夏霜
(湖北新冶鋼有限公司,湖北黃石,435000)
選礦是整個礦產(chǎn)品生產(chǎn)中較為重要的環(huán)節(jié),設(shè)備繁多且工序復(fù)雜。利用監(jiān)控加強對選礦設(shè)備的管理能夠提高設(shè)備運行效率,但傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)操作復(fù)雜且過程診斷技術(shù)難,無法建立精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。為改善此類問題,本文設(shè)計與開發(fā)了基于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)云的選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行的采集和傳輸,微服務(wù)框架將工業(yè)云與監(jiān)控設(shè)備結(jié)合,完成系統(tǒng)的服務(wù)化過程。利用多種技術(shù)的結(jié)合,使系統(tǒng)具備在線診斷、精準(zhǔn)定位故障部位、推送報警、移動監(jiān)控等功能。增加了設(shè)備的利用率,減少了人力需求,為將來企業(yè)智能化發(fā)展提供了支持。
該系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)分為五層:
第一層為選礦設(shè)備層,主要通過選礦設(shè)備的指標(biāo)參數(shù)及視頻圖像采集節(jié)點,獲取選礦過程中多元數(shù)據(jù)。
第二層是物聯(lián)網(wǎng)感知層,該層主要架構(gòu)是數(shù)據(jù)采集平臺、視頻監(jiān)控及MES設(shè)備管理系統(tǒng)形成的選礦設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)閉環(huán)。數(shù)據(jù)采集平臺是由部署在生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)采集點的傳感器構(gòu)建而成,視頻監(jiān)控則是通過部署在視頻采集點的攝像頭采集得到。
第三層為數(shù)據(jù)傳輸層,將第二層采集的數(shù)據(jù)實時上傳到工業(yè)云計算中心的實時數(shù)據(jù)收集集群中,且將數(shù)據(jù)存儲至云端數(shù)據(jù)庫,同時將經(jīng)過現(xiàn)場工作站處理的數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)庫。若網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)中斷,則將本地緩存的歷史數(shù)據(jù)上傳至工業(yè)云的非實時數(shù)據(jù)收集群,保證了數(shù)據(jù)的完整性。
第四層為云平臺層,該層主要通過在云計算設(shè)施基礎(chǔ)上建立的數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理集群對數(shù)據(jù)進行分析處理,并發(fā)布與之對應(yīng)的基于微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用服務(wù)。
第五層為應(yīng)用服務(wù)層,通過在工業(yè)云上部署MES設(shè)備管理系統(tǒng)實現(xiàn)該系統(tǒng)的服務(wù)化。根據(jù)用戶的不同需求提供如實時狀態(tài)檢測、在線故障診斷及實時視頻檢測及其他應(yīng)用服務(wù),能夠有效降低企業(yè)使用本系統(tǒng)的門檻和成本。整體架構(gòu)如圖1所示。
圖1 選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)整體架構(gòu)圖
圖2 選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖
該系統(tǒng)軟件是采用的問服務(wù)于軟件構(gòu)架設(shè)計模式。該模式特點在于通過微服務(wù)將資源用REST Web API形式對外公開,每一個獨立的微服務(wù)都能實現(xiàn)一個不同特性的應(yīng)用,且服務(wù)間相互獨立,都有自己的操作系統(tǒng)進程,適用于基于工業(yè)云的分布式應(yīng)用系統(tǒng)。軟件構(gòu)架如圖2所示。
為得到更為完善的系統(tǒng),該系統(tǒng)功能設(shè)計主要分為7個單元,分別是基礎(chǔ)設(shè)備信息管理單元、設(shè)備運行狀況實時監(jiān)控單元、設(shè)備運行維護單元、設(shè)備運行統(tǒng)計單元、設(shè)備運行分析單元、設(shè)備視頻監(jiān)控單元以及設(shè)備故障診斷單元。分別針對設(shè)備的基礎(chǔ)信息的管理、設(shè)備實時運行狀態(tài)的監(jiān)控、設(shè)備維修情況的記錄、設(shè)備運行狀況的統(tǒng)計、設(shè)備故障率及設(shè)備綜合效率的分析、設(shè)備故障的診斷等信息進行統(tǒng)計,完善設(shè)備的功能,為用戶的使用提供便捷。選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控功能結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。
圖3 選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控功能結(jié)構(gòu)圖
本系統(tǒng)主要涉及5種技術(shù)的應(yīng)用,分別是物聯(lián)網(wǎng)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、系統(tǒng)報警推送技術(shù)、故障診斷技術(shù)及視頻數(shù)據(jù)與過程參數(shù)融合技術(shù)。為滿足流程工業(yè)對實時工廠應(yīng)用的需求,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集平臺的無線傳感器采用的是WirelessHART無線通信協(xié)議,建立可靠穩(wěn)定安全的無線通信。有線傳感器采用的是用于過程控制的對象與嵌入工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)為建立選礦設(shè)備智能監(jiān)控的SaaS平臺,給不同選礦廠提供服務(wù),故須將現(xiàn)場采集到的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)焦I(yè)云計算中心的數(shù)據(jù)庫中。本系統(tǒng)是利用云服務(wù)器中的RabbitMQ集群收集非實時數(shù)據(jù),Kafka集群收集實時數(shù)據(jù),在網(wǎng)絡(luò)中斷的情況下,也能保證數(shù)據(jù)的完整性。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐瑫r安裝分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)服務(wù),使集群服務(wù)器間形成高可用服務(wù),避免服務(wù)器故障造成的數(shù)據(jù)流失。
警報推送技術(shù)與傳統(tǒng)報警功能區(qū)別在于對設(shè)備運行狀態(tài)的建模,在設(shè)別運行狀態(tài)下結(jié)合視頻監(jiān)控進行異常診斷,通過移動網(wǎng)絡(luò)將報警信息進行推動。為提高監(jiān)控的便捷性,該系統(tǒng)采用分布式消息隊列中間件技術(shù),推送的報警信息首先上傳到分布式消息中間件,中間件根據(jù)報警信息的類型和等級進行推送報警,管理者和操作者能夠及時準(zhǔn)確的獲得報警信息予以處理。
設(shè)備故障診斷技術(shù)是在傳統(tǒng)的在線檢測基礎(chǔ)上對運行狀態(tài)下的設(shè)備進行診斷和預(yù)測,通過監(jiān)測視頻快速定位產(chǎn)生故障的部位及原因,同時對預(yù)測可能發(fā)生故障的部位進行維護維修,避免因設(shè)備故障造成的停產(chǎn)現(xiàn)象。為對設(shè)備進行準(zhǔn)確的故障診斷,需建立設(shè)備診斷的體系框架,本系統(tǒng)建立的設(shè)備診斷體系框架如圖4所示。
為確保設(shè)備診斷的準(zhǔn)確性,本系統(tǒng)提供如主成分分析、模成分分析、支持向量機、偏最小二乘法等建模方式。將收集到的設(shè)備運行數(shù)據(jù)與上述建模方式進行建模和仿真評估,從而得到最適合該設(shè)備的建模模型,實現(xiàn)對運行設(shè)備的診斷。同時系統(tǒng)會一直采集運行數(shù)據(jù)對該模型預(yù)測和診斷的精度進行評估,據(jù)評估結(jié)果跟新模型,以確保設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確性。
圖4 設(shè)備故障診斷體系框架
數(shù)據(jù)視頻與過程參數(shù)的融合技術(shù)是通過設(shè)備管理與視頻監(jiān)控相結(jié)合,使過程變量和視頻信息融合。利用計算機視覺和視頻監(jiān)控分析方法對視頻監(jiān)控中的圖像進行分類分析,提取關(guān)鍵的信息,自動判斷該監(jiān)控區(qū)域中異常的現(xiàn)象。發(fā)現(xiàn)異常后與設(shè)備實時參數(shù)進行對比分析。從而快速找到發(fā)生事故的部位,并進行報警。實現(xiàn)在移動終端對選礦設(shè)備的實時監(jiān)控。
基于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)云的選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)是利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、微服務(wù)構(gòu)架對選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)而成。為驗證該系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)化以及對選礦廠的支持效用,將本系統(tǒng)部署在南京大學(xué)工業(yè)云計算中心。結(jié)合某450萬噸選礦廠應(yīng)用選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)云服務(wù)定制的APP完成對本文構(gòu)建的選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的初步應(yīng)用驗證。
驗證過程分別從設(shè)備狀態(tài)、運行統(tǒng)計、報警信息、故障診斷及移動巡檢方面進行驗證。設(shè)備狀態(tài)對運行狀態(tài)和實時狀態(tài)進行監(jiān)測;運行統(tǒng)計主對主要設(shè)備的運行時間、停歇時間及停歇原因按照年度、季度、月度進行統(tǒng)計,形成報表;報警信息統(tǒng)計報警推送,報警歷史記錄;故障診斷是利用一段時間內(nèi)正常運行的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù),調(diào)用合適的建模方法構(gòu)建模型,對比實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行在線診斷,判斷該設(shè)備的運行狀態(tài)。移動巡檢是指工作人員在現(xiàn)場巡檢時可通過移動APP掃描帶有設(shè)備編碼信息的二維碼快速了解該設(shè)備當(dāng)前運行的狀態(tài)。
通過系統(tǒng)的驗證可看出,基于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)云的選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)對選礦廠有支持作用,對企業(yè)門檻要求較低,具有較高的實用意義。
本文通過物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、微服務(wù)構(gòu)架對選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)進行設(shè)計和開發(fā),構(gòu)建出基于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)云的選礦設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。工業(yè)云與微服務(wù)構(gòu)架完成了系統(tǒng)的服務(wù)化,滿足不同選礦廠需求。物聯(lián)網(wǎng)采集技術(shù)對設(shè)備運行時的實時數(shù)據(jù)進行采集說輸送;非實時數(shù)據(jù)集群RabbitMQ和實時數(shù)據(jù)集群Kafka,保證了數(shù)據(jù)的完整性;系統(tǒng)報警推送技術(shù)將警報信息分類推送;故障診斷技術(shù)通過各種建模方式與設(shè)備運行數(shù)據(jù)的匹配,構(gòu)建出適合的模型,對可能出現(xiàn)故障的部位進行預(yù)測;視頻數(shù)據(jù)與過程參數(shù)融合技術(shù)直接運用計算機分析處理采集到的數(shù)據(jù),從而準(zhǔn)確的推算出故障部位,實現(xiàn)設(shè)備視頻移動監(jiān)控。通過與云服務(wù)定制的APP結(jié)合驗證,證實了該系統(tǒng)對選礦廠的支持效用。