劉仲會(huì)

（天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，天津 300350）

0 引言

隨著工業(yè)的發(fā)展，人們對(duì)于產(chǎn)品交付期的要求逐漸嚴(yán)格。因此，制造車(chē)間的管理者必須對(duì)車(chē)間內(nèi)關(guān)鍵數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品的加工工序具有全面了解，以便于隨時(shí)調(diào)整產(chǎn)品的生產(chǎn)計(jì)劃[1]。但當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)使用的信息采集方法以及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)無(wú)法完成此項(xiàng)工作。在對(duì)大量的數(shù)據(jù)采集方法以及信息管理信息進(jìn)行分析后，確定了生產(chǎn)信息采集過(guò)程中的問(wèn)題：信息不流暢，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，反饋速度較慢；信息傳輸延時(shí)較長(zhǎng)；信息可靠性較差；無(wú)法及時(shí)完成產(chǎn)品生產(chǎn)跟蹤[2]。上述問(wèn)題對(duì)車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程造成了不良影響，嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致大額訂單完成質(zhì)量差，引發(fā)退單事故。

傳統(tǒng)的車(chē)間數(shù)據(jù)采集工作多依靠生產(chǎn)管理以及生產(chǎn)手工記錄文件完成數(shù)據(jù)的采集與捕捉，獲取此部分?jǐn)?shù)據(jù)后，將其輸入計(jì)算機(jī)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整理與分析。此種方法操作過(guò)于復(fù)雜，采集的數(shù)據(jù)時(shí)效性較差，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的生產(chǎn)管理與控制[3]。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的可靠性也會(huì)受到相應(yīng)的影響，數(shù)據(jù)處理效率較低。當(dāng)前，部分企業(yè)為了提升管理過(guò)程的信息化程度，將條形碼技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品的生產(chǎn)與加工過(guò)程中，使用此技術(shù)后可有效提升數(shù)據(jù)采集的效率與質(zhì)量，但此技術(shù)對(duì)于使用環(huán)境的要求相對(duì)較高。為此，在本次研究中使用FPGA對(duì)當(dāng)前的制造車(chē)間數(shù)據(jù)采集方法展開(kāi)優(yōu)化，以此實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集，為產(chǎn)品生產(chǎn)管理提供便利。

1 基于FPGA的制造車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法設(shè)計(jì)

根據(jù)制造車(chē)間生產(chǎn)環(huán)節(jié)的整體結(jié)構(gòu)可以看出，數(shù)據(jù)采集是產(chǎn)品生產(chǎn)加工的核心環(huán)節(jié)。采集數(shù)據(jù)主要是通過(guò)傳感器電能對(duì)設(shè)備獲取原始信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后完成數(shù)據(jù)的采集工作。針對(duì)車(chē)間的生產(chǎn)過(guò)程，將車(chē)間數(shù)據(jù)采集過(guò)程設(shè)定為周期性數(shù)據(jù)采集模式，具體采集過(guò)程如圖1所示。

圖1 周期性數(shù)據(jù)采集模式示意圖

由圖1可以看出，周期性數(shù)據(jù)采集模式是一種通過(guò)采集環(huán)境信息、設(shè)備信息以及產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)按照固定周期去采集的方式。在本次研究中，將以此數(shù)據(jù)采集模式作為制造車(chē)間數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法的設(shè)計(jì)藍(lán)本，設(shè)計(jì)出一種更加先進(jìn)，數(shù)據(jù)采集結(jié)果更可靠的方法，控制產(chǎn)品的生產(chǎn)周期。

1.1 設(shè)定制造車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集周期

根據(jù)產(chǎn)品生命周期，在本次研究中將首先設(shè)定車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集周期。此數(shù)據(jù)采集周期將依照產(chǎn)品的加工狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，為此構(gòu)建產(chǎn)品加工狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，確定數(shù)據(jù)采集周期。假設(shè)想要確定產(chǎn)品Aij的其他加工工序Wijk的開(kāi)始時(shí)間就必須找到零件Aij當(dāng)前加工工序的起始時(shí)間max{Bij1，Bij2，…}。如果此時(shí)產(chǎn)品Aij還沒(méi)有開(kāi)始加工，此時(shí)則可以確定Aij的加工計(jì)算時(shí)間為正在實(shí)施工序的起始時(shí)間Tijn。而后，找到Wijk與Wijn之間的加工時(shí)長(zhǎng)將其全部相加，得到產(chǎn)品Aij的全部計(jì)劃工時(shí)。根據(jù)此原理可以確定：

1）若Wijn！=null，此時(shí)Aij的全部加工已完成，則工序預(yù)計(jì)的起始時(shí)間為：

2）若Wijn=null，此時(shí)Aij的加工工序還未開(kāi)始。搜索已經(jīng)采集到的有關(guān)于產(chǎn)品Aij的最遲加工起始時(shí)間設(shè)定為Wijn，然后找到Wijk與Wijn之間的加工時(shí)長(zhǎng)將其全部相加，得到此工具的加工預(yù)計(jì)初始時(shí)間，則有：

通過(guò)上述公式可計(jì)算各加工環(huán)節(jié)的結(jié)束時(shí)間。將獲取到的起始時(shí)間與結(jié)束時(shí)間相結(jié)合，可得到加工過(guò)程中各工序完成度，具體計(jì)算過(guò)程如下：

使用此公式可確定產(chǎn)品加工過(guò)程中各階段的初始時(shí)間以及結(jié)束時(shí)間，通過(guò)此部分計(jì)算結(jié)構(gòu)設(shè)定車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集時(shí)間。根據(jù)文獻(xiàn)分析結(jié)果可知，在車(chē)間數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中僅對(duì)采集周期展開(kāi)設(shè)定是無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的定期實(shí)時(shí)采集的，數(shù)據(jù)傳感器中的時(shí)鐘抖動(dòng)會(huì)造成采集延時(shí)的問(wèn)題，同時(shí)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)采集結(jié)果的信噪比造成影響[4]。為此，在本次研究中將通過(guò)控制時(shí)鐘質(zhì)量的形式，保證數(shù)據(jù)采集周期的穩(wěn)定性。

設(shè)定數(shù)據(jù)采集器時(shí)鐘的信號(hào)為v（t）=v*sin(2πst)，其中V表示時(shí)鐘的有效振幅，s表示時(shí)鐘振動(dòng)頻率，則時(shí)鐘有效斜率可表示為：

其中，Y表示數(shù)據(jù)采集傳感器芯片輸出振幅與時(shí)鐘振幅的比值。根據(jù)此公式，獲取時(shí)鐘振幅的閾值，以此控制時(shí)鐘質(zhì)量：

使用此公式結(jié)合預(yù)設(shè)的車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集周期，完成制造車(chē)間相關(guān)數(shù)據(jù)的采集工作。

1.2 車(chē)間數(shù)據(jù)濾波清洗及內(nèi)部融合

根據(jù)設(shè)定的數(shù)據(jù)采集周期，對(duì)原始的車(chē)間生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，由于此部分?jǐn)?shù)據(jù)中存在大量的無(wú)用數(shù)據(jù)，對(duì)于關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集與分析造成影響，為此選擇合適的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)間數(shù)據(jù)濾波清洗及內(nèi)部融合，提取車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

選用卡爾曼濾波法[5]清洗原始數(shù)據(jù)，剔除原始數(shù)據(jù)中的噪聲，具體清洗過(guò)程如下：

數(shù)據(jù)采集結(jié)果：

數(shù)據(jù)處理結(jié)果：

式(7)與式(8)中G表示i時(shí)刻時(shí)，從原始數(shù)據(jù)到處理后數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移矩陣；Q表示i-1時(shí)刻，數(shù)據(jù)采集傳感器中不含噪聲的數(shù)據(jù)量；P表示ri的控制輸入；li-1、Oi分別表示數(shù)據(jù)的均值方差以及高斯分布。將此公式輸入數(shù)據(jù)采集傳感器的讀寫(xiě)器中，對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，剔除無(wú)用數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，本次研究中將構(gòu)建數(shù)據(jù)內(nèi)部融合方法克服數(shù)據(jù)組成結(jié)構(gòu)復(fù)雜對(duì)數(shù)據(jù)采集工作造成的影響。假設(shè)車(chē)間傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)具有正態(tài)分布特征（α，β），其中α表示原始數(shù)據(jù)的期望值，β表示數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于制造車(chē)間，傳感器數(shù)據(jù)采集誤差應(yīng)控制在[-0.5,0.5]之間。設(shè)定車(chē)間內(nèi)傳感器個(gè)數(shù)為N，傳感器的數(shù)據(jù)采集量為Ui，數(shù)據(jù)預(yù)定融合量為數(shù)據(jù)采集結(jié)果的均值，則J個(gè)數(shù)據(jù)融合結(jié)果X可表示為：

使用上述公式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集結(jié)果的內(nèi)部融合，而后根據(jù)融合結(jié)果確定制造車(chē)間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將提取后的關(guān)鍵數(shù)據(jù)由通信接口發(fā)送到控制終端，完成關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集工作。

1.3 搭建制造車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集FPGA平臺(tái)

由于本次研究中使用FPGA完成數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法的優(yōu)化過(guò)程，為實(shí)現(xiàn)FPGA的基礎(chǔ)性能，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，為優(yōu)化后的數(shù)據(jù)采集方法提供載體。

根據(jù)當(dāng)前對(duì)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量的要求將FPGA芯片設(shè)定為平臺(tái)的中央控制器，主要車(chē)間數(shù)據(jù)采集平臺(tái)各模塊功能以及數(shù)據(jù)通信進(jìn)行控制，并實(shí)現(xiàn)車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)自動(dòng)采集。對(duì)比多型號(hào)芯片后，選定CycloneII EP2C20芯片作為平臺(tái)主控芯片。此芯片內(nèi)部包含邏輯陣列塊、嵌入式乘法器以及存儲(chǔ)器。芯片中設(shè)有8個(gè)時(shí)鐘，為數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)提供時(shí)鐘控制，保證數(shù)據(jù)的高速傳輸。綜合考慮了FPGA平臺(tái)的性能要求，將此芯片的部分性能參數(shù)設(shè)定如下：

1）40個(gè)嵌入式存儲(chǔ)器；

2）6個(gè)PLL鎖相環(huán)；

3）20個(gè)嵌入式18×18乘法器；

4）300個(gè)可用引腳。

根據(jù)上述參數(shù)對(duì)CycloneII EP2C20芯片展開(kāi)性能優(yōu)化，同時(shí)，根據(jù)車(chē)間各設(shè)備電壓，在此平臺(tái)中增設(shè)電平，保證使用此芯片后的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)可與車(chē)間外部電路連接。數(shù)據(jù)采集電路是FPGA平臺(tái)的關(guān)鍵組成部分，其中包含模擬電路與數(shù)字電路兩部分。其中，模擬電路主要通過(guò)車(chē)間中安裝的傳感器采集車(chē)間設(shè)備的原始信號(hào)，并對(duì)其展開(kāi)信號(hào)處理。數(shù)字電路通過(guò)使用不同類(lèi)型的轉(zhuǎn)換器對(duì)數(shù)據(jù)采集傳感器進(jìn)行控制，并對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行采樣處理與量化處理。

在對(duì)大量的電路控制芯片展開(kāi)性能對(duì)比后，選擇AD633JRZ作為模擬電路與數(shù)字電路的轉(zhuǎn)換芯片，此芯片具有高速、低功率的優(yōu)點(diǎn)，可在制造車(chē)間的電壓下工作，其數(shù)據(jù)吞吐量可達(dá)到5MSPS。在此芯片中包含一個(gè)低噪聲放大器，其可在低功耗的環(huán)境中對(duì)10MHz內(nèi)的信號(hào)進(jìn)行處理。采集到的原始信號(hào)數(shù)據(jù)需要通過(guò)FPGA等外圍芯片控制，而后通過(guò)此芯片對(duì)模擬信號(hào)量化處理，讀取信號(hào)中的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別數(shù)據(jù)。使用上文中設(shè)定的數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)，提取制造車(chē)間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過(guò)FPPA平臺(tái)完成數(shù)據(jù)的整理與分析。至此，基于FPGA的制造車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法設(shè)計(jì)完成。

2 應(yīng)用案例分析

上文中完成了基于FPGA的制造車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法的理論設(shè)計(jì)部分，為證實(shí)此方法設(shè)計(jì)合理且具有一定的應(yīng)用價(jià)值，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)驗(yàn)證其使用效果。

2.1 應(yīng)用環(huán)境搭建

為實(shí)現(xiàn)對(duì)新型制造車(chē)間關(guān)鍵數(shù)據(jù)自動(dòng)采集方法進(jìn)行全面分析，需要結(jié)合生產(chǎn)車(chē)間實(shí)際情況，搭建數(shù)據(jù)采集方法應(yīng)用環(huán)境。本次應(yīng)用環(huán)境主要對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集FPGA平臺(tái)的運(yùn)行提供支持，使其能夠在模擬的運(yùn)行環(huán)境中完成實(shí)驗(yàn)過(guò)程，對(duì)照設(shè)定的實(shí)例分析指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)采集方法的使用效果進(jìn)行鑒定。

根據(jù)上述設(shè)定，將應(yīng)用環(huán)境的建設(shè)內(nèi)容分為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集服務(wù)器安裝與配置以及數(shù)據(jù)采集客戶(hù)端的開(kāi)發(fā)等多個(gè)環(huán)節(jié)。要應(yīng)用新型數(shù)據(jù)采集方法，對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程展開(kāi)全周期檢測(cè)，首先要對(duì)生產(chǎn)流水線(xiàn)每臺(tái)設(shè)備中安裝數(shù)據(jù)采集服務(wù)器，而后通過(guò)關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集FPGA平臺(tái)對(duì)其進(jìn)行控制，由于目標(biāo)企業(yè)的生產(chǎn)線(xiàn)涉及設(shè)備較多，且較為復(fù)雜，將數(shù)據(jù)采集傳感器安裝分布圖設(shè)定為圖3的形式。

圖3 數(shù)據(jù)采集傳感器安裝分布示意圖

數(shù)據(jù)采集傳感器安裝完畢后，對(duì)其進(jìn)行配置，為每臺(tái)設(shè)備構(gòu)建服務(wù)器對(duì)象。假設(shè)數(shù)據(jù)采集傳感器可對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝，且傳感器可接收的最長(zhǎng)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為128字節(jié)，傳感器數(shù)據(jù)可封裝到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行傳輸。本次研究中所使用數(shù)據(jù)采集傳感器，均符合數(shù)據(jù)采集誤差控制標(biāo)準(zhǔn)。為了提升實(shí)驗(yàn)過(guò)程的合理性，將實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定為車(chē)間噪聲干擾較大的環(huán)境，以此確定新型數(shù)據(jù)采集方法的抗干擾能力。在數(shù)據(jù)采集完成后，對(duì)采集的原始車(chē)間數(shù)據(jù)進(jìn)行粗劣處理，以保證數(shù)據(jù)采集結(jié)果的精準(zhǔn)度以及實(shí)驗(yàn)的有效性。

2.2 應(yīng)用測(cè)試指標(biāo)

為證實(shí)文中提出的新型方法具有一定的使用效果，將對(duì)此方法數(shù)據(jù)報(bào)表展示界面展開(kāi)分析。確定用戶(hù)可使用此方法對(duì)制造車(chē)間的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)與處理，同時(shí)可獲取到車(chē)間設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

在本次應(yīng)用案例分析中，為分析文中提出的新型方法的可行性與科學(xué)性，在確定此方法可行的前提下，獲取此方法的數(shù)據(jù)融合效率，將其通過(guò)數(shù)據(jù)匯聚數(shù)量體現(xiàn)，將采集到的數(shù)據(jù)代入式(9)中，得到數(shù)據(jù)匯聚數(shù)量。將其與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集方法以及無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法的數(shù)據(jù)匯聚數(shù)量進(jìn)行10次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，確定不同方法之間的使用差異。

2.3 應(yīng)用結(jié)果分析

圖4 制造車(chē)間數(shù)據(jù)采集結(jié)果展示界面

上述圖像為制造車(chē)間數(shù)據(jù)采集結(jié)果展示界面，車(chē)間內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)以及數(shù)據(jù)采集結(jié)果、數(shù)據(jù)采集時(shí)間、數(shù)據(jù)來(lái)源等內(nèi)容均在界面中有所體現(xiàn)。用戶(hù)可使用此數(shù)據(jù)采集方法完成產(chǎn)品生產(chǎn)工序、設(shè)備運(yùn)行效果等多個(gè)信息進(jìn)行查詢(xún)。與此同時(shí)，此方法還可支持?jǐn)?shù)據(jù)組合查詢(xún)等多個(gè)高級(jí)查詢(xún)方式。根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，此方法具有可行性。使用預(yù)設(shè)方法對(duì)其數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，數(shù)據(jù)融合效率如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)采集方法各傳感器數(shù)據(jù)匯聚數(shù)量

上圖為目標(biāo)車(chē)間內(nèi)每個(gè)傳感器完成一次數(shù)據(jù)匯聚的融合效率。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集方法以及無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法在數(shù)據(jù)融合的過(guò)程中需要將車(chē)間內(nèi)全部傳感器的數(shù)據(jù)包進(jìn)行整體融合后，將所需數(shù)據(jù)傳輸?shù)街付▊鞲衅髦校虼藬?shù)據(jù)匯聚數(shù)量較大，數(shù)據(jù)融合效率相對(duì)較低。新型方法按照上文中設(shè)定內(nèi)容，進(jìn)行內(nèi)部數(shù)據(jù)融合，在降低了計(jì)算難度的同時(shí)，提高數(shù)據(jù)融合效率以及數(shù)據(jù)匯聚數(shù)值。由此部分分析結(jié)果可知，新型數(shù)據(jù)采集方法的數(shù)據(jù)融合效果更好，其提取到的關(guān)鍵數(shù)據(jù)更為可靠性。

2.4 案例應(yīng)用結(jié)果討論

在本次研究中使用實(shí)例分析的形式，確定了文中提出的制造車(chē)間數(shù)據(jù)采集方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果，證實(shí)了此方法的可行性與智能性。此實(shí)例分析結(jié)果同時(shí)表明了FPGA在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中具有一定的影響價(jià)值，使用此技術(shù)后可有效提升數(shù)據(jù)采集結(jié)果的精度以及數(shù)據(jù)采集工作的效率，達(dá)到事半功倍的效果。

在日后的研究中可使用此方法，獲取工業(yè)車(chē)間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提高當(dāng)前工業(yè)車(chē)間以及產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)的管理水平，推動(dòng)我國(guó)工業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。

3 結(jié)語(yǔ)

在本次研究中提出了一種新型車(chē)間數(shù)據(jù)采集方法，將此方法應(yīng)用在實(shí)際生產(chǎn)車(chē)間后可得到高精度數(shù)據(jù)采集結(jié)果，同時(shí)可體現(xiàn)設(shè)備的運(yùn)行情況，說(shuō)明本次研究中設(shè)計(jì)的方法具有一定的可行性。在日后的工業(yè)生產(chǎn)管理過(guò)程中可采用此方法作為控制產(chǎn)品加工工時(shí)的主要方法。