黃初敏

（東風(fēng)柳州汽車有限公司，柳州 545000）

Python 作為人工智能領(lǐng)域的熱門計算機(jī)編程語言，具有語言簡潔易上手、可移植性強(qiáng)以及擴(kuò)展庫豐富等優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于前端開發(fā)、后端開發(fā)、爬蟲開發(fā)、人工智能、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。Python 具有豐富而強(qiáng)大的庫，常被稱為膠水語言，能夠把用其他語言編寫的各種模塊（尤其是C/C++）輕松集成在一起。智能制造注重信息化與自動化的深度融合。Python 對工業(yè)控制的兼容性極強(qiáng)，但目前行業(yè)內(nèi)將Python 應(yīng)用于工業(yè)自動化控制領(lǐng)域的成熟應(yīng)用案例較少[1]。本項目將基于Python 編程語言，配合智能傳感元件和工業(yè)控制PLC，開發(fā)用于監(jiān)測設(shè)備動態(tài)的智能監(jiān)測系統(tǒng)。

1 功能設(shè)計

項目實施方案如圖1 所示，具體方案及步驟包括以下5 個方面。第一，在重點設(shè)備上安裝智能傳感器（震動、溫度、電流等），通過IO-LINK 模塊或RS422/485 模塊采集傳感器數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過PLC 初步處理后，以浮點型（real）數(shù)據(jù)格式存儲在PLC 的DB 數(shù)據(jù)塊內(nèi)。浮點型數(shù)據(jù)可存儲帶小數(shù)點的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高。第二，利用Python 調(diào)用第三方模塊編寫讀取PLC DB 數(shù)據(jù)塊的程序，再利用封裝好的SQL 指令將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存至上位機(jī)內(nèi)的MySQL 數(shù)據(jù)庫內(nèi)。數(shù)據(jù)以序號、數(shù)值以及采集時間的格式按序存儲在表內(nèi)，便于調(diào)取和追溯。第三，從MySQL 數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)，利用Matlab 模塊繪制數(shù)據(jù)曲線，以不同顏色區(qū)分不同數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)放大、縮小以及拖動等常規(guī)操作。第四，對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析形成算法。利用數(shù)據(jù)分析的方法可以提煉收集的各種形式的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)而利用發(fā)現(xiàn)的規(guī)律預(yù)測數(shù)據(jù)的走向，從而幫助人們進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營或者其他決策[2]。第五，利用自學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)設(shè)備重大故障預(yù)警和智能預(yù)測功能。

圖1 項目實施方案示意圖

2 程序設(shè)計

項目試點對象為東風(fēng)柳州汽車有限公司商用車總裝車間一線主線的主傳動軸，需要監(jiān)測主軸的震動、溫度及變頻器電流數(shù)據(jù)。在開展程序設(shè)計前，需要安裝如表1 所示的軟件及Python 程序。

表1 軟件/組件需求表

2.1 傳感器數(shù)據(jù)采集

由于主線采用西門子S315-2PN/DP PLC 作為主控單元，現(xiàn)場采用profinet 工業(yè)以太網(wǎng)通信，傳感器連接在IOLINK模塊上。傳感器及模塊安裝完畢后，需要在step7 組態(tài)界面對IOLINK 模塊進(jìn)行組態(tài)。以震動數(shù)據(jù)為例，利用梯形圖編程，將震動數(shù)據(jù)處理后存儲在PLC DB1000.DBD6 內(nèi)，數(shù)據(jù)格式為real，即浮點型數(shù)據(jù)。

2.2 讀取PLC 數(shù)據(jù)

Python 支持開源第三方庫程序的調(diào)用，利用snap7 工具可實現(xiàn)PC 直接通過TCP 網(wǎng)口連接PLC，無需額外的OPC 軟件進(jìn)行中轉(zhuǎn)。

通過以下指令可測試PLC 連接及數(shù)據(jù)讀取。

import snap7 #導(dǎo)入第三方模塊

plc=snap7.client.Client()

plc.connect("192.168.8.1",0,2) #連接PLC

data=plc.read_area(0x84,1000,6,4)#讀取DB1000.DBD6數(shù)據(jù)

……

其中，plc.connect("192.168.8.1",0,2) 代碼中的IP 地址為PLC IP 地址；“0”代表PLC 機(jī)架號；“2”代表PLC插槽號。西門子S300 系列PLC 的機(jī)架號為0，插槽號為2。而data=plc.read_area(0x84,1000,6,4)代碼中，“0x84”代表訪問的對象是PLC 的DB 塊（I 點為0x81，Q 點為0x82，M 點為0x83），“1000”為DB 塊編號，“6”為DB 塊起始地址，“4”代表讀取數(shù)據(jù)長度（real 為4，word 為2，dword 為4，bit 則為1）。代碼執(zhí)行后若可正常讀出數(shù)據(jù)，說明通信及數(shù)據(jù)讀取正常。

2.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)表

傳感器數(shù)據(jù)讀取程序?qū)懺赑LC 的OB35 系統(tǒng)塊內(nèi)，系統(tǒng)默認(rèn)掃描周期為100ms，即每0.1s 反饋一個實時數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量龐大。Python 的元祖、列表以及字典皆無法滿足龐大的數(shù)據(jù)存儲需求，故需要將讀取的數(shù)據(jù)存儲到MySQL 數(shù)據(jù)庫中，并設(shè)置固定的數(shù)據(jù)格式，程序如下（部分）。

import pymysql#導(dǎo)入pymysql 模塊

conn=pymysql.connect(……user=’root’,passwd=’xx xx’,db=’plc_data’) #連接數(shù)據(jù)庫

cur=conn.cursor() #獲取游標(biāo)

cur.execute(‘drop table if exists plcdata") #創(chuàng)建plcdata 表

sql=”””CREATE TABLE IF NOT EXISTS`plcdata`……”””

cur.execute(sql)

通過上述代碼可在MySQL 中創(chuàng)建名為“plc_data”的數(shù)據(jù)庫，并創(chuàng)建名為“plcdata”，列名為“序號”“數(shù)值”“采集時間”的表。其中，“采集時間”可利用datetime 模塊獲取系統(tǒng)時間。數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建完畢后已具備數(shù)據(jù)寫入條件，利用sql=”insert into plcdata values(%s,%s,%s)”指令可將從PLC 采集的數(shù)據(jù)用SQL 指令寫入創(chuàng)建好的表內(nèi)。

2.4 趨勢圖繪制

數(shù)據(jù)存儲到MySQL 后，需要把數(shù)據(jù)以趨勢圖的方式展現(xiàn)出來，此時需要用到第三模塊Matplotlib。Matplotlib 是Python 中最常用的可視化工具之一，可以非常方便地創(chuàng)建高質(zhì)量的不同類型的2D 圖表和一些基本的3D 圖表[3]。通過讀取數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，利用圖譜工具繪制出運行曲線，所有代碼最終執(zhí)行結(jié)果如圖2 所示（圖2 中利用navicat 查看數(shù)據(jù)庫信息）。

圖2 項目最終效果

3 結(jié)語

本項目設(shè)計的一種基于Python 的設(shè)備動態(tài)智能監(jiān)測系統(tǒng)，可實現(xiàn)車間重點設(shè)備的震動、溫度以及電流等核心參數(shù)動態(tài)監(jiān)測。監(jiān)測數(shù)據(jù)實時存儲在MySQL 數(shù)據(jù)庫內(nèi)，可實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)追溯，借助Matplotlib 第三方模塊可實現(xiàn)圖譜分析，最后配合大數(shù)據(jù)算法實現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)警功能，輔助企業(yè)最終實現(xiàn)智能制造。