新一代边缘计算网关助力工业4.0智能化升级

面向云制造的智能加工单元一体化数控系统架构及关键技术研究

随着工业4.0的到来,数字化,智能化是我国制造业发展的必然趋势.数控系统作为智能加工单元的"大脑",在物联网技术,云制造技术,大数据等先进制造技术的不断推动下,逐渐朝着一体化开放式数控方向发展.特别是在我国向制造强国转型的需求日益迫切的情况下,针对数控系统的云边架构,设计方法和智能控制优化技术研究显得十分必要.本文以某机床厂带轮类零件智能加工单元数控系统为研究对象,研究基于云制造的一体化数控系统的设计和开发方法以及协同控制技术.具体的研究内容与结论如下:(1)基于云制造架构的一体化数控系统整体架构研究.根据边缘计算产业联盟(ECC)提出的云边协同架构模型,本文分析了在智能制造环境下针对智能加工单元的一体化数控系统的体系层级,提出了一体化数控系统的总体架构设计方案.该架构由设备层,边缘计算柔性控制系统层,云端服务层组成,并采用低代码的编程方式进行控制系统的开发.边缘计算柔性控制系统层负责对设备层的控制指令下发以及信息采集交互,云端服务层负责分析数据,决策,实现远程运维.通过基于边云协同交互的一体化数控系统,解决了传统PLC控制信息化对接困难,无法满足智能化需求等问题.(2)基于云制造技术的一体化数控系统通讯方式和功能模块的设计和开发.针对云制造环境下加工单元数控系统实时信息采集,过程控制监控,故障处理,加工控制与反馈,智能算法调度等加工控制的智能化需求,设计并实现了相应的通信方式和功能模块.系统采用Janus边缘计算平台中相应功能组件完成控制指令下发,信息收集反馈以及功能模块之间相互调用等功能;使用Modbus TCP,MQTT等协议完成机器人,数控机床加工过程的信息传输,在云端使用HMI组态技术设计了可视化界面,完成了云边端的互联互通,满足了系统对监控和加工实时性和准确性的需求,提升了系统智能化,数字化水平.(3)基于云边端一体化数控系统的智能装备开发与协同研究.针对云边协同架构的一体化数控系统在运行过程中数据协同和多设备协同的问题,在基于消息队列的领域事件驱动模型的基础上,分析数据协同和多机协同机制,并结合云制造环境下对智能车间资源利用最大化的需求,提出一种基于改进遗传算法的协同加工方案设计方法.该方法以最小化智能单元加工时间为目标,采用分阶段的算法思想,引入自适应的交叉算子,使用混合种群的初始化方式实现了对加工单元加工方案设计的优化.最后在虚拟仿真环境下实验验证方法能够有效提高加工单元加工方案设计的合理性和智能性.(4)一体化数控系统应用验证.搭建基于云制造的一体化数控系统应用验证的物理平台,并基于Janus,Neptune等开发工具,使用低代码编程技术完成控制程序构建,对本论文研制的系统功能模块进行实验验证,论证了系统的可行性,准确性与实时性.

新一代移动通信技术的边缘计算的智能化应用分析

随着5G商用步伐的加快,人们普遍预计5G以其高网速,低时延和广覆盖等特点成为下一代移动技术.从当初的智能地球,智慧城市,到现代物联网,工业4.0等,这种尝试最后都不能取得预想的成效,里面有许多因素,但比较重要的原因就是技术环境的缺陷.本篇内容将探讨5G边缘计算的智能应用的关键技术需求与实现框架,首先介绍了5G边缘计算技术,接着探讨人工智能算法的智能应用领域的技术架构和在实现时必需的关键结构因素,最后探讨一些采用此框架的实现基于5G边缘计算技术的智能应用和发展趋势.

新一代开放式工业网络CC-Link IE TSN给工业互联网带来的技术性变革第一讲:TSN技术介绍

当前,制造业正朝着自动化,降低综合成本和提高品质的方向发展,传感技术和高速网络技术,云/边缘计算,人工智能等以IT为手段,以数据为基础推动的信息驱动型社会正在持续发展.而在工业物联网的主流趋势下,德国"工业4.0",美国"工业互联网",中国"智能制造"及日本"互联产业",目标也是直指设备相互连接,数据得到最充分利用的"智能工厂"创建智能工厂,需要从生产过程中... 查看全部>>

智能家居边缘网关协议层级能耗研究

随着"工业4.0"时代的到来,各行各业都利用物联网,大数据,云计算等技术进行改革,人们的生产,生活逐步走向智能化,随之,由于应用的复杂化嵌入式设备的性能要求逐步提升,其数量也急剧增加.这些设备数量庞大,将会消耗大量的电能,从而导致气候变暖和环境污染等问题变得越来越突出.如今,全世界正在大力推动"低碳减排".因此,本文对将会被广泛使用的多协议边缘网关的协议层级的能耗情况进行研究.在智能家居行业中,由于还未形成统一的规范,各生产厂商可能采用不同的通信协议,设备之间的互联互通存在困难,因此可以连接多种异构设备的网关成为重要节点之一.同时,由于云计算技术对物联网数据的处理存在不足,边缘计算技术逐步发展,网关将成为智能家居系统中重要的边缘节点.本文针对网关在主控制器使用软件和硬件协议栈芯片对协议进行解析两种方式的协议层级的能量消耗进行建模分析.本文首先对能耗分析的研究背景和意义进行了介绍,分析了国内外学者对嵌入式设备的能耗研究情况.紧接着,对边缘计算技术及其架构,应用进行了详细的介绍,并提出了新的边缘物联网四层架构,包括:边缘节点,边缘服务器,云中心,智能应用.然后,针对软件协议解析方式,先利用符号执行对程序进行分析,将不可达路径剔除,然后将源码编译为指令集,从单条指令能耗,指令间能耗,其它能耗三个方面分析智能家居网关协议级的能耗,构建能耗分析模型,并在STM32F103实验板上对Modbus/TCP与Modbus/RTU两种协议互转,通过比较三种方法的分析结果检测了模型的可行性和精确度.针对硬件协议解析方式,设计基于硬件协议芯片的多协议边缘网关,实现以太网,Wi-Fi,ZigBee,CAN协议的相互转换,采集该网关转换不同类型协议,不同数据包数量和大小时协议层级的能量消耗,利用BP神经网络训练能耗预测模型,并对模型进行验证分析.本文所提出的模型能够对边缘物联网环境下智能家居系统中的多协议边缘网关软硬件协议解析两种方式的能量消耗情况进行分析,且模型具有较高的准确度,能够为多协议边缘网关的低功耗设计提供指导.

OrangeBOX-面向边缘计算的实现——为现有工厂升级提供工业物联网解决方案

工业4.0风潮在中华自动化学界与产业界呼风唤雨,热闹非凡.但是,有多少技术和视点在关注成千上万个中华工厂存量产能的信息制造问题.或者说,没有为工厂存量考量的工业4.0研讨,只能沦为永远无法兑现的梦呓和秋风里飘零的落叶.本文作者来自于全球顶尖的工业自动化产品与解决方案供应商.供应商的视点永远是接地气的订单.那么,德国贝加莱自动化有什么灵丹妙药能够为中华工厂存量产能解决信息化制造问题?

工业4.0时代智能制造的新宠——边缘计算

全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和"边缘计算"的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。自动化事实上是一个以"控制"为核心。控制是基于"信号"的,而"计算"则是基于数据进行的,更多意义是指"策略"、"规划"。因此,它更多聚焦于在"调度、优化、路径"。就像对全国

工业边缘异构集群的大模型分布式弹性推理框架

在工业4.0时代, 大语言模型向工业边缘异构集群的迁移已成为一项关键技术挑战.边缘设备计算与存储资源受限,动态负载波动,异构架构复杂以及网络高延迟等特性, 使得传统推理框架难以满足工业场景对实时性,鲁棒性和隐私保护的需求.提出一种动态弹性推理框架(Dynama), 设计全域心跳被动感知器和实时弹性量化调度算法.该框架采用管道环并行结构, 实现模型层动态分配与懒加载; 通过被动监测设备延迟向量, 触发实时弹性量化调度算法在不改变层分配前提下优化量化版本, 平衡延迟最小化和精度损失. Dynama通过优化数据传输与量化策略, 显著提升高延迟网络环境下的推理效率, 适应工业边缘的动态环境变化.实验结果表明, Dynama在工业边缘异构集群中展现出优异的实时性与鲁棒性, 为工业智能的落地应用提供高效,可靠的解决方案.

工业边缘控制器关键技术研究与实现

近年来,随着工业物联网(Industrial Internet of Things,IIo T)的高速发展及其架构的升级,许多新型工业技术应运而生.随着工业4.0时代的到来以及"中国制造2025"宏远计划的开启,业界开始将工业数字化,自动化,智能化转型的焦点置于日益增长的物联网大数据,用户应用,行业发展等需求与传统云计算,传统制造业控制技术之间的矛盾.而这种矛盾日渐成为智能制造水平提升道路上的绊脚石.为了解决这些深层次的问题与矛盾,新型计算范式—边缘计算应运而生.边缘计算旨在将云计算服务能力下沉,使其更加靠近设备与数据端,且在物联网架构的边缘端完成计算,存储,网络等功能,从而解决云计算的疑难杂症,如带宽负载,隐私数据泄露等问题.在工业领域内,一方面,随着业务需求种类日新月异,工控柔性化系统的扩缩需求也在不断增长;另一方面,由于行业类应用与工业控制系统耦合度极高,加上后者接口的局限性,不利于工业设备应用的部署,扩展,转换与升级.与此同时,多租户互联网的不断升级,工业设备在交互实时性,隐私安全性,资源管理技术等方面也遇到许多难题.在这些方面,工业边缘计算架构,工业边缘控制器的研究与发展都在为此寻求更加有效的解决方案:旨在提高工业边缘服务的灵活性,保障工业边缘数据的安全隐私,增加工业应用的实时性与联动性.对此,根据上述问题分析与现有的技术方案,本文主要完成的研究工作如下:(1)本文基于边缘计算基础架构,行业解决方案以及关键技术调研与分析,结合工业典型场景以及课题需求,完成基于边缘计算的工业控制器软硬件技术方案的设计,同时设计用于验证该控制器的实验平台.在设计部分,本文首先完成验证平台中边缘设备的硬件选型,同时通过需求分析,结合典型工业技术与边缘计算的优势,针对计算模型架构进行设计与功能定义.该控制器的主要特点在于采用低成本,体积小的工业计算机取代传统PC与PLC(Programmable Logic Controller)的协作方式,完成边缘控制关键技术的研究与实现.(2)本文基于典型工业应用的参考,在每个层级功能的设计与实现方面,利用开放式控制平台结合其它开发环境与开源算法库,分别完成工业多协议接入,数据预处理,工业视觉处理,运动控制等功能的开发工作,同时结合进程间通信方式(Inter-process Communication,IPC)解决关键技术整合难题,完成跨平台应用进程间的实时交互,然后将所研究的控制器作为验证平台的核心边缘节点.在完成其控制,计算,网络功能的基础之上,对典型工业应用进行研究,最终完成对工业边缘控制器关键技术的验证.(3)本文基于单板边缘控制器关键技术的实现,考虑到工业业务实时性,满意度以及任务的随机性等特点,将促使工业场景对于资源效率,应用时延,能耗降低有了新的需求,而簇域化的工业场景使得多边缘计算节点协作成为分布式服务资源的重要支撑.因此,本文首先进行工业场景分析与计算网络架构设计,提出一种基于多边缘控制器协作的任务调度策略,结合边缘网关作为资源管理与任务调度中心,最终通过仿真实现了边缘计算任务时延的优化目标,从而提高了工业业务服务的满意度,降低了能源损耗,保证了工业边缘节点资源的合理利用.