嵌入式系统与工业计量

肖天雷 丁鼎 张红 王舒卉 / 上海市计量测试技术研究院

嵌入式系统与工业计量

肖天雷 丁鼎 张红 王舒卉 / 上海市计量测试技术研究院

结合嵌入式系统的概念和《中国制造2025》的发展需求，介绍和分析嵌入式系统在工业计量中的一些应用；其次，对智慧计量进行展望，归纳工业智慧计量结合云平台和大数据技术的应用构想，并分析了可能涉及的问题和不足，为实现“互联网+计量”提供了参考。

嵌入式系统；工业计量；互联网；大数据；云平台

0 引言

2013年国务院出台了《计量发展规划（2013 ～2020 年）》，强调了加强互联网、物联网、传感网等领域计量传感技术和远程测试技术，以及在线测量等相关量传溯源所需技术与方法的研究。而在《中国制造2025》中，也强调了“互联网+”与传统制造业的融合。这些文件无一例外地将“智慧”“智能”摆在了突出的位置上。

以泛互联网化（互联网和物联网）为契机，以嵌入式系统为基础，传统制造业已开始转型升级，在研发、生产管理、流水线作业、质量控制等方面逐渐实现智能化、网络化。这也对在研发和生产过程中十分重要的计量工作提出了新的要求。因此，在互联网和大数据时代如何将计量与泛互联网技术深度融合，并在此过程中将计量新技术、新方法融入产品生产管理的全过程，是“互联网+”时代产业发展的努力方向[1]。

1 嵌入式系统

嵌入式系统是将先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各行业的具体应用相结合的产物[2]。它是以实际工程应用为中心，针对应用对象的不同，其软硬件可根据需要进行适当的裁剪，从而适用于应用系统对功能的需求[3]。因此，它具有嵌入性、专用性、计算性、低功耗和高集成度等特点。正是由于这些特点，使得嵌入式系统在智能家居、城市管理、工业监测、智能交通、医疗卫生、公共安全等领域得到广泛应用。

在计量领域，嵌入式系统已被广泛集成到各类传感器和仪器仪表中，为产品提供存储、计算以及和外部双向通信等功能。在相关优惠政策的支持下，近年来嵌入式测量系统和设备得到了蓬勃发展，国家也开始着手制定如《自动化系统 嵌入式计算机控制器 第1部分：通用要求》等相关的标准规范，为行业的发展保驾护航。

2 嵌入式系统在工业计量中的应用

2.1 智能计量检测设备

工业用智能计量检测设备通常包括智能传感器和智能仪表，通用框图如图1所示。它们是以嵌入式系统为基础，一般包含信号输入单元、信号处理单元、计算单元、存储单元、接口单元等，根据具体需求可配备安全单元、人机交互界面等。其中，信号处理单元、计算单元、存储单元组成了设备的智能化单元。

图1 智能计量检测设备通用框图

智能计量检测设备的智能特性体现在：在设备工作过程中利用数据处理子系统，对其内部行为进行调节，减少外部因素的不利影响，从而得到最佳结果[4]，实现如数据预处理、自组织、自校准、自诊断等功能。同时利用接口单元实现与外部系统的双向通信，从而实现系统的整体监控和控制。

2.2 智能计量管理

计量管理对计量质量有着非常重要的影响，它通常包括计量器具的使用和维护、专业人员管理等。目前的计量服务模式仍需要客户将所需计量的器具送到相关计量技术机构检定/校准，或是计量人员对少量不宜搬运、易损坏、易失准的计量器具在企业现场提供测试/校准服务[5]。虽然现在周期校准、期间核查的方法一定程度上能够保障计量标准器的准确度等级、重复性、稳定性等计量特性，但是在两次核查之间的使用过程，特别是针对工厂流水线的现场服务中，极易由于运输、使用等不确定原因造成标准器的异常。根据传统的方法，这些异常并不容易被察觉，从而严重影响后续计量服务的质量。

采用智能计量管理之后，计量设备的计量性能、使用状况、校准周期等信息会自动存储于管理档案中，而其计量数据和工作状况也可以在嵌入式模块中通过一定的算法与自身的历史数据相比较，对设备当前的稳定性、重复性和测量误差进行分析，从而及时发现计量设备的异常状态。这样就形成了一个可追溯、可监控、便捷高效的追踪反馈体系，大大提高了工作效率，也减少了人为因素带来的影响，在一定程度上提高企业的生产质量。

2.3 远程校准

远程校准通常包括远程执行校准过程、数据传输、数据分析和远程发布证书等功能。终端计算机通过网络与待测设备上的嵌入式通信与控制模块进行交互，而该模块负责控制复合校准要求的标准源（传递标准）对仪器进行校准和结果反馈。现有资料表明，远程校准在扩展上级实验室的量程、减小下级实验室的校准不确定度、缩短溯源或传递时间、降低校准成本、实现不同实验室之间实时透明的比对、甚至是国际比对，以及上级实验室对下级实验室的认可等方面均有实际的意义[6]。远程校准的过程如图2所示。

图2 远程校准过程示意图[7]

远程在线校准技术在国外发达地区开展得比较普遍。采用该技术可以极大提高校准的效率，减小工厂待校设备送检过程中运输的风险，减小量值逐层传递引起的不确定度变化，还可以满足客户对异地工厂中设备的质量控制，对提高我国工业自动化领域的计量工作水平有很大的意义。然而，远程计量不可避免地会遇到数据安全问题，并且还涉及计量法规和计量管理的健全与完善，这也是需要解决的问题。

3 展望智慧计量

3.1 工业物联网生态

工业物联网生态是以数字化、物联网和云技术为基础的工业应用服务模式，也可被称为工业物联网云平台。它允许客户充分利用工厂的嵌入式智能设备对生产过程数据进行采集、传输、存储、分析及应用。客户可以根据自身需求定制专用的应用程序实现生产过程的智能控制。目前比较成熟的工业物联网云平台有西门子的MindSphere和GE公司的Predix。

客户在工业物联网生态系统中，可以对相关参数先进行一定时间的数据累积和测试，然后对这些大数据进行分析，从而为生产过程建立对应的质量模型，提供预测性维护和工作状况监测的功能。例如某生产研磨机械的设备制造商将刀具参数采集至生态系统中，经过一年多的数据累积，系统已经能够预测刀具的磨损状态。于是在生产过程中，系统可以及时提醒操作者需要更换刀具。

此外，通过对智能计量设备的远程控制和与云平台上标准化数据的比对，工业物联网云平台还可实现远程诊断、远程维护和远程校准等功能。

3.2 计量与制造的融合

现阶段，计量过程仍然独立于生产过程之外，现有计量检定/校准模式依旧是送检人员定期将设备送到计量机构进行检定/校准，或是计量人员定期携带计量标准到企业进行检定/校准。而随着产品、设备自动化、集成化、智能化程度的提高，这种传统的自上而下的量值传递方式已经无法满足大量应用新型设备的企业的需求。结合泛互联网技术和大数据技术，在未来需要打破这种“建立起来，传递下去”的传统模式，将计量和制造深度跨界融合，真正实现“互联网+计量”。

目前的“互联网+计量”通常是指计量管理和计量服务，而这里的跨界融合指计量向制造业的跨界，是指从研发到制造生产的路径中计量无处不实施的融合，是指制造过程就是计量过程，计量过程也是制造过程的融合[8]。计量活动需要从生产之外融入到生产制造过程之中，从而实现如图3所示的计量模式。

图3 与制造过程深度融合的计量模式[8]

在这种创新思维和服务模式下，计量不再具有严格的周期性，而更专注于服务于企业生产过程控制，为企业提供科学的、完整的质量控制解决方案。为企业产品提供从原材料，各个生产环节，用户使用中的产品整个生命周期的质量信息的检测，建立相关的质量信息大数据。以信息化、自动化的检测与质量检测系统，提升制造业各个环节的质量，并建立相关的数据库[9]，提升企业生产质量和服务质量。

3.3 待解决的问题

为了实现工业领域的智慧计量，目前还有许多问题有待解决。

1）智能化工厂设备繁多，接口种类也很多，智慧计量的基础就是各设备的互联互通，而对现有设备的改造成本也很高。迫切需要制定统一的标准来规范各设备厂商的生产。从2013年到2020年计划完成的智能计量标准大于30项，大部分涉及嵌入式系统。已经列入编写规划的有：《智能传感器 第一部分：总则》、《智能传感器 第二部分：应用行规》、《物联网总体技术 智能传感器接口规范》、《物联网总体技术 智能传感器特性与分类》等。

2）智慧计量中不仅涉及嵌入式系统，还大量应用互联网技术、大数据技术，这就对数据安全提出了很高的要求。如何保障计量数据传输中的准确稳定，如何在低功耗的嵌入式安全模块中使用高等级的安全技术，或开发新的安全模式，就成为了一个有待研究的问题。

3）在引入大数据、云平台和融入生产过程的计量之后，传统的量值传递模式和不确定度分析方法都需要做出相应的改变以适应新技术的要求。在计量实践活动中，计量器具应可以通过在“云平台”中获取相应准确度的参考值，并与云端其他传感器的数据比较，确定自身所得量值的准确性，实现网络化的溯源。

4 结语

嵌入式系统具有嵌入性、专用性、计算性、低功耗和高集成度等特点，是实现《中国制造2025》目标和智慧工厂的基础。通过将嵌入式系统与传统传感器、大数据技术、云技术等泛互联网技术相结合，可以实现工业计量领域的自动化、智能化，极大提高计量效率和减小计量成本，完成将计量从游离于生产之外变成与生产过程高度融合，真正实现智慧计量，更好地为企业智慧制造服务，为实现《中国制造2025》提供有力保障。然而，新时代新技术也对传统计量模式和不确定度评价方法提出了创新的要求，应该尽快制定工业计量设备的相关标准和法律法规，消除技术壁垒，并健全相关领域的数据安全体系，以满足“互联网+计量”的需求。

[1] 李洪波，李伟，张泽光，等.“互联网”时代的计量产业平台[J].计测技术，2015（5）：1-9.

[2] 叶银银.物联网与嵌入式系统[J].射频世界，2010（2）：25-27.

[3] 葛阿萍，扶宇阳.浅谈嵌入式系统在物联网中的应用[J].信息技术与信息化，2013（1）：102-104.

[4] 徐文劼.浅谈物联网智能传感器特性及其分类[J].自动化仪表，2017，38（3）：44-47.

[5] 张泽光，李少壮，李伟.智能制造时代的计量——云计量[J].计测技术，2015（4）：1-5

[6] 殳伟群.走近网络化校准——远程校准技术初探(之一)[J].计算机应用研究，2002，19（9）：23-26

[7] 陈伟.远程计量校准技术研究[J].计测技术，2007，27（s1）：25-27.

[8] 崔伟群.浅谈互联网-计量与嵌入式计量[J].中国计量，2016（2）：26-28.

[9] 李敏，吴宏杰.让“智慧”成为检测的灵魂——无锡市计量检定测试中心致力于“互联网+”计量的“智慧测量”发展[J].中国计量，2016（12）：56-57.

Brief discussion on embedded system and industrial metrology

Xiao Tianlei，Ding Ding，Zhang Hong，Wang Shuhui
（Shanghai Institute of Measurement and Testing Technology）

Applications of embedded systems in industrial metrology are introduced and analyzed, with the conception of embedded system and the development need ofChina Manufacturing2025. Wisdom metrology, as well as its application in industry with cloud platform and big data, is also discussed. Finally, potential problems and shortcomings are presented and analyzed. It provides references for the realization of “internet +metrology”.

embedded system; industrial metrology; internet; big data;cloud platform