基于边缘计算的工业资源管理方法技术

本发明专利技术提供了基于边缘计算的工业资源管理方法，其通过安装工业传感器来对生产设备进行持续自动的检测，并对相应的检测数据进行分析处理，确定对应工业生产场所区域的实时状态，继而判断工业生产场所区域是否发生异常事件；再对确定发生异常事件的所有工业生产场所区域的检测数据进行分析处理，确定存在故障的生产设备的位置信息，以及根据位置信息，生成相应的故障通知消息，并通过边缘计算终端将所述故障通知消息进行广播发送；上述方法能够对工业生产的生产设备等工业资源进行持续自动的检测与管理，及时排查异常故障，避免工业生产的其中一个环节因故障而影响整个工业生产流程的正常实施，提高工业生产运行的稳定性和可靠性。可靠性。可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的工业资源管理方法


[0001]本专利技术涉及工业数据管理的
，特别涉及基于边缘计算的工业资源管理方法。

技术介绍

[0002]工业生产通常需要大量的工业生产设备执行不同的生产工序，才能实现一个完整的工业生产流程。不同工业生产设备的运行操作状态并不相同，使得构成一个复杂庞大的工业生产体系。为了保证工业生产体系的正常运作，需要对每个工业生产设备进行定期的检测。由于工业生产设备的数量庞大，上述方式只能对工业生产设备进行非持续性非自动化的检测，无法保证及时对工业生产设备的工作状态进行实时准确的检测，降低了工业生产体系整体运行的稳定性和可靠性。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供基于边缘计算的工业资源管理方法，其通过安装工业传感器来对生产设备进行持续自动的检测，并对相应的检测数据进行分析处理，确定对应工业生产场所区域的实时状态，继而判断工业生产场所区域是否发生异常事件；再对确定发生异常事件的所有工业生产场所区域的检测数据进行分析处理，确定存在故障的生产设备的位置信息，以及根据位置信息，生成相应的故障通知消息，并通过边缘计算终端将所述故障通知消息进行广播发送；上述方法能够对工业生产的生产设备等工业资源进行持续自动的检测与管理，保证当发生异常故障时，能够及时对相应的情况进行排查处理，避免工业生产的其中一个环节因故障而影响整个工业生产流程的正常实施，提高工业生产运行的稳定性和可靠性。
[0004]本专利技术提供基于边缘计算的工业资源管理方法，其包括如下步骤：<br/>[0005]步骤S1，获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的电量状态信息，根据所述电量状态信息，对每个工业传感器进行标定；根据上述标定结果，构建所述工业传感器与边缘计算终端之间双向通信链路；
[0006]步骤S2，通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据，并对所述检测数据进行分析处理，确定所述工业传感器对应检测的工业生产场所区域的实时状态；根据所述实时状态，判断所述工业生产场所区域是否发生异常事件；
[0007]步骤S3，当所述工业生产场所区域发生异常事件，则调取与所述工业生产场所区域关联的其他工业生产场所区域对应的工业传感器产生的检测数据；并对调取的检测数据进行分析处理，确定所述关联的其他工业生产场所区域是否发生异常事件；
[0008]步骤S4，对确定发生异常事件的所有工业生产场所区域的检测数据进行分析处理，确定存在故障的生产设备的位置信息；根据所述位置信息，生成相应的故障通知消息，并通过所述边缘计算终端将所述故障通知消息进行广播发送。
[0009]进一步，在所述步骤S1中，获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的电量
状态信息，根据所述电量状态信息，对每个工业传感器进行标定具体包括：
[0010]获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的剩余电量值，将所述剩余电量值与预设电量阈值进行比对，若所述剩余电量值大于或等于预设电量阈值，则将相应的工业传感器标定为稳定工业传感器；若所述剩余电量值小于预设电量阈值，则将相应的工业传感器标定为非稳定工业传感器。
[0011]进一步，在所述步骤S1中，根据上述标定结果，构建所述工业传感器与边缘计算终端之间双向通信链路具体包括：
[0012]构建所述稳定工业传感器与边缘计算终端之间具有第一生命周期的第一双向通信链路；
[0013]构建所述非稳定工业传感器与边缘计算终端之间具有第二生命周期的第二双向通信链路；其中，所述第一生命周期大于所述第二生命周期。
[0014]进一步，在所述步骤S2中，通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据之前，还包括：
[0015]通过边缘计算终端控制每个工业传感器以可变采样频率的工作模式进行检测，从而得到所述检测数据，其过程为：
[0016]步骤S201，先通过边缘计算终端指示每个工业传感器以预设最高采样频率进行第一次检测数据的采集，当间隔预定时间段后，利用下面公式(1)，根据对所述工业传感器的故障诊断结果，调整所述工业传感器的采样频率，
[0017][0018]在上述公式(1)中，f2(a)表示调整后的第a个工业传感器进行第二次检测数据采集的采样频率；f1(a)表示调整前的第a个工业传感器进行第一次检测数据采集的采样频率，即所述预设最高采样频率；Z*D,f1(a)
‑
+表示第a个工业传感器对应的故障诊断结果判断值，若第a个工业传感器不属于故障传感器，则Z*D,f1(a)
‑
+＝1，若，第a个工业传感器属于故障传感器，则Z*D,f1(a)
‑
+＝0；G表示进行故障诊断的工业传感器的总个数；f
min
表示工业传感器的最小采样频率；
[0019]再指示第a个工业传感器以上述采样频率f2(a)进行检测数据的采集；
[0020]步骤S202，每间隔所述预定时间段，对所述工业传感器进行故障诊断后，利用下面公式(2)，根据所述工业传感器当前的故障诊断结果和当前的采样频率，再次调整所述工业传感器的采样频率，
[0021][0022]在上述公式(2)中，f
k
(a)表示调整后的第a个工业传感器进行第k次检测数据采集
的采样频率，其中k≥3；i表示整数变量；f
i
(a)表示第a个工业传感器的第i次检测数据采集的采样频率；Z*D,f
i
(a)
‑
+表示第i次进行故障诊断时第a个工业传感器对应的故障诊断结果判断值；f
k
‑1(a)表示调整前的第a个工业传感器的第k
‑
1次检测数据采集的采样频率；表示向下取整运算；min*+表示求取括号内的最小值；
[0023]再指示第a个工业传感器以上述采样频率f
k
(a)进行检测数据的采集；
[0024]步骤S203，利用下面公式(3)，根据工业传感器的历史故障诊断结果和工业传感器的历史采样频率，对所有工业传感器中的每一个进行相应顺序的检测数据删除，
[0025][0026]在上述公式(3)中，J(a)表示第a个工业传感器在所有工业传感器进行检测数据删除对应的删除顺序，当J(a)越大，第a个工业传感器的检测数据删除越优先，当J(a)相同，则优先删除较大对应的工业传感器的检测数据，当J(a)相同并且相同，则优先删除a值较大的工业传感器的检测数据。
[0027]进一步，在所述步骤S2中，，通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据，并对所述检测数据进行分析处理，确定所述工业传感器对应检测的工业生产场所区域的实时状态具体包括：
[0028]通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据，从所述检测数据提取得到对应检测的工业生产场所区域的生产设备的设备内部运行参数以及生产设备的作业工作参数，以此作为所述实时状态。
[0029]进一步，在所述步骤S2中，根据所述实时状态，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于边缘计算的工业资源管理方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的电量状态信息，根据所述电量状态信息，对每个工业传感器进行标定；根据上述标定结果，构建所述工业传感器与边缘计算终端之间双向通信链路；步骤S2，通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据，并对所述检测数据进行分析处理，确定所述工业传感器对应检测的工业生产场所区域的实时状态；根据所述实时状态，判断所述工业生产场所区域是否发生异常事件；步骤S3，当所述工业生产场所区域发生异常事件，则调取与所述工业生产场所区域关联的其他工业生产场所区域对应的工业传感器产生的检测数据；并对调取的检测数据进行分析处理，确定所述关联的其他工业生产场所区域是否发生异常事件；步骤S4，对确定发生异常事件的所有工业生产场所区域的检测数据进行分析处理，确定存在故障的生产设备的位置信息；根据所述位置信息，生成相应的故障通知消息，并通过所述边缘计算终端将所述故障通知消息进行广播发送。2.如权利要求1所述的基于边缘计算的工业资源管理方法，其特征在于：在所述步骤S1中，获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的电量状态信息，根据所述电量状态信息，对每个工业传感器进行标定具体包括：获取工业生产场所内部安装的所有工业传感器的剩余电量值，将所述剩余电量值与预设电量阈值进行比对，若所述剩余电量值大于或等于预设电量阈值，则将相应的工业传感器标定为稳定工业传感器；若所述剩余电量值小于预设电量阈值，则将相应的工业传感器标定为非稳定工业传感器。3.如权利要求2所述的基于边缘计算的工业资源管理方法，其特征在于：在所述步骤S1中，根据上述标定结果，构建所述工业传感器与边缘计算终端之间双向通信链路具体包括：构建所述稳定工业传感器与边缘计算终端之间具有第一生命周期的第一双向通信链路；构建所述非稳定工业传感器与边缘计算终端之间具有第二生命周期的第二双向通信链路；其中，所述第一生命周期大于所述第二生命周期。4.如权利要求3所述的基于边缘计算的工业资源管理方法，其特征在于：在所述步骤S2中，通过边缘计算终端收集每个工业传感器产生的检测数据之前，还包括：通过边缘计算终端控制每个工业传感器以可变采样频率的工作模式进行检测，从而得到所述检测数据，其过程为：步骤S201，先通过边缘计算终端指示每个工业传感器以预设最高采样频率进行第一次检测数据的采集，当间隔预定时间段后，利用下面公式(1)，根据对所述工业传感器的故障诊断结果，调整所述工业传感器的采样频率，在上述公式(1)中，f2(a)表示调整后的第a个工业传感器进行第二次检测数据采集的采样频率；f1(a)表示调整前的第a个工业传感器进行第一次检测数据采集的采样频率，即所
述预设最高采样频率；Z*D,f1(a)
‑
+表示第a个工业传感器对应的故障诊断结果判断值，若第a个工业传感器不属于故障传感器，则Z{D[f1(a)]}＝1，若，第a个工业传感器属于故障传感器，则Z{D[f1(a)]}＝0；G表示进行故障诊断的工业传感器的总个数；f
min
表示工业传感器的最小采样频率；再指示第a个工业传感器以上述采样频率f2(a)进行检测数据的采集；步骤S202，每间隔所述预定时间段，对所述工业传感器进行故障诊断后，利用下面公式(2)，根据所述工业传感器当前的故障诊断结果和当前的采样频率，再次调整所述工业传感器的采样频率，在上述公式(2)中，f
k
(a)表示调整后的第a个工业传感器进行第k次检测数据采集的采样频率，其中k≥3；i表示整数变量；f<...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，刘玮，余丹，李易君，彭建强，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：