一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法技术

本发明专利技术的实施例公开一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法，涉及边缘计算技术领域。所述方法，用于边缘计算系统，包括：实时采集生产车间的生产链上各节点设备的生产数据；对所述各节点的生产数据进行数据处理分析，判断各节点设备是否存在异常；若当前节点设备的生产数据存在异常，则向指定管理终端发送报警信息。本发明专利技术能够提升生产车间的运营效率，增加边际效益从而提高利润，也可以在生产线上设备运行出现异常时及时识别并报警给管理员，降低生产线卡顿或停工率。低生产线卡顿或停工率。低生产线卡顿或停工率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法


[0001]本专利技术属于边缘计算
，尤其涉及一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法。

技术介绍

[0002]目前的生产线生产作业中，由于生产车间运行有大量的机械设备以及比较多的人员流动，因此存在以下问题：
[0003]1)各产线生产完工计数靠人工统计，生产任务由人工布置，效率低下；
[0004]2)产线生产发生停线或其他影响生产故障等问题时，人工记录停线时长、及停线原因；
[0005]3)产线各设备孤立，没有联网，设备、生产相关人员无法随时监控设备的运行状态；
[0006]为解决上述问题，现有技术中已有基于数字化和网络化的生产线，这种生产线在软件支撑层面，服务器与设备端都是必不可少的。例如，某国内知名汽车公司其车间网络与信息中心网络由7层路由节点构成，即产线侧设备端的数据需要经过7个交换机才能到达服务器，服务器发出的控制指令也需要通过同样的路径长度才能到达产线侧设备端。显然，单就汽车制造企业而言，一台整车约由2万多个零部件组装而成，结合批量式生产制造，如果所有这些数据与逻辑处理请求都上传到服务器计算，会造成服务器负载压力繁重，资源损耗巨大等问题，且无法满足秒级的时延要求，尤其在生产线的终端设备出现异常时，管理人员无法及时获知相关情况，甚至会造成生产线停工。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法，用于解决现有的数字化网络生产线中服务器负载压力繁重，资源损耗巨大，数据传输时延长，终端异常时响应慢的问题。本专利技术能够缓解服务器的计算压力，提升生产车间的运营效率，增加边际效益从而提高利润，也可以在生产线上设备运行出现异常时及时识别并报警给管理员，降低生产线卡顿或停工率。
[0008]本专利技术实施例提供一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法，用于边缘计算系统，所述方法包括：
[0009]实时采集生产车间的生产链上各节点设备的生产数据；
[0010]对所述各节点设备的生产数据进行数据处理分析，判断各节点设备是否存在异常；
[0011]若当前节点设备的生产数据存在异常，则向指定管理终端发送报警信息。
[0012]在一可选实施例中，所述节点设备的生产数据至少包括：执行设备执行指令数据和/或传感器的传感数据和/或图像数据和/或运行设备的运行数据。
[0013]在一可选实施例中，所述实时采集生产车间的生产链上各节点设备的生产数据，
包括：
[0014]对生产车间的生产链上各节点设备发送一个预设控制脉冲；
[0015]接收各节点设备响应于所述控制脉冲返回的自身数据；
[0016]提取本次收到的自身数据中的有用数据，作为相应节点设备的生产数据。
[0017]在一可选实施例中，所述通过边缘计算系统对所述各节点设备的生产数据进行数据处理分析，判断各节点设备是否存在异常，包括：
[0018]根据预先存储的节点设备标识和异常识别模型的第一对应关系，获取当前采集的各生产数据对应的节点设备标识对应的异常识别模型；其中，所述故障识别模型通过对相应节点设备标识对应节点设备异常时的生产数据通过深度学习算法预先训练得到；
[0019]通过各节点设备标识对应的异常识别模型对各节点设备进行异常识别。
[0020]在一可选实施例中，在所述提取本次收到的自身数据中的有用数据之后，所述方法还包括：
[0021]将当前提取的有用数据在本次收到的自身数据中剔除，将剩余的零散数据作为本次收到的自身数据中的无用数据；
[0022]判断本次收到的自身数据中的无用数据是否为预设的设备警报数据；
[0023]若本次收到的自身数据中的无用数据为预设的设备警报数据，则向指定管理终端发送所述设备警报数据。
[0024]在一可选实施例中，所述提取本次收到的自身数据中的有用数据，包括：
[0025]根据第一公式计算本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置和有用数据的双位数值总个数；其中，所述自身数据的每个数值为双位16进制数；
[0026]根据本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置和有用数据的双位数值总个数，提取本次收到的自身数据中的有用数据；
[0027]其中，所述第一公式为：
[0028][0029]所述第一公式中，I表示本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置；D
16
(i)表示本次收到的自身数据中从左侧数起第i个双位数值；A0表示预设的通用数据传输帧头，为双位16进制数；o＝1,2,
…
,n；n表示本次收到的自身数据的双位数值的总个数；表示将i的值从1取值到n代入到括号内得到满足括号内算式时的i值；L表示本次收到的自身数据中的有用数据的双位数值总个数；D
16
(I+1)表示本次收到的自身数据中第I+1个双位数值；[]10
表示将括号内的数值转换为十进制数；
[0030]所述判断本次收到的自身数据中的无用数据是否为预设的设备警报数据，包括：
[0031]根据第二公式计算本次收到的自身数据中的无用数据为警报数据的判定值；
[0032]判断本次收到的自身数据中的无用数据为警报数据的判定值是否等于1，若是，则确定本次收到的自身数据中的无用数据为预设的设备警报数据，否则，确定本次收到的自身数据中的无用数据不为预设的设备警报数据；
[0033]其中，所述第二公式为：
[0034][0035]所述第二公式中，E表示本次收到的自身数据中的无用数据为警报数据的判定值；W
16
表示本次收到的自身数据中的无用数据；W
16
(a)表示本次收到的自身数据中的无用数据中的第a个双位数值；B0表示预设的警报数据帧头，为双位16进制数；len()表示求取括号内的数据位数。
[0036]在一可选实施例中，所述确定本次收到的自身数据中的无用数据为/不为预设的设备警报数据，还包括：
[0037]记录本次收到的自身数据中的无用数据、本次收到的自身数据中的无用数据为警报数据的判定值、本次收到的自身数据在边缘计算系统历史收到的自身数据总次数中的收到顺序号、本次收到的自身数据中的无用数据在其对应的自身数据中的顺序号的第二对应关系；
[0038]在判断本次收到的自身数据中的无用数据是否为预设的警报数据之后，还包括：
[0039]若本次收到的自身数据中的无用数据不为预设的设备警报数据，则根据本次收到的自身数据中的无用数据的数据量和所述第二对应关系，控制本次收到的自身数据对应节点设备与边缘计算系统的数据传输通道的切换与否。
[0040]在一可选实施例中，所述根据本次收到的自身数据中的无用数据的数据量，控制本次收到的自身数据对应节点设备与边缘计算系统的数据传输通道的切换与否，包括：
[0041]根据第三公式计算本次收到的自身数据中对应节点设备的数据传输通道的切换控制值；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，用于边缘计算系统，所述方法包括：实时采集生产车间的生产链上各节点设备的生产数据；对所述各节点设备的生产数据进行数据处理分析，判断各节点设备是否存在异常；若当前节点设备的生产数据存在异常，则向指定管理终端发送报警信息。2.如权利要求1所述的基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，所述节点设备的生产数据至少包括：执行设备执行指令数据和/或传感器的传感数据和/或图像数据和/或运行设备的运行数据。3.如权利要求1所述的基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，所述实时采集生产车间的生产链上各节点设备的生产数据，包括：对生产车间的生产链上各节点设备发送一个预设控制脉冲；接收各节点设备响应于所述控制脉冲返回的自身数据；提取本次收到的自身数据中的有用数据，作为相应节点设备的生产数据。4.如权利要求1
‑
3任一项所述的基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，所述通过边缘计算系统对所述各节点设备的生产数据进行数据处理分析，判断各节点设备是否存在异常，包括：根据预先存储的节点设备标识和异常识别模型的第一对应关系，获取当前采集的各生产数据对应的节点设备标识对应的异常识别模型；其中，所述故障识别模型通过对相应节点设备标识对应节点设备异常时的生产数据通过深度学习算法预先训练得到；通过各节点设备标识对应的异常识别模型对各节点设备进行异常识别。5.如权利要求3所述的基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，在所述提取本次收到的自身数据中的有用数据之后，所述方法还包括：将当前提取的有用数据在本次收到的自身数据中剔除，将剩余的零散数据作为本次收到的自身数据中的无用数据；判断本次收到的自身数据中的无用数据是否为预设的设备警报数据；若本次收到的自身数据中的无用数据为预设的设备警报数据，则向指定管理终端发送所述设备警报数据。6.如权利要求5所述的基于边缘计算的生产车间安全保障方法，其特征在于，所述提取本次收到的自身数据中的有用数据，包括：根据第一公式计算本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置和有用数据的双位数值总个数；其中，所述自身数据的每个数值为双位16进制数；根据本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置和有用数据的双位数值总个数，提取本次收到的自身数据中的有用数据；其中，所述第一公式为：所述第一公式中，I表示本次收到的自身数据中的有用数据的起始位置；D
16
(i)表示本次收到的自身数据中从左侧数起第i个双位数值；A0表示预设的通用数据传输帧头，为双位
16进制数；i＝1,2,
…
,n；n表示本次收到的自身数据的双位数值的总个数；表示将i的值从1取值到n代入到括号内得到满足括号内算式时的i值；L表示本次收到的自身数据中的有用数据的双位数值总个数；D
16
(I+1)表示本次收到的自身数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，孙宇，余丹，王丹星，张腾怀，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：