CN112737936A - 一种用于设备预维护的边缘计算网关 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于设备预维护的边缘计算网关，包括协议采集模块、边缘计算模块、输出控制模块、HMI人机交互模块和MQTT通讯模块；协议采集模块用于采集物联网设备的数据信息；边缘计算模块用于根据协议采集模块采集的数据信息来训练神经网络算法模型，并在训练完成后，将采集到的数据信息输入到神经网络算法模型中运算，并依此来判断设备是否工作在正常区间，在判定异常时产生预测告警信息；HMI人机交互模块用于通过触摸显示屏设置物联网设备的运行参数；MQTT通讯模块用于与服务器进行通讯。本发明可就近安装在工业现场，减少传输数据量，减轻服务器的数据接收并发量及时预警。
Description
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设备预维护的边缘计算网关。
背景技术
现有的工业网关多为工业协议网关，例如把工业现场的设备数据通过某种协议采集到网关内，然后通过某种网络协议(比如MODBUSTCP)上传到服务器，其功能比较单一，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有效干预。
工业互联网预测性维护应用需要实时采集海量的传感数据，这些源数据中大多数并不重要，且把这么大体量的数据传到云端是不切实际的。边缘计算通过在终端设备附近靠近数据源的一侧先进行本地计算分析，将重要的计算结果上传到云端，可以很好的解决以上问题。因为边缘计算靠近终端，其计算实时性会更高。
基于这种背景，本文提出一种用于设备预维护的边缘计算网关。
发明内容
本发明提供了一种用于设备预维护的边缘计算网关，可以安装于工业现场的电气柜中或在工业设备附近就近安放，减少传输数据量，减轻服务器的数据接收并发量，及时预警。
为了实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：
本发明提供一种用于设备预维护的边缘计算网关，包括协议采集模块、边缘计算模块、输出控制模块、HMI人机交互模块和MQTT通讯模块；
所述协议采集模块用于采集物联网设备的数据信息；
所述边缘计算模块用于根据所述协议采集模块采集的数据信息来训练机器学习和神经网络算法模型，并在训练完成后，将采集到的数据信息输入到神经网络算法模型中运算，并依此来判断设备是否工作在正常区间，在判定异常时产生预测告警信息；
所述HMI人机交互模块用于通过触摸显示屏设置工业现场设备的运行参数，并显示所述协议采集模块采集到的实时数据以及所述边缘计算模块产生的预测告警信息；
所述MQTT通讯模块用于采用MQTT协议与所述服务器进行通讯，并把所述协议采集模块采集到的数据信息和所述边缘计算模块产生的预测告警信息发送到所述服务器，同时，还接收所述服务器下发的配置指令。
进一步的，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。
进一步的，所述协议采集模块还用于采集工业现场设备的三相电压电流数据，其中，数据包括原始波形数据。
进一步的，还包括数据库，所述MQTT通讯模块还用于在与所述服务器网络连接断开时，将采集的实时数据暂存，并在网络恢复后会自动续传给所述服务器。
进一步的，所述边缘计算模块采用FFT和Hilbert变换分析时域波形，进行故障特征识别。
进一步的，所述边缘计算模块采用信号特征数据库纠正错误。
进一步的，所述边缘计算网关的采集控制端口外设通讯接口，包括USB 3.0 通讯端口、USB 3.0 OTG 端口、RS232端口、RS485端口、模拟量AI输入端口、继电器输出端口、高速SD外设存储接口。
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果为：
本发明的边缘计算网关可实现各种协议设备的数据采集，同时在本地进行边缘计算处理，得到分析结果后上传到服务器，减少了上传数据量，减轻服务器的数据接收并发量。
本发明的边缘计算网关内采集的数据可通过算法模型可以产生预测告警，对设备进行停机保护，同时预测警报信息在网关的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。
本发明的边缘计算网关具有高级的信号处理及分析算法，以及内部的冗余能力，既灵敏又灵活。本发明改进了传统的故障诊断方法，当学习阶段的电机有缺陷时，可利用一个模型簇参考数据库阻止误报警发生。
附图说明
图1 为本发明用于设备预维护的边缘计算网关的实施例的结构框图；
图中，1、协议采集模块，2、边缘计算模块，3、输出控制模块，4、HMI人机交互模块，5、MQTT通讯模块，6、数据库，7、运维管理模块。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步详细的说明。
如图1所示，本实施例提供一种用于设备预维护的边缘计算网关，包括协议采集模块1，边缘计算模块2，输出控制模块3，HMI人机交互模块4，MQTT通讯模块5，数据库6和运维管理模块7。
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1兼容多种设备的协议，包括串口协议和网络协议，设备类型有物联网终端、PLC控制器、数控加工设备、焊接机器人、传感器设备、以及各类仪表设备。协议采集模块1用于采集电动机监测终端的三相电压电流数据，数据包括原始波形数据。
边缘计算模块2用于利用采集到的电机的实时数据来训练机器学习神经网络算法模型，训练完成后，将采集到实时数据输入至神经网络算法模型，依此来判断设备是否工作在正常区间，在判定异常时产生预测告警信息。边缘计算模块2可提取采集到的原始波形中的电流有效值、电压有效值、功率因数、有功功率、无功功率、电压不平衡、电流不平衡、负载率、频率、总谐波率等参数指标。通过对时域波形进行FFT和Hilbert变换，进行故障特征识别并判断故障的性质和严重程度。
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。
人机交互模块4用于通过触摸显示屏设置相关参数，并显示采集到的实时数据和产生的预测告警信息。
MQTT通讯模块5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服务器设置的数据库6内，待网络恢复后会自动续传给平台。
运维管理模块7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。
边缘计算模块2还用于机器学习算法建模，建模需要大约9天来学习电机的行为。在初期3天学习阶段完成后，将开始对电机进行监控。在此期间，将进行另外6天的持续性模型改进（改进阶段）。在学习与改进阶段，如果电机从一种运行模式过渡到另一种运行模式，将保存之前的数据并开始学习新运行模式。当电机半途重新运行该阶段时，将从上一次断点继续学习。
边缘计算模块2一旦完成全部的学习阶段任务，则停止模型提炼，开始利用已经完成的内部电机模型及PSD频谱特征对电机进行连续的监控。
在边缘计算模块2构建完成模型后，如果电机出现以前没有遇到过的运行模式，并且电流波形明显与已经建模的波形不同，则可能引发警报。这时，用户可以通过HMI人机交互模块4进行人工干预，强迫网关去学习新的模型。
如果边缘计算模块2在学习阶段学习了一个有故障的电机数据，则采用信号特征数据库来纠正。该数据库存储大量相似电机的数据，由常态与高值组成，这些高值所对应的10个PSD每一个范围都是根据大量相似电机获得的经验。如果一个电流PSD范围值超出了簇高值，在检查持续了一段时间之后，将可自动对该类错误进行报警。
在所有学习期间，如果动力中断，边缘计算模块2将从上次断点恢复并继续学习。
本发明的一个硬件方案具体实施过程如下：
上述边缘计算网关的核心控制模组采用ARM架构高能效处理器i.MX 8作为主控芯片，4GB LPDDR4 (64 Bit) RAM存储，16GB Flash存储。
采集控制端口满足各种传感器的采集和控制，外设通讯接口包括1路 USB 3.0 通讯端口、1路USB 3.0 OTG 端口、2路RS232端口、2路RS485端口、8路模拟量AI输入端口、4路继电器输出端口、1路高速SD外设存储接口。
边缘计算网关支持工业路由器功能，实现2路局域网接入和视频数据的采集和上传。支持WAN/LAN、4G、WIFI等满足不同环境下对远程通信的需求。
HMI人机交互模块采用10英寸工业级触控显示屏，适用恶劣工况环境，可适应-40℃至+85℃宽温区工作。
边缘计算网关采用Linux作为操作系统，集成Python开发环境和C语言开发环境，提供标准API接口及开发指导，为用户的二次应用开发提供稳定快捷的平台，用户可轻松调用系统各种接口及资源，打造差异化核心竞争力。
本发明可通过正常电机的电压和电流数据，来对电机健康状态进行训练学习，得到关键特征的分布规律，以此来实时的分析电机当前工作状态，并预测未来故障发生概率并预警，可实现边缘节点数据优化、实时响应、快速连接、智能应用、安全与隐私保护等业务处理提供计算资源，可以加快采集到的数据的处理与传送速度，减少延迟，有效分担云计算资源负荷。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，包括协议采集模块、边缘计算模块、输出控制模块、HMI人机交互模块和MQTT通讯模块；
所述协议采集模块用于采集物联网设备的数据信息；
所述边缘计算模块用于根据所述协议采集模块采集的数据信息来训练机器学习和神经网络算法模型，并在训练完成后，将采集到的数据信息输入到神经网络算法模型中运算，并依此来判断设备是否工作在正常区间，在判定异常时产生预测告警信息；
所述HMI人机交互模块用于通过触摸显示屏设置工业现场设备的运行参数，并显示所述协议采集模块采集到的实时数据以及所述边缘计算模块产生的预测告警信息；
所述MQTT通讯模块用于采用MQTT协议与所述服务器进行通讯，并把所述协议采集模块采集到的数据信息和所述边缘计算模块产生的预测告警信息发送到所述服务器，同时，还接收所述服务器下发的配置指令。
2.根据权利要求1所述的用于设备预维护的边缘计算网关，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.根据权利要求1所述的用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，所述协议采集模块还用于采集工业现场设备的三相电压电流数据，其中，数据包括原始波形数据。
4.根据权利要求1所述的用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，还包括数据库，所述MQTT通讯模块还用于在与所述服务器网络连接断开时，将采集的实时数据暂存在数据库中，并在网络恢复后会自动续传给所述服务器。
5.根据权利要求4所述的用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，所述边缘计算模块采用FFT和Hilbert变换分析时域波形，进行故障特征识别。
6.根据权利要求5所述的用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，所述边缘计算模块采用信号特征数据库纠正错误。
7.根据权利要求1所述的用于设备预维护的边缘计算网关，其特征在于，所述边缘计算网关的采集控制端口外设通讯接口，包括USB 3.0 通讯端口、USB 3.0 OTG 端口、RS232端口、RS485端口、模拟量AI输入端口、继电器输出端口、高速SD外设存储接口。
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