車載雷達制造物聯關鍵技術研究

張祥祥 陳帝江 胡祥濤 魏一雄

摘要：針對車載雷達制造過程信息互聯互通問題，構建了車載雷達制造物聯系統架構，研究了信息綜合感知、異構網絡融合和數據處理及處理等關鍵技術，最后構建了車載雷達制造物聯原型系統，取得了良好的應用效果，驗證了所提技術的可行性與有效性。

關鍵詞：車載雷達；制造物聯；互聯互通

1 引言

車載雷達作為汽車安全類產品，可以對本車盲區內目標和相鄰車道的潛在危險目標進行探測，在事故發生前提供給駕駛員足夠的預警時間，有效阻止潛在交通事故的發生，最大程度的保護人員和財產安全，受到越來越多消費者的青睞[1]。車載雷達品種多、混線生產頻繁、批次多、管控嚴、物料種類雜、測試環節多且核心設備多樣，導致生產過程中數據采集難、異構數據集成難、生產現場不確定因素多和管控決策慢等問題，對產品規模生產能力、質量穩定性等帶來了不利影響。

近年來，具有泛在感知、異構集成、自適應和互操作技術特征的制造物聯技術在制造業得到了廣泛推廣和應用，為實現車載雷達智能制造提供了解決思路。制造物聯通過使用各種感知技術，如智能傳感器、RFID識別裝置、各種感應器和激光掃描器等，并與網絡技術形成傳感網絡，對制造過程數據進行全面感知、可靠傳遞和智能處理，從而實現制造中的“物-物”相連、“人-物”相連以及“人-人”相連[2]。

本文結合本單位民品產業車載雷達智能車間建設，研究制造物聯關鍵技術，構建車間雷達智能車間制造物聯系統，提升車載雷達制造過程的透明性、敏捷性，為車載雷達精確生產和智能制造的決策與優化提供重要支撐，促進生產過程動態優化管控，提升制造水平。

2 制造物聯系統架構

制造物聯架構分為三個層次：感知層、傳輸層和應用層[3]。車載雷達研制是典型的多品種變批量離散制造過程，存在保密性要求高、制造過程標準規范嚴、生產任務計劃性強、工藝復雜和生產質量要求高等生產特點，研制過程中涉及的人員信息、生產設備、物料信息、生產計劃和環境信息等信息感知繁雜，實時性和準確性難以得到保證。針對車載雷達生產過程制造資源和產品信息數據的采集及協同應用，為實現信息管理系統對人/機/物料信息/生產計劃執行情況和產品信息等生產現場數據的實時感知，從加工、組裝、程序燒錄、測試、倉儲、物流和檢驗等分析其制造特點，基于物聯網技術、現場數據采集管控技術、可視化技術等構建一個覆蓋車間產品原料采購、檢驗、生產加工和倉儲物流等過程的制造物聯系統，實現對生產過程監控信息的感知與全方位管理，如圖1所示，包括采集層、傳輸層、處理層和應用層。

（1）感知層。主要是通過RFID、條碼、傳感器和人機交互等方式，對加工中心、自動化器件貼裝成套設備、自動點膠設備、自動裝配設備、自動化測試設備、物料、AGV/RGV、中轉托盤和專用裝配，以及檢測設備等進行數據采集，分析組件制造過程數據分類，制定對應的數據采集方法，實現制造過程數據的實時采集，為后續數據傳遞和分析應用奠定基礎。

（2）傳輸層。包括通信技術和網絡技術，用于解決采集數據的異構傳輸和協議轉換。制造物聯網包含的網絡有工業無線傳感網、工業以太網和工業現場總線等，通過通信技術研究，實現實時采集的設備、物料等制造資源信息及環境信息能夠通過網絡進行傳遞和交互。而網絡技術主要是對異構制造物聯網進行組網和網絡融合，研究多種傳感網絡和對象域名解析標準，通過多網絡通信協議與中間件相融合的智能網關設計方法，保障生產制造資源信息和產品信息數據管理與協同應用。

（3）處理層。主要完成對采集的數據的整合和集成，具體任務包括：多源制造數據的關系定義、關鍵事件定義及關聯運算、數據挖掘分析和標準化封裝信息等。

（4）應用層。主要針對車間運行關鍵事件的性質及用途，分類進行數據的匯集和存儲，以利于提供高效的數據調用服務，對生產現場進行實時管理、分析和監控，包括制造資源精益化管理系統、智能調度系統、物料智能存儲與配送系統和可視化系統，實現制造過程實時監控、產品質量實時監控診斷、物料配送智能調度和可視化展示等。

3 制造物聯關鍵技術

3.1 制造物聯信息綜合感知技術

信息感知是制造物聯的基礎。車載雷達組件組裝過程是一個信息不斷產生、不斷變化的動態系統，存在大量信息感知，具有典型的多源異構性，表現在：制造物聯信息感知涉及產品、人員、設備狀態、物料及在制品、質量檢測等多種信息，具體包括自動化設備運行數據、環境數據、組裝過程數據、工藝參數數據、測試數據和試驗數據等，各類數據近千項。數據的多源性導致制造物聯信息感知難以覆蓋到人、機、料、法、環全流程，不能實時了解生產現場中在制品、人員、設備和物料等制造資源和加工任務狀態的動態變化，同時也導致數據了采集方式的多樣性。

制造物聯需綜合感知車間各種設備、人員、物料、環境等信息，結合車載雷達智能車間實際情況，在對制造物聯系統進行分類的基礎上，綜合運行了多種接口技術，包括上位機、PLC、RFID讀寫器、掃碼槍、傳感器和PLC等，實現信息感知。

（1）基于工控上位機的數據采集。該方法適用于帶工控機上位機軟件系統的相關設備，并且上位機軟件系統具備數據采集功能。通過借助以太網絡，利用OPC、ODBC、WEB和TCP等，與工控機的上位機軟件系統進行集成，從中實時獲取設備狀態、加工或測試等相關數據，將其封裝成相應的數據模型并存儲至數據庫中。

（2）基于設備PLC的數據采集。該方法適用于相關數據通過PLC寄存的相關設備。通過利用PLC的標準接口協議，與PLC進行集成，從中實時獲取設備狀態、加工或測試等相關數據，將其封裝成相應的數據模型并存儲至數據庫中，可通過PLC對外開放的標準接口進行通訊，主要包括現場總線、自定義開放協議等。

（3）基于傳感技術的數據采集。該方法適用于環境相關數據采集和啞終端相關數據采集。啞終端是指自身不具備進行數據交互的物體。通過在車載雷達組裝過程的各個工藝環節的工序點上安裝傳感器，利用傳感器網關接口，實時采集生產環境中的溫度、濕度等數據，包括傳感器采集、RFID采集以及掃碼槍等方式。

（4）人機交互。適用于需要人機交互方式進行采集的數據，包括計劃、人工檢測判斷結果等。

在此基礎上，根據信息感知需求，結合各類信息感知方法的特點，依次布置數據采集設備，主要包括RFID讀寫器、掃碼槍/視覺定位識別設備、智能儀表、傳感器和PLC，如圖2所示。

3.2 制造物聯異構網絡融合技術

數據傳輸是車載雷達制造物聯系統的重要組成部分，采集的數據只有通過傳輸系統才能被充分利用并發揮應有的效果。傳輸層是在感知層信息感知的基礎上，通過不同源、不同類型、不同協議接口的網絡交叉融合，保障信息傳遞并存儲到數據中心，達到感知信息與數據中心或應用系統的信息互聯及互操作。車載雷達制造物聯系統需連接各種現場設備，其間的通信涉及以太網、現場總線、RFID和無線傳感網等異構網絡，如何有效集成、轉換和共享現有的通信協議，實現支撐制造物聯需求的異構網絡融合，是一個亟待解決的問題。

目前，異構網絡融合可采用基于硬件網關的集成和基于OPC軟網關的集成兩種方式[4]。本文針對車載雷達智能車間現場總線、RFID、無線傳感網和串口通信等并存的情況，以工業以太網作為系統網絡的基礎，采用OPC （OLE For Process Control）技術和網關相結合的方式組成工業控制網絡。通過以太網可以有效連接現場控制層、設備層與控制室的信息網絡；通過OPC技術可實現不同廠商現場設備的通信互聯，上位機客戶端可查詢生產控制過程的實時數據，對現場進行監控；在現場設備底層，由于各類設備數據采集及傳遞接口不同，且時效性和準確性要求高，通過網關實現底層異構設備的互聯，克服以太網適應性和時效性差的問題，并將各類采集上來數據進行協議轉換、數據處理后，上傳到業務系統的數據庫中。

根據上述描述，構建了車載雷達制造物聯系統涉及的軟硬件和網絡融合示意圖如圖3所示。采用以太網為網絡通信架構，連通現場設備層與上位系統的信息交互；車載雷達智能組裝線通過OPC技術實現PLC數據采集及下發，采用Ethercat總線進行信息傳輸，既滿足現場控制實時性要求高、環境適應性強、可靠性高的要求，也適合上層應用系統的數據傳輸和共享。組裝線RFID讀寫器和讀寫頭通過制造網關Ethercat/RS485/Zigbee與PLC通訊，控制讀寫器對RFID電子標簽進行讀寫操作及中轉小車運行；通過制造網關Ethercat/RS485/Wifi實現測試信息讀寫及老化AGV控制；智能倉儲通過運動控制卡和數字輸入輸出卡對倉儲設備運行狀態進行監測和控制；天車主要負責物料的配送和回收，通過WIFI與上位機通訊，控制天車的運行和狀態反饋。

3.3制造物聯數據處理及應用技術

在車載雷達制造物聯環境中，由于制造過程復雜，大量的感知設備被部署到制造現場去監測生產情況，產生海量制造數據流，具有數據規模大、采集速度高和關聯耦合性強等數據特性，僅僅依靠分立數據觀察難以確認這些數據支撐的產品是否可靠，尤其是多品種混線生產過程，不同數據源反映的信息具有不確定性，導致對車間對象狀態判斷出現偏差，因此需要對采集的信息進行實時自動處理，為制造物聯系統提供數據支撐，主要包括復雜事件處理和數據應用兩個方面。

3.3.1 復雜事件處理

制造物聯數據的處理及應用實際上就是數據的聚合過程，即由底層多源異構制造數據采集獲得的制造數據，通過數據的聚合分析，提取出可以被上層決策者使用的關鍵應用信息。為了描述制造數據聚合過程，采用復雜事件處理技術（Complex Event Processing，CEP），分析事件之間的聚合關系，通過構建復雜事件關聯模型，研究原子事件（底層采集的數據）與復雜事件的關聯關系，進行關聯運算及增值處理，提供生產執行過程監控與決策優化利用的復雜事件信息，如圖4所示。

通過對原子事件封裝、篩選、過濾，采用有效事件作為推理事件真實狀態的證據體，利用D-S組合規則求出綜合置信度評價，并基于復雜事件模式匹配對事件狀態進行處理[5]。針對車載雷達智能組裝過程不同環節，本文對影響運行過程和組裝周期、合格率等技術指標的因素進行分析總結，定義了天車電量不足、料倉庫存不足、上料機器人正常、成品組成編碼、PCBA檢測異常和老化測試異常等6類復雜事件，如表所示。

3.3.2 數據應用

數據應用是在復雜事件處理的基礎上，分類進行生產過程事件的匯集和存儲，以利于提供高效的數據調用服務，以實現對現場進行實時管理、分析和監控。車載雷達數據應用主要包括精益化管理、智能調度、智能倉儲與配送和可視化。

（1）精益化管理。精益化管理主要是通過與現場各類設備進行數據交互，實時讀取生產現場數據，對生產現場進行管理和控制，通過與智能調度系統、智能倉儲與配送系統和可視化系統進行信息交互，實現生產過程的精益化管理，包括制造數據管理、生產計劃管理、質檢管理、物料管理、設備管理、在制品管理和人員管理等功能。

（2）智能調度。重點是面向物料配送的生產調度，通過生產線叫料、AGV/天車設備實時數據采集，基于調度模型及策略，對物料配送優先級、路線進行規劃，指導物料配送。

（3）智能倉儲與配送。通過物料信息準備感知、自動化存取、實時盤點和配送追溯等功能，實現物料的精細化管理，包括智能料倉、天車/AGV和接駁輸送線等。

（4）可視化。通過各類圖、表和視頻等方式對生產現場信息進行同步展示，便于現場監控及異常及時響應。從精益化管理系統、智能調度系統、智能倉儲系統、生產線系統和視頻監控等讀取數據，基于交換機、錄像機和大屏系統等硬件設備實現信息的可視化集中展示。

4 系統實現

結合本單位車載雷達智能車間建設情況，構建了車載雷達制造物聯原型系統，包括數據采集與傳輸裝置、精益化管理平臺、物料智能存儲和配送系統和可視化發布系統等軟硬件。目前該系統已經在車載雷達生產線上成功運行，實現了車間生產設備狀態信息、倉儲物流信息和計劃執行情況的可視化，使得車間管理人員可以直觀動態地掌握車間現場情況和檢定任務進度。圖5～7為系統實際運行部分圖片。

5 結語

本文針對車載雷達智能車間制造物聯系統建設需求，研究了制造物聯系統架構和關鍵技術。在此基礎上，構建了車載雷達制造物聯原型系統，通過應用實現了車載雷達制造過程信息實時感知、異構設備互聯互通和信息可視化展示，提升了車載雷達制造過程的透明性、敏捷性，取得了良好的效果。

參考文獻

[1]吳義保.面向車載雷達的智能制造新模式[J].智能制造，2018（3）：56-60.

[2]陳帝江，胡祥濤，程五四.雷達電子裝備制造物聯系統研究[J].機械與電子，2017，35（3）：17-21.

[3]王錦煜.制造物聯中車間底層數控設備監控管理系統的研究[D].江南大學，2014.

[4]郝永亮.基于OPC DX技術的異構系統集成優化研究[D].天津理工大學，2013.

[5]李斌，何珍，樓佩煌.離散制造車間可視化技術研究[J].機械設計與制造工程，2018（5） ：86-90.