基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的混凝土泵車群遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)

鄧子畏， 朱紅求

（中南大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙410083）

1 引言

混凝土泵車具有機(jī)動(dòng)靈活、工作效率高、自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)，在土木工程建設(shè)過(guò)程中獲得了廣泛的應(yīng)用。 由于大型工程機(jī)械設(shè)備的應(yīng)用分布越來(lái)越分散和自動(dòng)化程度越來(lái)越高，傳統(tǒng)的售后人員現(xiàn)場(chǎng)故障維護(hù)模式的維護(hù)成本和維護(hù)效率，已經(jīng)成為制約工程機(jī)械制造和租賃等企業(yè)發(fā)展的瓶頸。 因此，利用當(dāng)前的信息處理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，開(kāi)發(fā)工程機(jī)械設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)的需求變得尤為迫切。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)在這方面做了大量的工作。 曹勇［1］提出了基于云計(jì)算的工程機(jī)械集成系統(tǒng)，利用移動(dòng)通信、GIS、GPS、GPRS 等相關(guān)技術(shù)，構(gòu)造了一個(gè)開(kāi)放性系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了工程機(jī)械的遠(yuǎn)程監(jiān)控和集成化管理。 彭細(xì)等人［2］為了有效解決工程機(jī)械建設(shè)上大數(shù)據(jù)問(wèn)題并實(shí)現(xiàn)信息的有效推送，提出了工程機(jī)械GPS 遠(yuǎn)程智能監(jiān)控系統(tǒng)。 諸劍等人［3］針對(duì)工程機(jī)械使用過(guò)程中難以實(shí)時(shí)監(jiān)控的問(wèn)題，提出了大數(shù)據(jù)背景下工程機(jī)械遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)。 王吉平等人［4］在傳統(tǒng)監(jiān)控監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，結(jié)合GPRS 技術(shù)研制了瀝青灑布車遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)。 詹宏宏等人［5］研發(fā)了機(jī)群遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)群中各分散單機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷。 黃神富等人［6］研究了基于Internet 的工程機(jī)械遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)，利用現(xiàn)代化的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)縮短收集故障信息的時(shí)間。 國(guó)內(nèi)外一些大型工程機(jī)械設(shè)備制造企業(yè)也紛紛開(kāi)發(fā)了自己的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)，以此來(lái)提高產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力和服務(wù)保障能力：沃爾沃建筑設(shè)備公司研發(fā)的機(jī)器跟蹤信息服務(wù)系統(tǒng)Matris軟件包［7］、德國(guó)O＆K 公司應(yīng)用衛(wèi)星通訊技術(shù)開(kāi)發(fā)的工況控制系統(tǒng)BCS［8］、由歐盟資助的CIRC 新一代路面施工工程機(jī)械的控制和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)［9］、日本小松公司用于中小型工程機(jī)械的KOMTRAX 遙控管理系統(tǒng)和用于大型工程機(jī)械的MHMS 機(jī)械健康管理系統(tǒng)［10］、 美國(guó)卡特彼勒公司利用GPS、 GIS 和GSM 技術(shù)開(kāi)發(fā)的采礦鏟土運(yùn)輸技術(shù)系統(tǒng)METS［11］等；國(guó)內(nèi)大型的工程機(jī)械設(shè)備制造企業(yè)，如徐工機(jī)械、三一重工、中聯(lián)重科、柳工機(jī)械等公司，也各自開(kāi)發(fā)了自己的工程設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)［12－16］。 這些系統(tǒng)可以幫助客戶更好地遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，有效地提高了設(shè)備的生產(chǎn)效率和降低了設(shè)備的故障維修成本。 基于新一代信息技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化技術(shù)與傳統(tǒng)的泵車維護(hù)深度融合，本文提出了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的泵車遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了混凝土泵車群的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷，可以提高泵車故障診斷效率，降低企業(yè)的運(yùn)維成本。

2 遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程監(jiān)控的目標(biāo)就是檢測(cè)泵車機(jī)身故障，通過(guò)采集泵車傳感器的狀態(tài)數(shù)據(jù)，分析泵車健康狀態(tài)，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，能較準(zhǔn)確的診斷出故障發(fā)生的位置及原因。 泵車群遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷的總體架構(gòu)如圖1 所示。 如圖1 所示，系統(tǒng)包括泵車實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集與接入，數(shù)據(jù)解析與大數(shù)據(jù)分析，故障診斷算法包括基于堆疊自編碼器算法和基于深度遷移學(xué)習(xí)的診斷算法。 混凝土泵車的運(yùn)行情況通過(guò)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等，然后通過(guò)JAVAWEB 技術(shù)將數(shù)據(jù)結(jié)果圖形化展現(xiàn)出來(lái)。

圖1 泵車群遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)的總體架構(gòu)

2.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，根據(jù)泵車管理的業(yè)務(wù)需求和現(xiàn)場(chǎng)客戶的實(shí)際需求設(shè)計(jì)了系統(tǒng)管理、設(shè)備管理、監(jiān)控管理、故障管理和數(shù)據(jù)分析等五個(gè)模塊。 每個(gè)模塊下又設(shè)計(jì)了多個(gè)子功能模塊，通過(guò)這些子功能模塊實(shí)現(xiàn)混凝土泵車群的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷等功能。 具體的功能子模塊包括很多功能塊，如系統(tǒng)管理子模塊包括用戶管理、角色管理、菜單管理、字典管理、區(qū)域管理等功能塊。 通過(guò)這些子模塊可以實(shí)現(xiàn)用戶的注冊(cè)與登陸、泵車狀態(tài)監(jiān)控、泵車數(shù)據(jù)詳情展示、泵車歷史軌跡回放、泵車數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、泵車故障診斷等功能。 通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，非常直觀的展示泵車的情況，有利于提高泵車故障診斷的效率。 設(shè)計(jì)的系統(tǒng)軟件功能結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 泵車應(yīng)用系統(tǒng)軟件功能結(jié)構(gòu)

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)概念設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)的基本結(jié)構(gòu)可分為物理數(shù)據(jù)層、概念數(shù)據(jù)層和用戶數(shù)據(jù)層。 數(shù)據(jù)庫(kù)的概念設(shè)計(jì)是為了在系統(tǒng)需求的基礎(chǔ)上將具體的對(duì)象實(shí)體抽取成一種數(shù)據(jù)模型，幫助開(kāi)發(fā)人員理清數(shù)據(jù)關(guān)系以及數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)，主要的輸出為數(shù)據(jù)庫(kù)表的E-R 圖。

2.2.1 個(gè)人信息模塊E-R 圖

所有用戶都有唯一的用戶名信息，可以查看自己的個(gè)人信息，包括姓名、企業(yè)名稱、密碼、手機(jī)號(hào)碼等，同時(shí)用戶可以擁有多種角色權(quán)限，此間關(guān)系為一對(duì)多。

圖3 個(gè)人信息模塊E-R 圖

2.2.2 系統(tǒng)管理模塊E-R 圖

圖4 系統(tǒng)管理模塊E-R 圖

系統(tǒng)管理員可以管理用戶，角色，菜單等信息，用戶關(guān)聯(lián)角色，關(guān)系為一對(duì)多；角色關(guān)聯(lián)菜單，關(guān)系為多對(duì)多；角色的屬性包括角色名稱、角色標(biāo)識(shí)，菜單的屬性包括菜單名稱、圖標(biāo)、鏈接、權(quán)限標(biāo)識(shí)。

2.2.3 泵車數(shù)據(jù)基本信息E-R 圖

圖5 泵車數(shù)據(jù)基本信息E-R 圖

2.2.4 系統(tǒng)總體E-R 圖

根據(jù)上下文設(shè)計(jì)的各模塊E-R 圖，采用規(guī)范化理論綜合集成局部E-R 圖，去除命名、屬性以及結(jié)構(gòu)上的沖突，消除不必要的冗余信息，得到如圖6 所示的系統(tǒng)總體E-R 模型圖。

圖6 系統(tǒng)總體E-R 圖

2.3 微服務(wù)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)上采用springcloud 微服務(wù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)敏捷開(kāi)發(fā)和部署。 在系統(tǒng)內(nèi)微服務(wù)按照業(yè)務(wù)功能本身的獨(dú)立性來(lái)劃分，例如歷史軌跡查詢、故障診斷算法調(diào)用、預(yù)警消息推送等模塊都是以微服的形式開(kāi)發(fā)。 微服包括配置管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、斷路器、路由、微代理、事件總線、負(fù)載均衡等技術(shù)。 通過(guò)以微服務(wù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)接口設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性以及海量數(shù)據(jù)下的穩(wěn)定性。

泵車故障診斷應(yīng)用系統(tǒng)在設(shè)計(jì)中，考慮到以后實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)等，決定采用基于springcloud 的微服務(wù)技術(shù)來(lái)解決這些問(wèn)題。 隨著云計(jì)算、虛擬化技術(shù)的流行，使用微服務(wù)技術(shù)的成本也隨著降低。 在應(yīng)用系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、診斷算法調(diào)用都采用微服務(wù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。 微服務(wù)的技術(shù)架構(gòu)如圖7 所示。

3 系統(tǒng)的應(yīng)用與測(cè)試

3.1 功能界面

泵車監(jiān)控功能使用百度地圖進(jìn)行實(shí)時(shí)的定位跟蹤，并且能實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)并展示當(dāng)前泵車的狀態(tài)數(shù)據(jù)，比如油量、是否開(kāi)機(jī)、累計(jì)工作時(shí)間等，在地圖下方有展示泵車的報(bào)警信息，包括違反作業(yè)操作報(bào)警，設(shè)備故障報(bào)警等。 泵車運(yùn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控界面如圖8所示。

圖7 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

圖8 泵車監(jiān)控實(shí)時(shí)界面

依據(jù)獲取的混凝土泵車的運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于提出的故障診斷模型，就可以實(shí)時(shí)進(jìn)行故障診斷，并將診斷結(jié)果進(jìn)行顯示。 同時(shí)顯示設(shè)備的標(biāo)識(shí)信息以及泵車的設(shè)備參數(shù)，為泵車的快速維護(hù)提供完整的信息。具體的故障診斷界面如圖9 所示。

圖9 泵車故障診斷界面

3.2 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試

泵車故障診斷系統(tǒng)的性能實(shí)驗(yàn)的主要目的是驗(yàn)證由本文提出的泵車故障診算法調(diào)用中，在泵車狀態(tài)數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程中，故障診斷準(zhǔn)確率以及故障診斷實(shí)時(shí)性等性能。

實(shí)驗(yàn)裝置為數(shù)據(jù)模擬發(fā)射器及泵車故障診斷系統(tǒng)。 實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)為thinkPad X1 筆記本電腦，其主要性能參數(shù)為Intel（R）core（TM） i5，RAM 8.0GB，CPU＠ 2.9GHz 2.9GHz，64 位操作系統(tǒng)；linux 服務(wù)器10臺(tái)，4 核8G 內(nèi)存。

通過(guò)模擬數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，經(jīng)過(guò)平臺(tái)的數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過(guò)一組仿真模型數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后，會(huì)產(chǎn)生一條故障基準(zhǔn)線，將采集的泵車狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的狀態(tài)值，通過(guò)此故障基準(zhǔn)線比較即可判斷是否有故障數(shù)據(jù)產(chǎn)生。 實(shí)驗(yàn)采用2組不同的數(shù)據(jù)，來(lái)測(cè)試故障診斷的平均用時(shí)及準(zhǔn)確性。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1 和圖10 所示。

第2 組的平均用時(shí)比第1 組略高，但總體差異不大，對(duì)于泵車故障診斷的實(shí)際情況中的應(yīng)用影響比較小，且花費(fèi)的時(shí)間處于合理的范圍，可認(rèn)為系統(tǒng)中的故障診斷算法調(diào)用滿足實(shí)際需求。

圖10 故障診斷模型調(diào)用結(jié)果

4 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境、技術(shù)特點(diǎn)以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求等，設(shè)計(jì)了泵車機(jī)群遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)平臺(tái)的總體架構(gòu)以及系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)，并提出了接口設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)完成了一套符合實(shí)際需求、功能完善、性能穩(wěn)定的泵車遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了混凝土泵車群的遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷。 系統(tǒng)的模擬測(cè)試結(jié)果表明了該系統(tǒng)的有效性。 該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)為泵車的運(yùn)營(yíng)管理者提供了遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理的具體手段，可以降低企業(yè)的運(yùn)維成本和提高設(shè)備的綜合管理水平。