一种工业互联网边缘计算装置及其实现方法与流程

本发明涉及数据采集、处理技术领域，尤其是一种工业互联网边缘计算装置及其实现方法。

背景技术：

随着工业智能化的不断发展，工业设备互联网、智能控制已经是发展的主流。在工业设备控制中采集数据的重要部件便是各类的传感器、智能机器设备、工业自动化控制系统，通常情况，可包括压力传感器、温度传感器、位置传感器、液位传感器、视觉传感器、plc控制器、注塑机、数控机床、机器人、电机、其它大型装备等等。传统的工业设备数据采集由于面临“万国语言”的业务场景，不能采用同一种协议去匹配各式各样的工业设备和传感器、工业控制系统，因此每一个工程项目，每一台个性化的设备都要采用定制开发代码的方式去开发各个设备的数据采集驱动，没有标准化的产品级解决方案，使得项目周期长，每个项目实施都需要大量高级的开发人员才能完成项目。

传统的工业自动化控制系统scada、dcs由于其定位不一样，这些系统建设的目的是工业控制和监测，只关注瞬时数据和控制，一般只存储短时间的设备运行数据和工况数据，由于数据量大，不便于长期存储，也未对数据进行实时的分析计算处理，ot层面的数据未能转换为it层面可以利用和驱动的有效数据，造成ot和it层面的割裂。没有形成一个工业全要素的互联互通场景。在大部分情况下不能最有效的对各类设备的真实工况数据做实时并有效的数据采集分析处理等，从而导致设备生产率不能得到最有效的输出，产品的输出质量不能得到最有效的提升。最终的结果就是对生产资源和人力资源的浪费，极大的增加了企业成本还不能保证产品的质量。

因此，急需要提出一种工业互联网边缘计算装置，能实时接收并处理各类异构协议的设备数据，实时进行感知分析计算，通过软件定义设备，将设备进行虚拟化，建立设备的数字孪生体，通过设备的孪生数字发布为互联网协议的服务，以供上层的应用管理系统使用，从而实现设备现场数据驱动管理流程，从而驱动业务，实现一个数据采集、感知、控制的闭环业务管理。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种工业互联网边缘计算装置及其实现方法，本发明采用的技术方案如下：

一种工业互联网边缘计算装置，包括连接层、感知层、分析层、控制层、预测层、数据湖和数据服务网关。

其中，所述连接层，与通信总线连接，用于创建与虚拟工业设备连接的协议控制器；且利用数据泵将不同协议的虚拟工业设备的原始数据转换成数据报文，将协议控制器的协议适配参数与数据泵的数据转换规则和数据合并拆分规则组合形成数据泵导入导出的设备驱动；所述设备驱动用于与虚拟工业设备通信连接、并获取虚拟工业设备的原始数据；所述虚拟工业设备包括传感器、plc控制器、挂接在总线上的工业设备和工业控制系统。

感知层，与数据泵连接，用于定义传感器、挂接在总线上的工业设备和工业控制系统的感知条件，并构建触发动作响应事件；所述感知条件包括传感器、挂接在总线上的工业设备的技术工艺参数的门限条件和逻辑运算条件；所述动作响应事件包括正常动作响应事件、异常动作响应事件、告警事件。

分析层，与数据泵连接，用于调用预先定义的分析算法，分析连接层采集的实时的原始数据并产生分析结果事件。

控制层，与感知层连接，用于获取感知层触发的异常动作响应事件，并采用命令下发的方式调整挂接在总线上的工业设备的运行参数。

预测层，与连接层连接，用于获取连接层传回的虚拟工业设备采集的实时和/或历史的数据报文，通过深度卷积神经算法建立设备故障预测模型，实时采集原始数据并输入到所述设备故障预测模型，并输出控制建议事件。

数据湖，与连接层、感知层、分析层、预测层连接，用于存储连接层采集的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件，以及预测层计算出的用于调整挂接在总线上的工业设备的运行参数的控制建议事件。

数据服务网关，与数据湖连接，用于获取虚拟工业设备的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件以及预测层计算出的用于调整工业互联设备的运行参数的控制建议事件。

优选地，所述控制器的协议包括modbustcp、opcua、mqtt、dds其中之一。

进一步地，所述连接层、感知层、分析层、控制层、预测层、数据湖和数据服务网关均基于docker容器的微服务构建。

一种工业互联网边缘计算装置的实现方法，包括以下步骤：

步骤s01，利用挂接在通信总线上的连接层获取挂接在通信总线上的任一虚拟工业设备原始数据的网络地址，利用所述网络地址获取该网络地址对应的原始数据。

步骤s02，利用数据泵获取原始数据，并转化成数据报文。

步骤s03，利用感知层获取数据泵的数据报文，并判断该数据报文是否达到虚拟工业设备对应的门限条件，若达到虚拟工业设备的门限条件，则触发动作响应事件，并将该动作响应事件的事件数据存储于数据湖内，进入步骤s04；否则进入步骤s05。

步骤s04，利用控制层获取步骤s03中的触发动作响应事件，并采用命令下发的方式调整虚拟工业设备的运行参数，进入步骤s02连续获取虚拟工业设备的原始数据。

步骤s05，利用预测层获取步骤s03中的虚拟工业设备的数据报文，采用深度卷积神经算法建立设备故障预测模型，获取实时和/或历史的数据报文并输入到所述设备故障预测模型，输出控制建议事件；将所述控制建议事件存储于数据湖内。

进一步地，所述工业互联网边缘计算装置的实现方法，还包括利用数据服务网关获取数据湖内存储的虚拟工业设备的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件以及预测层调整工业互联网设备的运行参数的控制建议事件。

优选地，所述步骤s02中，数据泵的数据转换的协议包括数值运算和数据项合并拆分规则。

更进一步地，所述步骤s02中，将协议控制器的协议适配参数与数据泵的数据转换规则和数据合并拆分规则组合形成一个json文件的设备驱动。

更进一步地，所述步骤s03中，虚拟工业设备的原始数据达到预设的门限条件，触发动作响应事件，并采用短信、邮件其中之一予以用户告警通知。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明巧妙地采用数据泵转换工业物联网网关协议，保证原始数据采集的多元性，解决工业互联网设备的姿态检测的传感器的通讯协议差异，使工业互联网设备检测到位。

(2)本发明通过在感知层上定义传感器的感知条件，构成触发动作响应事件，并结合连接层直接采集modbustcp、opcua、mqtt等协议的传感器的原始数据和数据泵转换协议后的传感器的原始数据，保证采集数据的全面性。在此基础上，判断每一原始数据是否越过门限条件，当且仅当，达到传感器的门限条件，则触发动作响应事件。

(3)本发明通过控制层获取感知层触发的异常动作响应事件，并调整工业互联网设备的运行参数，使设备组生产力得到最佳释放或解除告警状态以保障设备组及相关数据的安全。

(4)本发明通过设置数据湖存储传感器数据、事件数据，并通过数据网关与外部数据通信传输，如此设计的好处在于，既能保证存储的多元性，又能提供可视化的数据展示。综上所述，本发明具有采集处理简单、控制逻辑简便等优点，在数据处理技术领域具有很高的实用价值和推广价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明创建的边缘计算架构示意图。

图3为本发明创建的devbus运行系统架构图。

图4为本发明的数据泵转换流程图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更为清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例

如图1至图4所示，本实施例提供了一种工业互联网边缘计算装置，该装置包括连接层、感知层、分析层、控制层、预测层、数据湖和数据服务网关，并由上述结构构成边缘计算架构和devbus运行系统架构。需要说明的是，该连接层、感知层、分析层、控制层、预测层、数据湖和数据服务网关均基于docker容器的微服务构建的。

具体来说，该连接层与通信总线连接，用于创建与虚拟工业设备连接的协议控制器；且利用数据泵将不同协议的虚拟工业设备的原始数据转换成数据报文，将协议控制器的协议适配参数与数据泵的数据转换规则和数据合并拆分规则组合形成数据泵导入导出的设备驱动。其中，所述设备驱动用于与虚拟工业设备通信连接、并获取虚拟工业设备的原始数据。在本实施例中，所述虚拟工业设备包括但不限于传感器、plc控制器、挂接在总线上的工业设备(即该工业设备包括带网络接口类型和其他方式与总线连接的类型)和工业控制系统。在本实施例中，该数据转换规则如将原始数据乘以10倍率，且数据合并拆分规则如将一个字节的8个bit位拆成8个开关状态。在本实施例中，该控制器的协议包括modbustcp、opcua、mqtt、dds其中之一。在本实施例中，将数据泵置于连接层实现协议转换的预配置和不同协议的转换，以获得统一格式的数据报文。

另外，该感知层与数据泵连接，用于定义传感器、挂接在总线上的工业设备和工业控制系统的感知条件，并构建触发动作响应事件。所述感知条件包括传感器、挂接在总线上的工业设备的技术工艺参数的门限条件和逻辑运算条件。所述动作响应事件包括正常动作响应事件、异常动作响应事件、告警事件。如温度传感器测量范围为-50℃～300℃，设定95℃为门限值，当该温度传感器测量的温度高于95℃时，则触发告警或者异常动作响应，且该温度传感器测量的温度低于95℃时，则将该温度数据作为正常动作响应。

在本实施例中，该分析层与数据泵连接，用于调用预先定义的分析算法，分析连接层采集的实时的原始数据并产生分析结果事件。例如分析注塑机的油温变化，当温度低于预设值，则驱动加热器工作，否则停止加热，实现恒温注塑。

在本实施例中，该控制层与感知层连接，用于获取感知层触发的异常动作响应事件，并采用命令下发的方式调整挂接在总线上的工业设备的运行参数。

与此同时，该预测层，与连接层连接，用于获取连接层传回的虚拟工业设备采集的实时和/或历史的数据报文，通过深度卷积神经算法建立设备故障预测模型，实时采集原始数据并输入到所述设备故障预测模型，并输出控制建议事件。

在本实施例中，数据湖与连接层、感知层、分析层、预测层连接，用于存储连接层采集的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件，以及预测层计算出的用于调整挂接在总线上的工业设备的运行参数的控制建议事件。

所述数据服务网关与数据湖连接，用于获取虚拟工业设备的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件以及预测层计算出的用于调整工业互联设备的运行参数的控制建议事件。

一种工业互联网边缘计算装置的实现方法，包括以下步骤：

第一步，利用挂接在通信总线上的连接层获取挂接在通信总线上的任一虚拟工业设备原始数据的网络地址，利用所述网络地址获取该网络地址对应的原始数据。

第二步，利用数据泵获取原始数据，并转化成数据报文。其中，数据泵的数据转换的协议包括数值运算和数据项合并拆分规则。且将协议控制器的协议适配参数与数据泵的数据转换规则和数据合并拆分规则组合形成一个json文件的设备驱动。

第三步，利用感知层获取数据泵的数据报文，并判断该数据报文是否达到虚拟工业设备对应的门限条件，若达到虚拟工业设备的门限条件，则触发动作响应事件，并将该动作响应事件的事件数据存储于数据湖内，进入第四步，否则进入第五步。在此，虚拟工业设备的原始数据达到预设的门限条件，触发动作响应事件，并采用短信、邮件其中之一予以用户告警通知。

第四步，利用控制层获取第三步中的触发动作响应事件，并采用命令下发的方式调整虚拟工业设备的运行参数，进入第二步连续获取虚拟工业设备的原始数据。

第五步，利用预测层获取第三步中的虚拟工业设备的数据报文，采用深度卷积神经算法建立设备故障预测模型，获取实时和/或历史的数据报文并输入到所述设备故障预测模型，输出控制建议事件。将所述控制建议事件存储于数据湖内。

第六步，利用数据服务网关获取数据湖内存储的虚拟工业设备的数据报文、感知层的告警事件、分析层的分析结果事件以及预测层调整工业互联网设备的运行参数的控制建议事件。

上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。