基于模拟汽车生产线的上云改造

课程设计报告书工业互联网课程设计基于模拟汽车生产线的上云改造

基于模拟汽车生产线的上云改造一、设计任务基于工业互联网实施与运维实训平台的模拟汽车生产线（图1），对其进行上云改造，远程实时展示环境温/湿度、设备运行效率、机床X轴、Y轴、Z轴坐标位置（图2）。以项目式教学方式将工业互联网实施与运维涉及的数据采集方案规划、网络部署与数据采集、采集数据上云、数据边缘处理、云平台模型搭建与实例化、数据可视化等环节有机串联，完成一项工程机械行业上云改造案例的全流程活动。图1工业互联网实施与运维实训平台图2上云改造效果示意二、数据采集方案规划基于以上项目需求，完成数据采集方案规划。1、项目需求分析基于工业互联网实施与运维实训平台的模拟汽车生产线的上云改造需求为远程实时展示如下信息：（1）环境温度、湿度；（2）设备运行效率；（3）机床X轴、Y轴、Z轴坐标位置。2、数据来源梳理环境温度、湿度的数据来源与设备层OPC连接的温度、湿度传感器。设备运行效率是对设备PLC数据进行边缘计算的结果。机床X轴、Y轴、Z轴坐标位置的数据来自于设备层的CNC。数据采集架构4、数据采集点表5、数据采集网络拓扑图三、过程论述1、PC的IP设置与测试根据网络拓扑图设置小组对应电脑的平台层IP地址，因HMI数据采集过程中电脑需与设备层通信，所以同时设置电脑的设备层IP地址，两个IP地址。PC的IP地址设置使用ping命令分别测试电脑与HMI、服务器的通信，通信正常。PC与HMI通信测试PC与服务器通信测试2、PLC采集基于Hanyun-box-PLC和网关管理软件XEdge完成项目所需PLC数据的采集，并在数据监控页面查验，操作步骤如下：(1) 网关硬件安装接线（检查：WAN口-平台层，LAN口-设备层）；(2) 通信配置（按照网络规划设置WAN/LAN口IP）；(3) 联网方式配置（4G联网，网关插入SIM卡，无需配置）；(4) 添加网关（网关与管理软件XEdge绑定）；(5) 添加设备（网关与被采设备建立通信）；(6) 添加采集点（网关对被采设备数据采集）。数据监控页面查验结果，与现场实际情况相符。Hanyun-box-PLC采点3、PLC上云通过网关管理软件XEdge对Hanyun-box-PLC进行网关端数据上云配置，包括指定协议、设置云服务、同步数据。然后，通过设备画像对Hanyun-box-PLC上云数据进行平台端配置，包括网关配置、设备配置、设备绑定网关、采点配置。设备画像采点配置结果，与网关采点一致。PLC采点上云4、CNC采集通过Google（谷歌）浏览器登录Hanyun-box-CNC，完成机床X轴、Y轴、Z轴坐标位置的数据采集，并在日志页面查验，操作步骤如下：(1) 网关硬件安装接线（检查：WAN口-平台层，LAN口-设备层）；(2) 通信配置（按照网络规划设置WAN/LAN口IP）；(3) 添加设备（网关与被采设备建立通信）；(4) 添加采集点（网关对被采设备数据采集）。在设备日志的查验结果，与现场CNC控制面板展示的位置信息一致。Hanyun-box-CNC采点5、CNC上云通过Google（谷歌）浏览器登录Hanyun-box-CNC，进行网关端数据上云配置，包括指定协议、设置云服务。然后，通过设备画像对Hanyun-box-CNC上云数据进行平台端配置，包括网关配置、设备配置、设备绑定网关、采点配置。设备画像采点配置结果，与网关采点一致。CNC采点上云6、OPC采集通过Google（谷歌）浏览器登录Hanyun-box-OPC进行网关通信配置，使用UaExpert软件对HMI进行通信测试并获取采点参数（湿度、温度），然后在智能终端OPC开发系统创建工程并下载到网关，最后在智能终端OPC网管系统查验。操作步骤如下：(1) 网关硬件安装接线（检查：WAN口-平台层，LAN口-设备层）；(2) 通信配置（按照网络规划设置WAN/LAN口IP）；(3) 通信测试及获取采点参数；(4) 智能终端OPC开发系统创建工程；(5) 添加设备（网关与被采设备建立通信）；(6) 添加采集点（网关对被采设备数据采集）；(7) 工程下载（智能终端OPC开发系统工程下载到网关）。在智能终端OPC网关系统的查验结果，与现场实际情况相符。Hanyun-box-OPC采点7、OPC上云在智能终端OPC开发系统创建的工程中，进行网关端数据上云配置，包括指定协议、设置云服务、同步数据，网关端数据上云配置完成后更新工程，使新的工程在网关盒子生效。然后，通过设备画像对Hanyun-box-OPC上云数据进行平台端配置，包括网关配置、设备配置、设备绑定网关、采点配置。设备画像采点配置结果，与网关采点一致。HMI采点上云8、云计算基于云平台采点数据，根据业务需求，在云平台搭建算法模型，完成算法模型实例化，并对模型进行验证。设备运行效率计算模型的目标、变量、关系如下：(1)目标设备运行效率计算(2)变量自变量：良品数、总产量、开机时长、产线运行速度因变量：合格率、开机率、性能率(3)关系设备运行效率=合格率×开机率×性能率合格率=（良品数÷总产量）×100%开机率=（开机时长÷计划生产时长）×100%性能率=（产线运行速度÷产线理论速度）×100%已知生产线的计划生产时长3小时、生产线的理论速度60辆/小时，基于云平台采点数据（良品数、总产量、开机时长、产线运行速度），在设备画像算法建模模块按照新建模型、代码编写、模型保存、模型实例化、模型验证、实例保存的操作步骤完成设备运行效率的计算任务。并且在网关（XEdge软件）和云平台（设备画像）同步添加了“OEE(设备运行效率)”数据采点，用来存放和显示设备运行效率计算结果。设备运行效率模型代码和模型实例代码详见附件1。模型实例化过程。模型实例化在设备画像“设备管理”下选择“设备状态”，在实时信息中可以查看配置的设备综合效率OEE的值。OEE云计算结果9、工业APP基于项目前期的数据采集、上云、云计算工作，根据项目总体需求，通过设备画像的“云组态”模块的“云组态设计器”完成工业APP的页面开发与一键发布，在工业APP中实时展示环境温/湿度、设备运行效率，以及机床X/Y/Z轴坐标。其中，温/湿度、机床X/Y/Z轴坐标可直接使用工业数据，设备运行效率则是经过计算获得。基于模拟汽车生产线的上云改造项目的工业APP页面，即云组态运行页面云组态运行页面10、边缘计算1）产线状态判断因为汽车产线要求湿度保持在35%-75%，温度保持在0℃-40℃，超出此范围，会对产线某些工艺产生影响。所以，通过数据过滤和逻辑运算作边缘处理，筛选异常情况，并上报云平台。产线状态与边缘处理结果上报值如表X所示。产线状态与边缘处理结果上报值产线状态“湿度”范围“温度”范围边缘层处理上报值正常运行35%~75%0℃~40℃正常1传感器失常/损坏<35%或者>75%<0℃或者>40℃异常2产线状态判断的算法流程图。产线状态判断算法基于Hanyun-box-PLC和XEdge的边缘处理，还需要新增网关本地采点，用于存放和显示边缘处理结果，这里新增产线状态判断采点。根据上述算法流程图进行边缘计算脚本编辑，完成脚本编写后点击“运行”按钮，查看输出内容，如图X所示。脚本代码详见附件2。产线状态判断脚本编辑与运行输出保存脚本后，可以在“脚本”选项下查看到脚本基本信息。然后，根据实际情况设置脚本的执行策略，当前选择周期执行。在“执行策略”内可以看到脚本的策略信息；在脚本选项卡，可以查看到产线状态判断脚本被引用的个数为1。产线状态判断策略信息产线状态判断脚本信息在数据监控页面，可以查看数据监控温度、湿度和产线状态判断的值。产线状态判断结果2）零件状态判断基于Hanyun-box-PLC和XEdge进行边缘处理，判断加工的零件存放位置，即先判断零件状态，然后根据零件的不同状态启动相应的机器人程序将零件放到指定位置。一个合格零件应该保证高度符合标准，并将加工时间控制在合理的范围内，如果时间过快或超时都会造成零件不合格；如果零件不合格会直接放到废品库；如果零件合格，将零件放入成品库对应颜色的库位（零件只有白色、蓝色两种颜色，即白色零件放入白色库位，蓝色零件放入蓝色库位）。可以通过高度传感器来获取零件的高度信息，通过PLC获取零件的铣削加工时间，通过色标传感器获取零件的颜色信息。基于上述信息零件状态判断的算法流程图如图X所示。零件状态判断算法依据上述算法，需要在Hanyun-box-PLC添加必要的采点作为边缘处理的输入变量和输出变量，。零件判断工业数据采集列表其中，“Part”为输出变量，是网关本地采点，用于存放和显示边缘处理结果：0为默认值，1表示铣削加工时间过快，2表示零件高度合格并且颜色为白色，3表示零件高度不合格，4表示铣削加工时间超时，5表示零件高度合格并且颜色为蓝色。其余均为输入变量。根据上述算法流程图进行边缘计算脚本编辑，完成脚本编写后点击“运行”按钮，查看输出内容。脚本代码详见附件2。零件状态判断脚本编辑与运行输出完成边缘计算脚本编辑后，要根据实际情况设置脚本的运行策略。实际情况是：①铣削加工，获得加工时间信息；②高度检测，检测不合格，直接放到废品库，不再进行颜色检测；③颜色和高度检测存在时间差，零件颜色必须等到高度检测完成才能判断；④铣削加工、颜色、高度信息都会等到执行一个完整周期后置0。因此，执行策略为：①当高度不合格时，执行边缘计算脚本；②当高度合格时，通过零件颜色白色或颜色蓝色的值触发边缘计算脚本。从而，需要在执行策略页面新建3个策略，分别由“高度不合格”、“颜色白色”、“颜色蓝色”3个条件触发边缘计算脚本，如图X所示。零件状态判断策略信息同时，在脚本选项卡，可以查看到零件状态判断脚本被引用的个数为3。零件状态判断脚本信息在数据监控页面，可以查看数据监控颜色、高度、加工时间信息，以及零件状态判断的值，如图X所示。零件状态判断结果四、结果分析CNC数据采集时机床数据与设备画像数据不一致，机床数据改变而设备画像没反应，通过链接网关，使得网关在线可同步数据。Xedg网络总是不稳定，在添加采点或者执行策略时，需要等待或者同步数据使其变成在线状态。五、课程设计总结在本次专周学习结束后，让我学习到了很多，对于PLC，CNC和OPC的基本概念及其作用有了更清晰的认知。在实验中我们学习了数据采集与上云的流程，并亲手做了出来，在过程中也出现了各种各样的问题。但我们还是一一解决，在这其中我们学习了边缘计算的知识，边缘计算可以保障网络边缘应用的实时性，响应迅速，更好的支持本地业务的智能化实时处理.数据传输距离上的降低，减少大量数据传输导致的带宽压力；避免所有终端数据都在云端计算，降低云端的压力；数据直接在边缘节点进行分析处理，不但能提高工作效率，还能更好的保护数据隐私。我们也学习了云计算的知识，云计算是一种商业计算模型它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上使用户能够按需获取计算力存储空间和信息服务这种资源池就被称为云计算。与边缘计算不同的是云计算能快速搭建我们的应用云计算最大的好处就是能够快速搭建一些企业应用,提供了更大的灵活性和扩展性，可以解决一些特殊的场景。在学习过程中也出现过许多问题，但是在小组合作中一一被解决，这次实验除了让我学习了许多知识也让我认识到小组合作的重要性，许多任务都需要与人合作才可以做的又快又好。在合作中完成任务。此次实验使我受益良多，对于以后的学习生活都有着许多帮助，附件1：云计算代码设备运行效率模型代码/**模型主函数入口**/Functionmain(machineCode,productLineSpeed,onlineDuration,qualifiedOutput,totalOutput){/*声明变量paasNum(良品数)，allNum(总产量)，onTime(开机时长)，speed(产线运行速度)，passRate(合格率)，bootRate(开机率)，performanceRate（性能率），oee(设备综合效率)*/varpassNum=0,allNum=0,onTime=0,speed=0,passRate=0,bootRate=0,performanceRate=0,oee=0;/**声明变量planTime(计划生产时长)，并向其赋值3小时*/varplanTime=3;/**声明变量theorySpeed(产线理论速度)，并向其赋值60/小时*/vartheorySpeed=60;/**良品数**/passNum=getInt(machineCode,qualifiedOutput);/**总产量**/allNum=getInt(machineCode,totalOutput);/**判断如果allNum(总产量)不为零，则计算产品合格率*/if(allNum!==0){ /**合格率*/passRate=passNum/allNum;}/**开机时长*/onTime=getFloat(machineCode,onlineDuration);/**开机率*/bootRate=onTime/planTime;/**产线运行速度*/speed=getDouble(machineCode,productLineSpeed);/**性能率*/performanceRate=speed/theorySpeed;/**设备综合效率*/oee=passRate*bootRate*performanceRate*100;/**返回设备综合效率,保留3位小数*/returnoee.toFixed(3);}设备运行效率模型实例代码/**模型主函数入口**/Functionmain(Equipment,productlinespeed,OnlineDuration,QualifiedOut,TotalOutput){/*声明变量paasNum(良品数)，allNum(总产量)，onTime(开机时长)，speed(产线运行速度)，passRate(合格率)，bootRate(开机率)，performanceRate（性能率），oee(设备综合效率)*/varpassNum=0,allNum=0,onTime=0,speed=0,passRate=0,bootRate=0,performanceRate=0,oee=0;/**声明变量planTime(计划生产时长)，并向其赋值3小时*/varplanTime=3;/**声明变量theorySpeed(产线理论速度)，并向其赋值60/小时*/vartheorySpeed=60;/**良品数**/passNum=getInt(Equipment,QualifiedOut);/**总产量**/allNum=getInt(Equipment,TotalOutput);/**判断如果allNum(总产量)不为零，则计算产品合格率*/if(allNum!==0){ /**合格率*/passRate=passNum/allNum;}/**开机时长*/onTime=getFloat(Equipment,OnlineDuration);/**开机率*/bootRate=onTime/planTime;/**产线运行速度*/speed=getDouble(Equipment,productlinespeed);/**性能率*/performanceRate=speed/theorySpeed;/**设备综合效率*/oee=passRate*bootRate*performanceRate*100;/**返回设备综合效率,保留3位小数*/returnoee.toFixed(3);}附件2：边缘计算脚本代码产线状态判断脚本代码function

main()

{//获取温度和湿度的数据var

humidity=getFloat("Humidity",

0);var

temperature=getFloat("Temperature",

0);var

state=0;//判断温度是否在0~40℃之间，湿度是否在35~75之间if

((humidity<=75)&&(humidity>=35)&&(temperature>=0)&&(t