基于opc統一架構的針織裝備信息模型構建

標準信息建模技術（opcaso）在工業設備領域得到了廣泛的研究。在針織裝備的信息化進程中，目前主要以縱向的生產管理智能化等為重點發展方向本文針對針織裝備信息模型構建技術展開研究。通過研究結構化語義信息維度和針織裝備信息模型結構與建模方法，采用形式化的信息模型構建過程，實現基于OPCUA的針織裝備實例化建模，并構建了針織裝備組件集與屬性集，對信息模型結構屬性進行優化;通過針織裝備模型標準化開發與實驗，以期為各類針織裝備信息建模提供指導。1針織設備信息模型的結構和建模方法1.1針織裝備信息集群的信息模型針對針織裝備數據量大、且數據類型多的問題，要了解交互數據的語義，就務必要求通信雙方具有相同規范的數據傳輸格式和編解碼語義系統;更進一步，如果要解析數據提供方所提供的數據其內在聯系、動態操作功能等則對信息供給側提出了更高的要求。為此，將針織裝備信息供給側信息集群有機地組織起來，明確各數據間的網絡關系，以構建信息供給側的標準化信息模型，以供信息接收方能理解其數據的語義與數據間的關系。把針織裝備信息分為3個維度:一是信息表示維度，即具體數值;二是語義維度，即每個信息所代表的組件含義，如單位、描述、范圍、數據類型等;三是關系維度，即信息點間的結構關系，如集合關系、線性關系、樹狀(層次)關系、網絡關系等。這3個信息維度是針織設備信息因子中不可缺少的方面，只有信息表示1個維度則無法解碼，并無法獲得更多的關系信息。反之，各個維度上表達的信息量越豐富，則針織裝備的語義越完備。1.2基于opcua框架的信息接口采用OPCUA標準化框架信息節點的單位、語義等因素，利用網狀地址空間模型結構表述信息任意節點間的關系，解決建模涉及的針織裝備3個信息維度，規范數據傳輸的通信協議，構建完整、統一的針織裝備信息模型，將實時數據、歷史數據、報警等開發成規范化信息接口。采用針織裝備車間建模時，設計的主要非形式化的過程如下。1)圖1示出裝備信息基礎模型。選擇OPCUA作為建模方法，分析裝備數字化結構，明確各維度上的組成，以確定建模覆蓋范圍。2)根據上層管理系統對生產數據的需求與裝備物理結構，自上而下對整個針織裝備數據進行分解，以得到低耦合、高類聚的若干分析域，即將一個大而復雜的信息模型按照裝備生產子系統劃分為組件集、組件等單元，從而讓裝備的信息管理模塊化，其中組件集又包含若干組件單元。3)對裝備各組件進行數字化，依據生產過程數據及各組件的本身屬性參數，建立屬性集，確定各屬性的數據類型、讀寫屬性、單位、值域范圍、是否必選等屬性元素，從而形成詳細的信息模型數據字典、數據庫等表現形式。依據上述建模過程，形成針織裝備組件集與屬性集，并通過迭代以提高信息模型的語義完備度。2需要在針灸和莫哈布西翁的基礎上進行建模2.1執行層：mes+機遇型針織生產車間并沒有統一的信息模型，但從智能制造體系的一般結構來看，從信息的上下流動分為設備層、執行層和資源層，與針織生產的設備層、車間層、企業層相對應，如圖2所示。設備層是車間生產信息模型的信息源，在針織生產中，針織裝備自動化程度高，物流搬運等輔助生產設備則配置數量少，一般由專人看管操作。在執行層中，主要為基于MES的管理，一方面對設備層的生產過程數據進行全面的監視，向設備層發布生產計劃指令，并根據各針織裝備的生產效率與產量進行生產調度;人員的管理通過在針織機上刷卡實施;工藝花型管理則由MES系統向針織機械控制系統下發;每臺針織設備都提供編織質量的實時監控功能，MES的管理以針織設備為主。在資源層上，企業ERP則通過MES系統實現企業戰略的執行與監控。從生產車間管理過程角度來看，針織車間的執行層與設備層之間的交互信息是針織裝備生產過程中的關鍵數據，主要信息單元為設備管理、生產計劃與調度、人員管理、質量控制與追溯、工藝執行管理等，為針織信息模型的構建提供了針織裝備生產運行信息的關鍵子集。2.2考慮模型一致性的數據集構建從針織裝備的機械機構上分析，一般包括送紗器、氣閥、織針、針筒、選針器、伺服電機等部件，各組件單元有其自身的技術參數屬性;另一方面，針織裝備的廠家信息、設備標號、各部件的數量及配置等也是針織裝備的基礎信息。不失一般性，提出將OPCUA信息模型通用建模規則和針織裝備的生產運行信息與基礎信息相映射，如圖3所示。針織裝備的信息模型是由若干部件、固有屬性、生產過程屬性以及各類操作組成的，每個部件又可以包含其它子部件和屬性。由于OPCUA模型天然適應工業設備的建模與擴展，它通過屬性、屬性集、組件、組件集、設備、方法、方法集、引用等元素，完整映射了針織裝備的一切信息，包括靜態信息和動態信息。為了解決目前非形式化建模過程，保證針織裝備信息模型與設備本體的一致性，提出從非形式化、形式化、實例化的持續演進方法來動態構建。根據管理系統的需求和本體元模型規范，理論模型構建過程如圖4所示。在保證針織裝備語義信息模型完備性的同時，也兼顧工程實施的可行性，針對網狀信息關系，并通過降維方法生成樹狀關系模型。首先收集針織制造領域信息而實現非形式化建模;然后通過建模修訂、元模型選取、關系迭代等過程建立形式化針織裝備模型群;最后生成針織裝備信息模型實例。構建信息模型網狀圖結構，全面表示信息節點之間的關系，但其模型關系度的復雜性也制約了模型的表示與實現，通過針織裝備信息模型關系生成樹方法，生成樹狀結構信息模型，以便信息的交互，構建步驟如下:1)對針織制造領域內生產裝備進行信息化初始表示。采用非形式化的信息描述，列舉出該領域中的所有概念以及對該概念的詳細解釋。除此之外，針對每個概念，要列出它所有可能的屬性，每個屬性都有對應的屬性值。通過領域概念學習、公理化分析，實現領域概念關系庫，并通過評價、再學習的循環迭代機制實現針織制造領域非形式化元模型概念集。提取各概念集共性，根據信息模型規則建立針織制造領域基本模型概念屬性集。每次迭代增加針織領域概念信息節點時，判斷其已有的信息節點的關系，形成關系庫。2)依據針織制造領域元模型，構建針織制造裝備信息節點集，形成針織制造裝備本體信息模型群。依據規則集建立信息節點屬性集，形成針織裝備信息節點網絡關系空間，建立信息節點i到信息節點j的關系度con(i,j):關系度由數據的變化活躍度、各種關系結構及權值w3)建立針織裝備基本模型信息節點集，建立針織裝備基本模型網狀結構，生成加權有向圖GD=(V,con(G)),V為增設全局關系節點a4)重復(2)～(3)步驟，直至針織裝備基本模型群在當前服務集認知域中是完備的。5)構建針織裝備信息模型生成樹T和新關系矩陣con(T)。信息模型有向圖信息節點間路徑的不確定性也導致了信息空間信息量的增加，無法實現信息模型根節點到葉節點的唯一性，尤其針對信息處理資源受限的針織裝備，對信息表示造成了嚴重負擔。為此，通過賦權有向圖構建生成樹，建立基于根節點和廣度優先的生成樹，對網狀空間信息節點有向圖向樹狀圖進行轉換，最終生成針織裝備信息模型生成樹T和新關系矩陣con(T)，降低了針織裝備信息模型的復雜度，以提高信息模型的交互能力。2.3針織裝備模型通過對各針織裝備共性結構與生產過程進行抽象分析，組建包括基礎靜態屬性集、生產過程屬性集、配置信息、部件信息和生產環境信息的針織裝備信息模型如圖5所示，主要包括以下幾部分。1)基礎靜態屬性集包括裝備信息屬性集、主控信息屬性集、人機交互信息屬性集、工廠信息屬性集等，基礎靜態屬性集反映了針織裝備的類型、廠家、系統屬性等靜態屬性，是基礎的固定屬性。2)生產過程屬性集反映針織裝備在實際運行過程中的狀態、運行參數等過程信息，包括產品訂單信息、生產計劃、花型信息、編織信息、班次信息、人員管理信息等動態屬性集，并通過速度、產量、時間、狀態、人員執勤等變化屬性來描述整個針織自動化生產過程，是針織裝備屬性集的核心部分。另外，針織車間生產環境對織物坯布的質量會產生一定的影響，考慮將溫度、濕度、震動屬性等環境信息納入針織裝備信息模型中，將對針織生產過程與質量評價提供更加豐富的數據。3)配置信息主要包括針織裝備的聯網配置，涉及網絡通信時所需要的時區、聯網IP與端口號、通信協議版本、登錄賬號與密碼等相關信息。進一步地，網絡配置信息也是上層管理系統識別針織裝備的主要方式。4)部件集主要包括配電、電動機、氣閥、選針器等針織裝備子部件，各子部件又可擴展成遞歸式的子屬性集和子部件。最后，根據OPCUA數據字典的需求及通用規范，在針織裝備信息模型底層的屬性中，構建了針織裝備屬性元素結構，如圖6所示。每一個屬性都由多個屬性元素組成，屬性元素是描述物理設備、部件的最小單元。對基礎靜態屬性、生產過程屬性、配置信息、部件集、環境信息等屬性建立數據字典，包含屬性元素數據，通過屬性ID與名稱來標識屬性，訪問權限、高低限值來保證了數據安全，針織裝備典型的屬性如表1所示。3優化送針信息模型3.1采樣頻率與方式OPCUA信息模型的屬性集主要分為靜態屬性集與動態屬性集，依據裝備對象的數值變化頻度，采用兩種不同的采樣周期，降低OPCUA服務器的信息存儲，而又能提供準確的信息模型歷史數據。考慮到針織裝備的生產過程屬性中屬性較多，其中圓緯機和經編機達到100項以上，各動態屬性中各數據的變化頻度也有很大區別，對采樣頻率與方式進行優化。如針織裝備的產量在每分鐘會有累增，速度也會在以秒級變化，上層系統對針織裝備生產過程各屬性集數據的采集頻率也過于統一，如果采集頻率過高則對數據處理與通信造成負擔，對歷史數據存儲造成冗余，采集頻率過低，則無法反映針織生產過程;因此，可對每一屬性采用不同的采樣頻率或針織裝備的屬性變化數據主動上報方式，可提高針織裝備信息模型數據庫系統的使用效率，而并不增加信息模型的額外負擔。3.2可靠性等質量要求的差異性考慮到網絡資源受限，針對實時信息并發傳輸時，基于工業實時網絡的要求，根據針織車間執行層管理系統對針織裝備各屬性的實時性、可靠性等質量要求的差異性，信息模型屬性數據按優先級排隊發送，如裝備狀態數據是管理系統實時關注的，則優先傳輸，而訂閱的生產速度、產量則可靠后轉發。因此，對針織裝備屬性增加質量元素，采用“至少一次”傳輸指令性設置參數數據，保證屬性數據的正確可靠，而采用“只有一次”模式按頻率傳輸一般動態屬性數據，對網絡配置認證類初始數據采用“最多一次”模式，提高了聯網的安全能力。3.3屬性間的高關聯度由于針織裝備信息模型屬性之間并不是完全解耦的，如針織裝備運行狀態是針織車間執行層管理系統非常關注的變量，但與針織裝備運行速度相關性高，速度為0r/min時則狀態為停車，速度高于一定閾值則為運行狀態、速度高于一定閾值則為點動等，針織裝備運行狀態與速度范圍一一對應，即通過速度情況則可行到裝備狀態，而無需狀態屬性的值。同樣，預設產量、已完成量和未完成量是線性相關的;總停車時間、運行時間和時間效率成運算關系等。屬性間的高關聯度降低了針織裝備信息模型的表達效率，容易引起數據間的不一致性，過多的冗余數據也會造成網絡傳輸負擔，引起管理系統的混亂，但屬性間一定關聯度也可幫助管理系統對針織裝備信息模型的準確性進行驗證。因此，設計適當的針織裝備冗余屬性以提高信息模型的可靠性。針對基于OPCUA的針織裝備信息模型，可對屬性元素進行改進，增加頻度、優先級、相關性等元素，改進后的針織裝備屬性結構如圖7所示。4針織設備模型的標準化發展與實驗4.1基于opcua的互聯互通技術實現方法組成環境美國采用OPCUA標準化建模方法，以針織裝備基礎數據為基本屬性對象，從下至上構造包括數據、信息模型、地址空間模型的針織裝備信息模型服務器，并采用HasChild、HasSubtype、HasSubdevice引用類型，如圖8所示。根據節點類及其屬性來定義元模型，向OPCUA客戶端提供讀寫功能。從技術開發上分析，信息模型中節點、引用關系等異常復雜，圍繞地址空間、服務模型與針織裝備的內在聯系進行并行設計與開發時，工程量大，而選擇采用OPCUA的成熟、可裁的SDK開發，可降低開發成本，提高開發速度。考慮到OPCUA服務器與針織裝備的貼合度與企業需求，有開發獨立服務器、數據網關、完全融合等方法。1)開發獨立服務器方式。把針織裝備OPCUA服務器作為基于普通計算機的可獨立執行程序的一部分，基于Windows的SDK開發，可根據針織裝備信息模型數據字典進行可視化的二次開發，通過針織裝備OPCUA客戶端可與企業MES等軟件實現互聯互通。另外，一個服務器平臺可連接多臺針織裝備終端，以實現大規模針織生產設備間的互聯互通，整體結構如圖9所示。開發獨立服務器方式較容易實現，適用面廣，是實現基于OPCUA的針織裝備信息模型的主要方式。2)開發OPCUA數據網關方式。在對現役針織裝備進行改造升級時，由于針織裝備間沒有統一的互聯互通接口，可開發基于嵌入式系統的OPCUA的數據網關。其對上層MES系統采用統一的通信接口，有統一的通信協議，向下則采用獨立的總線或者特定接口，以接入現役設備，采集現有針織裝備信息模型數據，對車間MES管理系統提供OPCUA服務器功能。3)OPCUA與電控系統完全融合方式。理想的針織裝備信息模型服務則為直接嵌入在裝備本身的控制系統功能中，與OPCUA的信息模型達到完全的融合，無需其它網關進行轉換，OPCUA客戶端則可直接與針織裝備控制系統進行通信。針織裝備種類多，各控制系統平臺也各不相同，需要基于針織信息模型對OPC數據、信息模型、地址空間、引用等進行深入開發，目前主要用于價格昂貴的大型針織裝備上。無論是基于獨立服務器、數據網關還是完全融合，需根據各針織裝備的特點進行分析，常常是多種方式共用，連接拓撲如圖10所示。4.2針織裝備模型可行性分析采用開發獨立服務器方式，開發基于windows7的UaExpertSDK，構建地址空間服務器，對針織裝備圓緯機數據存儲進行實驗。配置一臺XeonE5-2660雙核64G內存計算機作為UaExpert服務器，能讀取1000個/s的數據節點。在本數據模型中，針織圓緯機擁有103項靜態數據，20項動態數據的變化頻率約為每3min變化1次，只有8項數據是實時變化的。為此，采用不同的采樣頻率，并同時建立實時數據表和數據影子歷史數據表，提高了數據庫的增刪查改性能。將一臺圓緯機連接到OPCUA服務器端，并利用OPCUA客戶端訪問OPCUA服務器上圓緯機的信息模型數據，包