基于阿里云的远程监测及故障诊断系统研究

作者:李超;李锦龙;孙德辉;雷振伍;于运渌 刊名:组合机床与自动化加工技术 上传者:常玉芬

【摘要】针对当前工业现场数据远程查询灵活性不足、传统故障诊断方式效率较低和扩展性较差、故障报警信息形式单一等问题;设计了基于阿里云的大型臭氧发生器远程监测及故障诊断系统;该系统通过工业无线的方式实时采集臭氧发生器的运行数据并上传至阿里云;在阿里云上利用BP神经网络进行故障诊断;终端采用B/S架构实现远程数据监测及手机短信报警等功能;该系统增强了现场数据查询的灵活性;提高了故障诊断的准确性;改善了现场故障处理的及时性;

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0 引言 随着科学技术的迅速发展,现代工业生产设备正朝着大型化、智能化、集成化、自动化方向发展,生产环节和设备中不同部分之间的相互联系也更加紧密[1]。工业生产过程中发生的设备故障不仅影响生产计划的完成,造成经济损失,而且会带来一定的安全隐患[2]。因此,对设备故障及时进行诊断和处理是保证系统安全运行的重要环节之一。而现阶段设备远程监测及故障诊断系统的应用仅限于部分领域和为数不多的大型跨国公司,以生产车间设备为应用对象的该类系统更少[3],但国内对于这方面的需求较多,使得设备远程监测、故障诊断和报警成为近年来关注和研究的重点。 传统的远程监测及故障诊断系统需要企业花费大量的人力物力建立远程监测中心[4],而大部分中小企业存在技术力量薄弱、资金紧张、维护人员不足等问题,无法建立专门的监测中心,无法长期保存设备运行产生的历史数据,对数据分析造成不便。云计算(Cloud Computing)平台拥有强大的存储和计算能力,被广泛应用在生产制造、教育、医疗卫生等相关领域。Sivaranjani等[5]提出将工业自动化中使用的无刷电机相关数据发送至云数据库进行远程监测。Gao Zhiqiang等[6]提出的基于云计算的远程医疗服务系统,提高了医疗服务的水平与便利性。 本文通过工业无线采集大型工业现场多个臭氧发生器系统控制器数据,利用阿里云平台搭建云端子系统,通过Socket套接字将运行数据自动上传至云端子系统的MySQL数据库,实现对运行数据的存储。将BP神经网络部署在云端子系统中,实现对设备的故障诊断功能。最后利用B/S架构建立监测终端,实现臭氧发生器系统的远程监测以及故障诊断、报警等功能。系统提高了故障诊断的准确性和故障报警的及时性。 1 系统需求 通过查阅文献[7-9]以及实际调研,发现臭氧发生器在实际生产中主要存在以下问题: (1)有线通讯:当前大多数工厂多套控制器采用有线的形式与现场控制中心进行连接,对新增设备需要重新铺设通讯线缆,现场改造及安全均存在问题,系统可扩展性较差。 (2)数据存储:由于大多数工控机的性能限制,对数据进行采集后,无法长期保存数据。 (3)远程监测:目前采用的远程监测系统需要较高配置的计算机设备,并安装特定的软件,无法通过Web浏览器随时随地对现场设备运行情况进行监测。 (4)故障诊断:当设备运行发生故障,难以及时准确的判断故障位置。 (5)故障报警:判断出故障点后,无法及时通知现场维护人员对故障进行处理。 针对以上问题,设计了基于阿里云的大型臭氧发生器远程监测及故障诊断系统,本系统利用无线通讯以及阿里云,完成了数据的采集、存储、远程监测、故障诊断及报警等功能。 2 系统设计 本系统主要由监控子系统、云端子系统以及监测终端三部分组成。系统整体结构如图1所示。 2.1 监控子系统设计 监控子系统利用无线AP和无线客户端组成无线通讯网络,完成多台臭氧发生器的控制器与控制中心控制器的通讯,将数据传输至控制中心。除此之外,还包括数据采集模块、监控模块以及存储模块。 数据采集模块利用OPC DA/ PROFINET服务与控制中心控制器进行实时通讯,采集臭氧发生器运行数据。监控模块采用C/S架构,编写监控界面,将数据采集模块采集到的臭氧发生器实时数据显示在监控界面中。存储模块采用MySQL数据库,将监控模块显示的实时数据备份存储,以免数据在上传阿里云过程中因网络中断或其他问题造成数据丢失。 2.2 云端子系统设计 云端子系统是整个系统最核心的部分,部署在阿里云上,利用阿里云的弹性服务、计算能力、存储能力等完成故障诊断的逻辑推理、现场设

参考文献

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