有没有物联网和云计算两者融合的具体案例

有没有物联网和云计算两者融合的具体案例,第1张

羧酸减水剂生产控制系统的工业物联网框架设计与实现

严海蓉1,王子明2
(1北京慧物科联科技有限公司,北京 100124,2北京工业大学,北京 100124)

摘要:工业物联网既提供了在生产过程中获取并控制聚羧酸减水剂生产设备的信息的方式,也提供了基本的网络架构,方便系统集成和扩展。该框架在分析了聚羧酸减水剂生产流程的基础上被划分为设备控制层、通讯层和应用服务层。根据实际应用需求,描述了工业物联网架构可以方便接入设备,贴近工艺完成软件,并让机器具有智能。企业应用案例表明该系统能够有效地实现生产状态跟踪监测和生产设备自动控制的目标,对进一步研究工业物联网技术和解决方案具有一定的参考价值。
关键词:工业物联网;自动化控制系统;聚羧酸减水剂生产设备
中图分类号:TP273 文献标识码:A

Theindustrial IOT design of automatic control system for polycarboxylate superplasticizer
YAN Hairong1, Wang Ziming2
(1.Beijing Sophtek Corp,2 Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)

0引言
原来的聚羧酸减水剂生产自动化控制不能充分满足生产工艺要求,存在的主要问题是:
1) 新设备接入非常困难;
2) 同类不同厂家设备不方便更换;
3) 匀速滴加过程中不能达到理想的控制速度,传统PID算法波动较大,常需要人工手动干预;
4) 温度控制需要人工参与控制,无法完成全自动;
电话 扣扣53O934955
工业物联网是工业40的支撑框架。物联网被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮。它的发展离不开应用,面向工业自动化的工业互联网技术是物联网的关键组成部分[1]。工业物联网通过将具有感知能力的智能终端、无处不在的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式应用到工业生产的各个环节,提高制造效率,把握产品质量,降低成本,减少污染,从而将传统工业提升到智能工业的新阶段[2]。
工业物联网框架中,整个系统具有强大的数据服务器,能够进行大数据的计算。在数据量足够的时候能够利用网络智能来帮助企业进行决策、配方优化和自动的设备维护等。
整个控制系统具有分布式智能能力。整个系统中,可以把数据都送到中控部分来完成;也可以将一些需要及时处理的,如温度控制等,直接由现场控制来完成。系统通常分为中央控制单元和分布的现场控制单元,中央控制单元由工业控制计算机充当,现场控制单元则由高可靠、抗干扰的工业级微控制器和与当前控制需求相配套的附加电路模块组成。依托微控制器的实时处理能力可以完成对现场生产进行实时调节控制,并且通过总线实现现场控制单元与中央控制单元进行数据交互,使生产过程表现出整体性、协调性,从而优化生产工艺、提高生成效率。
系统通过总线把各个独立的控制模块组织成在一起。控制模块的独立性,使得系统中各个分布的控制模块检修、升级、数量扩充都很方便,也为在生产规模扩大时控制系统扩充预留了接口。
因此工业物联网框架才能彻底解决传统控制的一些问题,真正贴合聚羧酸减水剂生产工艺。
1 系统概要设计
根据聚羧酸减水剂的生产过程,可以将聚羧酸减水剂自动化控制系统分为设备控制层、通讯层和应用服务层,系统框架如图1所示。
图1 系统框架图
图1中,应用服务层主要实现对生产过程中实时数据和生产状态的跟踪监测和管理,同时提供各种应用UI接口,用户可以通过使用计算机、手机等手持设备登录客户端来访问或获取所需要的数据或信息等,从而实现物联网的厂内处处可访问。一旦将企业网络与公共网络连接,用户登录后就可以实现生产数据随处可访问。
应用服务层中还包括有控制逻辑层,控制逻辑层通过与 *** 作人员进行交互,并且汇集、分析、存储和处理生产过程中的实时数据和生产状态,实现生产过程的逻辑控制。
通讯层主要实现设备控制层、控制逻辑层和应用服务层之间的可靠传输。
设备控制层主要实现原始数据的采集与分析、数据和状态的上传、控制指令的接收等。嵌入式控制器内的智能逻辑将和聚羧酸减水剂生产各工序要求的生产工艺(加料、滴加、温度调节、pH调节)等紧密贴合,并与控制逻辑层相互通讯完成所要求的工艺精密控制。
整个系统采用划分层次的设计思路使得系统具有很好的可移植性,各种传感器可以灵活的接入系统。这样新系统的总体实现或者旧系统的扩展可以采用“搭积木”的方式完成构建。

2 系统详细设计
根据以上设计的系统工业物联网框架和体系结构,本研究将以北京某公司的具体项目为例,详细介绍该系统的设计和应用过程。
21设备接入示例
基于工业物联网架构的设计,可以很容易的接入各种设备。比如如图2所示的聚羧酸减水剂自动化控制系统接入了一个服务器、一个 *** 作员站、若干显示器、2个控制站,若干现场设备和用户手机。
图2基于工业物联网架构的设备接入实例
服务器负责存储生产数据,包括生产 *** 作日志和生产过程数据,便于生成台帐和报表。也可以与各种财务、资产管理软件连接。同时,负责承载起局域网与大网络的连接工作。
*** 作员站上运行的软件,方便 *** 作员在中控室来 *** 作现场各种阀门、电机等开停,从而按照工艺过程完成生产。
控制站自动获得 *** 作员 *** 作命令来控制现场设备,比如阀门等,同时也自动从现场设备获取各种状态,比如称重数据等传给控制室控制机器。
现场设备是包括传感器和各类执行器,比如秤、阀门等自动工作。
图中的手机设备是为了表示出工业物联网框架可以任意接入设备的特性。比如,在该框架下,巡视人员可以通过手机进行接入,完整现场紧急控制一些阀门的开或者是关。经理等就可以通过手机来查看每天生产数据。
同时,对于不同厂家的同类设备,该工业物联网框架也有较好的兼容能力。
22贴合工艺的软件设计
软件包括生产线管理软件和工业现场控制软件。生产线管理软件工作于生产管理计算机,主要实现工艺管理、配方管理;通过网络,根据权限,可调出 *** 作人员的现场 *** 作记录,完成对现场的远程管理。工业现场控制软件工作于车间级服务器中,主要通过与工艺以及现场布置相同的画面显示,使得 *** 作人员便于 *** 作,以实现现场设备仪表信号的采集、处理,配方管理和现场数据实时界面显示和控制等功能。
图3 聚羧酸合成控制生产工艺示意图

根据实际生产过程和自动化控制系统的特点,当前聚羧酸生产过程分大单体预化过程、 A、B料预混过程、A、B料计量罐加料过程、碱计量罐加料过程、A、B料滴加过程、反应釜搅拌控制过程、反应釜温度控制过程,针对不同的过程,分别实现其控制目标,从而达到完整生产过程的控制。
下面以工艺中的A、B料计量罐滴加控制为例来说明软件设计功能。
首先控制系统为用户提供友好的A、B滴加控制对话框,方便用户可视化 *** 作。用户可以选择采用以前输入的备用方案进行控制,也可以选择自己新输入方案进行空控制。总之都能够根据配方在规定的时间内,将指定质量的物料匀速加入到对应的反应釜中。
图4 启动已存备用方案滴加
图5 启动自定义方案采用三阶段定量滴加示例

其次控制系统采用分段式匀速滴加模式(图5),启动滴加时,控制系统计算出三个阶段分别的预期流速。控制系统实时读取当前计量罐的质量,并根据当前时间,计算出实时流速。控制系统根据实时流速和预期流速的差值,控制调节阀的开启度,从而控制滴加速度。
图6 滴加控制效果示意图(多阶段不同流速)

最后,显示出实时滴加工作界面(图6),工作工作误差一般不大于1%。
23机器学习的智能能力
原来控制系统由于没有采用物联网框架,数据存储量不充分,从而无法让机器自主学习。各种设备常常需要人来手工调整,设定最高最低值;控制过程需要人工进行干预,来辅助机器完成自动控制。
而现有的工业物联网架构,拥有了专门的数据服务器,从而可以存储较大量的数据。而对于这些数据进行分析而产生的机器智能不可小觑。
比如,以前温度控制时,只能根据人工经验设定一个固定的值。反应釜的材质、容量、夹套、搅拌电机、搅拌桨叶等设备本身因素会影响调温结果。
而往往由于冬夏的自来水、室内温度、物料温度、反应剧烈程度等也会影响调温结果。因此在控制系统安装后要进行长时间的人工参与测试来努力找到一个合适的最大最小值。而测试时间毕竟短,这个值一旦这个值固定后,后续生产时就无法轻易改变,为此生产 *** 作员常需要来观测这个温度控制过程并且来参与控制,否则很难达到理想的控制效果。
再比如对于滴加控制的PID算法,往往由设计者人为给定一个PID参数,也无法完全适应实际设备磨损等情况。
而基于工业物联网架构的控制时,可以在服务器端运行一个智能控件,由它来自动学习历史调温或者滴加流速的变化情况,不断训练软件,让软件重新找到合适的上下调节阈值,这样才可以真正达到完全自动化。整个系统拥有了自己不断学习的机器智能。

3 系统测试结果
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统在设计和开发完成后,在北京某工厂的实际生产线上投入使用。目前,该系统运行安全、稳定,大部分功能已经实现,达到了预期的效果。
在系统正式投入使用后,对系统的工业现场控制软件、生产线管理软件和嵌入式控制器进行了长时间的测试。针对实现过程中遇到的问题做了大量的调试工作。下面以实现滴加A料为例对系统的测试进行描述。
*** 作人员在控制室通过点击用户 *** 作界面的A料滴加阀门按钮进行滴加参数的配置,如图7所示。 *** 作人员需要输入的参数为滴加质量和滴加时间,同时系统也支持分阶段滴加。在点击开始滴加按钮后,服务器会向嵌入式控制器发送滴加A料指令。
图7 滴加A料配置界面
嵌入式控制器在接收到服务器下发的滴加A料指令后,会进行自动化控制,实现A料的滴加 *** 作,具体效果如图8所示。
图8 5个反应釜同时进行A料滴加曲线示意图
图8中5条不同颜色的线分别表示5个不同计量罐的A料滴加曲线,系统支持多个计量罐同时进行滴加 *** 作。左侧上升的直线表示向计量罐加入A料的过程,系统支持多个计量罐同时加料,质量控制精确,定量加料的误差在01%以内。右侧下降的曲线表示滴加A料过程,曲线的斜率即为速度。由图可知,系统基本上能够实现匀速滴加A料过程,同时,系统也支持连续4小时的滴加 *** 作,时间误差在1分钟左右。
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统投入运行后,提高了聚羧酸减水剂的产品质量,提高了工艺生产的自动化程度,大大减轻了 *** 作人员的劳动强度,提高了企业的竞争力。
4 结束语
本研究基于工业物联网架构设计的聚羧酸减水剂自动化控制系统对聚羧酸减水剂生产过程可以进行高效的跟踪管理,在实际应用中具有重要作用。它使聚羧酸减水剂生产设备具备了一定的数据感知、处理和通信能力,从而为企业制定更好的工艺流程提空帮助。同时,它也促使聚羧酸减水剂生产管理过程更加科学和精细化。该系统的成功开发设计为工业物联网在化工行业的推广打下了基础,做出了积极地探索。

参考文献:
[1]LIANG Wei,ZENGPeng Internet of Things Technology and Application Oriented IndustrialAutomation[J] Instrument Standardization & Metrology,2010:21-24[梁炜,曾鹏面向工业自动化的物联网技术与应用[J]仪器仪表标准化与计量,2010:21-24]
[2] KANGShilong,DU Zhongyi,LEIYongmei,ZHANG Jing Overview of industrial Internet of Things[J]Internet of Things Technologies,2013:80-82,85[康世龙,杜中一,雷咏梅,张璟工业物联网研究概述[J]物联网技术,2013:80-82,85]
[3] BIDongzhen The Design and Realization of Industrial Sewing Machines System Basedon the IoT[D]Shandong: Qingdao University,2012[毕东贞基于物联网的工业缝纫机系统的设计与实现[D]山东:青岛大学,2012]
[4]ZHANG Ximin,WANGGuoqing,DINGXuenian Development of an Internet home automation system[J] Chinese Journalof Scientific Instrument,2009,30(11):2423-2427[张喜民,王国庆,丁学年基于因特网的远程家居自动控制系统研制[J]仪器仪表学报,2009,30(11):2423-2427]
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云计算 物联网 大数据
1、云计算
一般来讲云计算,云端即是网络资源,从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物,小到手表、钥匙,大到汽车、楼房,只要嵌入一个微型感应芯片,把它变得智能化,这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术,人们就可以和物体“对话”,物体和物体之间也能“交流”,这就是物联网。随着信息技术的发展,物联网行业应用版图不断增长。如:智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球,目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data),就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即:数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据,云计算,物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

1、云计算
一般来讲云计算,云端即是网络资源,从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物,小到手表、钥匙,大到汽车、楼房,只要嵌入一个微型感应芯片,把它变得智能化,这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术,人们就可以和物体“对话”,物体和物体之间也能“交流”,这就是物联网。随着信息技术的发展,物联网行业应用版图不断增长。如:智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球,目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data),就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即:数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据,云计算,物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。


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