[發(fā)明專利]一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011405412.5
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112565409B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王羽中;才振功;王翱宇;萇程;丁軼群
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州諧云科技有限公司
• 主分類號: H04L67/12
• 分類號: H04L67/12;H04L67/10;H04Q9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 陳圣清

本發(fā)明公開了一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法和系統(tǒng)，所述方法包括：采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送給邊緣平臺；邊緣平臺利用監(jiān)測數(shù)據(jù)對故障檢測模型進行訓練；將故障檢測模型發(fā)送給云平臺；云平臺基于模型融合技術(shù)對故障檢測模型進行融合，獲得共享模型；將共享模型下發(fā)邊緣平臺；邊緣平臺利用共享模型對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，獲得工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)。通過邊緣平臺對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理，避免將監(jiān)測數(shù)據(jù)匯集到云平臺，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和安全性，減少網(wǎng)絡壓力；云平臺基于聯(lián)邦學習技術(shù)融合故障檢測模型，獲得共享模型后下發(fā)給邊緣平臺使用，提高故障檢測模型泛化能力,通過邊緣平臺對設(shè)備狀態(tài)進行檢測，提高檢測的響應速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

2015年我國政府工作報告明確提出“中國制造2025”戰(zhàn)略規(guī)劃與“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，以信息化和創(chuàng)新驅(qū)動實現(xiàn)從制造大國向制造強國邁進，智慧云制造則是其實施的重要模式和手段。從供給側(cè)來看，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)過程中仍面臨設(shè)備聯(lián)網(wǎng)難、數(shù)據(jù)不好用、模型跟不上、基礎(chǔ)平臺匱乏等“卡脖子”瓶頸，亟需研發(fā)基于邊云協(xié)同的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，突破工業(yè)數(shù)據(jù)采集、核心算法模型構(gòu)建、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)。

邊緣計算、5G、人工智能等技術(shù)的發(fā)展為工業(yè)大數(shù)據(jù)處理與平臺研發(fā)提供了新的機遇，Gartner最新報告《Exploring the Edge:12 Frontiers of Edge Computing》顯示，到2023年底，50％以上的大型企業(yè)將至少部署6個用于物聯(lián)網(wǎng)或沉浸式體驗的邊緣計算應用。國內(nèi)外研究院所提出了基于邊緣協(xié)同的工業(yè)智能制造解決方案，通過將實時要求高的任務部署在邊緣側(cè)的生產(chǎn)車間，將計算量大、實時性不敏感的業(yè)務放在云端處理，實現(xiàn)計算模型在云、邊的自由遷移，提供對工業(yè)大數(shù)據(jù)的實時處理能力，進而提升工廠的自動化水平和運轉(zhuǎn)效率。

工業(yè)設(shè)備故障檢測作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重要應用之一，一直是學術(shù)屆和工業(yè)界熱點研究課題，目前工業(yè)界面臨的工業(yè)設(shè)備狀態(tài)沒法跟蹤預測，經(jīng)常發(fā)生非計劃停機，導致產(chǎn)能嚴重下降等問題；此外通過將工業(yè)數(shù)據(jù)上傳至云中心進行故障檢測等，存在著延遲高，數(shù)據(jù)不安全等問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法和系統(tǒng)，邊緣平臺負責實際的設(shè)備檢測，云平臺負責多個邊緣平臺控制管理，避免將監(jiān)測數(shù)據(jù)匯集到云平臺，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和工業(yè)數(shù)據(jù)的安全性，減少網(wǎng)絡帶寬壓力；云平臺基于聯(lián)邦學習技術(shù)融合不同邊緣平臺的故障檢測模型，獲得共享模型后下發(fā)給邊緣平臺使用，提高故障檢測模型的泛化能力,通過邊緣平臺對設(shè)備狀態(tài)進行檢測，提高檢測的響應速度，保證檢測的實效性。

本發(fā)明公開了一種基于云邊協(xié)同的工業(yè)設(shè)備監(jiān)測的方法，所述方法包括：采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)送給邊緣平臺；在邊緣平臺上，利用本地的監(jiān)測數(shù)據(jù)對故障檢測模型進行訓練，獲得故障檢測模型；將所述故障檢測模型發(fā)送給云平臺；通過云平臺對所有邊緣平臺上傳的故障檢測模型進行融合，獲得共享模型；將所述共享模型下發(fā)給所述邊緣平臺；利用所述邊緣平臺的共享模型對所述工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行檢測，獲得工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)。

優(yōu)選的，采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)的方法包括：

通過在工業(yè)設(shè)備上安裝異構(gòu)感知設(shè)備，采集工業(yè)設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)，

其中，所述異構(gòu)感知設(shè)備包括以下裝置中的一種或它們的組合：壓力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、攝像頭、電壓傳感器、電流傳感器、電磁傳感器、計數(shù)器和計米器等；

所述監(jiān)測數(shù)據(jù)通過以下方式中的一種或它們的組合發(fā)送給所述邊緣平臺：以太網(wǎng)、4G、5G、Wi-Fi和GPRS等。

優(yōu)選的，本發(fā)明的方法還包括對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預處理的方法：

對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)格式標準化、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)歸并后，保存在所述邊緣平臺中。