一种面向物联网的工业控制系统及方法与流程

本发明涉及物联网技术领域，更具体地，涉及一种面向物联网的工业控制系统及方法。

背景技术：

随着智能制造和工业设备的改造升级，需要对现场采集到的数据信息进行各种分析处理，从而辅助一些决策。例如在工厂的生产线上。对产品是否合格作出检验，就需要采集该产品的数据信息，例如形貌特征和抗压性能等，并对这些数据信息进行分析处理，进而判断该产品是否合格。

但是，每个产品是否合格与众多因素有关，这就需要对每个产品的进行多种数据信息的采集，并且，生产线每天生产的产品成千上万，这就需要我们对众多产品进行数据信息的采集。但是，传统生产设备对产品数据信息的分析处理能力有限，不能及时地对产品数据信息进行分析处理以得到结果。

技术实现要素：

本发明提供一种克服现有技术中传统生产设备对产品数据信息的分析处理能力有限，不能及时地对产品数据信息进行分析处理以得到结果问题的面向物联网的工业控制系统及方法。

根据本发明的一个方面，提供一种面向物联网的工业控制系统，所述系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点；所述本地采集设备，用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和所述本地计算节点的性能信息；所述中央控制器，用于根据所述产品的数据信息、所述本地计算节点的性能信息和所述边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为所述本地计算节点和/或所述边缘计算服务器节点；所述本地计算节点，用于根据所述中央控制器的指令和所述产品的数据信息，执行所述任务；所述边缘计算服务器节点，用于根据所述中央控制器的指令和所述产品的数据信息，执行所述任务。

优选地，所述约束条件为以下条件中的任意一种：

执行所述任务的耗时最短；执行所述任务的能耗最小；执行所述任务的耗时和能耗达到最佳平衡点。

优选地，所述中央控制器将决策结果定时发送至所述本地计算节点和所述边缘计算服务器节点。

优选地，所述本地采集设备还用于获取所述本地生产设备的参数信息；所述系统还包括设备控制器，所述设备控制器，用于接收所述任务的执行结果，并根据所述执行结果和所述本地生产设备的参数信息，控制所述本地生产设备的运行状态。

根据本发明的另一个方面，提供一种面向物联网的工业控制方法，所述方法包括：s1，获取本地生产设备生产的产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息；s2，根据所述产品的数据信息、所述本地计算节点的性能信息和所述边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为所述本地计算节点和/或所述边缘计算服务器节点。

优选地，所述方法还包括：s3，接收所述任务的执行结果，并根据所述执行结果和所述本地生产设备的参数信息，控制所述本地生产设备的运行状态。

优选地，步骤s2具体包括：

若所述约束条件为执行所述任务的耗时最短，则将所述本地计算节点执行所述任务的总耗时量，与所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量进行比对，将执行所述任务的总耗时量较短的节点，作为所述执行节点；

若所述约束条件为执行所述任务的能耗最小，则将所述本地计算节点执行所述任务的能耗量，与所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量进行比对，将执行所述任务的能耗量较小的节点，作为所述执行节点；

若所述约束条件为执行所述任务的耗时和能耗达到最佳平衡点，则根据所述本地计算节点执行所述任务的总耗时量及其权重、所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量及其权重、所述本地计算节点执行所述任务的能耗量及其权重和所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量及其权重，确定所述执行节点。

优选地，所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量，通过以下参数获取：

所述产品的数据信息传输至所述边缘计算服务器节点的耗时量ttransdata，所述任务在所述边缘计算服务器节点中的排队时延量dqueue，所述边缘计算服务器节点执行所述任务的耗时量dremote和所述边缘计算服务器节点将所述执行结果发送给设备控制器的回传时延量dresult。

优选地，所述本地计算节点执行所述任务的能耗量wlocal为，

其中，k＝10^-26，fi^l代表所述本地计算节点中的计算机对于第i个任务所能够分配到的cpu计算频率，fi^l表示计算机能够达到的最大的cpu频率，ci表示完成第i个任务需要的计算机cpu周期数，ti表示第i个任务允许的最大响应时延，i为正整数；

所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量wremote为，

其中，ptr为发送和接收所述产品的数据信息的功率，di代表第i个任务的数据量，vlocal表示本地所述数据信息发送端口的端口速率，i为正整数。

优选地，所述权重的取值范围为0～1。

本发明提供的一种面向物联网的工业控制系统及方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。

附图说明

图1为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统的结构示意图；

图2为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统的任务执行节点决策过程时序图；

图3为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为边缘计算服务器节点的情况下工业控制过程的时序图；

图4为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为本地计算节点的情况下的工业控制过程的时序图；

图5为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为本地计算节点和边缘计算服务器节点的情况下的工业控制过程的时序图；

图6为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

为了减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延，本发明提供了一种面向物联网的工业控制系统及方法。本发明实施例将该系统应用于工厂的生产线中，主要利用该系统来对生产线上的产品进行质量检测。

图1为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统的结构示意图，如图1所示，所述系统包括本地采集设备、中央控制器、本地计算节点和边缘计算服务器节点；所述本地采集设备，用于采集本地生产设备生产的产品的数据信息和所述本地计算节点的性能信息；所述中央控制器，用于根据所述产品的数据信息、所述本地计算节点的性能信息和所述边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为所述本地计算节点和/或所述边缘计算服务器节点；所述本地计算节点，用于根据所述中央控制器的指令和所述产品的数据信息，执行所述任务；所述边缘计算服务器节点，用于根据所述中央控制器的指令和所述产品的数据信息，执行所述任务。

具体地，本地采集设备用于获取本地生产设备生产的产品的数据信息和本地计算节点的性能信息。

其中，本地生产设备是指：如冲压机和焊接机等用于生产产品的机械设备。

产品的数据信息是指：如产品的形貌特性和抗压性能等反应产品是否合格的一系列指标。

本地计算节点和边缘计算服务器节点的性能信息均指：如cpu计算频率、计算机内存、计算机显存和硬盘读取速率等一系列硬件设备性能指标。

本地采集设备通常是指传感器，传感器的种类多种多样，可以对生产线上的同一产品进行多种数据信息的采集，数据信息的类型根据工厂的生产需要进行选取，常用的传感器包括但不限于：温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器，本实施例对此不作限定。

具体地，中央控制器，用于根据产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点。其中，执行节点可以为本地计算节点和边缘计算服务器节点中的任意一处，也可以为本地计算节点和边缘计算服务器节点。

需要说明的是，当中央控制器判决执行节点仅为边缘计算服务器节点时，边缘计算服务器节点将根据产品的数据信息，执行任务。其中，任务可以为：对产品的数据信息进行分析处理，从而判定产品是否合格。此处仅将任务优选为判定产品是否合格，本实施例对任务的具体含义不作限定。

当执行节点同时为本地计算节点和边缘计算服务器节点是指：将任务交由本地计算节点和边缘计算服务器处理，中央控制器将本地计算节点和边缘计算服务器节点各自需要处理的子任务分配好。本地计算节点和边缘计算服务器节点根据各自需处理的子任务，得出子任务的执行结果，并将各自的子任务执行结果汇总。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。

基于上述实施例，本实施例对上述实施例中的约束条件进行具体说明，所述约束条件为以下条件中的任意一种：执行所述任务的耗时最短；执行所述任务的能耗最小；执行所述任务的耗时和能耗达到最佳平衡点。

具体地，对于不同约束条件，中央控制器对于任务执行节点的判决结果不同。

其中，执行任务的耗时和能耗达到最佳平衡点中的最佳平衡点，根据实际需求考虑决定。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统，通过引入约束条件，可通过选取不同的任务执行节点，以实现任务执行耗时量、能耗量最少或耗时量与能耗量同时达到最佳平衡点。

基于上述实施例，本实施例中的所述中央控制器将决策结果定时发送至所述本地计算节点和所述边缘计算服务器节点。

其中，决策结果为：任务的执行节点仅为本地计算节点；任务的执行节点仅为边缘计算服务器节点；任务的执行节点为本地计算节点和边缘计算服务器节点。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统，中央控制器通过将决策结果定时发送至本地计算节点和边缘计算服务器节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延

基于上述实施例，本实施例中的所述本地采集设备还用于获取所述本地生产设备的参数信息；所述系统还包括设备控制器，所述设备控制器，用于接收所述任务的执行结果，并根据所述执行结果和所述本地生产设备的参数信息，控制所述本地生产设备的运行状态。

具体地，本地生产设备的参数信息是指：本地生产设备的工作状态、环境温度和湿度等一系列衡量生产设备状态的指标。

具体地，设备控制器接收任务的执行结果，并根据执行结果和本地生产设备的参数信息，控制本地生产设备的运行状态，进而以获取符合合格要求的产品。

作为一个优选实施例，本实施例结合附图并通过具体的举例，对中央控制器对任务执行节点的决策过程作出具体说明。

图2为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统的任务执行节点决策过程时序图，如图2所示，本地计算单元和本地通信模块均为本地计算节点的内置模块，边缘通信模块和边缘计算单元均为边缘计算服务器节点中的内置模块。

本地计算单元将产品的数据信息和本地计算节点的性能信息通过本地通信模块发送至边缘通信模块。需要说明的是，本地通信模块通过通信网络将产品的数据信息和本地计算节点的性能信息发送至中央控制器，其中，通信网络可以为工业以太网、无线以太网、wifi无线网络、3g网络和4g网络中的一种或多种。

边缘通信模块接收到产品的数据信息和本地计算节点的性能信息之后，将产品的数据信息和本地计算节点的性能信息发送至中央控制器。并且，边缘计算单元将自身的性能信息发送至中央控制器。

中央控制器根据接收到的产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算单元的性能信息发送，决策任务的执行节点，并将决策结果即任务的执行节点反馈至本地计算单元和边缘计算服务器节点。从而，本地计算单元根据决策结果更新决策数据库。

图3为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为边缘计算服务器节点的情况下工业控制过程的时序图，如图3所示，此时本地计算单元已经接收到了中央控制器反馈的任务执行节点的判决结果，并且此判决结果判决任务执行节点为边缘计算服务器节点。则数据采集设备将获取的产品的数据信息发送至边缘通信模块，边缘通信模块将接收到的产品的数据信息发送至边缘计算单元，边缘计算单元根据接收到的产品的数据信息进行分析处理以执行任务，并将任务的执行结果反馈至设备控制器。设备控制器根据任务的执行结果，调整生产设备的运行状态。

图4为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为本地计算节点的情况下的工业控制过程的时序图，如图4所示，此时本地计算单元已经接收到了中央控制器反馈的任务执行节点的判决结果，并且此判决结果判决任务执行节点为本地计算节点。则数据采集设备将获取的产品的数据信息发送至本地计算单元，本地计算单元根据接收到的产品的数据信息进行分析处理以执行任务，并将任务的执行结果反馈至设备控制器。设备控制器根据任务的执行结果，调整生产设备的运行状态。

图5为根据本发明实施例提供的一种在执行节点为本地计算节点和边缘计算服务器节点的情况下的工业控制过程的时序图，如图5所示，此时本地计算单元已经接收到了中央控制器反馈的任务执行节点的判决结果，并且此判决结果判决任务执行节点为本地计算节点和边缘计算服务器节点。则中央控制器将任务交由本地计算节点和边缘计算服务器处理，并将本地计算节点和边缘计算服务器节点各自需要处理的子任务分配好。本地计算节点和边缘计算服务器节点根据各自需处理的子任务，得出各自子任务的执行结果，并将各自子任务的执行结果汇总于本地计算单元。本地计算单元将任务执行结果反馈至设备控制器，设备控制器根据任务的执行结果，调整生产设备的运行状态。

基于上述实施例，本实施例提供一种面向物联网的工业控制方法，图6为根据本发明实施例提供的一种面向物联网的工业控制方法的流程图，如图6所示，所述方法包括：

s1，获取本地生产设备生产的产品的数据信息、本地计算节点的性能信息和边缘计算服务器节点的性能信息；

s2，根据所述产品的数据信息、所述本地计算节点的性能信息和所述边缘计算服务器节点的性能信息，并结合约束条件，决策任务的执行节点为所述本地计算节点和/或所述边缘计算服务器节点。

其中，本地生产设备生产的产品的数据信息、本地计算节点的性能信息、边缘计算服务器节点的性能信息、约束条件和任务在上述实施例中已作具体解释，本实施例对此不再赘述。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。

基于上述实施例，本实施例中的一种面向物联网的工业控制方法还包括：

s3，接收所述任务的执行结果，并根据所述执行结果和所述本地生产设备的参数信息，控制所述本地生产设备的运行状态。

基于上述实施例，本实施例对步骤s2进行具体说明。步骤s2具体包括：

若所述约束条件为执行所述任务的耗时最短，则将所述本地计算节点执行所述任务的总耗时量，与所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量进行比对，将执行所述任务的总耗时量较短的节点，作为所述执行节点；

若所述约束条件为执行所述任务的能耗最小，则将所述本地计算节点执行所述任务的能耗量，与所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量进行比对，将执行所述任务的能耗量较小的节点，作为所述执行节点；

若所述约束条件为执行所述任务的耗时和能耗达到最佳平衡点，则根据所述本地计算节点执行所述任务的总耗时量及其权重、所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量及其权重、所述本地计算节点执行所述任务的能耗量及其权重和所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量及其权重，确定所述执行节点。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制方法，通过引入约束条件，可通过选取不同的任务执行节点，以实现任务执行耗时量、能耗量最少或耗时量与能耗量同时达到最佳平衡点。

基于上述实施例，本实施例对上述实施例中边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量进行具体说明。所述边缘计算服务器节点执行所述任务的总耗时量，通过以下参数获取：

所述产品的数据信息传输至所述边缘计算服务器节点的耗时量ttransdata，所述任务在所述边缘计算服务器节点中的排队时延量dqueue，所述边缘计算服务器节点执行所述任务的耗时量dremote和所述边缘计算服务器节点将所述执行结果发送给设备控制器的回传时延量dresult。

作为一个优选实施例，本实施例对上述实施例中的面向物联网的工业控制方法进行具体说明。

若约束条件为执行任务的耗时最短，则分别计算出本地计算节点执行任务的耗时量与边缘计算服务器节点执行任务的耗时量，并将两者的耗时量进行比对，将耗时量较短的节点作为任务执行节点。中央控制器将依据以下方式执行决策过程：

当满足(1-1)时，执行节点为边缘计算服务器节点；当满足(1-2)时，执行节点为本地计算节点。

其中，dlocal为本地计算节点执行任务的总耗时量，fi^l代表本地计算节点中的计算机对于第i个任务所能够分配到的cpu计算频率(周期数)，ci表示完成第i个任务需要的计算机cpu周期数。

其中，ttransdata为产品的数据信息传输至所述边缘计算服务器节点的耗时量，s^li-data指的是任务规模的大小，vlocal表示本地数据信息发送端口的端口速率，单位为mbps，di为数据包的大小，单位为byte，中，w代表本地计算节点到边缘计算服务器节点之间的带宽，单位为mbps，p代表传输功率，hi代表信道的增益，n0表示信道中的噪声参量，为信道的信噪比snr。

其中，dqueue为任务在边缘计算服务器节点中的排队时延量，∑s^ri-data表示当前在边缘计算服务器节点任务处理队列中的所有任务的总大小，∑ci为服务器队列中的任务所需的cpu计算总周期数，代表边缘计算服务器节点计算能力，fi^r表示边缘计算服务器节点能够提供的cpu计算周期数。

其中，dremote为边缘计算服务器节点执行所述任务的耗时量，ci表示完成第i个任务需要的计算机cpu周期数，fi^r表示边缘计算服务器节点能够提供的cpu计算周期数。

其中，sresult表示计算结果大小，通常来说，sresult的大小会正比于需要计算的数据量s^li-data，即s^li-data越大sresult也就越大；vremote表示边缘服务器数据信息发送端口的端口速率，单位为mbps。

基于上述实施例，本实施例中所述本地计算节点执行所述任务的能耗量wlocal为：

wlocal＝k(fi^l)²ci；

其中，k＝10^-26，fi^l代表所述本地计算节点对于第i个任务所能够分配到的cpu计算频率，fi^l表示计算机能够达到的最大的cpu频率，ci表示完成第i个任务需要的计算机cpu周期数，ti表示第i个任务允许的最大响应时延，i为正整数；

所述边缘计算服务器节点执行所述任务的能耗量wremote为：

其中，ptr为发送和接收所述产品的数据信息的功率，di代表第i个任务的数据量，vlocal表示本地所述数据信息发送端口的端口速率，i为正整数。

具体地，若所述约束条件为执行所述任务的能耗最小。则分别计算出本地计算节点执行任务的能耗量与边缘计算服务器节点执行任务的能耗量，并将两者的能耗量进行比对，将能耗量较小的节点作为任务执行节点。能耗指的是各种设备在工作过程中，为了支持计算、传输、存储和散热而使用电能。在工厂本地，如果要提高本地计算节点的计算能力，就意味着需要延长生产设备工作时长或是增加计算设备，这两种方案的都会导致设备能耗的提高，且由于设备的工作特性，不同设备能耗也不尽相同，难以对数值进行统一量化；相对于本地计算节点，边缘计算服务器节点的能耗不是用户的关注重点，边缘计算服务器节点的能耗成本已经包含在租用服务价格中。中央控制器将依据以下方式执行决策过程：

当满足(2-1)时，执行节点为边缘计算服务器节点；当满足(2-2)时，执行节点为本地计算节点。

其中，wlocal表示本地计算节点的能耗；wremote表示边缘计算服务器节点的能耗。

基于上述实施例，本实施例中的权重的取值范围为0～1。

具体地，若所述约束条件为执行所述任务的耗时和能耗达到最佳平衡点，通常是对上述提到的两种判决条件赋予不同的权重，通过综合考虑决定最终策略。具体的判决条件为：

当满足(3-1)时，执行节点为边缘计算服务器节点；当满足(3-2)时，执行节点为本地计算节点。

其中，dlocal为本地计算节点执行任务的总耗时量，dremote为边缘计算服务器节点执行任务的总耗时量，wlocal为本地计算节点执行任务的能耗量，wremote为边缘计算服务器节点执行任务的能耗量，x为权重。

需要说明的是，若本地生产设备为非移动设备，由于其多为与电源直接连接的，则权重的取值范围为0～0.5；若本地生产设备为移动设备，由于其电源的损耗是不可逆性的，则权重的取值范围为0.5～1。

本实施例提供的一种面向物联网的工业控制系统及方法，通过中央控制器判决任务的执行节点，能够有效的减轻网络数据流负载，提高信息处理效率和算法速度，减少由于计算所带来的时延。

最后，本发明的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。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。