張文聰，姚 奕，鄭 瀟，潘佳怡，仇 翔，余世明

（浙江工業(yè)大學，浙江 杭州 310023）

智能裝備是信息技術、計算機技術、人工智能技術的深度結合，可以在實際的生產(chǎn)過程中進行自我監(jiān)測、分析、控制、處理和反饋。傳統(tǒng)智能裝備的核心是一套自動控制系統(tǒng)。設計者按照一定方式把智能裝備與控制終端設備相連，形成一個有機整體。一般通過設置參數(shù)閾值，通過判斷當前裝備數(shù)據(jù)是否超過閾值來調(diào)節(jié)開關的開合，由工作人員來進行診斷分析[1]。

隨著智能化技術的不斷提升，智能裝備的計算數(shù)據(jù)量和復雜度都在不斷提升，這些都要求控制系統(tǒng)具備高容量網(wǎng)絡帶寬、高性能計算資源、自適應軟件架構以及智能計算框架，顯然傳統(tǒng)的自動控制系統(tǒng)難以滿足這些要求[2-4]。而迅猛發(fā)展的云計算技術可以有效解決以上難題。云計算的基本原理是，通過使計算任務分布在大量的云端分布式計算機上，使得智能裝備管理員能夠?qū)⒃朴嬎阗Y源匹配到智能裝備云控制的應用上，根據(jù)需求訪問計算機和存儲系統(tǒng)[5]。將云計算技術與控制系統(tǒng)相融合，形成基于云計算的智能裝備運維管控體系架構是未來發(fā)展的重要方向。

本文基于云計算和人工智能等技術，結合大數(shù)據(jù)分析技術、邊緣控制技術、網(wǎng)絡虛擬化技術、智能預測控制技術等進行云端智能統(tǒng)籌決策。建立預測性維護系統(tǒng)，實現(xiàn)對智能裝備的故障定位處理、故障診斷分析、制定故障解決方案。綜合設計提出了一種針對智能裝備的云端遠程運維管控系統(tǒng)。

1 智能裝備云端遠程管控系統(tǒng)設計

1.1 管控系統(tǒng)整體框架

智能裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)整體框架如圖1所示，分為云端控制層、邊緣控制層和設備感知層。在設備感知層中以機器編號標識不同的智能裝備。針對不同的控制目標，在智能裝備中裝載不同的數(shù)據(jù)采集監(jiān)測模塊。基于數(shù)據(jù)采集技術和傳感技術獲取智能裝備的實時數(shù)據(jù)。通過無線網(wǎng)絡技術，首先將實時獲取到的裝備狀態(tài)信息即時發(fā)送到云控制平臺上，再通過云控制平臺對獲取到的信息數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化、智能化地處理運算分析，采用大數(shù)據(jù)分析、協(xié)調(diào)控制、智能預測控制等技術，實現(xiàn)云端智能決策、云端協(xié)同控制以及資源優(yōu)化調(diào)度，將得到的預測性結果以及具體調(diào)控方案發(fā)送到智能裝備終端，實現(xiàn)對整個智能裝備體系的統(tǒng)一監(jiān)控、管理、決策和控制服務。

圖1 智能裝備云端遠程管控系統(tǒng)整體框架

1.2 邊緣控制技術

在智能裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)中，為了提高對智能裝備終端控制的實時性，緩解云端負載壓力。在邊緣引入邊緣控制技術，充分利用終端邊緣計算的優(yōu)勢，在邊緣網(wǎng)絡中部署邊緣控制服務器，形成云-邊-端協(xié)調(diào)優(yōu)化管控，無需將全部數(shù)據(jù)上傳至云平臺進行云決策就可以實現(xiàn)在本地或小區(qū)域范圍內(nèi)對具體系統(tǒng)進行控制，利用邊緣控制的接近性減少用戶訪問服務的時延，提高用戶體驗。

在邊緣控制中針對不同的智能裝備采用不同的控制方法，利用邊緣計算方法設計具體的控制策略，實現(xiàn)智能裝備本地邊緣控制。同時為云控制平臺提供裝備局部信息，云控制系統(tǒng)根據(jù)各個邊緣服務器提供的數(shù)據(jù)信息設計提供全局控制策略，統(tǒng)籌整個智能裝備體系，二者相互協(xié)作，互相彌補不足，保證智能裝備云端遠程管控系統(tǒng)優(yōu)質(zhì)高效運行。

2 智能裝備云端遠程運維系統(tǒng)設計

2.1 運維系統(tǒng)整體架構

智能裝備云端遠程運維系統(tǒng)工作模型如圖2所示。由傳感器和數(shù)據(jù)采集器獲取智能裝備當前的運行狀態(tài)信息和過程信息，通過無線網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至云平臺，云平臺對數(shù)據(jù)進行存儲記錄，并通過特征分析等手段對數(shù)據(jù)進行聚合、閾值判斷，得到當前智能裝備的狀態(tài)。通過對當前裝備的狀態(tài)分析，判斷是否發(fā)生故障。如果裝備發(fā)生故障，則對裝備進行故障診斷定位分析，基于裝備本身的機械原理和電路原理建立仿真機理模型，將裝備故障狀態(tài)與模型基于正常狀態(tài)下的輸出進行對比，判定故障發(fā)生位置和故障等級?；谝陨闲畔ⅲ_展對智能裝備的健康情況預測，對智能裝備的健康狀態(tài)變化以及故障發(fā)展趨勢進行預測分析，制定智能裝備的維護方案，最后執(zhí)行維護方案。

圖2 智能裝備云端運維系統(tǒng)工作模型

2.2 預測性維護系統(tǒng)

預測性維護是以狀態(tài)為依據(jù)的維護，通過對系統(tǒng)部件進行定期的狀態(tài)監(jiān)測，判定裝備所處的狀態(tài)，預測裝備狀態(tài)未來的發(fā)展趨勢，依據(jù)裝備的狀態(tài)發(fā)展趨勢和可能的故障模式，預先制定預測性維護計劃[6-7]。預測性維護系統(tǒng)的核心是數(shù)據(jù)的實時獲取和運算處理。結合云邊協(xié)調(diào)布局管理，系統(tǒng)在中心管理控制并提供決策支持，同時計算下沉到邊緣服務器，能夠更快速地響應和反饋。

智能裝備中的零部件高度集成，通過預測性維護，對系統(tǒng)的各個部件進行實時檢測，以檢測到的狀態(tài)參數(shù)為基礎，對裝備未來的工作狀況進行預測，進而實現(xiàn)智能裝備的預測性維護。預測性維護系統(tǒng)能夠利用對智能裝備的數(shù)據(jù)綜合分析，預測故障發(fā)生的時間和位置，最大化提高零件工作效率，減少不必要的停工停產(chǎn)。

3 示范應用

對于本文設計的智能裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)，選取智能裝備中的典型裝備智能無人零售終端裝備為示范應用，設計如圖3所示的智能零售裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)驗證其可行性。

圖3 智能零售裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)

設計web端云服務平臺，對智能無人零售終端裝備的交易情況、內(nèi)部參數(shù)、位置信息等狀態(tài)信息和過程信息進行監(jiān)測、統(tǒng)計和分析，針對當前零售終端的運行狀態(tài)進行健康預測分析。

同時開發(fā)手機移動端APP，如圖4所示，在手機移動端用戶可以實時獲取智能裝備當前信息，也可查看裝備內(nèi)部的貨物情況，實現(xiàn)預定下單。

圖4 手機移動端APP設計

綜上，本文提出的智能裝備云端遠程運維管控系統(tǒng)在智能化無人零售終端裝備中得以成功應用，并取得較好的效果，實現(xiàn)了對智能化無人零售終端裝備的狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和智能分析。

4 結束語

本文基于云計算技術，將云平臺控制系統(tǒng)與邊緣控制技術相結合，形成對智能裝備的云邊端協(xié)調(diào)優(yōu)化管控。利用傳感技術和數(shù)據(jù)采集技術實時感知獲取當前智能裝備的狀態(tài)信息和過程信息，通過無線網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至云平臺，結合大數(shù)據(jù)分析技術和智能預測控制技術，提出全局優(yōu)化控制策略，實現(xiàn)對智能裝備的優(yōu)化管控，并建立預測性維護系統(tǒng)，對智能裝備進行預測性維護和故障診斷分析，提出故障解決方案，實現(xiàn)遠程運維處理。由于缺少大量故障信息支持，本文下一步研究重點是收集智能裝備的故障信息，在實際運行中對智能裝備進行故障診斷分析。