基于物联网技术的锻压机床运行工况信息采集与分析系统的制作方法

本发明属于物联网应用领域，特别是能够利用工业嵌入式系统和GPRS无线传输来实现采集数据的传输，利用云服务器储存与处理，并通过软件进行数据分析，得到机床的运行状态、能耗、效率分析，真正实现远程监控。

背景技术：

锻压机床是金属和机械冷加工用的设备，一般比较大型且复杂，加工工艺多样。一旦机床发生故障，维修的专业性比较强，而且会影响加工产品的质量，甚至会导致事故的发生。因此对锻压机床进行状态监测，以对可能发生的故障实现预警是十分重要的。传统的锻压机床监测与故障诊断的实现是采用现场读取仪器仪表，再根据记录的数据人工进行故障诊断，企业常常为此花费大量人力财力。随着工业4.0时代的到来，物联网与大数据分析技术不断完善，应用领域也愈发广泛，机械控制工业的发展迎来了新的局面。目前，已处于将物联网技术应用于机床设备的监控中的大规模萌发阶段，物联网技术的应用使得机床的联网与在线监测成为可能，从而大大降低了人力、物力的投入。

但是目前基于物联网技术的机床数据采集与分析方法主要是基于PC平台的，网络通信方式多是PC平台的有线网络通信方式，还存在一些问题。比如：采集平台多依赖于PC平台，普通计算机的体积大、功耗高、不适于恶劣环境工作，且成本比较高；对采集数据使用不够充分，缺乏深层次的信息挖掘；实时性有待进一步提高等。

现有专利文献CN102566503A中公开了一种数控机床远程监控与故障诊断系统，该系统利用传感器采集机床的状态信息数据，并通过GPRS网络将数据传输到远程服务器，由服务器中的服务管理与专家系统模块对传输过来的数据进行处理，获得处理结果并返回给故障机床，实现对数控机床的远程监控与故障诊断。该系统的不足在于所述远程服务器的数据管理复杂，存储空间有限，缺乏弹性的空间扩展能力，不能自动产生机床运行报告，用户使用数据不便捷。

技术实现要素：

针对现有机床的数据采集与分析系统存在的问题，本发明提供了一种新的基于物联网技术的锻压机床运行工况信息采集与分析系统，采集平台依赖于基于ARM技术的工业嵌入式系统平台，实时性强、体积小、功耗低，适用于工业环境；数据传输采用GPRS网络，可以直接与Internet互通，网络传输速率高，保证了数据的时效性；数据存储与处理采用的是云服务器，数据管理的难度降低，扩展存储空间与数据访问便捷。

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

所述的锻压机床运行工况信息采集与分析系统由4大模块组成。如附图1所示，由虚线框框起来的四大模块分别是数据采集模块、数据传输模块、数据管理模块及数据共享模块。各模块设备主要包括传感器、PLC、嵌入式系统、GPRS DTU、云服务器和PC。

所述的数据采集模块主要包括位移传感器、温度传感器、电流传感器、液位传感器及 PLC。传感器主要用于采集包括主轴电流、主轴功率、温度等模拟量，通过对机床电器电路及PLC信号点的采集获取机床的通电状态、主轴启停、冷却液开关等信息。

所述的数据传输模块主要包括嵌入式系统、GPRS DTU(General Packet Radio Service Data Transfer unit)和移动网络通信。嵌入式系统接口电路用于将PLC的输入输出开关量信号及传感器的信号通过适当的信号处理及A/D转换传送给处理器芯片ARM。GPRS DTU用于与外界交换信息，可以将信号通过GSM移动通信连接到Internet，进而传到中心数据库。

所述的数据管理模块主要是云服务器集群，包括中心数据库、Web服务器和数据分析服务器，用于统一管理采集数据，并进行数据的分析处理，生成运行状态报告、产品能耗、效率等分析报告，方便数据的查询与共享。

所述的数据共享模块主要是个人计算机，用于数据的共享。一方面机床销售方的技术人员可根据数据的分析得到机床的运行状态，对可能出现的故障做出及时的判断，并可依此提出产品改进的方案，生成远程故障诊断报告和机床状态报告提供给客户；另一方面客户可以通过客户端程序随时查询，随时监控机床的运行状态。

所述系统信息传递的步骤：

(1)在锻压机床上布置位移传感器、温度传感器、电流传感器及液位传感器等，利用传感器感知机床主轴电流、温度等模拟量信息。这些信息包含了丰富的机床状态信息，如相关刀具磨损状态、机床振动信号、机床的能耗、故障异常等重要信息。

(2)对PLC的信号点采集开关量信息。通过读取PLC的I/O状态，来获取机床的通电状态、主轴启停、冷却液开关等信息。

(3)嵌入式系统的接口电路将所述步骤(1)、步骤(2)中传感器与PLC的信号通过适当的处理(如滤波、电平转换、A/D转换等)转换成处理器芯片可接受的信号，传送到芯片的输入端口，然后通过驱动GPRS通讯模块，由GPRS无线网络连接到Internet，进而传到中心数据库。所述的GPRS通讯模块为远端站GPRS DTU，DTU开机时自动连接GPRS 网络，通过GPRS网络将数据定时发往指定数据库的数据中心，数据中心在收到DTU的数据后，进行协议转换还原用户数据，数据中心可从Internet接入。

(4)云服务器集群包括中心数据库、Web服务器和数据分析服务器。中心数据库将接收所述步骤(3)中远端站GPRS DTU传来的数据；Web服务器将管理及存储这些信息，便于用户的查询；数据分析服务器将通过内部的软件对中心数据库的数据进行分析，自动产生机床的运行状态报告、产品能耗、效率等分析报告。

(5)所述步骤(4)中产生的机床运行状态、产品能耗、效率等报告存储在云服务器，授权用户可在计算机上登录系统进行查询。一方面机床销售方技术人员可查询机床工作曲线、能耗等报告，随时掌握机床的运行状态，也可通过故障诊断模块对数据进行进一步的分析，对机床可能发生的故障做出及时的判断，实现远程故障诊断，并提出故障应对决策；另一方面，机床客户可通过客户端软件随时监控产品的运行状态，得到产品的能耗、效率等基本信息，也可从技术人员那里获取远程故障诊断报告及故障应对决策等。

采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下优点：

(1)采集平台依赖于基于ARM技术的工业嵌入式系统平台，实时性强、体积小、功耗低，适用于工业环境。

(2)每台机床具备独立联网能力，不依赖客户企业内网。

(3)数据传输采用GPRS无限网络，避免了铺设光纤、电缆的工作，并可对销售到各地的机床进行网络连接，并可直接与Internet互通，网络传输速率高，保证了数据的时效性，实现了数据的实时采集与上传。

(4)数据存储与处理采用的是云服务器，数据管理的难度降低，扩展存储空间方便，数据访问便捷，真正实现了远程监控。

附图说明

图1为方法所涉及的装置的组成框图。

图2为系统的信息流程图。

具体实施方式

为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。

结合附图1，目前本发明装置中的嵌入式系统采用的是Broadcom BCM2835 700MHz ARM1176JZFS处理器，带FPU和Video Core IV双核GPU；服务器端CPU为单颗Intel Xeon E5-2400、支持双CPU；客户端CPU为Intel Core i3。

由位移传感器、温度传感器、电流传感器、液位传感器及PLC采集机床的运行状态信息。传感器主要采集包括主轴电流、主轴功率、温度等模拟量，通过对机床电器电路及PLC 信号点的采集获取机床的通电状态、主轴启停、冷却液开关等信息；

所述数据传输模块的工作原理与工作过程是：嵌入式系统的接口电路将上述传感器与 PLC的信号通过适当的处理(如滤波、电平转换、A/D转换等)转换成处理器芯片可接受的信号，传送到芯片BCM2835ARM，然后通过驱动GPRS通讯模块，由GPRS无线网络连接到Internet，进而传到中心数据库。所述的GPRS通讯模块为远端站GPRS DTU，DTU必须内置相关处理协议栈，以完成用户设备的接口协议转换，同时必须具备异常和容错处理的功能，DTU选择CMNET接入Internet与数据中心进行数据交互。

云服务器集群包括中心数据库、Web服务器和数据分析服务器，主要负责统一管理采集数据，其特征是高度分布式、高度虚拟化，使得网络资源得到充分的利用。中心数据库接受上述远端站GPRS DTU传来的信息。数据分析服务器通过内部的软件对数据进行分析，得到机床的运行状态报告、产品能耗、效率等分析报告。一方面，机床销售方的技术人员可查询机床的运行报告及时了解机床的运行状态，对可能出现的故障做出及时的判断，从而实现远程故障诊断，并提出故障应对决策提供给机床用户；另一方面，机床的使用客户可通过访问Web服务器，随时监控产品的运行状态，得到产品的能耗、效率等基本信息，也可从技术人员那里获取远程故障诊断报告及故障应对决策等。

图2为系统的信息流程图，结合附图2，本系统信号传递的过程是：机床外接传感器和 PLC采集机床运行的数据，通过外接电路将数据传送到嵌入式系统的处理器芯片，处理器对信号进行放大、滤波后，通过通信接口，上传到无线数据终端。数据终端通过GPRS网络与移动网络进行远程数据传输，将数据传到云端。云服务器的软件对数据进行处理分析，以便于用户的查询。机床的用户可以随时访问云端数据，及时了解设备的运行状况。机床的维护技术人员可以根据云端的数据进行分析，做出故障诊断报告及应对的决策，提供给用户。