CN112866096A - 一种面向工业物联网的智慧物联网关 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种面向工业物联网的智慧物联网关，针对工业物联网中节点数据收集实时性差、工控协议解析识别度低和云端数据处理延时高的问题，提出了一种融合群智感知、智能解析、边缘计算等模块的智慧物联网关，实时高效采集节点感知信息并智能检测协议类型，将信息处理任务从云服务器卸载到边缘设备进行负载均衡，保证工业应用对延时和能耗的需求。用于需要连接大量设备和传输海量数据的大型工业现场，为工业现场提供自动化异常报警、免配置接入设备、调度计算资源等服务。

Description

一种面向工业物联网的智慧物联网关

技术领域

本发明主要涉及工业物联网技术领域，特别是涉及一种面向工业物联网的智慧物联网关。

背景技术

在物联网成为新的产业竞争制高点后，大量国内外企业利用自身产业优势加快整机设备、核心芯片、传感网络等产业链布局，使网络协同制造、工业智能化与自动化成为产业的重大需求，工业物联网成为当前研究的重点课题。

工业物联网是融合多个学科的庞大的复杂综合体，包括数据采集、通信传输、无线网络、云服务、数据融合及信息安全等多个领域。工业物联网中大量的分布式工业设备组成了边缘网络，实时收集工业生产数据并传到云服务器进行运算与控制。随着自动化协同制造的发展，网络规模越来越大，传统的云数据中心网络难以实现海量数据实时处理，传统的物联网网关设备难以实现异构设备智能协议解析。因此，工业协议解析与工业物联网数据处理任务卸载到边缘设备进行分布式计算是保证网络协同制造实时性的重要研究方案。

在工业物联网中部署了大规模传感器网络用来提高工业生产过程的可视性和过程控制的智能性，发挥传感器网络的高效率优势需要通过网关建立高价值的连接，其中设备与设备、设备与系统、系统与系统、系统与应用之间的互联互通，以及数据交互的低时延、高确定、高可靠性是工业物联网互联互通的基础。目前工业物联网网关基本功能包括数据的采集和数据传输，通过标准的物理接口连接设备，解析协议进行数据采集，并使用MQTT等标准协议将数据传输到云服务器,云服务器对数据进行处理分析并下发指令控制设备，如专利“一种基于OPC和MQTT的工业物联网网关”提出基于OPC和MQTT的工业物联网网关，OPC封装不同类别的数据包括报警数据、实时数据和趋势数据，然后通过MQTT传送至控制节点，但它忽略了数据传输过程中的协议匹配和数据处理的过程，无法有效降低数据传输延迟。工业传感器网络感知设备异构性强，接口标准与协议格式不统一，导致现有工业物联网网关对工控协议识别性差，影响数据传输实时性。同时，工业生产环境下的服务内容也越来越丰富，技术和内容的增长带动了工业需求的不断增加，然而工厂产生的服务请求需求各异、数据量巨大，导致云服务器的访问量呈指数级增长，许多工业物联网解决方案都需要进行实时的数据分析和事件处理，增加了云服务器的负担，降低了服务质量。工业物联网中的边缘设备具备一定的计算和存储能力，并且距离数据源较近，具有低时延、高可靠性的优势，新型工业物联网网关需要引入边缘计算发挥工业云和边缘设备的组合优势，以解决数据实时收集、工控协议解析和数据边端处理的问题。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，针对工业物联网中节点数据收集实时性差、工控协议解析识别度低和云端数据处理延时高的问题，本发明提出了一种融合群智感知、智能解析、边缘计算等模块的智慧物联网关，实时高效采集节点信息并智能检测协议类型，将信息处理任务从云服务器卸载到边缘设备进行负载均衡，保证工业应用对延时和能耗的需求。用于需要连接大量设备和传输海量数据的大型工业现场，为工业现场提供自动化异常报警、免配置接入设备、调度计算资源等服务。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种面向工业物联网的智慧物联网关，包括群智感知模块、协议解析模块、边缘计算模块和数据管理模块；

所述群智感知模块用于采集分布部署在各个区域的各类传感器和移动终端的数据及云服务器发送的控制信息，并对部分感知数据进行初步结构化处理；

所述协议解析模块用于检测数据传输方式和协议类型，智慧物联网关具备RS485、RS232、以太网、WLAN若干个传输通道，感知数据通过网口或串口传输到智慧物联网关，智慧物联网关自动分析传输方式和协议类型，解析并识别工控协议进行数据采集；

所述边缘计算模块用于利用边缘设备计算、存储资源，边缘设备之间通过socket通信，智慧物联网关监控并调度边缘设备资源，将部分群智感知数据处理任务或其他工业应用产生的延迟敏感任务从云端卸载到边缘设备上执行；

所述数据管理模块用于数据存储和数据分析，数据管理模块与云服务器通过websocket通信，智慧物联网关采集的感知数据通过https和MQTT协议上传到云服务器进行数据清洗和融合计算出真实的感知数据以实现智能预测和报警。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1.本发明利用群智感知技术将固定节点和移动节点作为基本感知单元，通过网络通信形成群智感知网络，实现海量感知数据采集，基于大众化协同、大规模协作的知识资源管理与开放式共享等技术以提高数据传输实时性，采集的数据经过分析处理可以产生预测告警，降低人为失误和机器故障造成的影响。

2.本发明利用边缘计算技术实现数据处理任务边缘端执行，智慧物联网关通过socket通信控制一组具有一定计算、存储、网络资源的计算终端设备，监控并调度终端设备内存占用、CPU利用率和磁盘使用情况，将终端设备产生的计算任务从云端卸载到边缘，降低任务执行延迟与云端负载。

3.通过智能协议解析实现工控设备即插即用，免人工配置的设备接入功能；自动识别感知数据报文并与数据库中的现有协议进行匹配，通过报文处理、协议识别和模板匹配使工控设备无需提前设定协议即可传输数据。

附图说明

图1为工业物联网智慧物联网关架构图；

图2为基于边缘计算任务调度的群智感知数据处理流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，面向工业物联网的智慧物联网关由群智感知、智能协议解析、边缘计算、数据管理等模块组成。其附属硬件系统由各类传感器、移动终端和云服务器等组成。智慧物联网关工作期间，群智感知模块从部署在各个区域的各类传感器和移动终端中获取大量感知数据，并通过网口或串口由不同的工控协议传输到智慧物联网关，智慧物联网关通过报文处理、协议识别和模板匹配识别不同协议，并对部分数据进行如数据结构化等的初步处理，此类数据处理任务可以由边缘计算模块分发给其他边缘设备处理充分利用计算资源。智慧物联网关的数据管理模块将采集数据和部分分析数据上传至云服务器执行进一步处理分析，实现基于数据分析的深度反馈优化。数据管理模块采用传输链路冗余备份技术，保证数据传输连续性和数据存储完整性，缩短故障响应时间，节约人力和物力成本。

图2是基于边缘计算任务调度的群智感知数据处理流程图，智慧物联网关具备RS485、RS232、以太网、WLAN等多个传输通道，感知数据通过网口或串口传输到智慧物联网关，智慧物联网关自动分析传输方式和协议类型，解析并识别工控协议进行数据采集。

智慧物联网关的群智感知模块在数据处理过程中通过数据清洗和融合等技术计算出真实的感知数据，实现智能预测和报警。当数据处理任务产生后，执行以下步骤：

步骤1：数据处理任务产生后由智慧物联网关发布给一组具有一定计算、存储资源的边缘设备集群，智慧物联网关与边缘设备通过ssh协议通信，设备之间通过套接字建立连接进行通信。

步骤2：边缘设备根据接收到的任务建立任务执行队列，当设备具有足够的计算资源，在保证执行时间的前提下本地执行数据处理任务，否则执行步骤3。

步骤3：当需要处理的任务超过设备的计算能力时，设备会发出任务卸载请求，将任务卸载到集群中其他有空闲资源的节点上执行；发出卸载请求后，其他设备与当前设备通信并发送状态信息(如CPU使用率和空闲内存)，设备选择具有足够计算资源的边缘节点处理任务。

步骤4：卸载和本地执行的任务处理结束后得到的结果由边缘设备返回到智慧物联网关，网关与云服务器通过websocket通信，智慧物联网关通过https和MQTT协议上传到云服务器进行存储或者进一步分析处理。

本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种面向工业物联网的智慧物联网关，其特征在于，包括群智感知模块、协议解析模块、边缘计算模块和数据管理模块；

所述群智感知模块用于采集分布部署在各个区域的各类传感器和移动终端的数据及云服务器发送的控制信息，并对部分感知数据进行初步结构化处理；

所述协议解析模块用于检测数据传输方式和协议类型，智慧物联网关具备RS485、RS232、以太网、WLAN若干个传输通道，感知数据通过网口或串口传输到智慧物联网关，智慧物联网关自动分析传输方式和协议类型，解析并识别工控协议进行数据采集；

所述边缘计算模块用于利用边缘设备计算、存储资源，边缘设备之间通过socket通信，智慧物联网关监控并调度边缘设备资源，将部分群智感知数据处理任务或其他工业应用产生的延迟敏感任务从云端卸载到边缘设备上执行；

所述数据管理模块用于数据存储和数据分析，数据管理模块与云服务器通过websocket通信，智慧物联网关采集的感知数据通过https和MQTT协议上传到云服务器进行数据清洗和融合计算出真实的感知数据以实现智能预测和报警。

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