CN110717664B - 基于移动边缘计算的面向服务生产过程的cps生产系统 - Google Patents

基于移动边缘计算的面向服务生产过程的cps生产系统 Download PDF

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Abstract

基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，包括服务应用层、数据分析处理层、网络传输层、CPS物理节点层；将cps生产系统的感知、执行、计算、通信资源能力抽象为服务提供给多个用户，用户通过应用可视化的交互平台与cps生产系统进行交互；通过将数据压缩处理、数据多流合并、数据传输优化、数据计算挖掘的功能，下沉到数据源附近实现数据预处理，减少大量数据的流转；通过以太网的接入将各种远程资源连接，实现资源共享，具备数据的接入控制、网络链接、路由选择、任务发布与订阅、数据传输功能；具有实现生产服务的快速响应、快速生产、快速物流，增强各节点协同生产能力和服务响应的时效性，提高cps生产服务性能的特点。

Description

基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统
技术领域
本发明属于服务型生产过程技术领域，具体涉及基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统。
背景技术
随着市场竞争激烈化和客户服务需求差异化程度的不断提升，在面向服务型的生产制造中，由服务的响应请求时间、生产制造时间、物流时间构成的生产服务总时间成为评价一个生产系统服务性能的重要指标。
面向服务型的cps生产系统，能够整合多层次的分布式制造服务资源，实现各个制造资源协同生产的新型制造模式。目前，面向服务型的cps系统建模还处于初级阶段，但由不少国内外学者进行了相关研究并取得了研究成果。王小乐、陈丽娜等人提出一种面向服务的cps体系结构框架（计算机研究与发展,2010,47(z2):299-303），该体系结构由物理层，网络层、资源层、服务层组成，并把各层的软硬件资源独立封装为不同的服务，根据不同的任务调度分发不同的服务。
Wan K的cps体系结构建模中（Wan K, Alagar V. A resource-centricarchitecture for service-oriented cyber physicalsystem[C]//InternationalConference on Grid and Pervasive Computing. Springer,Berlin, Heidelberg,2013: 686-693），提出了基于生产资源的系统层次划分，分别是物理层，逻辑层，过程层，并且给出了制造资源的确切语义描述。
KaiYu Wan提出了一种以资源为中心的cps模型（KaiYu Wan,VangalurAlagar.Resource Modeling for Cyber Physical Systems[C].//2012 InternationalConference on Systems and Informatics. [v.3].2012:2541-2546.），该模型从资源的角度考虑了资源所在的物理空间信息，资源的类型和定义，资源与服务的映射关系。
Yen I L, Zhu W等人提出一种新的定义物理实体的服务规范以及cps系统状态建模的方法（KaiYu Wan,Vangalur Alagar.Resource Modeling for Cyber PhysicalSystems[C].//2012 International Conference on Systems and Informatics. [v.3].2012:2541-2546），提高了cps系统的服务组合能力。
通过扩展的OWL-S本体语言和其他服务模型，构建了PT-SOA模型（ZHU, Wei, etal. A pt-soa model for cps/iot services. In: 2015 IEEE InternationalConference on Web Services.IEEE,2015. p.647-654），动态发现和整合信息实体和物理实体等制造资源来提高cps生产系统性能。
徐久强,郭雪静等人（徐久强,郭雪静,王进法等.CPS资源服务模型和资源调度研究[J].计算机学报,2018,41(10):2330-2343.DOI:10.11897/SP.J），从资源服务描述和调度的角度进行了分析研究，提出了一种OWL和XML混合式的CPS资源服务模型，并且基于此提出了任务-虚拟资源调度机制。
传统的面向服务的cps系统框架研究都是基于资源整合及描述、服务组合和调度角度来提高cps生产系统性能。在面向服务型生产过程中，生产服务的时效性已经成为了评价一个生产系统性能的重要标准。如何缓解信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems，CPS）生产服务响应的滞后问题，增强资源节点的协同生产能力和服务的时效性，已经成为构建CPS生产系统体系结构的重要问题。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提供基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，具有实现生产服务的快速响应、快速生产、快速物流，从提高数据处理方式角度增强各节点协同生产能力和服务响应的时效性，提高cps生产服务性能的特点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，包括有服务应用层、数据分析处理层、网络传输层、CPS物理节点层；
所述的服务应用层，将cps生产系统的感知、执行、计算、通信能力抽象为服务提供给多个用户，用户通过应用可视化的交互平台与cps生产系统进行交互，交互内容包括：服务描述、服务请求、服务查询、服务响应、服务评价；
所述的数据分析处理层，包括有知识库、数据库、MEC中间件，主要采用MEC中间件实现数据的分析处理，主要通过嵌入式开发技术将数据压缩处理、数据多流合并、数据传输优化、数据计算挖掘的功能模块嵌入到MEC中间件中，在数据源附近实现数据预处理，减少大量数据的流转；
所述的网络传输层，该层服务于整个cps生产系统，是整个生产系统资源共享的基础，通过以太网的接入将各种远程资源连接，实现资源共享，并且具备数据的接入控制、网络链接、路由选择、任务发布与订阅、数据传输功能；
所述的CPS物理节点层，由多个cps物理节点集组成，是cps生产系统中最重要的一层，实现cps生产系统与物理世界的交互，是计算与物理过程结合和协作的集中体现；其中，每个cps节点集包含车床、传送带、AGV车、刀具、夹具、量具、传感器设备、PLC、操作员的cps物理节点。
所述的MEC中间件主要包括：MEC基础层、MEC平台层、MEC应用层；
MEC基础层包括：MEC硬件资源、MEC虚拟层、MEC虚拟化管理层与MEC物理资源管理系统相连；基于通用的MEC服务器、微型处理器、SDN控制器硬件资源，采用网络功能虚拟化方式，提供虚拟化的数据计算处理、缓存、虚拟交换功能；
MEC平台层包括：数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块；上述功能模块与MEC平台管理系统相连；MEC虚拟化管理采用以MEC基础层功能作为服务的思想，为MEC应用层提供一个灵活高效、多个应用独立运行的平台环境，并且通过开放的API接口向MEC应用层提供数据包压缩和解析、内容路由选择、无线数据交互、应用注册管理、服务注册管理、传输协议优化功能支持；
MEC应用层包括数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块均与MEC应用管理系统相连；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块通过MEC应用平台分别与数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块相连；基于网络功能虚拟化的架构，将MEC应用平台提供的基础功能进一步封装组合形成虚拟应用，包括数据压缩缓存、数据多流合并、数据传输管理与优化、数据计算处理应用。
所述的MEC中间件，可以通过API接口，利用嵌入式开发技术进行功能的横向扩展以及相互组合；
所述的MEC中间件场景配置如下：
车间各个cps物理节点通过网络与车间级MEC中间件相连；
各个车间级MEC中间件通过网络与企业级数据中心相连。
所述的MEC中间件的场景配置，划分若干车间区域，通过车间级MEC中间件实现分布式数据预处理和管理。根据权利要求4所述的基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，其特征在于，所述的MEC中间件场景配置，MEC中间件配置在靠近设备终端或数据源处；
所述的MEC中间件配置在靠近设备终端或数据源处，目标是由MEC中间件提供数据预处理功能，用于减少大量原始数据流转，从优化cps生产系统网络性能的角度，增强各节点协同生产能力和服务响应的时效性，提高cps生产服务性能。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
传统的面向服务的cps系统框架研究都是基于资源整合及描述、服务组合和调度角度来提高cps生产系统性能。
传统面向服务型的CPS生产系统是一种典型的分布式环境、集中式控制的生产系统，存在以下关键问题：（1）企业级数据中心计算负载大和网络带宽不足，造成生产系统网络阻塞、服务请求响应滞后。（2）可靠性差，容易受到分布式拒绝访问和单点故障安全性问题。（3）可扩展性差，缺乏灵活性。
本发明在传统cps系统框架中引入移动边缘计算思想，并建立基于MEC中间件的cps生产系统模型，并且通过嵌入式开发技术嵌入相关数据预处理功能模块来实现功能扩展；通过大量数据在数据源处进行分析处理,减少大量不必要的数据流转，优化了生产系统网络性能，实现了生产服务的快速响应、快速生产、快速物流；从数据处理方式来优化网络性能角度增强各节点协同生产能力和服务响应的时效性，提高cps生产服务性能，最后通过实验验证了该体系结构的可行性。
附图说明
图1为基于MEC中间件的cps生产系统体系框架图。
图2为本发明MEC中间件模型图。
图3为本发明的两级MEC中间件配置模型示意图。
图4为本发明的不同策数据流示意图。
图5为面向服务型生产过程的黑箱模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
基于MEC中间件的CPS生产系统框架，为了能够快速高效地响应客户的个性化服务请求，从而提高cps生产系统的生产效率和服务质量，在传统cps系统模型中引入移动边缘计算思想，将大量数据在数据源处分析处理，只将部分关键数据上传，减少大量不必要的数据流转，有效缓解由低带宽、高时延引发的各个cps节点协同生产效率低下而导致的生生产服务响应滞后问题。图1是基于MEC中间件的cps生产系统体系框架图（结构模型）；
如图1所示，下面主要对cps物理节点层、网络传输层、数据分析和处理层、应用服务层进行具体描述：
基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，包括有服务应用层、数据分析处理层、网络传输层、CPS物理节点层；
所述的服务应用层，将cps生产系统的感知、执行、计算、通信能力抽象为服务提供给多个用户，用户通过应用可视化的交互平台与cps生产系统进行交互，交互内容包括：服务描述、服务请求、服务查询、服务响应、服务评价；
所述的数据分析处理层，包括有知识库、数据库、MEC中间件，主要采用MEC中间件实现数据的分析处理，主要通过嵌入式开发技术将数据压缩处理、数据多流合并、数据传输优化、数据计算挖掘的功能模块嵌入到MEC中间件中，在数据源附近实现数据预处理，减少大量数据的流转，极大地降低了对通信时延和网络带宽的要求，从而实现了高效快速的决策和服务响应，提高cps生产系统的性能；
所述的网络传输层，该层服务于整个cps生产系统，是整个生产系统资源共享的基础，通过以太网的接入将各种远程资源连接，实现资源共享，并且具备数据的接入控制、网络链接、路由选择、任务发布与订阅、数据传输功能。
所述的CPS物理节点层，由多个cps物理节点集组成，是cps生产系统中最重要的一层，实现cps生产系统与物理世界的交互，是计算与物理过程结合和协作的集中体现；其中，每个cps节点集包含车床、传送带、AGV车、刀具、夹具、量具、传感器设备、PLC、操作员的cps物理节点。
为实现该生产系统，以下详细设计了MEC中间件以及在cps生产系统中的具体配置和基于python语言功能模块的实现。
参见图2，MEC中间件的建立
MEC中间件模型主要包括的MEC基础层、MEC平台层、MEC应用层三个逻辑实体如下：
MEC基础层、MEC平台层、MEC应用层；
MEC基础层包括：MEC硬件资源、MEC虚拟层、MEC虚拟化管理层与MEC物理资源管理系统相连；基于通用的MEC服务器、微型处理器、SDN控制器硬件资源，采用网络功能虚拟化方式，提供虚拟化的数据计算处理、缓存、虚拟交换功能；
MEC平台层包括：数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块；数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块均与MEC平台管理系统相连；MEC虚拟化管理采用以MEC基础层功能作为服务的思想，为MEC应用层提供一个灵活高效、多个应用独立运行的平台环境，并且通过开放的API接口向MEC应用层提供数据包压缩和解析、内容路由选择、无线数据交互、应用注册管理、服务注册管理、传输协议优化功能支持；
MEC应用层包括数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块均与MEC应用管理系统相连；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块通过MEC应用平台分别与数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块相连；基于网络功能虚拟化的架构，将MEC应用平台提供的基础功能进一步封装组合形成虚拟应用，包括数据压缩缓存、数据多流合并、数据传输管理与优化、数据计算处理应用。
基于MEC中间件的cps生产系统配置
定义1：定义一个cps生产系统包含多个生产厂商，每个厂商有多个生产车间，每一个生产车间包括工件以及夹具、刀具、量具、传感器等cps节点资源。
定义2：定义产品生产服务过程中，待加工产品所发出的cps节点资源请求都看做一个服务，该服务可以在本地被执行，也可以通过互联网在整个cps系统中服务请求。
MEC中间件模型在CPS生产系统中的配置，如图3所示，主要通过在生产厂商各个生产车间一侧配置携带嵌入式微型处理器的MEC服务器来实现。
参见图3，通过两级服务器的协同配合，并且采用数据流量压缩和存储模块、多数据流合并模块、无线传输优化模块、数据计算处理模块，通过python语言实现相应的功能模块设计，具体功能模块实现描述如下：
A.数据流量压缩和存储策略
在单一车间大量cps节点生产服务请求或者生产数据采集过程中，为了减少占用系统带宽资源，合理分配和利用带宽资源，两级服务器采取将数据缓存-压缩-解压缩的策略，将本车间产品生产部分关键数据压缩后缓存到MEC服务器中，当cps节点发出服务请求时，如图4中服务数据流所示，不再需要向企业级数据中心服务器进行服务请求，而是从MEC服务器中解压缩后直接响应。
B.多数据流合并策略
为了提高数据传输资源的利用率，针对单个cps节点采集的动态数据和静态的生产服务请求数据，采用数据流压缩存储的策略，但是当有限的带宽资源中传输大量冗余数据会大大降低带宽资源的利用率，因此如图4所示，根据数据产生的时间先后顺序，多数据流上传到MEC服务器后进行数据流合并。采用python语言实现多个多余数据字段合并为单一字段来降低冗余数据的传输。
C.无线传输优化策略
在cps生产系统网络中，在大量生产、监测等实时数据频繁传输的场景下，无线链路上会存在较高的误码率而导致数据出错和丢失。但是此时的丢包并非是因为网络拥塞引起，但是由于TCP协议的特点，TCP会频繁启用拥塞机制，不断降低数据发送速率，造成链路的空闲，导致数据传输性能下降。
传输过程优化是指CPS生产系统网络TCP链接的性能优化，如图5所示，在两级服务器中分别部署Snoop代理。Snoop代理监视每一个通过TCP连接传送的包，即由两级服务器与各个CPS节点相互传输的数据，并缓存没有被接收端确认的数据包。当Snoop代理检查到局部超时或者收到重复的确认数据时，就认为数据包丢失，Snoop代理就从自己的缓存区取出丢失的数据包进行重传，并且扔掉重复的确认数据，防止发送端收到多个确认数据而启动快速重传和不必要的避免拥塞机制。采用该该传输优化策略，使得整个CPS生产系统无线网络链路拥有较大的吞吐量，优化CPS生产系统中的数据传输性能。
D数据计算处理
MEC中间件还具备一定的数据计算处理功能，通过嵌入一些机器学习算法实现简单的数据智能化处理，使得大量数据在数据源处就能够被简单处理，不需要占用大量的带宽资源，例如，通过嵌入决策树算法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，通过在数据源处的大量规则训练，能够实现简单的自主决策，有效提高cps生产系统的生产系统性能。
基于MEC中间件的CPS生产系统面向服务的生产过程：
面向服务的生产过程，其思想是基于互联网环境中，将生产厂中的各种制造资源，包括硬件的，软件的资源，相互组合封装为一系列服务，在统一的cps系统服务平台，针对不同的服务请求分配不同的服务，实现不同操作系统，开发平台，编程语言和中间件异构系统间的重用性和互操性；生产过程中服务请求--服务响应过程可以采用图5的黑箱模型进行抽象描述。
如图5所示，面向服务的生产过程中，可以将产品在整个cps生产系统中的生产过程抽象为一个黑箱模型，其中可重用、松耦合、形式化、抽象性、透明性等特点屏蔽了cps资源的异构性和松耦合性，对于用户来说，并不关心具体制造资源的状态信息，而只关心制造资源或者生产系统能否提供服务，以及该服务是否能快速响应，高效率完成。

Claims (5)

1.基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，其特征在于，包括有服务应用层、数据分析处理层、网络传输层、CPS物理节点层；
所述的服务应用层，将cps生产系统的感知、执行、计算、通信能力抽象为服务提供给多个用户，用户通过应用可视化的交互平台与cps生产系统进行交互，交互内容包括：服务描述、服务请求、服务查询、服务响应、服务评价；
所述的数据分析处理层，包括有知识库、数据库、MEC中间件，主要采用MEC中间件实现数据的分析处理，主要通过嵌入式开发技术将数据压缩处理、数据多流合并、数据传输优化、数据计算挖掘的功能模块嵌入到MEC中间件中，在数据源附近实现数据预处理，减少大量数据的流转；
所述的网络传输层，该层服务于整个cps生产系统，是整个生产系统资源共享的基础，通过以太网的接入将各种远程资源连接，实现资源共享，并且具备数据的接入控制、网络链接、路由选择、任务发布与订阅、数据传输功能；
所述的CPS物理节点层，由多个cps物理节点集组成，是cps生产系统中最重要的一层，实现cps生产系统与物理世界的交互，是计算与物理过程结合和协作的集中体现；其中，每个cps节点集包含车床、传送带、AGV车、刀具、夹具、量具、传感器设备、PLC、操作员的cps物理节点；
所述的MEC中间件主要包括：MEC基础层、MEC平台层、MEC应用层；
MEC基础层包括：MEC硬件资源、MEC虚拟层、MEC虚拟化管理层与MEC物理资源管理系统相连；基于通用的MEC服务器、微型处理器、SDN控制器硬件资源，采用网络功能虚拟化方式，提供虚拟化的数据计算处理、缓存、虚拟交换功能；
MEC平台层包括：数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块；数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块均与MEC平台管理系统相连；MEC虚拟化管理采用以MEC基础层功能作为服务的思想，为MEC应用层提供一个灵活高效、多个应用独立运行的平台环境，并且通过开放的API接口向MEC应用层提供数据包压缩和解析、内容路由选择、无线数据交互、应用注册管理、服务注册管理、传输协议优化功能支持；
MEC应用层包括数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块均与MEC应用管理系统相连；数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块通过MEC应用平台分别与数据包压缩和解析模块、内容路由选择模块、无线数据传输模块、应用注册管理模块、服务注册管理模块、传输协议优化模块相连；基于网络功能虚拟化的架构，将MEC应用平台提供的基础功能进一步封装组合形成虚拟应用，包括数据压缩缓存、数据多流合并、数据传输管理与优化、数据计算处理应用。
2.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统,其特征在于，所述的MEC中间件，可通过API接口，利用嵌入式开发技术进行功能的横向扩展以及相互组合；
所述的嵌入式开发技术进行功能扩展以及相互组合，嵌入的功能模块可以是数据压缩缓存模块、数据多流合并模块、数据传输优化模块、数据计算处理模块。
3.根据权利要求1所述的基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，其特征在于，所述的MEC中间件场景配置如下：
车间各个cps物理节点通过网络与车间级MEC中间件相连；
各个车间级MEC中间件通过网络与企业级数据中心相连。
4.根据权利要求3所述的基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，其特征在于，所述的MEC中间件的场景配置，划分若干车间区域，通过车间级MEC中间件实现分布式数据预处理和管理。
5.根据权利要求3所述的基于移动边缘计算的面向服务生产过程的CPS生产系统，其特征在于，所述的MEC中间件场景配置，MEC中间件配置在靠近设备终端或数据源处；
所述的MEC中间件配置在靠近设备终端或数据源处，目标是由MEC中间件提供数据预处理功能，用于减少大量原始数据流转，从优化cps生产系统网络性能的角度，增强各节点协同生产能力和服务响应的时效性，提高cps生产服务性能。
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