CN111045371A - 一种基于5g的低延时工程机械监控系统 - Google Patents

一种基于5g的低延时工程机械监控系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于5G的低延时工程机械监控系统，包括采集终端tbox、边缘计算节点和云平台服务端；所述采集终端tbox连接在工程机械CAN总线，所述边缘计算节点部署在基站侧；边缘计算节点基于规则链进行数据流的实时处理和告警，能够根据规则链继续上报云平台或直接发送指令到采集终端tbox；边缘计算节点在处理完后发送数据到云平台服务端进行进一步的数据处理和展示分析。

Description

一种基于5G的低延时工程机械监控系统
技术领域
本发明基于5G的低延时工程机械监控系统，属于信息技术工程机械监控领域。
背景技术
工程机械是装备工业的重要组成部分。概括地说，凡土石方施工工程、路面建设与养护、流动式起重装卸作业和各种建筑工程所需的综合性机械化施工工程所必需的机械装备，称为工程机械。它主要用于国防建设工程、交通运输建设，能源工业建设和生产、矿山等原材料工业建设和生产、农林水利建设、工业与民用建筑、城市建设、环境保护等领域。
工程机械由于工况复杂恶劣，作业危险性大，设备损耗快，同时机械由上万个组件构成，就算是熟练操作人员也无法快速有效的识别故障和危险，并根据情况采取相应操作排除险情；而且工程机械由于设备昂贵，投资方需要能够查看到机械设备的运行效率。因此各大工程机械制造商从2010开始采用物联网技术构建工程机械监控系统。这些监控系统基本采用3G或者4G技术，发送相关工程机械数据到服务端进行数据处理和展示。这些系统有如下缺陷：1.由于工程机械一般都工作在郊区或者边缘山区，3G或者4G网络信号覆盖不够，而且数据还需要传输到远程的数据中心才能进行处理和展示，导致数据传输的时延非常大；2.由于时延非常大，现在的工程机械监控系统一般都只是对数据做一些分析和展示，比如展示设备的利用率等，而没有对工程机械的一些低延时报警和控制。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于5G的低延时工程机械监控系统。
本发明按以下技术方案实现：
一种基于5G的低延时工程机械监控系统，包括采集终端tbox、边缘计算节点和云平台服务端；所述采集终端tbox连接在工程机械CAN总线，所述边缘计算节点部署在基站侧；边缘计算节点基于规则链进行数据流的实时处理和告警，能够根据规则链继续上报云平台或者直接发送指令到采集终端tbox；边缘计算节点在处理完后发送数据到云平台服务端进行进一步的数据处理和展示分析。
进一步，所述采集终端tbox采用5G模块，传输时延从3G的100MS，4G的50ms降低到1ms。
进一步，所述边缘计算节点包括MQTT接入，COAP接入，路由引擎，数据库存储，核心服务层和REST API网关；通过路由引擎根据云平台服务端下发的规则进行数据实时处理，处理后可以触发的动作包括告警和反向指令，告警消息可以通过邮件或者短信发送给相关责任人，也可以通过接入发送到tbox通知；反向指令可以通过MQTT，COAP接入发送到采集终端tbox，采集终端tbox根据指令进行相应的处理，为了支持云端的数据分析，路由引擎同时发送所有收集到的数据到云平台服务端。
进一步，所述MQTT接入采用Netty开源框架。
进一步，所述COAP接入基于开源框架californium。
进一步，路由引擎可以配置路由节点，并把路由节点通过条件连成路由链，一个路由链完整的描述了数据接入后的处理过程；路由链可以嵌套，即在父路由链中，可以通过条件判断走不同的子路由链；路由链中的路由节点就是对消息的一次处理，支持数据的转换，数据的增强。
进一步，所述数据库存储支持SQL关系型数据库和NoSql数据库，SQL数据库支持PostgreSQL，而Nosql数据库支持Cassandra。
进一步，所述核心服务层支持设备管理和session管理，支持用户管理配置，支持网关管理配置，支持可视化部件管理配置，支持设备/网关属性的管理配置。
进一步，所述REST API网关基于前后台分离框架，采用Springboot框架来支持定义REST接口，并通过Springboot自带的tomcat来支持HTTP调用。REST API支持swagger ui方式，可以通过页面来查看支持的rest接口。
进一步，所述云平台服务端基于Hadoop大数据生态，使用HDFS存储数据，使用SPARK分析和处理数据后存入DRUID支持OLAP分析，或者存入文件支持TENSORFLOW智能分析；OLAP分析或者智能分析得到的规则可以下发到边缘节点的路由引擎支持规则链的更新。
本发明有益效果：
首先，本发明使用5G tbox，并在基站端部署边缘计算节点作为控制中心，大大的降低了数据上传和控制下发的时延。其次，本发明的云服务端采用hadoop大数据生态，基于分布式集群的方式处理数据。处理的数据可以达到PB级别。而且部署方式灵活，在前期数据量比较小的情况下，集群主机可以相对较少，后续如果数据量增加，那么可以通过增加集群主机的方式水平扩展处理性能。最后，边缘节点的处理和控制是可动态配置的，云服务端可以通过大量数据的处理得到工业知识，并把工业知识转化为边缘节点的路由节点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于5G的低延时工程机械监控系统原理图；
图2为边缘计算节点系统架构图；
图3为MQTT接入Handler链示意图；
图4为COAP接入类示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1所示，一种基于5G的低延时工程机械监控系统，包括采集终端tbox、边缘计算节点和云平台服务端；采集终端tbox连接在工程机械CAN总线，所述边缘计算节点部署在基站侧；边缘计算节点基于规则链进行数据流的实时处理和告警，根据告警能够根据规则链继续上报云平台或服务端者直接发送指令到采集终端tbox；边缘计算节点在处理完后发送数据到云平台服务端进行进一步的数据处理和展示分析。
需要说明的是，采集终端tbox采用5G模块，传输时延从3G的100MS，4G的50ms降低到1ms。
以下针对上述实施例的边缘计算节点作进一步的说明：
边缘计算节点部署在5G基站gNB，并组成边缘计算网络。边缘计算节点的系统架构如图2所示。包括MQTT接入，COAP接入，路由引擎，数据库存储，核心服务层和REST API网关。
MQTT接入采用Netty开源框架。Netty是由JBOSS开发的高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输等协议的支持，作为一个异步NIO框架，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。MQTT的产品handler链如图3所示。其中MqttSslHandlerProvider是Netty本身就提供的，主要支持TLS1.2，也就是mqtt传输时ssl加解密的处理。MqttEncoder和MqttDecoder也是Netty本身就提供的，主要支持MQTT协议本身的编解码，包括协议中规定的固定头，可变头的编解码。最终MqttTransportHanler对解码后的各种MQTT消息，包括CONNECT，PUBLISH等进行处理，包括session的创建和维护，包括数据的获取等。
COAP接入基于开源框架californium。Californium是一款基于Java实现的Coap技术框架，该项目实现了Coap协议的各种请求响应定义，支持CON/NON不同的可靠性传输模式。Californium基于分层设计且高度可扩展。COAP接入中类关系如图4所示。消息会从Network模块传输给对应的Endpoint节点，所有的Endpoint节点都会将消息推给MessageDeliverer，MessageDeliverer根据消息的内容传输给指定的Resource，Resource再对消息内容进行处理。其中resource中包含了设备鉴权的处理，payload的json解析。
路由引擎可以配置路由节点，并把路由节点通过条件连成路由链，一个路由链完整的描述了数据接入后的处理过程。路由链可以嵌套，即在父路由链中，可以通过条件判断走不同的子路由链。路由链中的路由节点就是对消息的一次处理，支持数据的转换，数据的增强(比如在原有数据的基础上增加设备的一些信息，比如GPS位置信息等)，数据的计算(比如计算时间窗口内的平均值，最大值，最小值等)。路由链中还可以增加一些外部系统集成的路由节点，包括调用rest接口的路由节点，发送消息到Kafka集群/rabbitmq集群的路由节点，保存消息到外部云对象存储节点。路由链通过队列来保证数据处理的一致性，当一个消息进入路由链的第一个路由节点时，这个消息会保存到队列中，当路由链最后一个路由节点通知路由链当前消息处理完成时，这个消息才会从队列中移除。
数据库存储支持SQL关系型数据库和NoSql数据库，SQL数据库支持PostgreSQL，而Nosql数据库支持Cassandra。数据库主要有两个作用，一个存储IOT产品本身的一些配置信息，比如用户信息，设备注册信息，网关注册信息；另外一个就是存储设备上报的时序数据。
核心服务主要支持设备管理和session管理，支持用户管理配置，支持网关管理配置，支持可视化部件管理配置，支持设备/网关属性的管理配置。
REST API网关基于前后台分离框架，采用Springboot框架来支持定义REST接口，并通过Springboot自带的tomcat来支持HTTP调用。REST API支持swagger ui方式，可以通过页面来查看支持的rest接口。Rest接口包括租户的管理API，客户的管理API，用户的管理API，时序数据读取和写入API，设备属性读取和写入API，设备RPC调用API等。
通过路由引擎配置的路由链可以快速低延时的处理工程机械的上报数据，对于一些异常数据可以告警并通过对应的接入方式通知tbox，tbox可以根据通知消息决定后续的控制动作。
以下针对上述实施例的云平台服务端作进一步的说明：
云平台服务端基于Hadoop大数据生态，使用HDFS存储数据，使用SPARK分析和处理数据后存入DRUID支持OLAP分析，或者存入文件支持TENSORFLOW智能分析；OLAP分析或者智能分析得到的规则可以下发到边缘节点的路由引擎支持规则链的更新。
需要说明的是，以下给出上述实施例中相关术语解释：
TBOX-远程信息处理盒；CAN-控制器局域网络；MQTT-消息队列遥测传输；COAP-受限应用协议；gNB-下一代NodeB。
虽然已参照典型实施例描述了本申请，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本申请能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精神或实质，所以应当理解，上述实施例不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：包括采集终端tbox、边缘计算节点和云平台服务端；
所述采集终端tbox连接在工程机械CAN总线，所述边缘计算节点部署在基站侧；
边缘计算节点基于规则链进行数据流的实时处理和告警，能够根据规则链继续上报云平台或者直接发送指令到采集终端tbox；边缘计算节点在处理完后发送数据到云平台服务端进行进一步的数据处理和展示分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述采集终端tbox采用5G模块，传输时延从3G的100MS，4G的50ms降低到1ms。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述边缘计算节点包括MQTT接入，COAP接入，路由引擎，数据库存储，核心服务层和REST API网关；
通过路由引擎根据云平台服务端下发的规则进行数据实时处理，处理后可以触发的动作包括告警和反向控制，告警消息可以通过邮件或者短信发送给相关责任人，也可以发送通知到tbox；
反向控制可以通过MQTT，COAP接入发送到采集终端tbox，采集终端tbox根据指令进行相应的处理，为了支持云端的数据分析，路由引擎同时发送所有收集到的数据到云平台服务端。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述MQTT接入采用Netty开源框架。
5.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述COAP接入基于开源框架californium。
6.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：路由引擎可以配置路由节点，并把路由节点通过各种控制条件连成路由链，一个路由链完整的描述了数据接入后的处理过程；
路由链可以嵌套，即在父路由链中，可以通过条件判断走不同的子路由链；路由链中的路由节点就是对消息的一次处理，支持数据的转换，数据的增强。
7.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述数据库存储支持SQL关系型数据库和NoSql数据库，SQL数据库支持PostgreSQL，而Nosql数据库支持Cassandra。
8.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述核心服务层支持设备管理和session管理，支持用户管理配置，支持网关管理配置，支持可视化部件管理配置，支持设备/网关属性的管理配置。
9.根据权利要求3所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述REST API网关基于前后台分离框架，采用Springboot框架来支持定义REST接口，并通过Springboot自带的tomcat来支持HTTP调用。REST API支持swagger ui方式，可以通过页面来查看支持的rest接口。
10.根据权利要求1所述的一种基于5G的低延时工程机械监控系统，其特征在于：所述云平台服务端基于Hadoop大数据生态，使用HDFS存储数据，使用SPARK分析和处理数据后存入DRUID支持OLAP分析，或者存入文件支持TENSORFLOW框架下的深度学习；OLAP分析或者深度学习得到的规则可以下发到边缘节点的路由引擎支持规则链的更新。
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CB02 Change of applicant information
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Address after: 221000 east side of Keji Road, Xuzhou Economic and Technological Development Zone, Jiangsu Province

Applicant after: JIANGSU XUGONG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Address before: No. 6, Drum Tower District, Jiangsu Province, Xuzhou City, Jiangsu

Applicant before: JIANGSU XUGONG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
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CP03 Change of name, title or address
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Address after: 221000 No. 6, Keji Road, Xuzhou Economic and Technological Development Zone, Xuzhou City, Jiangsu Province

Patentee after: XCMG Hanyun Technology Co.,Ltd.

Address before: 221000 east side of Keji Road, Xuzhou Economic and Technological Development Zone, Jiangsu Province

Patentee before: JIANGSU XUGONG INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.