基于需求导向的边缘智能生产系统设计_李榕婕.pdf

342 集成电路应用 第 40 卷 第 1 期（总第 352 期）2023 年 1 月Applications创新应用动化系统并能够满足智能化生产中的基本现场级需求。本节介绍了DEPS的系统分层逻辑架构以及根据层次结构以需求为导向的功能分布。2.1 逻辑架构DEPS 采用松耦合设计的分层结构体。DEPS包括5层：数据层、接入层、服务层（App层）、应用层（Web层）、客户端。DEPS不仅可以部署在单机上，每一层也可以有自己的集群来支持高并发的大数据量。层与层之间的数据和应用程序进行通过服务总线和消息总线进行交互。为了增加可扩展性，提高DEPS对不同行业生产需求的适应能力，接入层、App层和Web层引入了模块化设计。可以提高专家的参与度，根据每个行业的不同情况定制个性化服务。图1所示为DEPS逻辑架构。2.1.1 数据层数据层支持多种类型的数据库来存储数据。数据有不同的属性。因此，数据层选择可以具有相应特征的数据库。对于大规模生产数据，高效的柱状库用于批处理数据处理和即时查询，例如HBase。由于大多数数据没有明确的相关性，对于NoSQL也做了一个简单的区分。例如，分散的多样性的缓存0 引言边缘计算作为云计算后衍生出的概念，能够弥补云计算在部分领域的缺失及稍弱的性能表现。在各种服务逐渐迁移到云上之后，云有了自己相对完整的体系结构，想要回归边缘，只能下放一些较为简易独立的计算任务。1 研究背景当前的边缘计算主要着眼于以下两类服务：（1）实时性要求高的计算任务，需要在靠近数据源的部分及时给出响应，减少网络传输的延时；（2）计算量大的计算任务，由边缘分担部分的计算任务，能够减轻云核心的计算压力，提升任务的处理效率。在许多情况下，智能制造的需求是在本地生成并为本地服务的，不一定依赖于云。边缘计算通常旨在执行一些本地计算来辅助云端，基于智能制造的需求导向，DEPS扩展了边缘计算的范围，旨在构建一个独立且完整的系统。这是一个面向需求的边缘智能生产系统。DEPS将服务从云端迁移到边缘，提供更好的实时性和更强的数据安全性。2 系统设计作为一种分层的系统架构，DEPS集成了多种自作者简介：李榕婕，同济大学，硕士研究生；研究方向：边缘计算。收稿日期：2022-08-26；修回日期：2022-12-22。摘要：阐述边缘计算系统DEPS，采取分层结构，针对多个并行的服务，提供一个较为完整的系统框架。DEPS集成了多种现有的工业控制系统，能够适应多样的工业生产环境。同时，模块化的设计使得DEPS更加灵活，允许专家参与设计，提高了用户的参与度，增强了系统的专业性，更能按需设计。关键词：边缘计算，智能制造，分布式系统，个性化设计，需求导向。中图分类号：TP393.08，TP273 文章编号：1674-2583(2023)01-0342-04 DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2023.01.148文献引用格式：李榕婕，陈德基，肖杨.基于需求导向的边缘智能生产系统设计J.集成电路应用,2023,40(01):342-345.基于需求导向的边缘智能生产系统设计李榕婕，陈德基，肖杨（同济大学，上海 201800）Abstract This paper describes that edge computing system DEPS adopts a hierarchical structure to provide a relatively complete system framework for multiple parallel services.DEPS integrates a variety of existing industrial control systems which let it be able to adapt to a variety of industrial production environments.At the same time,the modular design makes DEPS more flexible.It allows experts to participate in the design to improves the users participation and enhances the professionalism of the system.Thus,it can be designed on demand.Index Terms edge computing,intelligent production,distributed system,custom design,demand-oriented.Design of a Demand-oriented Framework for Edge Intelligent Production SystemLI Rongjie,CHEN Deji,XIAO Yang(Tongji University,Shanghai 201800,China.)Applications 创新应用集成电路应用 第 40 卷 第 1 期（总第 352 期）2023 年 1 月 343适合key-value模式（Redis），而更规则的模型数据适用于面向集合的模式（MongoDB）。2.1.2 接入层接入层主要用于设备接入。（1）访问层通过插件实现不同协议的访问，不同的插件对应不同的协议。它可以解析在多个场景中接收到的数据。（2）网关使用调度器来安排不同的服务器和不同的插件，然后选择合适的资源。（3）接入层提供一个简单易用的RESTful协议来报告数据。（4）对于二次开发需求，提供了标准SDK（软件提供开发工具包）。因此用户只需要关心关于本地网关功能的开发，而不是复杂的协议。图2所示为DEPS接入层架构。2.1.3 应用层App层按业务划分为服务，每个服务可以部署在集群中以提高可用性的系统。（1）数据层、App层的支持可以提供阈值计算等所有服务警告、工单视图、KQI（关键质量指标）计算和大数据处理。（2）每个服务都可以调用通过RPC（远程过程调用）同步或异步。此外，消息可以在之间传输每个服务都通过消息总线。（3）为了增强DEPS的外部可用性，App层添加OpenAPI和用于外部调用的系统服务。图3所示为DEPS应用层架构。2.1.4 Web层Web层具有高度可扩展性，支持单机部署和集群部署，并可以选择不同的根据不同需求进行部署。（1）Web层采用RESTful接口，支持两种身份认证方式：Token和Session。（2）Web层使用Websocket 订阅和接收消息，以确保消息的及时性。图4所示为DEPS Web层架构。2.1.5 客户端DEPS针对用户的各种需求提供了一个包含设备管理和维护的移动App。它可以满足移动终端应用的业务需求如设备的现场维护、操作和维护文件条目。客户改善设备管理效率和服务质量。客户可以选择设备树来获取设备信息和设备视图，并分析相应的随时响应设备管理任务的状态趋势时间。2.1.6 二次开发DEPS的模块化设计为用户提供了两种选择：一种是直接使用现有的API二是根据需要进行二次开发。目前的二次开发功能提供的主要位于接入层、App层和Web层。（1）接入层协议：主要用于接入侧上报数据的二次开发。它可以实现IoT AP（物联网访问协议）的所有功能协议，包括数据上报、命令发布等功能。该协议是基于TCP定义的协议，具有紧凑的二进制传输格式结构，能够大大节省网图1 DEPS逻辑架构图2 DEPS接入层架构344 集成电路应用 第 40 卷 第 1 期（总第 352 期）2023 年 1 月Applications创新应用络带宽。（2）App层服务：在系统提供的标准框架下进行。用户可以选择数据库在开发过程中独立，或者它可以链接到现有数据库。根据开发规范，用户可以实现自己的功能，调用已有的系统的功能。（3）Web层应用：提供不同范围的Web页面二次开发。执行二次开发组件并使用视图配置功能进行视图定制；基于现有WEB框架开发接口，之间的关系系统菜单和路由可以重新配置；完全自由开发WEB页面并通过路由到页面系统菜单配置。2.2 功能架构DEPS的主要功能包括平台管理、特定应用中的数据采集管理、数据处理与分析、业务管理、视图设计和配置。2.2.1 平台管理平台管理作为系统的支撑功能为DEPS提供了用户的统一登录，使用了多租户技术，对数据和配置进行了虚拟分区，在提供多数客户端相同甚至可定制化的服务的前提下，保障了客户的数据隔离。边缘环境的多变性给边缘系统带来了安全问题，因此安全管理是系统运行的基本保障；同时运维管理也是保证系统鲁棒性的基本功能。2.2.2 采集管理 采集管理作为数据的来源，是整个系统的支撑基础，因此部署在低层的接入层。边缘作为区域差异性极大又快速变化的网络环境，需要对其进行不同数据传输接入协议的适配器管理，并将接入数据进行规格化，增强系统的通用性与自适应性。在系统正式投入现场前，可通过在接入层的数据仿真器模拟网关设备发送的数据对DEPS进行适应性的调整；同时对于规模较大的系统，可通过数据路由进行数据与设备的查询。2.2.3 数据处理数据处理作为对于接入层数据的初步处理，部署在App层，能够为进行数据的常规处理，如阈值告警、聚合、归一、KQI计算等；同时也能对处理后数据赋予语义进行分析，如预测预警、能耗分析、影响分析、基线分析等。2.2.4 业务管理业务管理以业务为单位对数据进一步进行处理，部署在App层。DEPS中涉及的业务围绕着生产设备与用户，主要有设备管理、故障分析、统计分析、维保服务、客户管理、用户与域管理。2.2.5 视图视图设计与配置作为数据处理结果的可视化反馈，部署在Web层。视图设计器能够进行各种视图及流程的设计，主要以各种图表展示设备模型相关图3 DEPS应用层架构图4 DEPS Web层架构Applications 创新应用集成电路应用 第 40 卷 第 1 期（总第 352 期）2023 年 1 月 345数据，实现设备的拓扑结构与工艺流程，如性能视图、组态视图、Dashboard视图。而系统配置可以对视图设计器得出的视图进行相应的配置与管理。3 系统实现 3.1 技术架构根据DEPS的分层功能设计给出了实现的技术架构。（1）平台层：基于大数据，我们选择Spark用于机器学习和实时计算。其他还添加了处理引擎：流引擎Activiti，报告引擎Jasper，规则引擎 Drools等。（2）数据层：由于不同数据的特点，我们使用不同的数据库：Redis用于缓存，PostgreSQL用于关系数据库，HBase用于面向列的数据库，用于文档数据库的MangoDB。（3）接入层：采用RESTful协议实现各种协议插件。（4）应用层：集成了应用容器 Spring和分布式服务框架 Dubbo。同时使用 Zookeeper进行服务协作，JPA用于数据访问，Mesos用于资源管理。（5）Web层：选择Spring MVC框架，结合RESTful和Json，选择Bootstrap，AngularJS，以及用于页面显示的eCharts。目前已经实现将DEPS在边缘的部署，如图5所示。3.2 实验案例DEPS具有很强的可扩展性，支持不同规模的硬件资源，从整个系统的单机部署到每个集群分配的集群层。本文将DEPS集成到单机中在边缘：如图2所示，它使用2个PCI芯片：1个PCI-EX16芯片和1个PCI-E X1芯片。其他硬件包括Intel H310 CPU、DDR4 64GB RAM、4T硬盘和256GB固态硬盘。DEPS已经在水厂物联网系统、纺织设备生产监控系统、空调设备监控平台进行了测试，并得到了满意的反馈。这显示了它的能力：在边缘不需要连接网络，能够实时独立完成原始数据的全生命周期：接收数据数据处理数据可视化（图6所示）完成指令。4 结语DEPS是一个较为独立完整的边缘系统，是一个基于需求导向的边缘智能生产框架