殷士勇， 鮑勁松， 鄒永毅， FAROOQ Basit， 倪 倪

(1. 東華大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 上海 201620; 2. 上海江南長(zhǎng)興重工有限責(zé)任公司， 上海 201913)

面向智能棉紡生產(chǎn)的CPS架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)

殷士勇1， 鮑勁松1， 鄒永毅2， FAROOQ Basit1， 倪 倪2

(1. 東華大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 上海 201620; 2. 上海江南長(zhǎng)興重工有限責(zé)任公司， 上海 201913)

棉紡行業(yè)是中國(guó)紡織產(chǎn)業(yè)中最重要的基礎(chǔ)行業(yè)之一，在推進(jìn)其智能制造和加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面必須有自己的創(chuàng)新．在分析了棉紡智能化發(fā)展?fàn)顩r和所面臨的挑戰(zhàn)后，根據(jù)信息物理系統(tǒng)(cyber-physical system， CPS)的特征和現(xiàn)代棉紡生產(chǎn)流程的現(xiàn)狀，以工業(yè)大數(shù)據(jù)和信息集成技術(shù)為基礎(chǔ)，提出了面向智能棉紡生產(chǎn)的“感知-通信-融合-控制”4層CPS框架結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上探討了該架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)．CPS架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)將有力促進(jìn)智能棉紡生產(chǎn)各類資源的高效配置、生產(chǎn)流程智能優(yōu)化、質(zhì)量和效率的大幅提升．

信息物理系統(tǒng)(CPS)； 工業(yè)大數(shù)據(jù)； 智能制造； 棉紡生產(chǎn)

“工業(yè)4．0”將致力發(fā)展基于信息物理系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能技術(shù)，使生產(chǎn)方式朝著數(shù)字化、個(gè)性化和智能化方向變革[1]．就全球紡織產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展趨勢(shì)而言，突出表現(xiàn)為：先進(jìn)紡織材料的功能化和多樣化；制造工廠的無人化和綠色化；紡機(jī)設(shè)備的智能化和高度自動(dòng)化．棉紡行業(yè)是中國(guó)紡織產(chǎn)業(yè)最重要的基礎(chǔ)行業(yè)之一，更須順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的潮流，積極推進(jìn)以信息物理系統(tǒng)(CPS)為核心的智能制造，加快綠色發(fā)展，加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)．

1 CPS介紹

1．1 CPS的概念及內(nèi)涵

CPS技術(shù)問世以來，尤其是近幾年，很多組織機(jī)構(gòu)和專家學(xué)者對(duì)其做過深入研究，從不同角度或不同應(yīng)用層面給出相應(yīng)的定義．其中最具有代表性的定義有兩種：一是美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)(National Science Foundation， NSF)提出的“計(jì)算資源與物理資源間的緊密集成與深度協(xié)作”[2]；二是何積豐院士提出的“將計(jì)算世界和物理世界作為一個(gè)緊密交互的整體來進(jìn)行認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)一個(gè)集計(jì)算、通信與控制于一體的深度融合的理論體系與技術(shù)框架”[3]．以上兩種內(nèi)涵豐富的代表性定義，都表明了CPS不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的技術(shù)，而是集多維度的智能技術(shù)于一體，以貫穿生產(chǎn)周期全過程的數(shù)據(jù)為主線，以智能感知為核心，以網(wǎng)絡(luò)和海量計(jì)算為依托，使計(jì)算、通信、控制緊密融合，達(dá)到生產(chǎn)全過程智能化，即實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感測(cè)和動(dòng)態(tài)控制，便于機(jī)器設(shè)備、資源、信息和人員一體化，將生產(chǎn)工廠轉(zhuǎn)變成一個(gè)智能環(huán)境．

1．2 CPS國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

從國(guó)際上看，美國(guó)主導(dǎo)了CPS的研究．2006年，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)將CPS列為重點(diǎn)支持研究項(xiàng)目[4]．2007年，美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)技術(shù)顧問委員會(huì)列出的8大關(guān)鍵信息技術(shù)中， CPS處于首位[5]．2008年，美國(guó)成立CPS指導(dǎo)小組將CPS應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域[6]．2009年，美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局征集與CPS有關(guān)的項(xiàng)目建議案[7]．2010年，美國(guó)科學(xué)基金會(huì)征求關(guān)于CPS項(xiàng)目的建議案[8]．德國(guó)也始終在努力研究CPS．2009年，德國(guó)拉開了對(duì)CPS研究的序幕[9]．2013年，德國(guó)工業(yè)4．0[10]戰(zhàn)略中將CPS作為重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容．2015年，德國(guó)國(guó)家科學(xué)與工程院研究并分析CPS的能力、潛力和挑戰(zhàn)等內(nèi)容[11]．在日本與韓國(guó)， CPS也備受關(guān)注，產(chǎn)生了很多研究成果[12]．此外，也有一些研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)對(duì)CPS的相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用平臺(tái)做了深入研究，如CPS虛擬組織[13]、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)[14]等．在CPS架構(gòu)的研究上， Rago[15]提出一種基于上下文的智能適應(yīng)結(jié)構(gòu)，通過使用在上下文中結(jié)構(gòu)化的上下文對(duì)象和屬性來模擬數(shù)據(jù)世界； Riedl等[16]展示了對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)即將到來的需求，并討論了用于自動(dòng)化應(yīng)用和通信系統(tǒng)軟件部署的新策略； Lai等[17]提出了物理家庭控制系統(tǒng)的服務(wù)架構(gòu)，以及支持面向服務(wù)的控制方法； Bagheri等[18]提出了一個(gè)用于集成CPS在制造業(yè)中的統(tǒng)一框架； Lee等[19]提出了統(tǒng)一的5層架構(gòu)作為實(shí)施CPS的指南．

而在國(guó)內(nèi)，2009年，李國(guó)杰院士[20]即已提出，將信息系統(tǒng)與物理世界的深度融合，才能達(dá)到對(duì)物理世界安全、可靠、高效、實(shí)時(shí)、協(xié)同的感知和控制．國(guó)家自然科學(xué)基金、973計(jì)劃和863計(jì)劃都已將CPS的應(yīng)用研究列為重點(diǎn)[21]．在CPS架構(gòu)設(shè)計(jì)上，Liu[22]提出了車間的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)架構(gòu)，從硬件互連到數(shù)據(jù)采集、處理、可視化，以及最終知識(shí)獲取和學(xué)習(xí)，從而構(gòu)建CPS系統(tǒng)的指南； Wang[23]提出CPS的感知控制架構(gòu)，并采取交通事件管理系統(tǒng)作為建模研究載體．

縱觀國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，智能制造的研究已形成一定的趨勢(shì)，但在棉紡行業(yè)中以CPS為核心的智能制造除極少數(shù)企業(yè)外，尚未正式起步．

2 棉紡生產(chǎn)智能化發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

一般來說，傳統(tǒng)棉紡是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，如圖1所示，涉及幾個(gè)關(guān)鍵的操作：開清棉、梳棉、精梳棉、并條、粗紗、細(xì)紗、絡(luò)筒、捻線、搖紗、成包等．棉紡行業(yè)須積極推進(jìn)智能制造，加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，才能使“夕陽產(chǎn)業(yè)”脫胎換骨，擁抱“朝陽產(chǎn)業(yè)”的生機(jī)與活力．

首先，面向全球紡織產(chǎn)業(yè)格局及國(guó)內(nèi)消費(fèi)市場(chǎng)，推動(dòng)智能棉紡生產(chǎn)．目前，紡織行業(yè)面臨著美國(guó)“再工業(yè)化”和國(guó)內(nèi)推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程的雙重考驗(yàn).發(fā)達(dá)國(guó)家在棉紡領(lǐng)域中的高端設(shè)備、高性能纖維和先進(jìn)工藝等方面上都有明顯優(yōu)勢(shì)，相比之下，國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)已不明顯，全球紡織產(chǎn)業(yè)的格局將進(jìn)一步調(diào)整．從國(guó)內(nèi)消費(fèi)市場(chǎng)來看，由于人口的增長(zhǎng)和城鄉(xiāng)居民收入的增長(zhǎng)促進(jìn)了內(nèi)需擴(kuò)大和消費(fèi)升級(jí)，紡織工業(yè)的市場(chǎng)潛力依然巨大．但面臨日益激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，必須下大力氣推動(dòng)紡織行業(yè)尤其是棉紡行業(yè)轉(zhuǎn)型，加快智能棉紡步伐[24]．

其次，著眼棉紡生產(chǎn)自身特點(diǎn)及工藝流程，加快智能棉紡生產(chǎn)．棉紡行業(yè)是重要的民生產(chǎn)業(yè)，具有勞動(dòng)密集、多工序、連續(xù)化、流程化等特點(diǎn)，在特定的環(huán)境下，還要求較高的專業(yè)化分工協(xié)作．雖然棉紡行業(yè)在其生產(chǎn)設(shè)備自動(dòng)化和智能化程度、各工序之間的銜接和呼應(yīng)能力上一直在不斷改善和提高，但在工序連續(xù)性技術(shù)上差別較大，如清梳聯(lián)技術(shù)相對(duì)成熟，粗細(xì)絡(luò)聯(lián)技術(shù)則相對(duì)滯后[25]．利用智能化技術(shù)在生產(chǎn)流程中實(shí)現(xiàn)資源自動(dòng)配給、環(huán)境自動(dòng)調(diào)節(jié)、質(zhì)量監(jiān)控、設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷、生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整，這將在控制生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量和提升生產(chǎn)效率方面創(chuàng)造更大的提升空間．

圖1 傳統(tǒng)棉紡的工序流程Fig．1 Process flow of traditional cotton spinning

從站在智能制造的高度來看，我國(guó)棉紡生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化程度還不夠高，尤其在流程性智能制造上缺少機(jī)器對(duì)機(jī)器的交互，基于數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用也很少．因此，以CPS為抓手，積極提升智能化水平，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是當(dāng)前整個(gè)紡織產(chǎn)業(yè)所面臨的重大課題．

3 面向現(xiàn)代棉紡生產(chǎn)的CPS架構(gòu)

基于CPS的概念[2]和特征[26-27]，結(jié)合現(xiàn)代棉紡生產(chǎn)流程的實(shí)際情況，本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的棉紡生產(chǎn)CPS架構(gòu)，如圖2所示，整體架構(gòu)可以簡(jiǎn)單抽象為感知-通信-融合-控制．通過各種智能棉紡生產(chǎn)的感知設(shè)備感知和識(shí)別生產(chǎn)車間里的全部物理實(shí)體，獲取各個(gè)物理實(shí)體的相關(guān)數(shù)據(jù)并通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)映射到信息世界．信息世界通過大數(shù)據(jù)分析，過濾掉冗余數(shù)據(jù)和相關(guān)噪聲后再經(jīng)智能計(jì)算，重構(gòu)知識(shí)，從而形成物理世界的鏡像，通過建立數(shù)字孿生模型，有效融合潛在知識(shí)實(shí)現(xiàn)各類資源的高效配備，優(yōu)化棉紡生產(chǎn)過程，提高棉紡產(chǎn)品的質(zhì)量．

3．1 物理世界層

物理世界主要是指棉紡生產(chǎn)車間里各類物理實(shí)體、能源、環(huán)境和人員等．設(shè)備，如自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車 (automated guided vehicle， AGV)；每個(gè)工序的原材料，除開棉的原料是棉花外，其余各工序所需的原料都是前道工序的半成品或成品；能源，主要是車間里的電能；環(huán)境，主要是空氣的溫度和濕度，以及機(jī)器所產(chǎn)生的噪音等；人員，一般是相關(guān)的操作人員，他們是最關(guān)鍵的．

3．2 連接通信層

通信層是物理世界到信息世界的通道，在很大程度上決定了CPS的性能．“物聯(lián)天下，傳感先行”，常用的連接設(shè)備主要有各類高性能的傳感器、 radio-frequency identification (RFID)、 Wi-Fi、 Tag等，它們被部署到原料、生產(chǎn)機(jī)器和設(shè)備的關(guān)鍵部位，通過RFID的標(biāo)簽或者智能傳感器來獲得被檢測(cè)對(duì)象的數(shù)據(jù)．同時(shí)，傳感設(shè)備可將物理世界中的所有實(shí)體連接到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，形成一個(gè)基于棉紡生產(chǎn)車間的物聯(lián)網(wǎng)或者是無線局域網(wǎng)．通過網(wǎng)絡(luò)可以將物理世界所有實(shí)體的各種數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如精梳后纖維的長(zhǎng)度、產(chǎn)出的粗紗重量)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如機(jī)器的型號(hào)、設(shè)備的編號(hào)等)按一定的通信協(xié)議傳輸?shù)叫畔⑹澜鐚樱?/p>

3．3 信息世界層

信息世界層是一個(gè)中心層，它融合所有棉紡生產(chǎn)周期所需資源及環(huán)境的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息化，分析數(shù)據(jù)相關(guān)性，通過對(duì)知識(shí)的重構(gòu)形成物理世界的鏡像，建立數(shù)字孿生模型．信息世界層大體上包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)、智能計(jì)算和鏡像3個(gè)部分．大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要功能是接收從通信層傳輸過來的實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)融合和信息化．智能計(jì)算則利用大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析流程和數(shù)據(jù)相關(guān)性解析，生成知識(shí)．鏡像層則通過知識(shí)重構(gòu)建立數(shù)字孿生模型，在信息世界中呈現(xiàn)物理實(shí)體的鏡像來更好認(rèn)識(shí)物理世界，更好地實(shí)現(xiàn)決策支持．

圖2 智能棉紡生產(chǎn)CPS架構(gòu)Fig．2 Architecture of CPS for smart cotton production

3．4 決策控制層

決策控制層是一個(gè)核心層．通過在信息世界中物理世界的鏡像實(shí)現(xiàn)對(duì)棉紡生產(chǎn)全流程的智能控制與決策，即對(duì)AGV的自動(dòng)配送物料的路徑選擇，識(shí)別設(shè)備維修保養(yǎng)的狀態(tài)自動(dòng)進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整，或者在優(yōu)化生產(chǎn)配置后進(jìn)行棉紡生產(chǎn)并進(jìn)行全流程的質(zhì)量監(jiān)控．

4 智能棉紡生產(chǎn)CPS架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)

4．1 面向生產(chǎn)周期的柔性化數(shù)據(jù)采集

物理世界是由各個(gè)實(shí)體構(gòu)成的，每次生產(chǎn)周期內(nèi)，每個(gè)實(shí)體都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，不能只關(guān)注實(shí)體的獨(dú)立數(shù)據(jù)采集，因?yàn)樵贑PS架構(gòu)下的智能棉紡生產(chǎn)過程是一個(gè)連續(xù)的制造過程，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不是孤立的，而是相互關(guān)聯(lián)的．在生產(chǎn)周期內(nèi)，要采集包括設(shè)備、原料、人員等在內(nèi)的資源要素的全部數(shù)據(jù)以及要素之間的相關(guān)數(shù)據(jù)，如實(shí)體屬性數(shù)據(jù)、實(shí)體的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)、實(shí)體環(huán)境數(shù)據(jù)和實(shí)體的歷史數(shù)據(jù)等．以智能棉紡生產(chǎn)過程中的并條機(jī)為例，其屬性數(shù)據(jù)主要有設(shè)備編號(hào)、設(shè)備型號(hào)、適紡纖維長(zhǎng)度、喂入直徑等；工作狀態(tài)數(shù)據(jù)主要有各道并條機(jī)的牽伸分配、部分牽伸分配、羅拉握持距、羅拉加壓等；環(huán)境數(shù)據(jù)主要有通風(fēng)情況、溫度、濕度、地面清潔度等；歷史數(shù)據(jù)主要有保養(yǎng)記錄、維修記錄等．

海量數(shù)據(jù)采集以往采用被動(dòng)式的傳感和通信，而在CPS架構(gòu)下，生產(chǎn)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)可采用柔性化的采集方法，即在相同的傳感和通信情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征自我調(diào)節(jié)采集的先后次序、數(shù)量和頻率，做到按需采集，盡量避免數(shù)據(jù)的過采集從而造成數(shù)據(jù)冗余．在采集的次序上，也是根據(jù)實(shí)際需要而定的．如某并條機(jī)是初次使用，則應(yīng)先采集其屬性數(shù)據(jù)；對(duì)于已經(jīng)使用過的并條機(jī)，則應(yīng)先采集其工作狀態(tài)數(shù)據(jù)．

4．2 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的流程整合

先進(jìn)傳感器是當(dāng)前信息技術(shù)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)之一，用于特殊環(huán)境下信號(hào)的采集和發(fā)送．隨著無線技術(shù)和先進(jìn)傳感技術(shù)相互滲透和結(jié)合，可以保證棉紡生產(chǎn)過程中各種機(jī)器、設(shè)備、資源和產(chǎn)品產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)采集．工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是將物聯(lián)網(wǎng)不斷融入到工業(yè)生產(chǎn)過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，可改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本和能源消耗，提高生產(chǎn)效率，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的智能化．在棉紡生產(chǎn)周期中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的需求將不斷加大．棉包的倉儲(chǔ)和物流需要借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確無誤的儲(chǔ)存和配送．生產(chǎn)過程中，紡織設(shè)備和半成品等都會(huì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)需要借助工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳送到數(shù)據(jù)中心，從物理世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的流程如圖3所示．同時(shí)，對(duì)紡織機(jī)械實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能預(yù)測(cè)、對(duì)棉紗質(zhì)量的檢測(cè)和跟蹤同樣需要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)．另外，在棉紡生產(chǎn)過程中由于物理實(shí)體的異構(gòu)性，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能控制，既能夠優(yōu)化開清棉和梳棉流程整合的清梳聯(lián)，也可以加快粗紗、細(xì)紗和絡(luò)筒流程的整合．

圖3 數(shù)據(jù)從物理世界到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的流程Fig．3 Process of data from physical world to big data platform

4．3 基于M2M的裝備間互聯(lián)互通

M2M技術(shù)實(shí)現(xiàn)的是一種通信機(jī)制，其可以是機(jī)器之間(machine to machine)、人機(jī)交換(man to machine or machine to man)、人與人之間(man to man)，甚至是移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器(mobile to machine)，其根本目標(biāo)是使所有機(jī)器設(shè)備具有連網(wǎng)和通信能力，旨在通過通信技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人、機(jī)器和系統(tǒng)3者之間的智能化和交互式的無縫連接．本文中M2M專指基于智能棉紡生產(chǎn)過程的機(jī)器之間的通信，如圖4所示，其中M1和M2是棉紡生產(chǎn)流程中的任意兩臺(tái)接入到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器設(shè)備，通過部署在設(shè)備上的智能傳感器連接到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行通信，信息有上傳和下行兩類．上傳信息是指采集到本地機(jī)器的數(shù)據(jù)，下行信息是指通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)的指令與設(shè)置的參數(shù)．

圖4 基于生產(chǎn)過程的M2M通信Fig．4 M2M communication based on the production process

4．4 基于大數(shù)據(jù)的棉紡生產(chǎn)信息融合與驅(qū)動(dòng)

在棉紡生產(chǎn)過程中，機(jī)器、設(shè)備、產(chǎn)品等會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，但其中有很多無效的噪聲數(shù)據(jù)一般是不可以直接被使用的，要通過過濾、清洗等方法去除．由于物理世界實(shí)體的異構(gòu)性，有效數(shù)據(jù)被描述成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)．非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，如圖片、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、地理位置信息、網(wǎng)絡(luò)日志等.多類型的數(shù)據(jù)對(duì)其處理能力提出了更高要求，尤其在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理上．而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)因其量大且實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)等特點(diǎn)，處理起來所需資源相對(duì)較多，技術(shù)要求較高，成本相應(yīng)也較高．將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過特征值提取和映射的方法將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，既可緩解了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)處理要求高的問題，又可將不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)融合到一起．對(duì)于同一個(gè)實(shí)體，如經(jīng)過梳棉后的梳條，它的重量、條長(zhǎng)、梳條機(jī)的編號(hào)等通過測(cè)量可以得到，直接存放于基本表，而它的質(zhì)量報(bào)表是一個(gè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能直接放入二維表，需要對(duì)某些關(guān)鍵特征值進(jìn)行提取，映射到一個(gè)相關(guān)信息表中，這與基本表中的有些屬性是相同的，因此，為了更好地融合數(shù)據(jù)，還需將基本表和相關(guān)信息表過濾后一起映射到有效特征表中．類似地，將物理世界的實(shí)體集群分類融合到實(shí)體表中，最后再將所有實(shí)體的有效信息融合到一起，即可通過智能計(jì)算生成知識(shí)庫．大數(shù)據(jù)融合和信息化過程如圖5所示．

圖5 大數(shù)據(jù)融合和信息化過程Fig．5 The process of fusion and the information for big data

4．5 主動(dòng)控制與智能決策優(yōu)化技術(shù)

通過對(duì)可靠數(shù)據(jù)的深入挖掘，形成了基于棉紡生產(chǎn)的知識(shí)．在棉紡生產(chǎn)過程中，常用的決策包括：物料的物流路線規(guī)劃、生產(chǎn)配置優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控、棉紡設(shè)備維修保養(yǎng)、生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整等．在生產(chǎn)前將需求輸入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，通過各種智能算法結(jié)合各個(gè)閾值或控制策略進(jìn)行智能計(jì)算，提供決策方案．主動(dòng)控制與智能決策的架構(gòu)如圖6所示．根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需要列出生產(chǎn)計(jì)劃，AGV小車根據(jù)加載的配料信息識(shí)別所需工序，自主選擇生產(chǎn)機(jī)器，再根據(jù)AGV自身的位置正確選擇目的機(jī)器的物流路徑．當(dāng)生產(chǎn)所需物料送到目的機(jī)器后，控制中心會(huì)根據(jù)紡織設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)及維修保養(yǎng)閾值分析是否需要維修或保養(yǎng)．如果需要維修或保養(yǎng)，則設(shè)置設(shè)備進(jìn)入維修或保養(yǎng)狀態(tài)，并自動(dòng)更新相關(guān)數(shù)據(jù)庫，此時(shí)需要調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，重新進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃編排；如果不需要維修或保養(yǎng)，控制中心綜合各類影響因素優(yōu)化生產(chǎn)配置，進(jìn)入生產(chǎn)狀態(tài)．在生產(chǎn)過程中對(duì)各個(gè)流程進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控，有問題及時(shí)調(diào)整，最后成品入庫．這種全流程的智能運(yùn)作，可以極大地提高生產(chǎn)效率和棉紗質(zhì)量．

圖6 智能決策控制架構(gòu)Fig．6 Framework of active control and decision

5 討 論

棉紡生產(chǎn)具有流程性強(qiáng)、過程復(fù)雜、整體性能要求高等特點(diǎn)，因而對(duì)工業(yè)設(shè)備的性能和生產(chǎn)過程的智能控制都有較高的要求． CPS技術(shù)是一個(gè)多維度的體系結(jié)構(gòu)，能支持棉紡生產(chǎn)周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)設(shè)備、資源、流程等的智能控制． CPS是實(shí)施智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，不是簡(jiǎn)單地將設(shè)備、機(jī)器、資源、人員疊加在一起，而是支持在整個(gè)紡織產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的化纖、紡紗、織造、非織造、印染、服裝設(shè)計(jì)和加工等智能制造全流程中資源的自我配置，以及生產(chǎn)檢測(cè)的自我調(diào)整和決策執(zhí)行的自我功能優(yōu)化．要實(shí)現(xiàn)上述功能，還要做好以下幾個(gè)方面的工作．

(1) 基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)建模問題． CPS研究目前正不斷深入，在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用，但在紡織產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用還很少．因此需要積極探索緊貼紡織產(chǎn)業(yè)實(shí)際的CPS理論，進(jìn)一步豐富CPS的理論體系．建模是系統(tǒng)開發(fā)和分析的必要步驟，在系統(tǒng)開發(fā)和分析中具有非常重要的作用，集合紡織產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中流程式或流程式和離散式結(jié)合的生產(chǎn)特點(diǎn)，同時(shí)考慮性能和環(huán)境因素的約束，方可建立適合紡織產(chǎn)業(yè)中各領(lǐng)域的CPS模型，解決各種具體問題．

(2) 數(shù)據(jù)采集與處理問題．?dāng)?shù)據(jù)采集柔性化可以根據(jù)被采集數(shù)據(jù)的特征自我調(diào)節(jié)采集數(shù)據(jù)的次序、頻率和數(shù)量，有效避免數(shù)據(jù)冗余，但如何識(shí)別數(shù)據(jù)的特征或如何決定采集數(shù)量應(yīng)依據(jù)客觀條件而定．

(3) 先進(jìn)傳感網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建及安全問題．傳感器是組件網(wǎng)絡(luò)的基本元件．對(duì)于CPS而言，對(duì)接入網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備要求較高，應(yīng)選擇具有感知能力、計(jì)算能力和通信能力更高的智能傳感器，將智能傳感器組成先進(jìn)的傳感網(wǎng)，協(xié)作感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)中物理設(shè)備的信息，并及時(shí)傳送，方便觀察．工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)則借助于先進(jìn)的傳感網(wǎng)，對(duì)入網(wǎng)的機(jī)器、設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，達(dá)到工業(yè)智能狀態(tài)，以提高生產(chǎn)效率．在此過程中，智能傳感器的部署或裝備技術(shù)、組網(wǎng)技術(shù)、傳輸技術(shù)、異構(gòu)網(wǎng)通信以及安全技術(shù)均應(yīng)通盤考慮，謹(jǐn)慎操作，尤其是安全問題．

(4) M2M通信協(xié)議沖突與靈活性問題． M2M通信是指智能棉紡生產(chǎn)中沒有人干預(yù)的情況下自動(dòng)地進(jìn)行通信．針對(duì)M2M具體的應(yīng)用，設(shè)計(jì)合適的通信協(xié)議，保證數(shù)據(jù)在機(jī)器之間順暢流通，一般要考慮兩個(gè)問題．首先是沖突問題，在棉紡生產(chǎn)中所用的機(jī)器和設(shè)備較多，在它們之間存在大量的數(shù)據(jù)發(fā)送或接受請(qǐng)求，再加上機(jī)器設(shè)備的異構(gòu)性容易發(fā)生沖突，如何根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際需要規(guī)劃?rùn)C(jī)器設(shè)備的層次關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來規(guī)避沖突，這是解決M2M協(xié)議的難點(diǎn)技術(shù)；其次是靈活性問題，生產(chǎn)中機(jī)器設(shè)備會(huì)因?yàn)樾枰羞m當(dāng)增減， M2M的靈活性也同樣非常重要．

6 結(jié) 語

本文在工業(yè)大數(shù)據(jù)和知識(shí)融合的基礎(chǔ)上，根據(jù)CPS的特征并結(jié)合棉紡生產(chǎn)流程的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)了面向智能棉紡生產(chǎn)流程的CPS架構(gòu)，此架構(gòu)分為4層，即感知-通信-融合-控制，同時(shí)也探討了設(shè)計(jì)此架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)．面向智能棉紡生產(chǎn)的CPS架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)各種資源高效配備、生產(chǎn)流程智能優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量全流程追溯等將提供積極的理論支撐．

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AnArchitecturalandKeyTechnologiesofCPSforIntelligentCottonProduction

YINShiyong1，BAOJinsong1，ZOUYongyi2,FAROOQBasit1,NINi2

(1. College of Mechanical Engineering， Donghua University， Shanghai 201620， China; 2. Shanghai Jiangnan Changxing Heavy Industry Co.Ltd., Shanghai 201913, China)

Cotton spinning industry which is one of the foundations of China’s textile industry， must have some innovations in promoting intelligent manufacturing， accelerating industrial transformation and upgrading． After elaborating intelligent development and the challenge of cotton production， according to the characteristics of cyber-physical system(CPS) and the status of modern cotton production process， four-layer CPS framework： “Perceptual-Communication-Fusion-Control” for intelligent cotton production is proposed based on the industrial big data and information integration technology． And the key technologies of CPS architecture are discussed on the basis of this framework． CPS architecture and its key technologies will effectively promote efficient allocation of the various types of resources， intelligent optimization of production processes， and substantial increase of quality and efficiency in intelligent cotton spinning production．

cyber-physical system(CPS)； industrial big data； smart manufacturing； cotton production

1671-0444 (2017)04-0681-08

2016-12-15

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475301)

殷士勇(1979—),男,江蘇鹽城人,副教授,博士研究生,研究方向?yàn)橹悄苤圃炫c測(cè)控. E-mail:ycfysjk@126.com

鮑勁松(聯(lián)系人),男,副教授, E-mail:bao@dhu.edu.cn

TP 273+．2

A

(責(zé)任編輯：徐惠華)