涂料工厂设备与环境监测系统集成研究

黄鸿霖

摘要：针对涂料工厂设备与环境监测系统集成存在的通信协议兼容性较差以及网络负荷随系统增多堆积较高的技术难题，提出一种基于Niagara Framework框架及其应用软件体系开发的平台方案，并细化对设备运行状态及能耗监测、环境监测等功能模块的设计，最终测试结果显示该系统能够有效减小网络负荷峰谷差，实现平稳运行，同时兼容多种通信协议，具备实时监测和预防性维护的功能，降低运维成本。

关键词：涂料工厂；通信协议；网络负荷；Niagara；设备监测；环境监测

引言：在监测系统平台搭建过程中，面临系统结构复杂、不同系统间交互繁杂低效、应用扩展成本高、运维作业量大、网络负荷随系统增加堆积增多等问题，研究一种标准可重用，开放易扩展的集成控制方案，对实现涂料工厂智能化监测具有现实意义。

1技术方案分析

1.1设计思路

在“绿色”生产理念指导下，节能环保成为涂料工厂设备与环境监测系统设计的主攻方向之一。设备的稳定运行，能降低工厂生产资源的损耗，减少生产造成的各项污染[1]。智能化监测系统与工厂中的设备监控、能耗计量、环境监测等传感器或系统实行混合组网设计，实现整个工厂数据的互联互通，将生产过程中存在的设备故障、气体污染、污水排放、噪声与能耗数据统一集成，按不同类型、时段建立纵横比较机制，依托监测数据量化分析引发环境污染与生产能耗过高等问题的成因，为智能制造流程优化与节能环保方案编制提供有效思路。

1.2关键技术应用

基于Niagara Framework框架搭建的涂料工厂设备与环境监测方案，能够很好展示分布式监测系统的控制架构和运行原理[2]。Tridium公司的Niagara集成软件平台是一个非常开放的软件架构，能够集成多种设备和系统，在统一的平台管理。可将RS-232、RS-485、LonWorks、BACnet、PTP、MQTT等通信协议构建为通用的对象模型,内嵌在JACE(Java应用控制引擎机)中。[3]通过物联网中间件技术很好地解决了不同通信协议兼容性问题。在系统硬件选型上，采用JACE 8000作为网络控制器，该控制器自带RS485端口与以太网端口，并预留扩展插槽，支持Zigbee、WiFi等无线接入技术。

2系统设计与功能实现

2.1系统架构设计

将物联网、人工智能、自动化等技术应用于智能化监测系统，以感知层、网络层和应用层构成的物联网的三层体系架构作为实现工厂智能管理系统的基础[4]。系统架构如图1所示：

图1 系统架构图

（1）感知层，该层主要依赖部署在车间、仓库以及生产环境区域的各种不同功能的传感器，提供了整个系统的数据基础。采用总线方式接入温湿度、PM2.5、烟感、可燃气体、水浸等环境检测传感器[5]，震动传感器，电能表，互感器，PLC等设备检控智能模块。在一些有特殊要求或无法布线的区域采用无线AP等智能模块来实现数据的传输。[6]另外还增加了视觉传感器以获取更加丰富的数据，并且视觉传感器拥有极高的灵敏度和较大的动态范围，可以同深度学习相结合，促成更加精确的检测。[7]

（2）网络层，该层的关键作用是优化和改进孤岛式结构，形成协同感知的网络。JACE8000控制器提供多个COM总线端口，依次与设备监测回路、环境监测装置回路连接，以Modbus Async Device形式将终端采集装置添加至串口目录中，使终端设备与控制器建立通讯连接。涂料工厂中使用的系统、智能仪表多来自不同厂商，采用不同的通信协议，Niagara提供了一种物联网中间件技术，非常方便地解决不同协议对象的连接问题，实现整个工厂数据的互联互通。

（3）应用层，该层以网络层清洗处理过的数据为基础，为用户提供多样化的服务，设有多个管理功能模块，包含智能报表、BIM可视化、运行报告、设备监控、智能报警、能耗与污染分析等模块，提供平台运营管理服务。同时对收集的数据采用数据挖掘技术、人工智能算法实现智能化监测，实现预防性维护，并将设备监控，环境监测及现场管理深度结合，提升生产与管理的效率，降低运维成本。

2.2系统功能实现

在访问部署上，基于Web Service将软件平台与Web设备连接，通过在任意Web设备输入现场工作站的IP地址即可远程登录访问软件平台。

在流程设计上，先对监测系统的接口采取技术处理，将控制器参数与采集的信息上传至系统数据库中，完成软件参数配置；随后利用CARE软件对现场不同控制器执行软件编程，编程采用图形化、模块化的方式，部分编程代码如图2所示，并将程序代码分别下载至各控制器端，同时利用平台开发工具自带的流程图组态软件完成人机界面开发。

图2 设备检测控制逻辑程序图

在功能模块设计上，以接入DDC控制器为例，基于LonWorks总线将DDC与系统模块接口连接，完成平台硬件连接；再将DDC的Station添加至总线驱动模块，运行自动搜索程序查找定位在线DDC信息、存储至数据库中；最后查找在线DDC的网络变量，将其添加至数据库中，并将查找到的网络变量转化为系统中的节点，由此实现对DDC设备运行状态的实时监测。

其它系统功能模块包括：（1）智能诊断模块，通过诊断模型调取存储在数据库中的数据分析判定监测对象可能失效或异常时，产生不同级别预警和日志输出，准确定位异常设备位置、能耗异常点、污染超标区域等，并实时发出报警提示、启动应急预案，实现工厂智能化管理。为使预警更精准，诊断模型根据检测对象运行过程积累的大数据也在不断优化；（2）智能经营管理模块，将采集的传感数据、能耗数据、环境监测数据整合后，采用数据挖掘技术提取关键数据并生成监测过程曲线及报表，便于管理人员直观掌握生产节拍不符合要求的设备，发现能耗或环境异常，并将智能分析结果应用于供应商关系管理、客户关系管理、供应链管理及企业资源计划编制等环节。

2.3系统运行网络稳定性测试

基于Niagara Framework框架搭建的集成控制系统测试平台，引入另一采用传统DCS总线方案集成的控制网络作为对照组，按300条、500条、800条、1000条、1300条、1500条控制指令执行数量监测网络系统运行状态。测试结果显示，对照组的网络负荷峰谷差由1.482M/s逐渐增至28.296M/s，而本文建立集成控制网络的负荷峰谷差变化范围为0.264～3.782M/s，由此证明系统网络稳定性较高。

结论：本文引入一种智能工厂设备与环境监测系统的集成控制方案，既有助于实现对生产环境污染指标的动态监测以及对设备的监测和预防性维护，有效实现智能工厂的节能降耗与智能制造升级目标，又能够有效辅助生产制造的经营管理决策。同时因为所采用架构的技术优势，系统运行稳定可靠，够降低运维成本。

参考文献：

[1] 廖秋梅.机电一体化设备故障智能监测系统设计[J].电工技术,2022,(17):117.

[2]梁军.基于 CPS 的分布式能源管理研究[J]. 山东化工，2018(14)：92-93

[3]颜小军，戴瑜兴.基于Niagara软件平台的集成系统方案设计及实现[J]. 低压电器，2006(04)：33-34.

[4]Ariza J ，K Garcés，Cardozo N ，et al． IoT architecture for adaptation to transient devices［J］． Journal of Parallel and Distributed Computing，2021(148C): 14-30．

[5]李媛，马秀丽，杨祖业，王晶.基于工业互联网平台的工厂环境监测系统设计[J]. 中国仪器仪表，2022(03)：49.

[6]汤晨宇．基于工业物联网技术的工厂设备改造［J］．山东工业技术，2020(4): 103-104．

[7]邢森，闫利文，江津海.基于Niagara 的物联网生产线管理系统设计[J]. 机械研究与应用，2021(06)：182-183.