幕上进行实时输出显示，并上传到服务器进行长期记录存储，做到告警记录可追溯。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的边缘计算网关的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供一种边缘计算网关，其包括协议采集模块1、边缘计算模块2、输出控制模块3、UI显示模块4、加工程序管理模块5、MQTT通讯模块6、sqlite数据库7和运维管理模块8。
所述协议采集模块1用于采集各种设备的实时数据信息，每类设备有各自的协议，该协议采集模块兼容多种设备的协议，包括串口协议和网络协议，设备类型有PLC控制器、数控加工系统、焊接机器人、焊接机设备、以及各类仪表设备。
所述边缘计算模块2用于利用采集到的正常焊接机器人的实时数据来训练神经网络算法模型，训练完成后，将采集到的焊接机器人的某点的实时数据输入至神经网络算法模型，依次来判断该点为正常点或异常点，在为异常点时产生预测告警信息。
所述输出控制模块3用于在边缘计算网关预测到严重告警信息时，输出控制命令对机器进行停机等操作。
所述UI显示模块4用于通过液晶屏显示采集到的实时数据和产生的预测告警信息。
所述加工程序管理模块5用于对设备的加工程序进行管理，通过ftp协议把加工程序从设备拷贝到网关或者从网关拷贝到设备，并通过ftp通道把NC文件上传到服务器，服务器来进行工厂内所有设备加工程序的统一管理，并保存到sqlite数据库7。
所述MQTT通讯模块6用于采用MQTT协议与服务器进行通讯，并把采集到的数据和告警信息发送到服务器，以及接收服务器下发的配置指令，在与服务器网络连接断开时，为了不丢失断网期间的采集数据，将采集的实时数据存储到sqlite数据库7内，待网络恢复后会自动续传给平台。
所述运维管理模块8用于将关键操作记录至日志文件内，服务器可以远程读取日志日志文件，便于远程调试和运维；网关的采集协议及采集参数存储在一个单独的xml配置文件中，此配置文件可由服务器直接下发到网关更新，便于服务器远程进行协议和采集变量配置，进而实现远程运维。
进一步地，所述协议采集模块1用于采集正常焊接机器人焊接过程中三维空间的焊接轨迹数据，焊接轨迹数据包括焊缝编号、TCP坐标值、焊接速度、焊接电流、焊接电压、送丝速度和气量值，TCP坐标值包括TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值。
所述边缘计算模块2用于提取采集到的焊接轨迹数据中的TCP坐标值，将部分TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络训练，其中TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值中的TCP-X、TCP-Y坐标值作为神经网络算法的输入、TCP-Z坐标值作为神经网络算法的输出，将剩下TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络验证，并验证成功。
所述边缘计算模块2还用于实时采集某一焊接机器人焊接过程中某点的焊接轨迹数据，将实际采集到的TCP坐标值中的TCP-X和TCP-Y坐标值代入神经网络算法中以获得预测的TCP-Z坐标值，计算预测的TCP-Z坐标值与实际的TCP-Z坐标值之间的差距，在差距落入预设置信区间内，则该点为正常点，在差距未落入预设置信区间内，则该点为异常点并进行预测告警。
应用：焊接之前机器人会进行一系列的焊缝坐标寻位工作，寻位的坐标数据将做为BP神经网络训练模型的输入数据。
将新采集数据点X、Y的坐标代入该类的网络模型，得到预测的Z轴坐标(当然这里也可以带入X、Z得到预测的Y，这取决于训练模型的过程时自变量与因变量的选取)，并计算实际值与预测值之间的差距，如果差距落在置信区间内，则视该点为正常点。若落在置信区间以外，则为异常点。检测到异常点后就产生预测告警。
本发明通过正常焊接机器人的三维空间焊接轨迹数据，来对机器人的焊接轨迹进行训练学习，得到焊接轨迹的分布规律，以此来实时的分析预测未来焊接轨迹中出现的异常点的分布位置并预警。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种边缘计算网关，其特征在于，其包括协议采集模块、边缘计算模块、输出控制模块、UI显示模块、加工程序管理模块、MQTT通讯模块和数据库；
所述协议采集模块用于采集各种设备的实时数据信息，设备类型有PLC控制器、数控加工系统、焊接机器人、焊接机设备、以及各类仪表设备；
所述边缘计算模块用于利用采集到的正常焊接机器人的实时数据来训练神经网络算法模型，训练完成后，将采集到的焊接机器人的某点的实时数据输入至神经网络算法模型，依次来判断该点为正常点或异常点，在为异常点时产生预测告警信息；
所述输出控制模块用于在边缘计算网关预测到严重告警信息时，输出控制命令对机器进行停机等操作；
所述UI显示模块用于通过液晶屏显示采集到的实时数据和产生的预测告警信息；
所述加工程序管理模块用于对设备的加工程序进行管理，通过ftp协议把加工程序从设备拷贝到网关或者从网关拷贝到设备，并通过ftp通道把NC文件上传到服务器，服务器来进行工厂内所有设备加工程序的统一管理，并保存到数据库；
所述MQTT通讯模块用于采用MQTT协议与服务器进行通讯，并把采集到的数据和告警信息发送到服务器，以及接收服务器下发的配置指令，在与服务器网络连接断开时，将采集的实时数据存储到数据库内，待网络恢复后会自动续传给平台。
2.如权利要求1所述的边缘计算网关，其特征在于，所述边缘计算网关还包括运维管理模块，所述运维管理模块用于将关键操作记录至日志文件内。
3.如权利要求1所述的边缘计算网关，其特征在于，所述协议采集模块用于采集正常焊接机器人焊接过程中三维空间的焊接轨迹数据，焊接轨迹数据包括焊缝编号、TCP坐标值、焊接速度、焊接电流、焊接电压、送丝速度和气量值，TCP坐标值包括TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值；
所述边缘计算模块用于提取采集到的焊接轨迹数据中的TCP坐标值，将部分TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络训练，其中TCP-X、TCP-Y和TCP-Z坐标值中的TCP-X、TCP-Y坐标值作为神经网络算法的输入、TCP-Z坐标值作为神经网络算法的输出，将剩下TCP坐标值代入神经网络算法中进行网络验证，并验证成功；
所述边缘计算模块还用于实时采集某一焊接机器人焊接过程中某点的焊接轨迹数据，将实际采集到的TCP坐标值中的TCP-X和TCP-Y坐标值代入神经网络算法中以获得预测的TCP-Z坐标值，计算预测的TCP-Z坐标值与实际的TCP-Z坐标值之间的差距，在差距落入预设置信区间内，则该点为正常点，在差距未落入预设置信区间内，则该点为异常点并进行预测告警。
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