一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统技术方案

本发明专利技术涉及属于工业智能控制领域，特别涉及一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，包括：采集单元，多个采集单元分别用于采集高压清洗机器人的数据参数；智能网关，多个智能网关分别无线连接对应的至少一个采集单元，将多个智能网关分别部署为一个区块链节点以组建区块链网络，每个区块链节点用于传输、存储及更新采集的高压清洗机器人的数据参数；云数据平台，其与多个智能网关无线连接，用于收集存储数据参数，还包括：预测评估模块，用于根据采集的高压清洗机器人的数据参数训练LSTM预测模型，并采用训练后的所述LSTM预测模型对高压清洗机器人的数据参数进行故障预测。本发明专利技术存储数据不易丢失，同时具备故障状态进行预测等多种功能。

An Internet of things data acquisition and analysis system applied to high pressure cleaning robot

【技术实现步骤摘要】
一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统
本专利技术属于工业智能控制领域，特别涉及一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统。
技术介绍
高压水清洗是指通过高压水发生装置将水加压至数百个甚至上千个大气压以上，再通过具有细小孔径的喷射装置转换为高速的微细“水射流”形成的“水刀”切割管壁上的积垢进行清洗。高压水射流用于清洗，具有成本低、不损伤物体、不污染环境等特点。高压清洗技术作为环保高新技术已经逐渐取代污染环境的化学清洗，在制糖、轻工、食品、化工、制药、铸造、发电、石油、核电厂、水泥等行业广泛应用。目前很多行业的高压清洗还是依靠人工清洗，有部分企业尝试利用通用机器人实现自动清洗，高压清洗机器人分2个阶段：1)找孔；2)清洗上位机系统通过工业智能网关中的通讯模块，使用modbus协议连接PLC控制器，并通过符号定义表中的PLC地址，访问指定的PLC地址数据。读取成功后，通过当前管束孔坐标数据库判断是否已经有坐标数据。如果没有，则进入找孔子程序，在找孔界面先人工标定基准孔坐标信息。然后，通过上位机系统通知PLC启动视觉机器人根据指定的扇形，以往复的轨迹方式移动逐渐覆盖所有的管束孔区。识别行驶进过程中，使用工业摄像头进行拍照，并使用OpenCV识别出图片中的圆形特征并计算圆心坐标，然后圆心坐标数据保存在PLC的临时地址中。上位机系统通过工业智能网关的读写模块，读取到圆心数据，并保存入上位机的圆心坐标数据库中，完成了找孔功能。高压清洗机器人清洗时，首先从数据库中读取基准孔的坐标。然后，开始计算每个孔与基准孔的向量值，根据计算结果控制工业智能网关的通讯模块，对下位机控制结构发送X轴移动数据(方向及脉冲)到PLC控制器的指定地址中，PLC控制器获取到数据后，控制X轴进行有向性移动，并按照已计算出脉冲数据控制步进电机的转动角度，达到指定的行程距离，Y轴方向也亦然。正常情况下X、Y轴同时移动，以达到最短的行进距离，缩短移动时间。当冲洗枪移动到指定的管束孔圆心时，上位机系统通过工业网关控制清洗下行程步进电机的脉冲数，控制枪头向下伸进3～10米的距离，后再控制清洗上行程步进电机收回冲洗枪，完成了一次清洗动作。但高压清洗机器人的数据保存在本机的数据库中，若本机存在故障，则会造成数据的丢失等问题，同时，若清洗机器人出现相关故障，则需停机人工去检修，费时费力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，从而克服现有高压清洗机器人的相关数据容易丢失，相关作业状态等未能及时监控的缺陷。为实现上述目的，本专利技术提供了一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，包括：采集单元，多个所述采集单元分别用于采集高压清洗机器人的数据参数；智能网关，多个所述智能网关分别无线连接对应的至少一个采集单元，其中，将多个所述智能网关分别部署为一个区块链节点以组建区块链网络，每个所述区块链节点用于传输、存储采集的高压清洗机器人的数据参数；云数据平台，其与多个所述智能网关通过互联网连接，用于收集高压清洗机器人的数据参数，其中，该数据平台还包括：预测评估模块，用于根据采集的高压清洗机器人的数据参数训练LSTM预测模型，并采用训练后的所述LSTM预测模型对所述高压清洗机器人的数据参数进行故障预测。优选的，上述技术方案中，还包括视频监控模块，用于将数据参数中视频流进行抽帧，及每帧画面对应的状态输入卷积神经网络进行训练，并采用训练后的所述卷积神经网络进行异常预测。优选的，上述技术方案中，所述采集单元包括采集传感器、I/O接口及控制单元，所述采集传感器、I/O接口及控制单元依次连接，将所述控制单元部署为区块链网络的触手节点。优选的，上述技术方案中，所述控制单元通过GPRS/WIFI/Bluetooth与所述智能网关无线连接。优选的，上述技术方案中，根据采集的高压清洗机器人的数据参数训练LSTM预测模型，并采用训练后的所述LSTM预测模型进行故障预测的步骤具体如下：S1，在每个时间点采集到大量的采集高压清洗机器人的数据参数，每个数据参数的权重进行归一化处理，即α1+α2+α3+···+αn＝1；S2，获取t时间下采集的数据参数的健康特征值：其中，α为权重，x为数据参数的值，f(x,α)的结果即为当前采集数据的健康特征值，通过f(x,α)在不同时间点，计算出基于时间序列的设备的健康特征值数据集；S3，根据不同时间下采集的数据参数及对应的健康特征值建立时间预测曲线；S4，若实时采集的数据参数在某时间段内连续多次偏离所述时间预测曲线，则可认定为将出现故障问题。优选的，上述技术方案中，所述智能网关还用于边界计算、脏数据筛选。与现有的技术相比，本专利技术具有如下有益效果：1.本专利技术中的应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，采用无线传输的方式收集数据，避免复杂的布线要求，采用区块链技术存储相关数据，不易丢失，同时利用LSTM预测模型对机器人故障状态进行预测，以能够快速获取故障信息，从而及时维修修复，提高工作效率。2.本专利技术引入卷积神经网络对作业现场进行视频监控，能够及时作出对作业异常情况判断，已保证作业正常进行。附图说明图1是根据本专利技术物联网数据采集分析系统的结构图。图2是根据本专利技术采集单元的结构图。图3是根据本专利技术MerkleTree的结构图。图4是根据本专利技术传感器可视化示意图，每一个点是时间点上采集的n个x的值根据公式计算的靶点，所以，X轴对应的是数量(固定每秒采集n个参数)，Y轴是根据公式计算的靶点。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。如图1所示，该实施例中的应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，包括：采集单元，多个采集单元分别用于采集高压清洗机器人的数据参数；具体的，如图2所示，采集单元包括采集传感器、I/O接口及控制单元，采集传感器、I/O接口及控制单元依次连接。控制单元包括开源芯片、电源、电源稳定电路、无线信号稳定电路(wifi和蓝牙)及USB转换接口，该控制单元可作为远程开关机的控制设备，采集传感器包括采集周边环境参数(温度、湿度、光强)、高压清洗机器人电机温度、电机电压电流、喷洗压力等数据参数，其中，采集单元还包括采集高压清洗机器人的相关视频信息，wifi和蓝牙实现了与工业智能网关的通讯。在高压清洗机器人中，控制电机是重要的组成部分，控制电机的状态很大一部分就能够决定了整个机器人的工作状态。通过控制单元监控每个电机的工作电流、工作电压，是否在指定的运行指标中，对于电机的健康状态做全面的监控，提前做好物件的寿命预测，提前做好物料的采购等工作。控制单元通过GPRS/WIFI/Bluetooth与智能网关无线连接，数个甚至数百个控制单元启动后，可自行组成内部网络，该实施例中采用WifiMesh组网，一组相似的设备节点开机之后自行组建网络，配置信息被写入硬件的固件中。这些节点可以同时作为AP和路由器，网络中的每个节点都可以发送和接收信号，每个节点都可以与一个或者多个对等节点进行直接通信。这种结构的最大好处在于：如果最近的AP由于流量过大而导致拥塞的话，那么数据可以自动重新路由到一个通信流量较小的邻近节点进行传输。依此类推本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，其特征在于，包括：采集单元，多个所述采集单元分别用于采集高压清洗机器人的数据参数；智能网关，多个所述智能网关分别无线连接对应的至少一个采集单元，其中，将多个所述智能网关分别部署为一个区块链节点以组建区块链网络，每个所述区块链节点用于传输、存储所述高压清洗机器人的实时数据参数；云数据平台，其与多个所述智能网关通过互联网连接，用于收集高压清洗机器人的数据参数，其中，该数据平台还包括：预测评估模块，用于根据采集的高压清洗机器人的数据参数训练LSTM预测模型，并采用训练后的所述LSTM预测模型对所述高压清洗机器人的数据参数进行故障预测。

【技术特征摘要】
1.一种应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，其特征在于，包括：采集单元，多个所述采集单元分别用于采集高压清洗机器人的数据参数；智能网关，多个所述智能网关分别无线连接对应的至少一个采集单元，其中，将多个所述智能网关分别部署为一个区块链节点以组建区块链网络，每个所述区块链节点用于传输、存储所述高压清洗机器人的实时数据参数；云数据平台，其与多个所述智能网关通过互联网连接，用于收集高压清洗机器人的数据参数，其中，该数据平台还包括：预测评估模块，用于根据采集的高压清洗机器人的数据参数训练LSTM预测模型，并采用训练后的所述LSTM预测模型对所述高压清洗机器人的数据参数进行故障预测。2.根据权利要求1所述的应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，其特征在于，还包括视频监控模块，用于将数据参数中视频流进行抽帧，及每帧画面对应的状态输入卷积神经网络进行训练，并采用训练后的所述卷积神经网络进行异常预测。3.根据权利要求1所述的应用于高压清洗机器人的物联网数据采集分析系统，其特征在于，所述采集单元包括采集传感器、I/O接口及控制单元，所述采集传感器、I/O接口及控制单元依次连接，将所述控制单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：麦冬，霍力，苏聪，黄本锐，周利，
申请(专利权)人：广西壮族自治区机械工业研究院，
类型：发明
国别省市：广西,45