《工业大数据导论》 课件 第4章-工业大数据采集技术基础

工业大数据采集技术基础目录一、工业大数据来源二、工业大数据的数据项三、工业大数据单点采集技术四、工业大数据组合采集技术五、课后习题目录一、工业大数据来源二、工业大数据的数据项三、工业大数据单点采集技术四、工业大数据组合采集技术五、课后习题工业大数据来源工业互联网产业联盟在2017年7月发布的《工业大数据技术与应用白皮书》中提出，“工业大数据即工业数据的总和，我们把它分成三类，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据”。工业大数据的定义什么是企业信息化？

企业信息化（Enterprisesinformatization）是将企业的日常的运营过程，包括产品生产、货料物流、现金流动、业务办理、客户交互、售后服务等进行数字化，并通过信息网络进行融合处理，使企业能够快速掌握全部业务信息，实现业务管理的科学决策，提高企业在全球化市场经济中的竞争力。工业大数据来源企业信息化数据ERP系统数据不仅包括生产资源、制造流程、财务信息、设备原料等信息，还将包括产品质量、产品研发、业务流程、产品测试、产品存货、产品分销、物流运输、人力资源等各项数据。MES系统覆盖制造数据、计划排产数据、生产调度数据、库存数据、产品质量数据、人力资源、设备工具、原料设备采购、产品成本、产线看板、生产过程控制等。工业大数据来源外部跨界数据来源

外部跨界数据来源于企业、产业链之外,诸如气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化、政策法规等，却影响者企业的生产运营。气象观察自然灾害气象播报电视媒体新闻、网络媒体新闻播报工业大数据来源外部跨界数据实现避免损失加工制造企业通过收集气象数据、订单数据、原材料数据、设备数据等，及时的调整产品的生产计划、物流运输以及相关安全措施，能够避免天气因数影响企业订单交付和企业的财产财产损失。订单数据原材料数据设备数据调整生产计划物流运输安全措施订单及时交付避免财产损失气象数据工业大数据来源外部跨界数据提高销售业绩利润市场销量制定销售策略获取相关数据企业的销售部门通过收集各地方的收入情况、各地的传统习俗、宏观的经济数据等，有效的针对不同地区进行本地化的宣传和销售策略，提高产品的销售量，为企业创造更多的利润。收入情况风俗习惯市场环境工业大数据来源什么是工业互联网？工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。万物互联智能工厂工业大数据来源工业物联网数据工业物联网数据可来自数控机床、RFID、传感器、条码、测量仪器、机器人、AGV小车、自动化货仓、PLC设备等。机器人数控机床RFID测量仪器AGV小车自动化货仓工业大数据来源数控机床数据

数控机床是机械制造业的“工作母机”，是制造企业最基本、最重要的制造设备。以数控机床为例，基于数据实时性可将其分为两类：机床运行状态数据和机床执行过程数据。工业大数据来源目录一、工业大数据来源二、工业大数据的数据项三、工业大数据单点采集技术四、工业大数据组合采集技术五、课后习题数据项概念数据项(DataItem)是数据组成的基本元素，是数据记录中最基本的、不可分的有名数据单位，是具有独立含义的最小标识单位，用来描述实体的某种属性。数据数据对像数据元素数据项数据项(DataItem)—有独立含义的数据最小单位，也称域(field)数据(Data)—所有能输入到计算机中去的描述客观事物的符号数据对象(DataObject)—相同特性数据元素的集合，是数据的一个子集数据元素(DataElement)—数据的基本单位，也称结点(node)或记录(record)工业大数据的数据项定义数据项的意义对于一台机床来说，至少有数十种数据项，如何去识别这些数据便成为了一个问题。通过定义数据项，赋予数据项一个id，这个id是具有唯一性的，就如同现实生活中的门牌号一样，我们能够通过这个id去识别和获取这个数据项所代表的物理属性。对于同一类设备来说，所有的数据是种类相同的，但是如何能够很方便的采集和存储这一类设备的数据，通过定义数据项，将标准与格式统一，那么在采集和存储时，便只需要一种标准即可，极大程度上减少了开发人员的工作量，和后期对数据维护的成本。（1）用于识别（2）统一标准工业大数据的数据项NC-Link中定义数据项以NC-Link协议中定义数控系统中的X轴实际位置这一数据项为例，介绍在NC-Link中如何进行数据项的定义：{"id":"model.device.0.axis.1.act_position",（用户可自行设置id，用于标识此数据项，具有唯一性，用于识别）"type":"POSITION",（数据对象类型之一，例如CURRENT,VERSION，POSITION等。）"source":"MOTOR",（描述数据来源于哪个组件，为了方面用户在不用全部详细描述所有组件的情况下，根据已列出和未列出组件的类型描述数据的位置。）"name":"轴的实际位置",（数据项名称，用户可自行定义。）

}{

"id":"model.device.0.axis.1.act_position",

"type":"POSITION",

"source":"MOTOR",

"name":"X轴的实际位置",

}

实例化模板实例工业大数据的数据项目录一、工业大数据来源二、工业大数据的数据项三、工业大数据单点采集技术四、工业大数据组合采集技术五、课后习题工业大数据单点采集技术传感器的作用光敏传感器——视觉声敏传感器——听觉气敏传感器——嗅觉化学传感器——味觉压敏、温敏、流体传感器——触觉新技术革命的到来，世界开始进入信息时代。在利用信息的过程中，首先要解决的就是要获取准确可靠的信息，而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也就失去了基础。传感器又被称为“电五官”传感器工作原理

传感器就是一种能够将外界的物理量信息检测出来，并将其转换为模拟量或者数字量等电讯号，然后通过网络进行传输和存储的一种器件或装置。输入量输出量A/D或D/A物理量、化学量、生物量等电信号（模拟量、数字量等）传感器对于机器就与感觉器官对于人类一样，用来感觉外界的信息。使得安装了传感器的设备能够感知其自生和周围，使其有了类似于人的触觉、味觉和嗅觉等感官，从而有了实现自动检测和自动控制的可能。工业大数据单点采集技术传感器采集的物理量有位移、速度、加速度、力、时间、频率、温度、光等等，以及这些物理量所派生出的物理量。采集量举例工业大数据单点采集技术传感器一般由敏感元件、转换元件、调理电路三部分组成，敏感元件直接感受被测量，并输出与被测量有确定关系的物理量信号；转换元件将敏感元件输出的物理量、化学量及生物量信号转换为电信号；调理电路负责对转换元件输出的电信号进行放大调制。敏感元件被测量直接感应被测量将被测量转换为电信号将微电信号进行转换和放大传感器的组成调理电路转换元件模拟量数字量工业大数据单点采集技术传感器的发展历程第一阶段（1950~1969）结构型传感器出现第二阶段（1970~80年代）固体传感器逐渐发展第三阶段（80年代~至今）智能传感器出现传感器的发展历程大体可以分为以下三个阶段：结构型传感器固体传感器智能传感器工业大数据单点采集技术压力传感器温度传感器位移传感器霍尔传感器加速度传感器工业中常用传感器工业大数据单点采集技术单点采集架构工业大数据的单点采集技术架构可分为四个层次，分别为感应层、采集层、存储层、应用层，每一层分工明确，互不干扰，保障数据采集与汇聚的稳定和高效。工业大数据单点采集技术单点采集实现流程第一步，用户通过采集配置模块实现对数据采集项和采集频率的配置。

第二步，数据采集模块按照设定的数据采集项和采样周期对感应设备进行持续性的数据采集。第三步，存储层将采集上来的数据进行缓存，保障数据传输和使用的效率。第四步，存储层将数据进行持久化操作和分发到对应的应用程序。工业大数据单点采集技术单点采集实际应用在三爪卡盘底部加装测力仪或力传感器等测力设备，并通过连接法兰将其与卡盘进行连接紧固，利用受力后测力平台内部的压敏电阻值变化测得相应电压值来实现铣削力的获取。目标：采集加工时切削力数据方案：工业大数据单点采集技术单点采集局限性数据无关联性数据的采样周期长单点采集技术在采集多个通道的数据时，是以轮询的方式进行采集，使得总体的采样周期较长，从而造成数据密度低，对于一些高密度采集场合难以适应。单点采集技术主要强调和凸显的是对单个数据项的采集，难以在数据之间建立起关联关系。工业大数据单点采集技术目录一、工业大数据来源二、工业大数据的数据项三、工业大数据单点采集技术四、工业大数据组合采集技术五、课后习题工业大数据组合采集技术工业大数据之间的关联在产品全生命周期的整个阶段会涉及不同学科不同领域的数据关联，在数控系统的研发过程中会涉及总体设计方案、总体需求设计、系统结构设计、电子电路编程、动力学建模分析、零部件及组装体强度分析数据、系统及零部件可靠性分析数据等等的数据关联。产品各零部件之间的关联关系，如零部件的组成关系、零件间嵌套关系、软硬件版本兼容等关系。生产加工过程内的数据关联，跨工序大量工艺参数关联关系、生产过程与产品质量的关系、运行环境与设备状态的关系等。产品全生命周期从开发、设计、制造、使用到维护与服务等各个环节中数据的相互关联，如仿真过程与产品实际加工状况的关联。人百米短跑心电图从起跑随着速度逐渐升高，体温、心率、血清ALT活性也相应升高，当速度稳定到一定范围内，体温、心率、血清ALT活性也逐渐趋于平缓。冲刺时，这些特征值又相应改变。人体百米短跑的心电图横轴为百米短跑的状态阶段，分为起跑、加速、途中跑、冲刺。纵轴为人体在奔跑中典型的变化特征值，如体温，心率，血清ALT活性，速度等。工业大数据组合采集技术机床数据指令域心电图横轴为数控加工指令，横轴为数控机床切削力、振动、进给速度、主轴功率等特征值。数控加工心电图随着加工指令的执行过程，数控机床的特征值都会相应变化。这些特征的变化直接对刀具路径乃至于产品质量表面粗糙度、精度产生重要影响。工业大数据组合采集技术基于指令域电控数据分析的数控机床工作过程CPS建模在特定制造资源MR(包括主轴、丝杠、轴承、电机、刀具等工艺系统数据和环境温度等外部环境数据)下，采集工作任务WT(包括指令行号、指令段、刀具)和运行数据Y(包括主轴功率、扭矩、振动、轮廓误差等电控数据)，并在信息空间的认知层中建立制造资源数据、状态数据与运行数据的映射关系Y=f(WT，MR)。工业大数据组合采集技术基于指令域电控数据分析应用在数控车床上车削包含三个台阶的零件，加工该零件时，指令域中指令序列号和对应的粗加工G指令等工艺信息构成加工工作任务WT

，采集的主轴电流为加工运行状态Y。利用指令域波形图，可以清晰地显示零件车削加工过程中的WT与Y的映射关系。指令域电控数据分析应用在指令域中显示的数控加工主轴电流波形图台阶轴零件及其尺寸工业大数据组合采集技术组合采集建构

工业大数据的组合采集技术中包括以下四大模块；采集参数配置模块、数据采集模块、数据库、云端存储系统。采集参数配置模块：实现对数据项的采集配置。数据采集模块：根据采集配置从工业设备中采集配置数据并进行组合。数据库：对组合后的数据进行缓存操作。云端存储系统：对数据库中的组合数据进行持久化存储。工业大数据组合采集技术组合采集实现流程第一步，用户利用采集参数配置接口设置配置采集参数。第二步，数据采集模块对工业设备进行连续性地周期采集。第三步，数据采集模块采集完整的数据，缓存到本地。第四步，对于本地缓存数据进行组合操作，形成一组或多组组合数据。第五步，组合数据缓存到数据库，并在云端进行持久化存储。工业大数据组合采集技术组合采集的应用案例主轴振动信号及转速结合分析机床实际运行情况，对主轴振动信号和主轴转速进行组合采集，根据振动和转速的关系图，可对应分析出哪些转速是主轴的共振转速。在实际的加工过程中跳过位于共振点的转速值，能够在很大的程度提高零件的加工精度。工业大数据组合采集技术基于NC-Link的组合采集的方案基于NC-Link的组合采集的实现主要是通过Sample采样来实现多个数据项进行组合。

以一台三轴数控铣床为例，定义一项采样通道，组合采集X轴实际位置、X轴指令位置、X轴实际速度、X轴指令速度、Y轴实际位置、Y轴指令位置、Y轴实际位置、Y轴指令速度这八个数据项。数据采样间隙为1ms，采样数据上传间隙为100ms。{"id"--标识"type"--类型"name"--名称"sampleInterval"--采样周期参数设置如"sampleInterval":1,(该节点sampleInterval值为1，代表每1ms采集一次ids字段内的id所指代的数据项的数据)"uploadInterval"--采样数据上传周期参数设置如"uploadInterval":100,(该节点uploadInterval值为100，代表每100ms上传一次采样数据)"ids"--数据项集合例如[id--X轴实际位置id--X轴指令位置id--X轴实际速度id--X轴指令速度id--Y轴实际位置id--Y轴指令位置id--Y轴实际速度id--Y轴指令速度

]}工业大数据组合采集技术基于NC-Link的组合采集的方案{"id":"myChannel","type":"SAMPLE_CHANNEL","name":"采样通道","sampleInterval":1,"uploadInterval":100,"ids":[ {"id":"model.device.0.axis.0.act_position"}, {"id":"model.device.0.axis.0.cmd_position"}, {"id":"model.device.0.axis.0.act_speed"}, {"id":"model.device.0.axis.0.cmd_speed"}, {"id":"model.device.0.axis.1.act_position"}, {"id":"model.device.0.axis.1.cmd_position"}, {"id":"model.device