CN117692937B - 一种5g全连接工厂设备网络拓扑结构及其构建、使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构，还包括该拓扑结构的构建以及使用方法。其中拓扑结构具体包括数据接入模块、数据库模块、设备管理模块、应用管理模块以及拓扑管理模块;数据接入模块分别从5G设备以及网管平台获取数据，拓扑管理模块连接设备后对所连接的设备进行识别分类，根据识别后的结果对设备进行统一的配置管理，能随时判断工厂设备网络中所有设备的状态。通过这样的技术方案使得企业内IT/OT实现融合以及联动，企业管理人员可以根据需求对业务、网络进行端到端监控，管理接入网络的设备，及时发现并跟踪设备的状态和点位信息。
Description
技术领域
本发明属于数据交换网络技术领域，尤其涉及一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构及其构建、使用方法。
背景技术
现代化生产过程中企业为了提高生产效率和质量，优化设备管理，进行数字化转型，降低成本和能源消耗以及满足市场需求，全连接工厂逐渐成为现代化企业的发展趋势。尤其是在5G通信的广泛应用后，基于5G的全连接工厂已经达到了国家战略的高度。根据工信部发布的《5G全连接工厂建设指南》，5G全连接工厂的建设目标是实现全网络可达、生产要素全面互联，通过全连接平台实现数据接入和工业设备管理等服务。一个成熟的5G全连接工厂特点在于广泛连接、IT/OT深度融合、数据要素充分利用、创新应用高效赋能、基础设施升级、优化管理流程、灵活的定制化、远程监控和维护、提升能源效率以及预测性维护等方面。这些特点使得全连接工厂能够更好地适应市场需求和行业趋势，提高生产效率和质量，降低成本和风险，从而为企业创造更大的价值。例如现有技术中专利申请号为：CN202110909832.5的发明专利《冶金自动化控制与边缘计算系统及方法、一体机、介质》中就提供了一种冶金自动化控制与边缘计算一体机，包括：云化PLC容器通过对现场传感器的数据采集和执行器的控制实现采集和控制的实时性；工业互联网平台容器部署工业互联网平台边缘节点，边缘节点上的数据作为边缘计算一体机的全局数据，经授权的前提下可被其他容器应用；人工智能平台容器部署工业人工智能算法平台，算法平台可调度硬件平台上的通用能力；虚拟化桌面容器部署虚拟云桌面系统，生产现场只需要安装客户端即可远程登陆云桌面；5G专网MEP容器：部署5G专网运营管理平台，将该平台集成到工业互联网平台可以对5G专网进行监控和管理。该发明实现了灵活的边缘数据接入，具有强实时、实时、非实时、强计算系统一体化特点。
但是在对比文件提供的技术方案中，由于大型企业中部门多，设备类别多且杂乱，IT与OT之间天然还是存在着数据孤岛，导致对5G智能终端设备和核心网网元设备的统一管控不太现实。现有技术中申请号 为CN202310444286.1的发明申请《基于云边协同的锂电池产线数据平台建设方法及系统》中公开了基于云边协同的锂电池产线数据平台建设方法及系统，方法包括：在产线测部署数据采集系统；在边缘侧数据采集系统中部署数据预处理程序，保证数据质量；在边缘侧部署IT/OT融合的生产管理系统；在云端部署统一数据平台系统；在云端部署工业大数据底座；部署云边协同的产线智能应用。本发明解决了多工厂联动困难、特定数量级数据难以长期存储、平台通用性差、动态感知能力不足、云端数据难以联合分析利用以及资源浪费的技术问题。但是该专利并未公开IT/OT融合的生产管理系统的实际展开内容。同时该专利是利用云平台来处理锂电池产业线的数据，而随着冶金行业平台的规模化复制，海量5G智能终端的连接管理，冶金行业平台对平台管控性能、时延的要求也比较苛刻，目前的技术对此实际无法做到基于全工厂设备的连接管控。
发明内容
针对现有技术的IT与OT之间存在着数据孤岛的特点以及无法实现真正的全设备连接的技术问题，本发明提供了一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构，以及该拓扑结构的构建以及使用方法。
本发明具体包括数据接入模块、数据库模块、设备管理模块、应用管理模块以及拓扑管理模块; 数据接入模块分别从5G设备以及网管平台获取数据，并分别通过不同的通信方式连接到数据库；设备管理模块用于对接入工厂设备网络的设备进行管理，所述工厂设备网络中接入的设备分布于核心网和接入网；所述核心网和接入网中接入的设备均连接至拓扑管理模块；所述拓扑管理模块连接设备后对所连接的设备进行识别分类，根据识别后的结果对设备进行统一的配置管理，能随时判断工厂设备网络中所有设备的状态，最终通过应用管理模块完成和企业业务现场结合。通过这样的设置实现设备的智能化、生产的智能化和服务的个性化。
优选的，所述拓扑管理模块所连接的核心网设备包括UPF设备; 连接的接入网设备包括5G终端设备、5G工业网关/5G DTU以及网关子设备、5G CPE设备以及链路的监管设备。
具体的，设备管理模块所涉及的设备包含基于5G终端的有线设备包括工厂内的数控机床、压缩机、电动机、精密检测、离心泵等位置固定的设备；无线设备如AGV、叉车、机器人、码垛机、工业相机、挖掘机等移动作业的设备；设备管理模块建立基于5G工业网关、5GDTU 、 5G CPE、混合组网的核心网UPF设备的所有设备的设备台账、设备状态、设备告警。从而实现全设备的全生命周期管控。
优选的，所述接入网设备的信息通过CPE的数据推送到平台的MQTT模块；MQTT模块基于接入网设备建立连接 deviceConnected ，设备断开连接 deviceDisconnected ，接收设备上传数据 propertyData；MQTT模块接收到数据之后发送到kafka消息队列,经过kafka 到达消费者flink工程；Flink工程至少包括三部分处理：
第一部分：SinkDBTask接收到数据后，先调用DeviceServiceImpl#selectSourceByKey 查询接入的设备是否存在,设备存在则执行第二部分,否则不处理；
第二部分：归集整理进入InfluxDB库的 ts_kv、ts_kv_latest 表，用于设备数据查询；
第三部分：webSocket通知前端做实时数据展示或者通过Rest API的方式，把数据提供给第三方应用系统。
本发明还包括 5G全连接工厂设备网络拓扑结构的构建方法，拓扑管理模块根据5G终端和UPF设备导入的信息关联关系，自动生成相关的网络拓扑结构，完成对全网的拓扑链路管理；其中拓扑的构建就是一个层次结构，任何一层都是在前一层的基础上构建起来的，底层为高层服务。具体流程如下：
选择设备类型，所述设备分为三大类，
第一类为核心网UPF设备，
第二类为5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备，
5G工业现场设备/5G传感器/5G PLC设备；
根据不同的设备执行不同的接入、配置以及验证的方法。
本发明还包括 5G全连接工厂设备网络拓扑结构的使用方法，基于核心网 UPF 设备：网管平台配置核心网 UPF 设备的 URL 地址，用户名和密码信息，定时获取 UPF 设备的相关信息，包含设备的状态如正常状态或异常状态，端口状态信息；拓扑管理模块通过FTP方式连接核心网网管平台，定时获取UPF设备产生的状态信息XML文件，解析XML文件，获取UPF网关状态信息、端口信息，依据各设备商的相关协议解析具体XML格式。
优选的，对于基于5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备：网管平台配置设备的ClientID，用户名和密码，根据设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态；并配置网关子设备，所述网关子设备包含带有关联的接口信息的工业现场设备、传感器和PLC 。
优选的，对于5G工业现场设备/5G传感器/5G PLC设备，获取实时的点位信息数值，点位信息数值包括点位字段、点位数值等；并根据点位数值算法判断设备在线离线状态。
通过这样的技术方案在5G终端设备和核心网设备等全面联网和统一管理后，便可通过人工输入、 系统导入、自动感知、设备读取、系统生成等方式，对研发数据、生产数据、运维数据、管理数据、外部数据等各类生产运营管理所需的数据进行采集。采集到的数据应包含但不限于海量的关键价值数据、接口数据、信息化数据以及文档、图片等类型数据，从而实现对设备网络拓扑以及设备全生命周期的管控。
优选的，基于设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态的具体方法为：包括所述步骤：
步骤1：判定是否符合前置条件：
设定循环队列，其中front是循环队列的第一个数组，rear是循环队列的最后一个数组， N是实现循环队列的数组的长度；
每个数组里存放一个uuid的集合set<uuid>；
维护游标cursor，数值范围0到N-1递增，到达N-1后重置0，继续递增；
维护一个map<set<uuid>，index>，记录uuid在数组的存放位置；
启动一个定时器，定时器间隔internal=t；
keepalive：保活时间，就是从设备离线到平台判断设备离线的最大时间差；
keepalive= t*N;
步骤2：监听到设备心跳：
将监听到心跳的设备uuid从原来位置index中的set集合中删除；
根据当前游标cursor和数组的长度N，通过公式(cursor-1+N)%N计算出index，将uuid存放在此index对应的set中；
步骤3：判定设备离线的定时器：
定时器启动，游标cursor开始移动，当游标移到的index，判断set<uuid>是否为空，非空则删除set集合中的所有的uuid，代表uuid离线，不需要遍历所有设备状态，实现对设备离线的监测；但是，鉴于不同的生产场景、生产时段平台接入的终端数量差距比较大，例如，在生产空闲和繁忙时段等，即使采用最优的固定N值，因为保活时间相同，会导致设备离线感知的时延固定，不利于设备即时维护，浪费平台计算资源等。鉴于此，本发明提出基于最小均方算法设定长度N，N的取值和接入设备的数量相关联，循环队列长度的自适应变化，适配不同的工业场景，从而实现系统对设备状态的最优监管；
最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
基于随机梯度算法的最小均方自适应滤波算法的表达式如下：
第一步：设置参量和变量
x(k)为输入向量，或称为训练样本
w(k)为权值向量
d(k)为期望输出
e(k)为偏差
y(k)为实际输出，获取的值即为N
u为学习速率
k为迭代次数；
第二步：初始化时，赋予w(0)为一个较小的随机非零值，该值和设备的接入数量线性相关，通常取设备的接入数量的因数，例如为设备的接入数量的百分之一或三十分之一，令k=0；
第三步：对于一次输入样本x(k)和对应的期望输出d，计算
；
第四步：判断是否满足条件，若满足算法结束，若否k增加1，转入第三步继续执行。
优选的，针对网关下挂的子设备信息，通过子设备上传的点位数值信息来判断子设备是否在线离线，根据业务场景，配置点位的上传周期，当超过一定的周期没有点位数据上报，则平台根据自适应循环队列心跳算法认为子设备离线。
和现有技术相比，本发明提出了一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构及其构建、使用方法，综合管理核心网网元设备和5G终端设备，包括了工业互联网5G终端设备-有线设备5G边缘计算节点、混合组网的核心网网元设备等资源在内的所有节点。通过自动生成一张拓扑统管的运营方式，将分布在多地的多种终端设备穿越不同组织结构的网络连通起来，最终实现了IT和OT的融合。融合后的网络拓扑结构通过显示设备状态等信息，使得企业管理人员可以根据需求对业务、网络进行端到端监控，管理接入网络的设备，及时发现并跟踪设备的状态和点位信息。从而实现对制造业数据的全面管理和分析，提高数据的价值和利用率；实现智能化生产和质量管理，提高生产效率和质量。
此外，IT和OT融合后还实现了设备智能化：通过IT技术对OT设备进行智能监控和预测性维护，实现设备故障预警和预防性维护，提高设备效率和减少停机时间；
生产智能化：通过IT技术对OT生产过程进行实时监测和控制，实现生产过程的优化和灵活性，提高生产效率和产品质量；
服务个性化：通过IT技术实现对OT生产服务的个性化定制和智能化管理，提高客户满意度和市场竞争力。达到了现有技术中所无法实现的效果。
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。
图1是是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构的整体架构示意图。
图2是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构的数据库查找的流程示意图。
图3是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构的设备网络拓扑图。
图4是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构中核心网UPF设备信息获取流程示意图。
图5是经过本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构的使用方法流程图。
图6是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构使用方法中涉及的心跳算法的示意图。
图7是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构实施例1的业务流程图。
图8是本发明一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构实施例1的架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于解释相关内容，而非对本公开的限定。
本发明主要是针对现有技术中IT/OT难以打通问题进行的设计。
这里首先介绍下：IT：Information Technology的缩写，指信息技术；主要指的是企业中的各个应用系统，包括ERP、MES、EAM、OA等，分布部署在不同的网络层级。除了应用系统，还有计算机，服务器等等，总之就是企业的网络架构的相关技术和硬件。
OT：Operational Technology的缩写，指操作层面的技术，比如运营技术；主要指管理生产车间的硬件和软件，包括PLC、SCADA、网关、机器人等等。OT主要分为设备层、控制层、网络层。
现代工业网络主要呈“两层三级”状，都依附于工控系统。“两层”即“IT层”和“OT层”，“三级”即工厂级、车间级、现场级。其中，IT层覆盖工厂级，OT层覆盖车间级和现场级。
在实际现场中，IT/OT的整合技术难度非常大：IT/OT的整合需要跨越不同的技术领域，包括信息技术和运营技术。这两种技术通常使用不同的数据格式、通信协议和操作系统，因此需要付出很大的努力来实现整合。同时在这个过程中还需要考虑数据安全性问题：IT/OT的整合需要处理大量的敏感数据，如生产数据、客户信息等。这些数据的安全性是整合过程中需要重点考虑的问题，现有技术中难以保障数据的安全性和隐私性。
且IT/OT之间通常使用不同的通信协议，尤其是有些企业采用的设备都是自不同的厂商，存在一定的兼容性问题。不同的设备需要不同的接口和协议来连接，增加了整合的复杂性。有些老式的设备无法兼容新的通信协议，从而还进一步会发生协议之间存在不兼容的问题，导致数据传输存在困难。
对于一些规模较大的企业，确实可以花费较大的支出来建立统一的系统，加强数据安全性和隐私性保护：通过采用加密技术、访问控制等措施，加强数据安全性和隐私性保护，确保数据不会被泄露或滥用。自行设计通信协议和数据格式标准：通过建立统一的通信协议和数据格式标准，可以降低IT/OT整合的技术难度和成本。
但是这样的内部采用的系统并不会对外出售，而且只是针对部分企业自身的运营情况来设计的，并不能通用于所有企业。
而本发明就希望通过设计一套拓扑结构，能兼容于不同企业的需求，实现IT/OT的整合。对此，如图1所示本发明具体包括一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构，包括数据接入模块、数据库模块、设备管理模块、应用管理模块以及拓扑管理模块; 数据接入模块分别从5G设备以及网管平台获取数据，并分别通过不同的通信方式连接到数据库；设备管理模块用于对接入工厂设备网络的设备进行管理，所述工厂设备网络中接入的设备分布于核心网和接入网；所述核心网和接入网中接入的设备均连接至拓扑管理模块；所述拓扑管理模块连接设备后对所连接的设备进行识别分类，根据识别后的结果对设备进行统一的配置管理，能随时判断工厂设备网络中所有设备的状态，最终通过应用管理模块完成和企业业务现场结合。
需要说明的是，本发明数据库模块中包含例如Mysql、ElasticSearch、InfluxDB等多类数据库，满足不同的使用场景，有结构化、非结构化数据库，以及时序数据库。
在实际选择过程中，是根据厂区体量大小以及业务数据采集的频率，来选择适配不同的数据库。
例如，如图2所示，针对结构化数据，数据体量不大的通常采用Mysql数据库。针对数据量比较大的业务，业务数据量超千万条，对数据查询周期时延要求比较低的业务，采用ElasticSearch+Mysql的技术选型。业务数据直接入Mysql数据库，Canel监听Mysql数据库，将数据同步到ElasticSearch，当需要查询业务数据的时候，调用ElasticSearch数据库，保证查询时延低的需求。
针对业务量更大的场景，一般采用ElasticSearch入库和查询的方式。Elasticsearch面向大吞吐量的写入，并且构建全文索引，以及集群节点的分片搜索，结果聚合。因此如果让Elasticsearch为主库的需求，基本上都是事件流驱动的数据处理了，例如：日志采集、设备数据采集、操作事件记录等。那么在事件流驱动的架构体系下，消息中间件就是数据分发的中枢，而MySQL、Elasticsearch都作为此中枢的一个分发持久层客户端而存在。ES的强项是其根据倒排索引机制进行全文搜索和复杂查询，而MySQL存在的意义在于其关系型数据存储、简单查询的实时性，以及其具备事务特性。
针对时间敏感的业务，例如监测数据统计，通常采用InfluxDB时序数据库。
在本系统中是结合了多个数据库集合了各种场景，从而满足系统配置的需求。
如图3所示，所述拓扑管理模块所连接的核心网设备包括UPF设备; 连接的接入网设备包括5G终端设备、5G工业网关/5G DTU以及网关子设备、5G CPE设备以及链路的监管设备。设备管理模块所涉及的设备包含基于5G终端的有线设备包括工厂内的数控机床、压缩机、电动机、精密检测、离心泵等位置固定的设备；无线设备如AGV、叉车、机器人、码垛机、工业相机、挖掘机等移动作业的设备；设备管理模块建立基于5G工业网关、5G DTU 、 5G CPE、混合组网的核心网UPF设备的所有设备的设备台账、设备状态、设备告警。从而实现全设备的全生命周期管控。
此处介绍下UPF设备，UPF设备是用户面功能（User Plane Function）的简称，是5G核心网系统架构中的重要组成部分。它主要负责5G核心网用户面数据包的路由和转发相关功能，同时支持UE业务数据的路由和转发、数据和业务识别、动作和策略执行等。
UPF设备作为连接PDN网络的用户面节点，主要提供用户平面的业务处理功能，包括业务路由、报文转发、锚定功能、QoS映射和执行、上行链路的标识识别并路由到数据网络、下行包缓存和下行链路数据到达的通知触发、与外部数据网络（DN）互连的会话节点等。
在5G网络中，UPF设备作为5GC网络用户面网元，直接受SMF（会话管理功能）控制和管理，依据SMF下发的各种策略执行业务流的处理。同时，UPF设备可以部署在网络的边缘，使更靠近网络边缘的设备可以执行数据包处理和流量聚合，在减轻核心网负担的同时提高带宽效率。因此在本发明中UPF设备也就是核心网的网元设备。
如图4所示，所述接入网设备的信息通过CPE的数据推送到平台的MQTT模块。
这里需要说明的是，实际通信模块的选择是多样化的，除了MQTT外还可以选择TCP透传接入、 WebSocket协议接入、UDP协议接入、Modbus-TCP协议接入、OPC UA协议接入，满足不同的场景的设备接入需求。
针对通过TCP协议将设备连接到平台，平台支持TCP协议接入。
针对通过WebSocket协议将设备连接到平台，平台支持WebSocket协议接入。
针对通过UDP协议将设备连接到平台，平台支持UDP协议接入。
针对通过Modbus-TCP协议将设备连接到平台，平台支持Modbus-TCP协议接入。
针对通过OPC UA协议将设备连接到平台，平台支持OPC UA协议接入。
但是鉴于工厂设备的特殊性，低开销、低带宽的需求，同时要求二次开发成本低，快速满足物联网、小型设备、移动应用等方面的需求，本发明最优解还是采用MQTT协议连接到平台。MQTT全称为Message Queuing Telemetry Transport，中文名称为消息队列遥测传输。它是一种轻量级的发布/订阅模式的消息传输协议，被设计用于在低带宽、不稳定网络环境下进行高效可靠的通信。
在本发明的实施例中MQTT模块基于接入网设备建立连接 deviceConnected ，设备断开连接 deviceDisconnected ，接收设备上传数据 propertyData；MQTT模块接收到数据之后发送到kafka消息队列,经过 kafka 到达消费者flink工程。
Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。它使用一系列关键术语来描述消息传递过程，包括消息的生产者（Producer）、消息的接受者（Consumer）、broker（中间人）和主题（Topic）等。
在Kafka中，消息的生产者将数据保存到Kafka集群中，消费者从中获取消息进行处理。Broker在Kafka中存储消息，一个Topic保存的同一类消息，生产者要发送消息必须制定Topic。每个Topic可以分成多个Partition，每一个Partition在存储层面都是appendlog文件。每个Partition对应一个磁盘上的文件，而消息在文件中的位置称为Offset（偏移量），Offset为一个long型数字，它可以唯一标记一条消息。
Kafka可以实现异步处理，本发明就利用这一特点，生产者把消息写入消息队列，自己可以先对客户端做出回应，避免一次请求中过多的等待时间。同时，Kafka支持发布/订阅模式，一个消息可以被多个消费者订阅，发送到队列的消息会被所有订阅者消费。本发明中消费者为Flink工程。Flink工程是一个高性能、分布式、可扩展的流处理框架，适用于处理大规模的实时数据流。它提供了丰富的API和编程模型，可以方便地进行各种语言的开发，并且提供了丰富的窗口操作，可以方便地进行数据处理。
其至少包括三部分处理：
第一部分：SinkDBTask接收到数据后，先调用DeviceServiceImpl#selectSourceByKey 查询接入的设备是否存在,设备存在则执行第二部分,否则不处理；
第二部分：归集整理进入InfluxDB库的 ts_kv、ts_kv_latest 表，用于设备数据查询；
第三部分：webSocket通知前端做实时数据展示或者通过Rest API的方式，把数据提供给第三方应用系统。
本发明还包括 5G全连接工厂设备网络拓扑结构的构建方法，拓扑管理模块根据5G终端和UPF设备导入的信息关联关系，自动生成相关的网络拓扑结构，完成对全网的拓扑链路管理；其中拓扑的构建就是一个层次结构，任何一层都是在前一层的基础上构建起来的，底层为高层服务。具体流程如下：
选择设备类型，所述设备分为三大类，
第一类为核心网UPF设备， 如图5所示，基于核心网 UPF 设备：网管平台配置核心网 UPF 设备的 URL 地址，用户名和密码信息，定时获取 UPF 设备的相关信息，包含设备的状态如正常状态或异常状态，端口状态信息；拓扑管理模块通过FTP方式连接核心网网管平台，定时获取UPF设备产生的状态信息XML文件，解析XML文件，获取UPF网关状态信息、端口信息，依据各设备商的相关协议解析具体XML格式。
第二类为5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备，对于基于5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备：网管平台配置设备的ClientID，用户名和密码，根据设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态；并配置网关子设备，所述网关子设备包含带有关联的接口信息的工业现场设备、传感器和 PLC 。
第三类对于5G工业现场设备/5G传感器/5G PLC设备，获取实时的点位信息数值，点位信息数值包括点位字段、点位数值等；并根据点位数值算法判断设备在线离线状态。
通过这样的技术方案在5G终端设备和核心网设备等全面联网和统一管理后，便可通过人工输入、 系统导入、自动感知、设备读取、系统生成等方式，对研发数据、生产数据、运维数据、管理数据、外部数据等各类生产运营管理所需的数据进行采集。采集到的数据应包含但不限于海量的关键价值数据、接口数据、信息化数据以及文档、图片等类型数据，从而实现对设备网络拓扑以及设备全生命周期的管控。
如图6所示，为基于设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态的具体方法。
在本发明所述的场景下，随着5G场景的复制，会有海量的5G终端接入平台，在线监测和管理设备比较容易，通过心跳算法或者设备是否发送消息等感知，但是当设备离线了，不会向平台发送离线消息。通过传统定时器扫描设备列表方式实现5G设备的在线离线的方式，不管是性能还是可靠性都无法支撑。鉴于此，本发明提出基于设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态。
循环队列是一种线性数据结构，遵循先进先出原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环，被称为“环形缓冲器”。循环队列相对于普通队列，可以重复利用使用过的空间。循环队列的缺点是队列一旦创建，其长度就固定不变，无法动态扩容，导致存储空间浪费或者队列满时无法插入元素。基于卡尔曼滤波的自适应循环队列在循环队列的基础上优化了循环队列的长度，适配不同厂区不同时段不同数量级别的终端的接入，即使在极端情况下，例如出现厂区大面积停电、终端死机、关机等情况，该算法可以完成循环队列的快速扩缩容，感知设备离线状态，保证监测的准确性，同时可以减少系统的开销，节省计算资源。包括所述步骤：
步骤1：判定是否符合前置条件：
设定循环队列，其中front是循环队列的第一个数组，rear是循环队列的最后一个数组， N是实现循环队列的数组的长度；
每个数组里存放一个uuid的集合set<uuid>；
维护游标cursor，数值范围0到N-1递增，到达N-1后重置0，继续递增；
维护一个map<set<uuid>，index>，记录uuid在数组的存放位置；
启动一个定时器，定时器间隔internal=t；
keepalive：保活时间，就是从设备离线到平台判断设备离线的最大时间差；
keepalive= t*N;
步骤2：监听到设备心跳：
将监听到心跳的设备uuid从原来位置index中的set集合中删除；
根据当前游标cursor和数组的长度N，通过公式(cursor-1+N)%N计算出index，将uuid存放在此index对应的set中；
步骤3：判定设备离线的定时器：
定时器启动，游标cursor开始移动，当游标移到的index，判断set<uuid>是否为空，非空则删除set集合中的所有的uuid，代表uuid离线，不需要遍历所有设备状态，实现对设备离线的监测；但是，鉴于不同的生产场景、生产时段平台接入的终端数量差距比较大，例如，在生产空闲和繁忙时段等，即使采用最优的固定N值，因为保活时间相同，会导致设备离线感知的时延固定，不利于设备即时维护，浪费平台计算资源等。鉴于此，本发明提出基于最小均方算法设定长度N，N的取值和接入设备的数量相关联，循环队列长度的自适应变化，适配不同的工业场景，从而实现系统对设备状态的最优监管。
最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
基于随机梯度算法的最小均方自适应滤波算法的表达式如下：
第一步：设置参量和变量
x(k)为输入向量，或称为训练样本
w(k)为权值向量
d(k)为期望输出
e(k)为偏差
y(k)为实际输出，获取的值即为N
u为学习速率
k为迭代次数；
第二步：初始化时，赋予w(0)为一个较小的随机非零值该值和设备的接入数量线性相关，通常取设备的接入数量的因数，例如为设备的接入数量的百分之一或三十分之一，令k=0；
第三步：对于一次输入样本x(k)和对应的期望输出d，计算
；
第四步：判断是否满足条件，若满足算法结束，若否k增加1，转入第三步继续执行。进一步的，针对网关下挂的子设备信息，通过子设备上传的点位数值信息来判断子设备是否在线离线，根据业务场景，配置点位的上传周期，当超过一定的周期没有点位数据上报，则认为子设备离线。
由于本发明采用了基于自适应循环队列心跳算法感知设备的离线状态，即使在极端情况下，例如出现厂区大面积停电、终端死机、关机等情况，该算法可以完成循环队列的快速扩缩容，通过算法收敛，感知设备离线状态，保证监测的准确性，同时可以减少系统的开销，节省计算资源。
实施例1：
本实施例中通过IT/OT的联动，实现设备的智能化，具体场景如下：厂区生产车间设备对温湿度比较敏感，设备加装温感传感器，5G全连接工厂设备网络拓扑结构通过IT系统，即核心网监测车间的温感传感器的数值，将核心网UPF实时数据和温感传感器的实时数据数据（OT数据）全部收集起来， 具体如图7以及图8所示，以5G温控传感器ID34567234为例进行说明，该5G温控传感器的点位名称- TEMP ， 数值- 25℃。
平台录入5G温控传感器，根据导入关系，生成全局拓扑，平台对接核心网网管平台实时监管UPF设备的运行状态等信息：5G温控传感器上电，定时向平台通过MQTT的方式发送心跳，平台根据心跳判断设备是否在线离线。具体参考本发明上述的基于自适应循环队列心跳算法；
当核心网设备运行正常，UPF设备在线，5G温控传感器通过IT系统核心网上传点位信息到平台。在本实施例中即为：设备名称：5G温控传感器ID34567234 点位名称：TEMP 数值：25℃； 报文内容：{"msg":"{\"5G温控传感器\":25}\n","clientid":"role"}，接收到设备上传数据 propertyData后，将数据发送到kafka消息队列,消费者flink工程定时消费数据。Flink工程归集整理入InfluxDB库ts_kv、ts_kv_latest表用于设备数据查询等，然后通过webSocket通知前端做实时数据展示或者通过Rest API的方式，把数据传输给第三方应用系统。设备智能化应用通过阈值设置等方式，当达到一定的阈值范围触发调用IT系统的生产节拍软件，指导生产，实现生产节拍的智能监管。
本发明所述的生产节拍是指制造过程中产品的单位成本，也称为制造生产率。它是一种衡量制造效率的有效工具，在生产节拍的监控过程中，企业可以得到更精准的生产数据，通过分析该数据来提高生产效率并优化制造过程，使生产活动变得更加高效。
由此可见，本发明结合系统内置的设备智能化应用，采用区块链、大数据、人工智能、标识解析体系等技术，进行整合和分析，实现全面的数据管理，打破数据孤岛，实现IT对OT生产过程以及车间设备进行实时监测和控制，根据监控结果，适时触发调用IT系统的生产节拍软件，指导生产，实现生产节拍的智能监管指导生产，减少生产耗费的运营成本和时间成本，使产出最大化。
虽然本发明以较佳实施例揭露如上，但并非用以限定本发明实施的范围。任何本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的发明范围内，当可作些许的改进，即凡是依照本发明所做的同等改进，应为本发明的范围所涵盖。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例/方式”、“一些实施例/方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例/方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例/方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例/方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例/方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例/方式或示例以及不同实施例/方式或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本公开，而并非是对本公开的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本公开的范围内。
Claims (4)
1.一种5G全连接工厂设备网络拓扑结构的使用方法，其特征在于，包括数据接入模块、数据库模块、设备管理模块、应用管理模块以及拓扑管理模块; 数据接入模块分别从5G设备以及网管平台获取数据，数据接入模块通过不同的通信方式连接到数据库；设备管理模块用于对接入工厂设备网络的设备进行管理，所述工厂设备网络中接入的设备分布于核心网和接入网；所述核心网和接入网中接入的设备均连接至拓扑管理模块；所述拓扑管理模块连接设备后对所连接的设备进行识别分类，根据识别后的结果对设备进行统一的配置管理，能随时判断工厂设备网络中所有设备的状态，最终通过应用管理模块完成和企业业务现场结合；所述拓扑管理模块所连接的核心网设备包括UPF设备; 连接的接入网设备包括5G终端设备、5G工业网关/5G DTU以及网关子设备、5G CPE设备以及链路的监管设备；设备管理模块所涉及的设备包含基于5G终端的有线设备和无线设备；设备管理模块建立基于5G工业网关、5G DTU 、 5G CPE、混合组网的核心网UPF设备的所有设备的设备台账、设备状态、设备告警；所述接入网设备的信息通过CPE推送到平台的MQTT模块；MQTT模块基于接入网设备建立连接 ，断开连接，接收设备上传数据；MQTT模块接收到数据之后发送到kafka消息队列,经过 kafka 到达消费者flink工程；Flink工程至少包括三部分处理：
第一部分：SinkDBTask接收到数据后，先调用DeviceServiceImpl#selectSourceByKey查询接入的设备是否存在,设备存在则执行第二部分,否则不处理；
第二部分：归集整理进入InfluxDB库的 ts_kv、ts_kv_latest 表，用于设备数据查询；
第三部分：webSocket通知前端做实时数据展示或者通过Rest API的方式，把数据提供给第三方应用系统；
对于5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备：网管平台配置设备的ClientID，用户名和密码，根据设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态及关联的接口信息；并配置网关子设备，所述网关子设备包含工业现场设备、传感器和 PLC ；
根据设备心跳算法联合点位信息情况，获取设备在线离线状态：包括以下步骤：
步骤1：判定是否符合前置条件：
设定循环队列，其中front是循环队列的第一个数组，rear是循环队列的最后一个数组， N是实现循环队列的数组的长度；
每个数组里存放一个uuid的集合set<uuid>；
维护游标cursor，数值范围0到N-1递增，到达N-1后重置0，继续递增；
维护一个map<set<uuid>，index>，记录uuid在数组的存放位置；
启动一个定时器，定时器间隔internal=t；
keepalive：保活时间，就是从设备离线到平台判断设备离线的最大时间差；
keepalive= t*N;
步骤2：监听到设备心跳：
将监听到心跳的设备uuid从原来位置index中的set集合中删除；
根据当前游标cursor和数组的长度N，通过公式(cursor-1+N)%N计算出index，将uuid存放在此index对应的set中；
步骤3：判定设备离线的定时器：
定时器启动，游标cursor开始移动，当游标移到计算出的index，判断set<uuid>是否为空，非空则删除set集合中的所有的uuid，代表uuid离线，不需要遍历所有设备状态，实现对设备离线的监测；对此提出基于最小均方算法设定长度N；
基于随机梯度算法的最小均方自适应滤波算法的表达式如下：
第一步：设置参量和变量
x(k)为输入向量，或称为训练样本
w(k)为权值向量
d(k)为期望输出
e(k)为偏差
y(k)为实际输出，获取的值即为N
u为学习速率
k为迭代次数；
第二步：初始化时，赋予w(0)为一个随机非零值，该值和设备的接入数量线性相关，取设备的接入数量的因数，令k=0；
第三步：对于一次输入样本x(k)和对应的期望输出d，计算
；
第四步：判断是否满足条件，若满足算法结束，若否k增加1，转入第三步继续执行。
2.一种如权利要求1所述的5G全连接工厂设备网络拓扑结构的使用方法，其特征在于，拓扑管理模块根据5G终端和UPF设备导入的信息关联关系，自动生成相关的网络拓扑结构，完成对全网的拓扑链路管理；具体流程如下：
选择设备类型，所述设备分为三大类，
第一类为核心网UPF设备，
第二类为5G工业网关/5G DTU设备/5G CPE设备，
5G工业现场设备/5G传感器/5G PLC设备；
根据不同的设备执行不同的接入、配置以及验证的方法。
3.一种如权利要求2所构建的5G全连接工厂设备网络拓扑结构的使用方法，其特征在于，对于核心网 UPF 设备：网管平台配置核心网 UPF 设备的 URL 地址，用户名和密码信息，定时获取 UPF 设备的相关信息，包含设备的状态，端口状态信息；拓扑管理模块通过FTP方式连接核心网网管平台，定时获取UPF设备产生的状态信息XML文件，解析XML文件，获取UPF网关状态信息、端口信息，依据各设备商的相关协议解析具体XML格式。
4.一种如权利要求1所述的使用方法，其特征在于，针对网关下挂的子设备信息，通过子设备上传的点位数值信息来判断子设备是否在线离线，根据业务场景，配置点位的上传周期，当超过一定的周期没有点位数据上报，则认为子设备离线。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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