劉鑫，劉孝保，張雨東，張嘉祥，梁珉清

（650550 云南省 昆明市 昆明理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院）

0 引言

思科在2012 年12 月提出了“萬物互聯(lián)”的概念，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)的不斷升級，對技術(shù)的深入提出了更高的要求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021 年使用的聯(lián)網(wǎng)物件總數(shù)將達(dá)到250 億個(gè)，海量物件將導(dǎo)致數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式的增長，海量數(shù)據(jù)如果都實(shí)時(shí)上傳到云計(jì)算中心，對數(shù)據(jù)處理帶寬和時(shí)延都提出了更高要求[1]，特別是多種通訊協(xié)議的設(shè)備相互溝通、設(shè)備快速響應(yīng)控制等需求。邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模式，在靠近數(shù)據(jù)源頭或者物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)邊緣一側(cè)，融合計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及應(yīng)用核心能力的分布式開放架構(gòu)，可以就近提供在一側(cè)的智能服務(wù)[2-3]，可以有效緩解云平臺(tái)對數(shù)據(jù)的處理負(fù)荷，同時(shí)提高數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性，滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延以及異構(gòu)設(shè)備的快速響應(yīng)控制問題[4]。

目前，針對智能產(chǎn)線中工藝參數(shù)的優(yōu)化問題，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)開展了研究與實(shí)踐工作。文獻(xiàn)[5-7]采用正交實(shí)驗(yàn)法，分析多個(gè)因素中哪些因素對結(jié)果的影響最大，哪些因素對結(jié)果的影響較小，從大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)中挑選有代表性的因素進(jìn)行測試，從而確定最佳工藝參數(shù)組合；文獻(xiàn)[8-9]采用關(guān)聯(lián)分析法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化。

上述研究中關(guān)聯(lián)分析算法主觀性過強(qiáng)，部分參數(shù)最優(yōu)值難以確定，并且均未考慮參數(shù)優(yōu)化的實(shí)時(shí)性問題。針對產(chǎn)線工藝參數(shù)優(yōu)化過程中多種通訊協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備溝通以及快速響應(yīng)等問題，本文提出一種基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型，通過引入云邊協(xié)同服務(wù)，提高設(shè)備的快速響應(yīng)控制，為解決制造過程中工藝參數(shù)的優(yōu)化提供一種新的方法和技術(shù)手段。

1 流程制造參數(shù)優(yōu)化問題分析

工業(yè)制造過程中往往包含諸多重要的生產(chǎn)過程指標(biāo)。生產(chǎn)過程指標(biāo)一般分為2 類[10]，一類是指生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)，如溫度、濕度等；另一類是生產(chǎn)過程中的質(zhì)量指標(biāo)，如烘干流程的產(chǎn)品最終含水率等。如圖1 所示，X1，X2，…，XN表示流程制造過程中的N 道工序，每道工序包含若干項(xiàng)工藝參數(shù)J11，J12等；S11為流程制造過程中工序X1的第1 道質(zhì)量指標(biāo)。

圖1 流程制造工藝過程示意圖Fig.1 Process Manufacturing Process Diagram

生產(chǎn)過程指標(biāo)普遍由廣泛分布在工業(yè)現(xiàn)場或數(shù)據(jù)產(chǎn)生端的各種物理設(shè)備接入，包括工業(yè)機(jī)器人、網(wǎng)絡(luò)連接傳感器、各種工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備等。由于流程制造工藝過程參數(shù)數(shù)量眾多，工藝流程長、加上在實(shí)際加工現(xiàn)場環(huán)境中，隨著不同班組，不同原料的交替，加工質(zhì)量呈現(xiàn)較大波動(dòng)。同時(shí)，為了得到更優(yōu)的質(zhì)量指標(biāo)，上游工序必須為下游工序提供穩(wěn)定的加工原料，從而使下游工序的產(chǎn)品質(zhì)量更為穩(wěn)定，因此這些因素使得流程制造過程中工藝參數(shù)的優(yōu)化存在的問題可總結(jié)如下：

（1）數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性難以保證。在流程制造過程中，存在大量傳感器節(jié)點(diǎn)，所有傳感器節(jié)點(diǎn)一起完成生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的接入，云計(jì)算利用其強(qiáng)大的存儲(chǔ)、計(jì)算以及部署能力，收集、存儲(chǔ)和分析這些數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)提供各類應(yīng)用服務(wù)。然而隨著制造過程中越來越多的數(shù)據(jù)需要低延時(shí)、低能耗地處理，如果繼續(xù)采用傳統(tǒng)云計(jì)算來處理這些數(shù)據(jù)，那么在數(shù)據(jù)長距離傳輸?shù)倪^程中，高延遲以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的堵塞會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性大大降低，對計(jì)算任務(wù)的實(shí)時(shí)處理成為流程制造工藝過程中工藝參數(shù)優(yōu)化面臨的一大挑戰(zhàn)。

（2）工藝設(shè)備“溝通”困難。由于流程制造過程中工序眾多且工序間存在巨大差異，不同工序的現(xiàn)場設(shè)備協(xié)議不同，導(dǎo)致不同設(shè)備間的數(shù)據(jù)流未打通，工業(yè)現(xiàn)場存在著大量“信息孤島”，企業(yè)內(nèi)部對數(shù)據(jù)的共享性與互通性得不到保證，因此對流程制造現(xiàn)場產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流無法實(shí)現(xiàn)高效的管控。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用不斷深入，以云計(jì)算為核心的運(yùn)算模式需要承載的數(shù)據(jù)量越來越大[11]，整個(gè)生產(chǎn)過程中的多優(yōu)化任務(wù)交互執(zhí)行，任務(wù)間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)協(xié)作關(guān)系，且隨著數(shù)據(jù)資源的動(dòng)態(tài)增長，需要考慮優(yōu)化任務(wù)的實(shí)時(shí)性。因此，基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型，主要針對流程制造過程中對工藝參數(shù)達(dá)到優(yōu)化的同時(shí)提高在工藝控制環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)的安全性，促進(jìn)流程制造行業(yè)的生產(chǎn)效率以及全局協(xié)同能力。

2 基于云邊協(xié)同的產(chǎn)線體系架構(gòu)

基于云邊協(xié)同的資源接入對象是廣泛分布在工業(yè)現(xiàn)場或數(shù)據(jù)產(chǎn)生端的各種物理設(shè)備，包括工業(yè)機(jī)器人、網(wǎng)絡(luò)連接傳感器、各種工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備等。基于邊緣計(jì)算的流程制造業(yè)資源對象接入的全過程就是海量的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)。通過在邊緣側(cè)完成一定能力的數(shù)據(jù)分析，同時(shí)與云平臺(tái)協(xié)同服務(wù)，實(shí)現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)分析后，通過邊緣層將分析結(jié)果反饋到設(shè)備端，起到實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)、提高效率、降低帶寬等作用。

基于云邊協(xié)同的產(chǎn)線體系架構(gòu)主要包括云計(jì)算層、邊緣層以及現(xiàn)場層，通過云邊端的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用場景的需求，如圖2 所示。

圖2 基于云邊協(xié)同的產(chǎn)線體系架構(gòu)Fig.2 Production line architecture based on cloud edge collaboration

現(xiàn)場層是廣泛分布在工業(yè)現(xiàn)場的物聯(lián)設(shè)備，設(shè)備通過多種類型的現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)總線與邊緣層中的邊緣智能網(wǎng)關(guān)設(shè)備進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)邊緣層與現(xiàn)場層之間數(shù)據(jù)的連通。

邊緣層是整個(gè)架構(gòu)的核心部分[12]，由邊緣節(jié)點(diǎn)、邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣傳感器、邊緣服務(wù)器、邊緣控制器組成，邊緣節(jié)點(diǎn)是硬件實(shí)體，是承載邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的核心[3]。邊緣網(wǎng)關(guān)可充當(dāng)現(xiàn)場設(shè)備彼此連接及連接到云端的橋梁，允許來自工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)流入和到現(xiàn)場層的流出控制命令。邊緣傳感器以低功耗信息采集和處理為重點(diǎn)。邊緣控制器以控制業(yè)務(wù)為重點(diǎn)，邊緣層接收、處理和轉(zhuǎn)發(fā)來自現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)流，通過部署在邊緣層的算法模型、規(guī)則引擎、消息路由等服務(wù)對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算分析。

云計(jì)算層提供智能化生產(chǎn)等應(yīng)用程序支持，可以與邊緣層進(jìn)行通信，接收來自邊緣層上傳的信息，并提供豐富的計(jì)算資源，再通過對邊緣層的命令下發(fā)，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場層的資源管控。從全局范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)對資源調(diào)度的管控和對生產(chǎn)全過程的優(yōu)化。

該系統(tǒng)架構(gòu)支持邊緣節(jié)點(diǎn)靈活部署更新，提供從數(shù)據(jù)采集到云端應(yīng)用一體化服務(wù)，同時(shí)邊緣節(jié)點(diǎn)網(wǎng)關(guān)具有計(jì)算分析能力，可以將數(shù)據(jù)在本地處理后再上傳到云平臺(tái)，降低網(wǎng)絡(luò)帶寬、傳輸時(shí)延要求與云計(jì)算層資源成本，以適應(yīng)更多工業(yè)應(yīng)用場景。

3 基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型構(gòu)建

3.1 優(yōu)化模型

基于本文提出的云邊協(xié)同框架，邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同可以更好地服務(wù)于面向智能產(chǎn)線的工藝參數(shù)優(yōu)化場景?；谠七厖f(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型如圖3 所示。

圖3 基于云邊協(xié)同的參數(shù)優(yōu)化模型Fig.3 Parameter optimization model based on cloud edge collaboration

工業(yè)產(chǎn)線的各工序物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過多種類型的通信協(xié)議將采集的工藝參數(shù)與質(zhì)量指標(biāo)上傳給邊緣層的邊緣智能網(wǎng)關(guān)，邊緣網(wǎng)關(guān)將當(dāng)前工序的質(zhì)量指標(biāo)上傳到云平臺(tái)，云平臺(tái)負(fù)責(zé)分析當(dāng)前質(zhì)量指標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，若當(dāng)前工序質(zhì)量指標(biāo)不符合標(biāo)準(zhǔn)則將標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量指標(biāo)返回給邊緣層，邊緣層接收到云端返回的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量指標(biāo)后，通過部署在邊緣智能網(wǎng)關(guān)的優(yōu)化模型計(jì)算各工序的工藝參數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)之間的關(guān)系，根據(jù)質(zhì)量指標(biāo)調(diào)節(jié)工藝參數(shù)。

3.2 邊緣計(jì)算平臺(tái)

邊緣計(jì)算整合靠近現(xiàn)場設(shè)備的計(jì)算資源為用戶提供服務(wù)，通過邊緣計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)快速部署應(yīng)用。許多產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)和學(xué)術(shù)組織都成立了邊緣計(jì)算相關(guān)的項(xiàng)目研究，目前邊緣計(jì)算平臺(tái)數(shù)目眾多，本文提出的基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型，列舉了一些邊緣計(jì)算開源平臺(tái)。

Akraino Edge Stack 是一個(gè)開源軟件堆棧，主要提供針對邊緣計(jì)算的服務(wù)和應(yīng)用程序優(yōu)化，它旨在快速擴(kuò)展邊緣云服務(wù)，提供高可靠性以及高靈活性的云服務(wù)支持，最大限度地提高應(yīng)用程序運(yùn)行的可靠性以及負(fù)載能力[13-14]。

CORD 是AT&T 聯(lián)合ON.Lab、ONOS、PMCSierra 和Sckipio 共同開發(fā)[15]。該項(xiàng)目希望通過部署交換機(jī)等硬件以及OpenStack 等開放軟件對廠商進(jìn)行解耦，通過編排層與業(yè)務(wù)協(xié)同實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的快速部署并提供靈活的云服務(wù)。

EdgeX Foundry[16-17]是Linux 基金會(huì)啟動(dòng)的一個(gè)邊緣計(jì)算開源項(xiàng)目，是一系列開源的微服務(wù)的集合，每一個(gè)微服務(wù)采用Restful API 進(jìn)行溝通。EdgeX Foundry 通過靈活的微服務(wù)部署，保證了整體框架的靈活性以及可維護(hù)性。

因?yàn)镋dgeX Foundry 的靈活性和開放性，本文選取EdgeX Foundry 開源平臺(tái)作為邊緣層的邊緣網(wǎng)關(guān)軟件平臺(tái)。EdgeX Foundry 由4 個(gè)服務(wù)層和2 個(gè)底層增強(qiáng)系統(tǒng)服務(wù)組成，服務(wù)層從物理領(lǐng)域的邊緣（設(shè)備服務(wù)層）到信息領(lǐng)域的邊緣（應(yīng)用服務(wù)層），以核心和支持服務(wù)層為中心，平臺(tái)架構(gòu)如圖4 所示。

圖4 EdgeX Foundry 平臺(tái)架構(gòu)圖Fig.4 Edgex Foundry platform architecture diagram

設(shè)備服務(wù)層承擔(dān)連接設(shè)備與邊緣網(wǎng)關(guān)的橋梁角色，通過設(shè)備協(xié)議與設(shè)備進(jìn)行通訊。設(shè)備服務(wù)層將通過不同協(xié)議傳輸?shù)臄?shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，并將接收到的數(shù)據(jù)發(fā)送到核心數(shù)據(jù)，接收來自于命令微服務(wù)的命令，對于非官方提供的協(xié)議，可通過SDK 自定義其協(xié)議。

核心服務(wù)層是Edgex Foundry 的“核心”，包含核心數(shù)據(jù)、命令、元數(shù)據(jù)以及注冊配置微服務(wù)，核心數(shù)據(jù)用于收集從南側(cè)對象收集的數(shù)據(jù)。命令微服務(wù)用于請求從北向南對設(shè)備的控制；元數(shù)據(jù)收集設(shè)備自身的屬性信息；注冊配置提供關(guān)于架構(gòu)內(nèi)相關(guān)微服務(wù)的屬性信息。

支持服務(wù)層包含規(guī)則引擎、日志記錄等微服務(wù)，包含對設(shè)備數(shù)據(jù)處理的規(guī)則編寫與告警等功能，規(guī)則引擎支持用戶編寫一些規(guī)則，當(dāng)數(shù)據(jù)觸發(fā)某一特定規(guī)則時(shí)，可以自動(dòng)執(zhí)行某一動(dòng)作。

應(yīng)用服務(wù)層北向連接工業(yè)云平臺(tái)，通過分發(fā)服務(wù)將接收到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖毕驊?yīng)用服務(wù)器。

4 應(yīng)用實(shí)例

本文基于上述提出的優(yōu)化模型，以溫濕度為對象，以Edgex Foundry 為邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的上傳以及分析，在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下模擬產(chǎn)線中邊緣網(wǎng)關(guān)接收溫濕度數(shù)據(jù)、上傳數(shù)據(jù)至云端、云計(jì)算平臺(tái)計(jì)算分析返回關(guān)鍵數(shù)據(jù)到邊緣端的優(yōu)化過程，模擬智能產(chǎn)線的溫濕度環(huán)境優(yōu)化過程。邊緣網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖5 所示。

圖5 邊緣智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.5 Architecture diagram of edge intelligent gateway system

軟件系統(tǒng)主要由Edgex Foundry 的微服務(wù)所組成，邊緣智能網(wǎng)關(guān)支持 Docker、Python、TensorFlow 等運(yùn)行環(huán)境，并開發(fā)了支持 Modbus、OPC-UA、Rest 等工業(yè)通信協(xié)議的設(shè)備交互模塊和支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)分發(fā)服務(wù)的數(shù)據(jù)池模塊、支持HTTPS、MQTT 等通信協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)連接模塊，提供可視化編程工具、計(jì)算公式編排、事件管理和網(wǎng)關(guān)管理等應(yīng)用工具。各模塊之間通過API 接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交互共享，部分API 接口對外開放，為物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用開發(fā)提供基礎(chǔ)服務(wù)。

4.1 溫濕度數(shù)據(jù)采集

采用基于MODBUS 協(xié)議的RS485 溫濕度探頭采集溫濕度數(shù)據(jù)。通過MODBUS 協(xié)議設(shè)備服務(wù)上傳至EdgeX Foundry 平臺(tái)，EdgeX Foundry 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式，然后發(fā)送到核心數(shù)據(jù)服務(wù)來添加對應(yīng)的數(shù)據(jù)集合，核心數(shù)據(jù)服務(wù)首先調(diào)用元數(shù)據(jù)服務(wù)來查詢該設(shè)備是否存在，當(dāng)設(shè)備存在時(shí)，核心數(shù)據(jù)服務(wù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，否則返回異常。數(shù)據(jù)上傳的序列圖如圖6 所示。本文設(shè)定每1 s 采集一次溫濕度數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)格式如圖7 所示。

圖6 數(shù)據(jù)上傳序列圖Fig.6 Data upload sequence diagram

圖7 邊緣網(wǎng)關(guān)采集到的溫濕度數(shù)據(jù)Fig.7 Temperature and humidity data collected by edge gateway

4.2 溫濕度數(shù)據(jù)上傳云計(jì)算層

當(dāng)邊緣網(wǎng)關(guān)采集到溫濕度數(shù)據(jù)后，應(yīng)用服務(wù)通過Restful API 調(diào)用核心數(shù)據(jù)微服務(wù)中的數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用服務(wù)的配置，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至云計(jì)算平臺(tái)。上傳云端流程如圖8 所示。

圖8 邊緣數(shù)據(jù)上傳云端Fig.8 Edge data uploading to cloud

4.3 云計(jì)算層反饋邊緣層

本文用主機(jī)來模擬云計(jì)算平臺(tái)，云計(jì)算平臺(tái)接收由邊緣網(wǎng)關(guān)上傳的數(shù)據(jù)，并對接收到的溫濕度數(shù)據(jù)做分析。云計(jì)算平臺(tái)對接收到的溫濕度數(shù)據(jù)每3 s 做一次平均值，并通過規(guī)則引擎將平均值數(shù)據(jù)傳回邊緣網(wǎng)關(guān)，如圖9 所示。

圖9 云計(jì)算層返回的濕度數(shù)據(jù)Fig.9 Humidity data returned by cloud computing layer

4.4 命令控制

邊緣網(wǎng)關(guān)根據(jù)云計(jì)算平臺(tái)傳回的溫濕度的平均值進(jìn)行設(shè)備層的優(yōu)化調(diào)控，即當(dāng)邊緣網(wǎng)關(guān)接收到返回的濕度數(shù)據(jù)達(dá)到55%時(shí)，關(guān)閉模擬繼電器設(shè)備開關(guān)（設(shè)置值為0）；當(dāng)接收到的濕度數(shù)據(jù)小于51%時(shí)，開啟模擬繼電器設(shè)備開關(guān)（設(shè)置值為1）。通過對模擬繼電器設(shè)備開關(guān)的控制來模擬命令控制微服務(wù)對設(shè)備調(diào)控，使各工序中要求的溫濕度環(huán)境保持在最優(yōu)的范圍之內(nèi)。當(dāng)溫濕度環(huán)境低于最優(yōu)范圍，命令模塊則控制設(shè)備進(jìn)行增溫增濕；當(dāng)溫濕度環(huán)境高于最優(yōu)范圍，則控制設(shè)備停止增溫增濕。命令控制觸發(fā)的規(guī)則如圖10 所示。

圖10 規(guī)則文件Fig.10 Rule file

5 結(jié)語

本文針對工業(yè)智能產(chǎn)線生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性差、生產(chǎn)組織間信息流難以溝通、優(yōu)化效率低下等問題，提出了基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型，分析流程制造過程中存在的優(yōu)化問題，構(gòu)建了該模型的云邊協(xié)同優(yōu)化框架以及邊緣計(jì)算平臺(tái)的部署；最后，基于EdgeX Foundry 邊緣計(jì)算平臺(tái)搭建云邊相互協(xié)同優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，驗(yàn)證了基于云邊協(xié)同的流程制造工藝參數(shù)優(yōu)化模型的有效性，為產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集以及處理提供新的方法與思路。當(dāng)前是邊緣計(jì)算技術(shù)發(fā)展期，相關(guān)理論與探索尚處于研究階段，還需要更深入的研究與探索，才能夠更好地服務(wù)于工業(yè)現(xiàn)場，服務(wù)于智能制造領(lǐng)域。