基于FPGA的制造車間關鍵數據自動采集方法

劉仲會

（天津電子信息職業技術學院，天津 300350）

0 引言

隨著工業的發展，人們對于產品交付期的要求逐漸嚴格。因此，制造車間的管理者必須對車間內關鍵數據以及產品的加工工序具有全面了解，以便于隨時調整產品的生產計劃[1]。但當前大多數企業使用的信息采集方法以及數據處理系統無法完成此項工作。在對大量的數據采集方法以及信息管理信息進行分析后，確定了生產信息采集過程中的問題：信息不流暢，無法實現數據共享，反饋速度較慢；信息傳輸延時較長；信息可靠性較差；無法及時完成產品生產跟蹤[2]。上述問題對車間生產過程造成了不良影響，嚴重的會導致大額訂單完成質量差，引發退單事故。

傳統的車間數據采集工作多依靠生產管理以及生產手工記錄文件完成數據的采集與捕捉，獲取此部分數據后，將其輸入計算機中，實現數據的整理與分析。此種方法操作過于復雜，采集的數據時效性較差，無法實現實時的生產管理與控制[3]。與此同時，數據的可靠性也會受到相應的影響，數據處理效率較低。當前，部分企業為了提升管理過程的信息化程度，將條形碼技術應用到產品的生產與加工過程中，使用此技術后可有效提升數據采集的效率與質量，但此技術對于使用環境的要求相對較高。為此，在本次研究中使用FPGA對當前的制造車間數據采集方法展開優化，以此實現生產數據的自動化采集，為產品生產管理提供便利。

1 基于FPGA的制造車間關鍵數據自動采集方法設計

根據制造車間生產環節的整體結構可以看出，數據采集是產品生產加工的核心環節。采集數據主要是通過傳感器電能對設備獲取原始信息，對數據進行處理后完成數據的采集工作。針對車間的生產過程，將車間數據采集過程設定為周期性數據采集模式，具體采集過程如圖1所示。

圖1 周期性數據采集模式示意圖

由圖1可以看出，周期性數據采集模式是一種通過采集環境信息、設備信息以及產品生產數據按照固定周期去采集的方式。在本次研究中，將以此數據采集模式作為制造車間數據自動采集方法的設計藍本，設計出一種更加先進，數據采集結果更可靠的方法，控制產品的生產周期。

1.1 設定制造車間生產數據采集周期

根據產品生命周期，在本次研究中將首先設定車間生產數據的采集周期。此數據采集周期將依照產品的加工狀態進行調整，為此構建產品加工狀態預測模型，確定數據采集周期。假設想要確定產品Aij的其他加工工序Wijk的開始時間就必須找到零件Aij當前加工工序的起始時間max{Bij1，Bij2，…}。如果此時產品Aij還沒有開始加工，此時則可以確定Aij的加工計算時間為正在實施工序的起始時間Tijn。而后，找到Wijk與Wijn之間的加工時長將其全部相加，得到產品Aij的全部計劃工時。根據此原理可以確定：

1）若Wijn！=null，此時Aij的全部加工已完成，則工序預計的起始時間為：

2）若Wijn=null，此時Aij的加工工序還未開始。搜索已經采集到的有關于產品Aij的最遲加工起始時間設定為Wijn，然后找到Wijk與Wijn之間的加工時長將其全部相加，得到此工具的加工預計初始時間，則有：

通過上述公式可計算各加工環節的結束時間。將獲取到的起始時間與結束時間相結合，可得到加工過程中各工序完成度，具體計算過程如下：

使用此公式可確定產品加工過程中各階段的初始時間以及結束時間，通過此部分計算結構設定車間生產數據的采集時間。根據文獻分析結果可知，在車間數據采集的過程中僅對采集周期展開設定是無法實現數據的定期實時采集的，數據傳感器中的時鐘抖動會造成采集延時的問題，同時會對數據采集結果的信噪比造成影響[4]。為此，在本次研究中將通過控制時鐘質量的形式，保證數據采集周期的穩定性。

設定數據采集器時鐘的信號為v（t）=v*sin(2πst)，其中V表示時鐘的有效振幅，s表示時鐘振動頻率，則時鐘有效斜率可表示為：

其中，Y表示數據采集傳感器芯片輸出振幅與時鐘振幅的比值。根據此公式，獲取時鐘振幅的閾值，以此控制時鐘質量：

使用此公式結合預設的車間生產數據采集周期，完成制造車間相關數據的采集工作。

1.2 車間數據濾波清洗及內部融合

根據設定的數據采集周期，對原始的車間生產數據進行采集，由于此部分數據中存在大量的無用數據，對于關鍵數據的采集與分析造成影響，為此選擇合適的技術，實現車間數據濾波清洗及內部融合，提取車間關鍵數據。

選用卡爾曼濾波法[5]清洗原始數據，剔除原始數據中的噪聲，具體清洗過程如下：

數據采集結果：

數據處理結果：

式(7)與式(8)中G表示i時刻時，從原始數據到處理后數據的轉移矩陣；Q表示i-1時刻，數據采集傳感器中不含噪聲的數據量；P表示ri的控制輸入；li-1、Oi分別表示數據的均值方差以及高斯分布。將此公式輸入數據采集傳感器的讀寫器中，對采集到的原始數據進行濾波處理，剔除無用數據。與此同時，本次研究中將構建數據內部融合方法克服數據組成結構復雜對數據采集工作造成的影響。假設車間傳感器采集到的原始數據具有正態分布特征（α，β），其中α表示原始數據的期望值，β表示數據標準差。對于制造車間，傳感器數據采集誤差應控制在[-0.5,0.5]之間。設定車間內傳感器個數為N，傳感器的數據采集量為Ui，數據預定融合量為數據采集結果的均值，則J個數據融合結果X可表示為：

使用上述公式，實現數據采集結果的內部融合，而后根據融合結果確定制造車間的關鍵數據，并將提取后的關鍵數據由通信接口發送到控制終端，完成關鍵數據的采集工作。

1.3 搭建制造車間關鍵數據采集FPGA平臺

由于本次研究中使用FPGA完成數據自動采集方法的優化過程，為實現FPGA的基礎性能，需要構建數據采集平臺，為優化后的數據采集方法提供載體。

根據當前對數據采集質量的要求將FPGA芯片設定為平臺的中央控制器，主要車間數據采集平臺各模塊功能以及數據通信進行控制，并實現車間關鍵數據自動采集。對比多型號芯片后，選定CycloneII EP2C20芯片作為平臺主控芯片。此芯片內部包含邏輯陣列塊、嵌入式乘法器以及存儲器。芯片中設有8個時鐘，為數據的采集與存儲提供時鐘控制，保證數據的高速傳輸。綜合考慮了FPGA平臺的性能要求，將此芯片的部分性能參數設定如下：

1）40個嵌入式存儲器；

2）6個PLL鎖相環；

3）20個嵌入式18×18乘法器；

4）300個可用引腳。

根據上述參數對CycloneII EP2C20芯片展開性能優化，同時，根據車間各設備電壓，在此平臺中增設電平，保證使用此芯片后的數據采集平臺可與車間外部電路連接。數據采集電路是FPGA平臺的關鍵組成部分，其中包含模擬電路與數字電路兩部分。其中，模擬電路主要通過車間中安裝的傳感器采集車間設備的原始信號，并對其展開信號處理。數字電路通過使用不同類型的轉換器對數據采集傳感器進行控制，并對采集到的信號進行采樣處理與量化處理。

在對大量的電路控制芯片展開性能對比后，選擇AD633JRZ作為模擬電路與數字電路的轉換芯片，此芯片具有高速、低功率的優點，可在制造車間的電壓下工作，其數據吞吐量可達到5MSPS。在此芯片中包含一個低噪聲放大器，其可在低功耗的環境中對10MHz內的信號進行處理。采集到的原始信號數據需要通過FPGA等外圍芯片控制，而后通過此芯片對模擬信號量化處理，讀取信號中的數據，并將其轉化為計算機可識別數據。使用上文中設定的數據采集與處理技術，提取制造車間的關鍵數據，通過FPPA平臺完成數據的整理與分析。至此，基于FPGA的制造車間關鍵數據自動采集方法設計完成。

2 應用案例分析

上文中完成了基于FPGA的制造車間關鍵數據自動采集方法的理論設計部分，為證實此方法設計合理且具有一定的應用價值，構建實驗環節驗證其使用效果。

2.1 應用環境搭建

為實現對新型制造車間關鍵數據自動采集方法進行全面分析，需要結合生產車間實際情況，搭建數據采集方法應用環境。本次應用環境主要對關鍵數據采集FPGA平臺的運行提供支持，使其能夠在模擬的運行環境中完成實驗過程，對照設定的實例分析指標，對數據采集方法的使用效果進行鑒定。

根據上述設定，將應用環境的建設內容分為基礎網絡構建、數據采集服務器安裝與配置以及數據采集客戶端的開發等多個環節。要應用新型數據采集方法，對產品生產過程展開全周期檢測，首先要對生產流水線每臺設備中安裝數據采集服務器，而后通過關鍵數據采集FPGA平臺對其進行控制，由于目標企業的生產線涉及設備較多，且較為復雜，將數據采集傳感器安裝分布圖設定為圖3的形式。

圖3 數據采集傳感器安裝分布示意圖

數據采集傳感器安裝完畢后，對其進行配置，為每臺設備構建服務器對象。假設數據采集傳感器可對采集到的數據進行封裝，且傳感器可接收的最長數據長度為128字節，傳感器數據可封裝到一個數據庫內進行傳輸。本次研究中所使用數據采集傳感器，均符合數據采集誤差控制標準。為了提升實驗過程的合理性，將實驗環境設定為車間噪聲干擾較大的環境，以此確定新型數據采集方法的抗干擾能力。在數據采集完成后，對采集的原始車間數據進行粗劣處理，以保證數據采集結果的精準度以及實驗的有效性。

2.2 應用測試指標

為證實文中提出的新型方法具有一定的使用效果，將對此方法數據報表展示界面展開分析。確定用戶可使用此方法對制造車間的相關數據進行查詢與處理，同時可獲取到車間設備的運行狀態。

在本次應用案例分析中，為分析文中提出的新型方法的可行性與科學性，在確定此方法可行的前提下，獲取此方法的數據融合效率，將其通過數據匯聚數量體現，將采集到的數據代入式(9)中，得到數據匯聚數量。將其與基礎數據采集方法以及無線網絡數據采集方法的數據匯聚數量進行10次對比實驗，確定不同方法之間的使用差異。

2.3 應用結果分析

圖4 制造車間數據采集結果展示界面

上述圖像為制造車間數據采集結果展示界面，車間內設備的運行狀態以及數據采集結果、數據采集時間、數據來源等內容均在界面中有所體現。用戶可使用此數據采集方法完成產品生產工序、設備運行效果等多個信息進行查詢。與此同時，此方法還可支持數據組合查詢等多個高級查詢方式。根據上述實驗結果可知，此方法具有可行性。使用預設方法對其數據庫存儲數據進行融合處理，數據融合效率如圖5所示。

圖5 數據采集方法各傳感器數據匯聚數量

上圖為目標車間內每個傳感器完成一次數據匯聚的融合效率。基礎數據采集方法以及無線網絡數據采集方法在數據融合的過程中需要將車間內全部傳感器的數據包進行整體融合后，將所需數據傳輸到指定傳感器中，因此數據匯聚數量較大，數據融合效率相對較低。新型方法按照上文中設定內容，進行內部數據融合，在降低了計算難度的同時，提高數據融合效率以及數據匯聚數值。由此部分分析結果可知，新型數據采集方法的數據融合效果更好，其提取到的關鍵數據更為可靠性。

2.4 案例應用結果討論

在本次研究中使用實例分析的形式，確定了文中提出的制造車間數據采集方法在實際應用中的效果，證實了此方法的可行性與智能性。此實例分析結果同時表明了FPGA在數據采集過程中具有一定的影響價值，使用此技術后可有效提升數據采集結果的精度以及數據采集工作的效率，達到事半功倍的效果。

在日后的研究中可使用此方法，獲取工業車間的生產數據，提高當前工業車間以及產品生產環節的管理水平，推動我國工業的發展進程。

3 結語

在本次研究中提出了一種新型車間數據采集方法，將此方法應用在實際生產車間后可得到高精度數據采集結果，同時可體現設備的運行情況，說明本次研究中設計的方法具有一定的可行性。在日后的工業生產管理過程中可采用此方法作為控制產品加工工時的主要方法。