楊春梅 王金聰 高海洋 徐 楊 張兆好

（東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和信息化的飛速發(fā)展，工業(yè)過程的復(fù)雜性也不斷提高。遠(yuǎn)程傳輸技術(shù)以其適應(yīng)多元化應(yīng)用領(lǐng)域的特點，促使傳統(tǒng)檢測方式逐漸向智能化的方向發(fā)展[1-3]。隨著木工機(jī)械質(zhì)量監(jiān)督檢測需求的日益增多及新冠疫情的影響，同時為了滿足木工機(jī)械國際化出口檢驗的需求，木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測技術(shù)將成為未來發(fā)展的必然趨勢。本文探討了目前木工機(jī)械智能化發(fā)展與遠(yuǎn)程檢測技術(shù)深度融合，通過開發(fā)基于無線傳輸手段的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集站和遠(yuǎn)程控制端設(shè)備實時數(shù)據(jù)交互，為現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供一種便捷成熟的無線數(shù)據(jù)傳輸手段[4-7]。此外，該方法具有網(wǎng)絡(luò)易維護(hù)、可靠性高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，已成為工業(yè)控制及現(xiàn)場監(jiān)測等領(lǐng)域的一個發(fā)展方向。為了保障檢測數(shù)據(jù)的可信度和安全保密性，本文在檢測過程中引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)[8-13]，為木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測數(shù)據(jù)安全保駕護(hù)航。

1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測的重大意義及關(guān)鍵技術(shù)

1.1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測意義

木工機(jī)械是家具行業(yè)、建材行業(yè)、裝修行業(yè)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，這些行業(yè)設(shè)備正在不斷向大功率、高轉(zhuǎn)速、高效率、復(fù)雜化等方面發(fā)展[14-16]。因此，完善設(shè)備運行穩(wěn)定性檢測及統(tǒng)籌管理，切實保障現(xiàn)代復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的可靠性與安全性，使其發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)效益，是企業(yè)密切關(guān)注的重要課題。傳統(tǒng)木工機(jī)械檢測主要依賴現(xiàn)場檢測人員對設(shè)備的性能、運行質(zhì)量狀態(tài)等做出評價，該方法存在交互性和共享性較差的缺點，且還會受到地域和時效的限制[17-20]。依據(jù)“中國制造2025”和“十三五”規(guī)劃的要求，將現(xiàn)代通信技術(shù)與智能控制相結(jié)合，通過檢測監(jiān)視、遠(yuǎn)程控制、性能評估等推進(jìn)綠色智能檢測技術(shù)[21-23]的發(fā)展。本文將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于木工機(jī)械設(shè)備集群遠(yuǎn)程控制，以區(qū)塊鏈技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)安全的支撐技術(shù)，確保檢測過程的可控性，對提升我國木工機(jī)械制造業(yè)的智能化檢測水平[24-28]，實現(xiàn)相關(guān)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，提高國家木材加工裝備的核心競爭力等有重要意義。

1.2 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測關(guān)鍵技術(shù)

1.2.1 基于遠(yuǎn)程控制的智能檢測控制系統(tǒng)

本研究利用Internet技術(shù)作為載體，通過數(shù)據(jù)采集模塊、顯示模塊、無線傳輸模塊、GPRS模塊等實現(xiàn)對機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的采集、顯示和傳輸。以 TCP/IP 通信協(xié)議為基礎(chǔ)，將網(wǎng)絡(luò)化虛擬儀器技術(shù)與 GPRS 技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測技術(shù)研究中，通過執(zhí)行器模塊實現(xiàn)主控板與從控板之間的指令通信。通過工業(yè)攝像機(jī)監(jiān)控現(xiàn)場生產(chǎn)及對設(shè)備運行情況進(jìn)行實時、連續(xù)的狀態(tài)信號采集，對運行數(shù)據(jù)及機(jī)械性能等實行遠(yuǎn)程動態(tài)檢測，了解設(shè)備的特征狀態(tài)，實現(xiàn)異地專家與現(xiàn)場之間信息的實時交互，通過資源共享與協(xié)同工作完成木工機(jī)械設(shè)備的遠(yuǎn)程檢測和服務(wù)。遠(yuǎn)程檢測控制系統(tǒng)具體研發(fā)內(nèi)容包括：1）對個性定制木工機(jī)械的檢測與遠(yuǎn)程控制的需求性進(jìn)行分析；2）遠(yuǎn)程智能檢測系統(tǒng)硬件電路設(shè)計；3）遠(yuǎn)程智能檢測系統(tǒng)軟件程序設(shè)計。

1.2.2 基于區(qū)塊鏈的遠(yuǎn)程檢測信息安全策略

區(qū)塊鏈技術(shù)融合了密碼學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)（點對點網(wǎng)絡(luò)、分布式存儲等）、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等多門學(xué)科技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)空間安全保障方面顯示出越來越廣闊的應(yīng)用前景。目前區(qū)塊鏈已上升為國家戰(zhàn)略，正在快速從實驗階段邁向企業(yè)應(yīng)用階段。研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于遠(yuǎn)程檢測網(wǎng)絡(luò)安全，利用基于時間順序的區(qū)塊形成鏈進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，通過共識機(jī)制實現(xiàn)各節(jié)點之間數(shù)據(jù)的一致性，可保證數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩?。本研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測技術(shù)中，通過區(qū)塊鏈獨特的信任機(jī)制和區(qū)塊數(shù)據(jù)的不可篡改性，將多個節(jié)點數(shù)據(jù)通過集群部署的共識模塊完成傳輸信息的驗證，以保證數(shù)據(jù)共享和不同傳輸協(xié)議的兼容性；通過分布式存儲方式，設(shè)計適用于遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)區(qū)塊；利用區(qū)塊鏈存儲結(jié)構(gòu)對檢測系統(tǒng)中關(guān)鍵位置信息進(jìn)行安全存儲，以保證數(shù)據(jù)操作具備良好的準(zhǔn)確性和安全性。具體研究內(nèi)容包括：1）構(gòu)建區(qū)塊鏈共識算法及區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲模型；2）基于區(qū)塊鏈的信息安全技術(shù)功能測試。

1.2.3 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測中心的開發(fā)

木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測中心總體開發(fā)思想是：研究基于大數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程設(shè)備智能檢測中心控制系統(tǒng)，通過受控區(qū)域安裝的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集終端，完成環(huán)境參數(shù)、設(shè)備工作狀態(tài)和視頻圖像的采集，以及入侵檢測和報警，并通過GPRS通道向手機(jī)客戶端和PC端發(fā)送相關(guān)服務(wù)信息。具體包括以下內(nèi)容：設(shè)計分布式網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程設(shè)備檢測控制系統(tǒng)，通過對前端視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)，提高視頻監(jiān)控圖像的分辨率，維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，保持終端正常工作；通過初步研究木工機(jī)械智能檢測中心控制技術(shù)和算法原理，實現(xiàn)木工機(jī)械智能檢測中心系統(tǒng)軟件模塊劃分，構(gòu)建面向木工機(jī)械智能化設(shè)備的數(shù)據(jù)庫及動態(tài)優(yōu)化模塊；設(shè)計基于云計算的木工機(jī)械遠(yuǎn)程檢測遠(yuǎn)程服務(wù)平臺，利用分布式數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲能力，通過分布式編程框架設(shè)計基于數(shù)據(jù)推理的智能專家系統(tǒng)；利用在線實時交互模塊，構(gòu)建人工智能診斷專家與設(shè)備運行狀態(tài)實時交互的橋梁；結(jié)合區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)架構(gòu)，利用Hadoop框架搭建云計算開發(fā)環(huán)境原型系統(tǒng)，對系統(tǒng)的邏輯框架模型和物理框架模型進(jìn)行深化和改善，并對云計算平臺性能進(jìn)行測試分析，以確保整個系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。

2 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測體系構(gòu)建

2.1 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測平臺構(gòu)建

本研究基于嵌入式技術(shù)對現(xiàn)場檢測單元進(jìn)行設(shè)計，以微控制器作為主控板，通過數(shù)據(jù)采集模塊、顯示模塊、無線傳輸模塊等實現(xiàn)對木工機(jī)械設(shè)備的精度、噪聲、液壓系統(tǒng)、主軸轉(zhuǎn)速、密封、結(jié)構(gòu)安全等主要測量參數(shù)的采集、顯示和傳輸，并將檢測數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C(jī)APP上實時顯示，解決了我國木工機(jī)械設(shè)備智能檢測的瓶頸技術(shù)，實現(xiàn)木工機(jī)械檢測智能化。

木工機(jī)械智能檢測平臺構(gòu)建具體包括以下內(nèi)容：1）利用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，通過手機(jī)和上位機(jī)PC設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、行為分析、診斷預(yù)警、遠(yuǎn)程檢測，提升管理水平；2）建立木工機(jī)械設(shè)備檢測基本模型，完成檢測項目參數(shù)的測量可執(zhí)行性研究，并編寫智能檢測界面程序；3）設(shè)計開發(fā)遠(yuǎn)程設(shè)備運維服務(wù)平臺，研究基于 Web 服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的遠(yuǎn)程運維服務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)木工機(jī)械生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，以達(dá)到數(shù)據(jù)實時處理，本地預(yù)分析，故障實時預(yù)警，緊急情況自動關(guān)停等功能；4）通過數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)不同類型設(shè)備和應(yīng)用的特點，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，智能分析顯示曲線、報表、地圖位置等。

研究內(nèi)容適用于我國數(shù)控及智能化木工機(jī)械設(shè)備的通信協(xié)議，實現(xiàn)遠(yuǎn)程檢測數(shù)據(jù)信息的標(biāo)準(zhǔn)化；采用基于區(qū)塊鏈技術(shù)中的密碼學(xué)算法、共識機(jī)制及區(qū)塊數(shù)據(jù)存儲模型，可提升木工機(jī)床的遠(yuǎn)程檢測對傳輸信息合法性驗證的容錯性能，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)完整、通信安全、資產(chǎn)共享、安全管理的物聯(lián)網(wǎng)信息安全存儲。本研究基于區(qū)塊鏈搭建的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測平臺，將檢測智能化運用到木工機(jī)械產(chǎn)業(yè)中，解決了傳統(tǒng)設(shè)備檢測過程中需人工實時實地采集數(shù)據(jù)而導(dǎo)致無法對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析、傳送及數(shù)據(jù)匯總等弊端，實現(xiàn)了遠(yuǎn)程智能化檢測和分析的效果。遠(yuǎn)程檢測控制系統(tǒng)平臺結(jié)構(gòu)框架如圖1 所示，平臺總體上分為視頻圖像采集、數(shù)據(jù)圖像處理和檢測目標(biāo)分析三大部分。其中，視頻圖像采集包含傳感器標(biāo)定、數(shù)據(jù)圖像匹配和圖像信息融合；數(shù)據(jù)圖像處理涵蓋了時域圖像增強(qiáng)、圖層特征提取和行為目標(biāo)識別；檢測目標(biāo)分析是由檢測目標(biāo)的跟蹤、目標(biāo)行為識別和檢測場景重建組成。

圖1 遠(yuǎn)程監(jiān)測控制系統(tǒng)平臺結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of remote monitoring and control system platform

2.2 木工機(jī)械遠(yuǎn)程智能診斷模塊系統(tǒng)設(shè)計

本研究通過對木工機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中傳感器模塊、控制器模塊、LCD顯示模塊、GPRS無線通信模塊、中間繼電器模塊、執(zhí)行控制元件模塊等的系統(tǒng)分塊選型與研究，構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷專家系統(tǒng)，根據(jù)知識庫和故障判斷規(guī)則自動給出診斷結(jié)論、診斷解釋、故障處理意見，實現(xiàn)對木工機(jī)床設(shè)備故障診斷的時效性、準(zhǔn)確性及智能化。設(shè)計開發(fā)的APP服務(wù)平臺，根據(jù)圖像編碼和數(shù)據(jù)傳輸內(nèi)容完成遠(yuǎn)程木工機(jī)械設(shè)備的運行控制與維護(hù)，診斷系統(tǒng)流程如圖2 所示。首先將所檢測木工機(jī)械設(shè)備與遠(yuǎn)程智能診斷模塊進(jìn)行連接，確保二者順暢通訊，然后通過設(shè)備檢測專家系統(tǒng)和分布式檢測系統(tǒng)對所檢設(shè)備進(jìn)行對應(yīng)參數(shù)測量采樣，并將采樣獲取的設(shè)備檢測參數(shù)傳輸?shù)綐?gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行預(yù)處理，再運用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸至系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)綜合診斷測試以完成智能檢測，至此完成木工機(jī)械智能檢測體系的整個工作過程。

圖2 木工機(jī)械智能診斷流程圖Fig.2 Intelligent diagnosis flow chart of woodworking machinery

2.3 木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺技術(shù)路線設(shè)計

本研究設(shè)計的移動智能監(jiān)測與預(yù)報平臺能完成采集工作狀態(tài)下移動的生產(chǎn)設(shè)備特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息的任務(wù)，有效地對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行后期處理。設(shè)計面向高端裝備的在線監(jiān)測系統(tǒng)，可將設(shè)備的各種特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息用直觀圖形化的方式呈現(xiàn)給用戶分析使用，從而對設(shè)備運行狀態(tài)形成直觀的認(rèn)識。本研究有關(guān)木工機(jī)械檢測設(shè)備運行狀態(tài)的檢測算法，可提前預(yù)報設(shè)備的可能運行狀態(tài)，最大限度保障生產(chǎn)的順利進(jìn)行；而在分布式檢測系統(tǒng)中建立高維度大數(shù)據(jù)分析中心，可對木工機(jī)械設(shè)備的多維度運行特征、參數(shù)、狀態(tài)等信息進(jìn)行實時監(jiān)測；應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的生產(chǎn)設(shè)備分類診斷模型，將嵌入式技術(shù)與智能檢測及控制相互融合，可滿足檢測需求地域化、分散化的現(xiàn)狀，有效提高檢測和管理效率，最終完成基于云平臺的遠(yuǎn)程檢測與專家診斷系統(tǒng)軟件架構(gòu)構(gòu)建。

平臺建立步驟如下：首先建立基于區(qū)塊鏈的遠(yuǎn)程檢測數(shù)據(jù)庫模型，然后建立人工智能軟件檢測系統(tǒng)，最后完成系統(tǒng)操作模型及云計算原型系統(tǒng)。針對木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測關(guān)鍵技術(shù)的整體研發(fā)，可解決我國傳統(tǒng)的木工機(jī)械設(shè)備檢測的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)通過網(wǎng)絡(luò)化虛擬儀器技術(shù)與 GPRS 技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對木工機(jī)械設(shè)備遠(yuǎn)程實時檢測，開展工作的具體技術(shù)路線如圖3所示?；趨^(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測平臺具體分為三大部分： 1）遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng)； 2）智能檢測體系； 3）區(qū)塊鏈共識機(jī)制。按照前兩節(jié)介紹，遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對遠(yuǎn)程設(shè)備進(jìn)行通信聯(lián)機(jī)檢測，智能檢測體系主要負(fù)責(zé)對所測木工機(jī)械設(shè)備進(jìn)行專家診斷測試；區(qū)塊鏈共識機(jī)制的工作過程是首先構(gòu)建區(qū)塊鏈模型，然后構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)共識模型，再對共識模型進(jìn)行資源分析完成網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，測試算法并對其進(jìn)行評價，驗證與測試所建立的模型。上述三部分構(gòu)成木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測平臺。

3 結(jié)語

我國木工機(jī)械正朝著自動化、信息化、智能化融合方向高質(zhì)量發(fā)展，傳統(tǒng)的人工巡檢和現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)的監(jiān)測方式已不能適應(yīng)未來的發(fā)展。為促進(jìn)木工機(jī)械制造業(yè)遠(yuǎn)程創(chuàng)新檢測，加快新一代信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)深度融合，本研究設(shè)計了基于區(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺，提出通過遠(yuǎn)程信息交流實現(xiàn)復(fù)雜設(shè)備工作性能的快速異地實時在線檢測。該技術(shù)可在無工人值守的情況下全面、精確、實時地獲得木工機(jī)械設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)監(jiān)測方式的諸多弊端，能夠更客觀地反映木工機(jī)械設(shè)備的實際狀態(tài)，保證異地復(fù)雜設(shè)備或系統(tǒng)的正常高效運行，提高了木工機(jī)械質(zhì)量監(jiān)督檢測效率，擴(kuò)展了木工機(jī)械檢測技術(shù)的深度和廣度，為機(jī)械設(shè)備檢測技術(shù)的發(fā)展提供了新方向。該研究對于推動計算機(jī)智能檢測技術(shù)與智能制造服務(wù)有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)高新科學(xué)技術(shù)在制造領(lǐng)域中的廣泛滲透、應(yīng)用和衍生，增強(qiáng)行業(yè)檢測靈活性、提高質(zhì)量與管理水平、降低人員成本，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型等具有重要的積極作用。

基于區(qū)塊鏈的木工機(jī)械智能遠(yuǎn)程檢測技術(shù)，能夠適應(yīng)木工機(jī)械行業(yè)未來發(fā)展的長遠(yuǎn)要求，提高木工機(jī)械行業(yè)監(jiān)測工作效率，使數(shù)據(jù)收集更為完整、全面，可大幅降低運維成本，為企業(yè)帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。