一种分布式的制造装备实时监控系统的制作方法

本发明属于制造过程中监控与维护领域，特别是一种分布式的制造装备实时监控系统。

背景技术：

随着工业4.0和“互联网+制造”的推进，制造系统向着自动化、智能化、集成化的方向发展，针对制造装备的大数据处理需求也亟待解决。因此实现制造装备的实时监测、维护是制造系统发展的需求，同时也是提高制造企业智能化的必要步骤。

目前针对制造装备的监控系统主要是基于plc和lcd的现场监控系统，以工控机为上位机的监控系统，这种模式下，数据仅保存在分散的现场，数据不集中，实时性差以及难以维护。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种分布式的制造装备实时监控系统的解决方案，用于制造装备生产现场的实时数据检测和装备维护。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种分布式的制造装备实时监控系统，包括数据采集单元、数据处理模块、数据传输模块、设置在各个工厂的本地服务器、用以查询各本地服务器的云服务器；

所述数据采集单元包括压力传感器、光电距离传感器、电涡流传感器，编码器、plc；

所述压力传感器、光电距离传感器、电涡流传感器分别用以采集制造设备的承压部件的压力、关键部件位移、部件运动速度；

编码器设置在设备的电子主轴上，用以采集各设备主电机主轴转速信息；

plc为数控设备本身自带的，用以采集设备的各io点的信号包括用户通过hmi触摸屏的输入、设备开关信号输入、控制电磁阀的输出信号；

数据采集单元采集设备数据后，传输给数据处理模块；

所述数据处理模块用以对上述设备运行数据进行压缩、打包，通过数据传输模块传输给本地服务器；

所述本地服务器用以对设备运行数据进行存储，同时进行监控各个设备的实时运行状态，将所有监控信息显示在本地服务器上，用于技术人员对设备运行状态的实时监控；

所述云服务器通过调用本地服务器查询各个工厂的数据库；对于零件成型过程中的关键数据来判断设备健康状态及零件的质量，当数据超过设定值时，发出报警提示。

本发明与现有技术相比，其显著优点：

(1)本发明的分布式的制造装备实时监控系统，通过针对过程数据的数据压缩算法和bdb数据库，能够实现快速的数据传输，高效的数据存储，满足了实时性需求。

(2)本发明的分布式的制造装备实时监控系统，通过以制造装备现场为底层，以本地服务器为中间层，以云服务器为上层的系统设计，能够实现系统的分布式、分层式结构，提高系统资源利用率。

(3)本发明的分布式的制造装备实时监控系统，通过使每层都可进行模块化配置，能够实现系统的高度适应性和可移植性。

(4)本发明的分布式的制造装备实时监控系统，可监控各个设备的实时运行状态，将所有监控信息显示在本地服务器上，用于技术人员对设备运行状态的实时监控，实时监控设备运行中的故障，提高设备问题解决的效率，同时可判定该设备或该设备正在加工的零件是否存在异常。提示相应操作人员进行查看。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1为本发明分布式的制造装备实时监控系统组成图。

图2为本发明分布式的制造装备实时监控系统云服务器组成结构图。

图3为本发明分布式的制造装备实时监控系统中压缩算法原理图。

具体实施方式

为了说明本发明的技术方案及技术目的，下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步的介绍。

本发明的一种分布式的制造装备实时监控系统，包括数据采集单元、数据处理模块、数据传输模块、设置在各个工厂的本地服务器、用以查询各本地服务器的云服务器；

所述数据采集单元包括压力传感器、光电距离传感器、电涡流传感器，编码器、plc；

所述压力传感器、光电距离传感器、电涡流传感器分别用以采集制造设备的承压部件的压力、关键部件位移、部件运动速度。

所述编码器设置在设备的电子主轴上，用以采集各设备主电机主轴转速信息；

所述plc为数控设备本身自带的，用以采集设备的各io点的信号包括用户通过hmi触摸屏的输入、设备开关信号输入、控制电磁阀的输出信号；

数据采集单元采集设备数据后，传输给数据处理模块；

所述数据处理模块用以对上述设备运行数据进行压缩、打包，转化为标准的modbustcp协议，通过数据传输模块传输给本地服务器；

所述本地服务器用以对设备运行数据进行存储，同时进行监控各个设备的实时运行状态，将所有监控信息显示在本地服务器上，用于技术人员对设备运行状态的实时监控，实时监控设备运行中的故障，提高设备问题解决的效率。

所述云服务器通过调用本地服务器上的dcom接口，用以查询各个工厂的数据库；对于零件成型过程中的关键数据来判断设备健康状态及零件的质量，当数据超过设定值时，发出报警提示。

过载预警：当设备承压部件压力超出额定压力后会触发过载预警。

过充填预警：当模具充填高度大于最大充填高度会触发过充填预警。

超限预警：设备运动部件超过额定值触发超限预警。

以粉末成型机为例：过载预警：当成型机主轴压力超出额定压力10％后会触发过载预警，同时对成型零件质量发出预警。

过充填预警：当充填高度≥95％阴模高度会触发过充填预警。

超限预警：瞬时压制速度≥20次/分钟触发超限预警。

进一步的，所述数据处理模块采用嵌入式处理器，包括数据压缩单元、数据打包单元；所述数据压缩单元采用sdt算法对数据进行压缩处理，以满足实时性需要，处理过程如下：

图1中设δe为sdt算法的压缩精度，其压缩原理为：起点t0为上一存储的结束点，将与t0相距δe的上下两点作为轴点，建立一扇有两个门板的门，只有一个数据时门闭合；随着数据点的增加，两个门板会绕着轴点打开，门板的宽度可扩展，门只能朝着打开的方向旋转；只要两个门板的内角和小于180°(两个门板未平行)，旋转操作就可以继续；一旦门板的内角和大于等于180°，就结束开门的操作，存储前一点数据，并将该点作为下一压缩操作的起点。在图中经过旋转门压缩后，压缩段1由t0～t4的直线代替了t0～t4的数据点；压缩段2由t4～t7的直线代替了的t4～t7数据点。主要步骤如下：

step1.计算初始化：i＝1；j＝1；

其中；e为记录限，i、j为指针变量，di为源数据序列，ti为时间序列，s1new为上门板(即t1点与(t0+δe)点的连线)斜率初始值；s2new为下门板(即t1点与(t0-δe)点的连线)斜率初始值。

step2.计算ti时刻上、下门板斜率斜率s1，s2，其中di为ti时刻的实际数据点：

step3.取s1new、s2new的值：s1new＝max(s1，s1new)，s2new＝max(s2，s2new)；

step4.判断是否存储：ifs1new≥s2new储存前一刻值dj-1与对应时刻tj-1；else跳至step2，依次循环，直至达到设置的强制记录极限(fsrl，设定fsrl＝100)，强制结束当前轮压缩，并重新开始新一轮压缩。

结合表1，其中表中数据1样本为7500个传感器io点，采集10天，样本2为14950个传感器io点，采集20天，数据3样本为plc系统的2000个io点，采集30天，采样频率均为15次/分钟。分别对三个样本数据进行压缩，得到的压缩比和压缩误差对比如表1所示。

表1io点过程数据计算结果

表1说明，针对设备数据的压缩比在15左右，效果显著；记录限e越小，压缩误差越小，但同时会降低压缩比。当e＝0.25时满足制造装备数据传输的精度，也能获得较大的压缩比，减小数据占用空间。

所述数据打包单元，将压缩后的设备运行状态数据，放入modbustcp报文中的正文部分，报文头(mbap)为00000000000900，功能码10，长度设置为数据长度，即数据字节数。

所述数据传输模块由esp8266无线模块组成，将打包的报文发送至本地服务器。

所述本地服务器包括数据接收模块、数据存储模块、数据监控模块；

所述数据接收模块用以接收数据传输模块传输的打包数据并解压后，传输给数据存储模块。所述数据存储模块将数据放入bdb数据库存储；

表2数据库存取性能对比(单位：ms)

结合表2，对比bdb数据库和sqlserver数据库，创建一个实现并发存储、并发读取和边存储边读取的测试程序，得到结果如表2所示，结果表明，bdb数据库的存储效率远高于sqlserver，并且在数据量越大的情况下，速度优势更加明显，并且可以看出，bdb数据库对于数据量变化，存储速度变化不大，因此，很好的适应于了制造装备的过程数据存储。

存储数据结构如下：

其中设备m表示第m台设备，参数mn表示第m台设备第n个参数；mn#传感器表示设置在第m台设备上的第n个传感器；mnl表示第m台设备第n个参数的最小值设定值，mnh表示第m台设备第n个参数的最大值设定值；mn第m台设备上的第n个传感器或plc采集的实际值；运动方式n表示该设备的第n个运动方式，实际运行方式表示传感器或plc采集的实际运行方式。

所述数据监控模块通过调用本地服务器上的上述数据，监控各个设备的实时运行状态，将所有监控信息显示在本地服务器上，用于技术人员对设备运行状态的实时监控，实时监控设备运行中的故障，提高设备问题解决的效率，同时若第m台设备第n个参数或第n个运动方式发生异常时，判定该设备或该设备正在加工的零件是否存在异常，在本地服务器上显示，以提示相应操作人员进行查看。

例如a设备的数据存储格式如下：

以粉末成型机为例，存储数据结构如下：

其中部分参数设有设定值，根据相应传感器测得的实际值，判定该设备或该设备正在加工的零件是否存在异常，在本地服务器上显示，以提示相应操作人员进行查看。部分参数无设定值，例如产品计数，仅根据累计结果，判定排班或当天产能，以便知道生产计划进行排产；例如伺服送料方式选择，可根据plc触摸屏输入采集，该设备送料方式最常用的送料方式，以对应该设备或该设备的送料方式进行改进。包括采集其他plc的采集数据，可用于大数据分析，对应相应的设备或相应的生产工艺进行改进，指导相应的设备制造或相应设备工艺的改善，提高产品质量。

本发明的分布式的制造装备实时监控系统，采用sdt算法对设备数据进行压缩，打包后通过modbustcp协议发送到本地服务器，大大节省了网络负载，减少了数据量，同时采用bdb数据库存储设备数据，提高了数据存储速度，提升了系统并发存储、读取的能力。通过对采集设备的数据的分析，判断设备的故障状态，获取设备的实时状态、历史累计状态，利用制造大数据使制造生产更加高效。