CN110658759A - 一种可动态部署ai模型的工业智能控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可动态部署AI模型的工业智能控制器，涉及工业智能控制器技术领域，包括EDGE BOX端与控制中心，EDGE BOX端与控制中心之间通过多路串口、以太网接口、WiFi或5G网络传输通讯，EDGE BOX端通过串口与生产机台通信连接，其中，EDGE BOX端，基于X86处理器的边缘计算控制器，并集成多路串口、以太网接口及WIFI、5G无线通信模块，控制中心，K8S控制端，EDGE BOX端用于采集生产机台的数据，向控制中心发送控制命令，并通过控制中心动态部署AI运算模型和运算组件的边缘计算节点。本发明可以本地运行复杂算法及设备模型，进行智能化的边缘分析及控制的可动态部署AI模型的工业智能控制器，从而具有更好的实时性的效果。
Description
技术领域
本发明涉及工业智能控制器技术领域，更具体地说，它涉及一种可动态部署AI模型的工业智能控制器。
背景技术
现代的半导体集成电路的制造中，使用AI辅助传统SPC控制是一种很常见的手段，通常过程是收集历史的生产过程数据离线建模，然后构建一个AI模型运行平台，把模型部署上去进行运算。参照图1，主要过程如下：1.EAP通过工业通信协议收集生产机台的数据；2.EAP通过网络把收集到的数据发送给MES系统；3.MES系统进行一般的数据处理，存储后，发送给AI模型运行平台；4.AI模型运行后计算结果返回到MES系统；5.MES系统根据AI运算结果，发送控制命令到EAP；6.EAP系统发送控制命令到生产机台。
但是目前的方法，从而数据产生到AI模型运算返回响应结果，经过很多中间过程，模型响应时间长，无法应对时间敏感型的AI模型的实时性要求。例如，在实际运行中，虽然AI模型运算结果很准，但是响应是在10分钟后，在这10分钟中内生产的产品都有可能发生问题。
基于上述问题，需要提出一种高性能的边缘控制网关，可以本地运行复杂算法及设备模型，进行智能化的边缘分析及控制的可动态部署AI模型的工业智能控制器。
发明内容
针对实际运用中这一问题，本发明目的在于提出一种可动态部署AI模型的工业智能控制器，提供一个高性能的边缘控制网关，可以本地运行复杂算法及设备模型，进行智能化的边缘分析及控制，适用于实时数据分析、自动控制、边缘计算等领域，具体方案如下：
一种可动态部署AI模型的工业智能控制器，包括EDGE BOX端与控制中心，所述EDGE BOX端与所述控制中心之间通过多路串口、以太网接口、WiFi或5G网络传输通讯，所述EDGE BOX端通过串口与生产机台通信连接，其中，
EDGE BOX端，基于X86处理器的边缘计算控制器，并集成多路串口、以太网接口及WIFI、5G无线通信模块，运行Linux操作系统，K8S容器化平台，
控制中心，K8S控制端，用于动态部署对接所述生产机台的通信协议，并动态部署AI运算模型到边缘计算节点，
所述EDGE BOX端用于采集所述生产机台的数据，向所述控制中心发送控制命令，并通过所述控制中心动态部署AI运算模型和运算组件的边缘计算节点。
进一步的，所述K8S容器化平台采用Docker进行部署，所述K8S容器化平台用于管理Docker镜像。
进一步的，可动态部署AI模型的工业智能控制器实现控制的方法，该方法包括以下步骤：
1)构建通信协议镜像，并注册到控制中心；
2)部署EDGE BOX端到生产机台并连接，并注册所述EDGE BOX端到所述控制中心；
3)把训练好的AI模型，构建为AI镜像，注册到所述控制中心，所述控制中心选择并配置需要运行的所述通信协议镜像和所述AI镜像，发布到指定EDGE BOX端；
4)所述EDGE BOX端根据指令下载所述通信协议镜像和所述AI镜像并运行；
5)所述EDGE BOX端按照预设配置采集所述生产机台的数据；
6)所述EDGE BOX端运行所述AI模型，根据所述AI模型的运算结果，直接控制所述生产机台。
进一步的，所述通信协议镜像包括SECS协议与Modus协议。
进一步的，还包括步骤7)：删除步骤6)中运行的AI模型，删除成功后，再次在所述控制中心中选择需要运行的AI模型进行配置，部署到目标EDGE BOX端，并生成AI模型容器。
进一步的，所述步骤7)中所述的需要运行的AI模型为事先开发好的，所述事先开发好的AI模型设为多个。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：本发明的智能控制器能直接对接生产设备，实时性高；基于Docker环境隔离，支持多平台AI模型；基于K8S(Docker)微服务架构，可以很方便的更新更换所有核心组件，如更新AI模型，更换通信协议等；基于K8S(Docker)PAAS架构，对EDGE BOX的监控管理报警都很方便；基于K8S(Docker)架构，很容易实现现有系统的对接。
附图说明
图1为现有技术中AI辅助SPC控制的流程图；
图2为本发明的总体流程图；
图3为本发明的整体架构图；
图4为本发明中对接机台数据的架构图；
图5为本发明中更换对接方式的架构图；
图6为本发明中动态部署AI模型的架构图；
图7为本发明动态部署控制规则的架构图；
图8为本发明中对接外部系统的架构图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。
实施例
参照图2，一种可动态部署AI模型的工业智能控制器，包括EDGE BOX端与控制中心，EDGE BOX端与控制中心之间通过多路串口、以太网接口、WiFi或5G网络传输通讯，EDGEBOX端通过串口与生产机台通信连接，其中，EDGE BOX端，基于X86处理器的边缘计算控制器，并集成多路串口、以太网接口及WIFI、5G无线通信模块，运行Linux操作系统，K8S容器化平台，控制中心，K8S控制端，用于动态部署对接生产机台的通信协议，并动态部署AI运算模型到边缘计算节点，EDGE BOX端用于采集生产机台的数据，向控制中心发送控制命令，并通过控制中心动态部署AI运算模型和运算组件的边缘计算节点。
K8S容器化平台采用Docker进行部署，K8S容器化平台用于管理Docker。
可动态部署AI模型的工业智能控制器实现控制的方法，该方法包括以下步骤：
1)构建通信协议镜像，并注册到控制中心；
2)部署EDGE BOX端到生产机台并连接，并注册EDGE BOX端到控制中心；
3)把训练好的AI模型，构建为AI镜像，注册到控制中心，控制中心选择并配置需要运行的通信协议镜像和AI镜像，发布到指定EDGE BOX端；
4)EDGE BOX端根据指令下载通信协议镜像和AI镜像并运行；
5)EDGE BOX端按照预设配置采集生产机台的数据；
6)EDGE BOX端运行AI模型，根据AI模型的运算结果，直接控制生产机台。
通信协议镜像包括SECS协议与Modus协议。
还包括步骤7)：删除步骤6)中运行的AI模型，删除成功后，再次在控制中心中选择需要运行的AI模型进行配置，部署到目标EDGE BOX端，并生成AI模型容器。
步骤7)中的需要运行的AI模型为事先开发好的，事先开发好的AI模型设为多个。
具体的实现流程如下：A.参照图3，整体部署：控制中心部署K8S Master组件，EDGEBOX端部署Kubelet、Proxy和Docker引擎，和Master构成K8S集群，EDGE BOX端通过串口和生产机台连接。可选的，K8S发行版可以选择RANCHER、OPENSHIT等PAAS平台，此步骤完成后，机台可以与EDGE BOX端通信，EDGE BOX端可以和控制中心通信；
B.参照图4，对接生产机台数据：当生产机台使用SECS协议时，基于K8S，在控制中心选择SECS Image、Rabbit MQ Image(消息队列)，进行一定的配置，部署到目标EDGE BOX端中，生成SECS Container和RabbixMQ Container，SECS Container监听串口消息，解析数据并发送RabbixMQ中暂存。可选的，SECS Image为事先开发好的，可复用。
C.参照图5，更换对接方式：当生产机台使用Modus协议时，基于K8S，在控制中心选择Modbus Image进行一定的配置，部署到目标EDGE BOX端中，生成Modbus Container，Modbus Container监听串口消息，解析数据并发送Rabbit MQ中暂存。可选的，SECS Image为事先开发好的，可复用。
D.参照图6，动态部署AI模型：当生产机台对接成功后，基于K8S,在控制中心选择需要运行AI Model Image进行一定的配置，部署到目标EDGE BOX端中，生成AI ModelContainer，AI Model Container获取Rabbit MQ中的数据，执行模型运算，并把运算结果再次发送到Rabbit MQ中暂存。
E.动态更新AI模型：基于K8S，在控制中心可以停止删除已经运行的AI ModelContainer，删除成功后，再次在控制中心选择需要运行AI Model Image进行一定的配置，部署到目标EDGE BOX端中，生成AI Model Container。可选的，AI Model Image为事先开发好的。
F.参照图7，动态部署控制规则：当AI模型部署成功后，基于K8S,在控制中心选择需要运行Control Rule Image进行一定的配置，部署到目标EDGE BOX端中，生成ControlRule Container，Control Rule Container获取AI模型运算完成后暂存到Rabbit MQ中的数据，按照规则发送控制命令到生产机台。
G.参照图8，对接外部系统：基于K8S,在控制中心选择消息转发镜像，发送命令部署到EDGE BOX端中，生成Message Forwarding Container，Message ForwardingContainer读取Rabbit MQ中的数据，按照配置好的信息，转发消息到外部系统。
这样，AI模型部署在Docker容器中，Docker能够确保每个容器都拥有自己的资源，并且和其他容器是隔离的，可以用不同的容器来运行使用不同堆栈的应用程序，所以AI模型可以支持各种语言和平台，如PYTHON、R、TENSORFLOW等。
本发明中的工业智能控制器，实现直接对接生产设备，实时性高；基于Docker环境隔离，支持多平台AI模型；基于K8S(Docker)微服务架构，可以很方便的更新更换所有核心组件，如更新AI模型，更换通信协议等；基于K8S(Docker)PAAS架构，对EDGE BOX的监控管理报警都很方便；基于K8S(Docker)架构，很容易实现现有系统的对接。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种可动态部署AI模型的工业智能控制器，其特征在于，包括EDGE BOX端与控制中心，所述EDGE BOX端与所述控制中心之间通过多路串口、以太网接口、WiFi或5G网络传输通讯，所述EDGE BOX端通过串口与生产机台通信连接，其中，
EDGE BOX端，基于X86处理器的边缘计算控制器，并集成多路串口、以太网接口及WIFI、5G无线通信模块，运行Linux操作系统，K8S容器化平台，
控制中心，K8S控制端，用于动态部署对接所述生产机台的通信协议，并动态部署AI运算模型到边缘计算节点，
所述EDGE BOX端用于采集所述生产机台的数据，向所述控制中心发送控制命令，并通过所述控制中心动态部署AI运算模型和运算组件的边缘计算节点。
2.根据权利要求1所述的可动态部署AI模型的工业智能控制器，其特征在于，所述K8S容器化平台采用Docker进行部署，所述K8S容器化平台用于管理Docker镜像。
3.根据权利要求1-2任一项所述的可动态部署AI模型的工业智能控制器实现控制的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)构建通信协议镜像，并注册到控制中心；
2)部署EDGE BOX端到生产机台并连接，并注册所述EDGE BOX端到所述控制中心；
3)把训练好的AI模型，构建为AI镜像，注册到所述控制中心，所述控制中心选择并配置需要运行的所述通信协议镜像和所述AI镜像，发布到指定EDGE BOX端；
4)所述EDGE BOX端根据指令下载所述通信协议镜像和所述AI镜像并运行；
5)所述EDGE BOX端按照预设配置采集所述生产机台的数据；
6)所述EDGE BOX端运行所述AI模型，根据所述AI模型的运算结果，直接控制所述生产机台。
4.根据权利要求3所述的实现控制的方法，其特征在于，所述通信协议镜像包括SECS协议与Modus协议。
5.根据权利要求3所述的实现控制的方法，其特征在于，还包括步骤7)：删除步骤6)中运行的AI模型，删除成功后，再次在所述控制中心中选择需要运行的AI模型进行配置，部署到目标EDGE BOX端，并生成AI模型容器。
6.根据权利要求5所述的可动态部署AI模型的工业智能控制器，其特征在于，所述步骤7)中所述的需要运行的AI模型为事先开发好的，所述事先开发好的AI模型设为多个。
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |