基于5G通信的工业产线智能管理系统设计

摘 要 基于5G通信的工业产线智能管理系统，通过5G通信网络实现工业产线与云服务器的组网互联，构建工业产线的集中化智能管理平台。实现对工业产线的远程监控、管理，保证其稳定、可靠运行，达到工业生产中节能降耗和提升产能的目的。

关键词 5G通信;工业产线;智能管理;智能终端

自20世纪80年代以来，全球每10年都会出现新一代移动通信技术，推动信息通信产业的快速创新，带动经济社会的繁荣发展。当前，第五代移动通信技术（5G）正在到来，它将以全新的基站系统、网络架构，提供远超4G的速率、毫秒级的超低时延和千亿级的网络连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代[1]。

1系统概述

目前生产企业工业产线的智能管理技术还处于初步的“机器与机器之间的数据交互”，即通过现场工业设备的联网和底层数据采集来实现现场设备之间的互通互联，同时确保数据交互的准确性、可靠性和及时性，这些也是实现工业产线智能管理的基础。

随着设备类型越来越丰富、规模数量不断扩大、数据的交互处理越来越迅速，而现有很多工业产线的自动化设备，诸如控制器、驱动器、传感器等大都来自于不同的设备制造商，并没有采用统一的通信协议，这些都为构建工业产线的集中化智能管理系统带来技术“壁垒”。另外随着物联网、大数据、云计算、人工智能和5G通信等新一轮信息技术的发展，新的产业技术革命已经到来，构建工业产线的标准化、智能化的集中管理系统被提上日程。

基于5G通信的工业产线智能管理系统通过5G通信、云计算和数据采集技术的有机结合，以工业产线的各种自动化控制设备作为底层数据基础，以5G通信作为网络通道，形成从云端服务器到工业产线各类设备的集中智能化管理，突破了原先产线管理单一化、数据处理简单化、数据通信协议差异化等技术“壁垒”。另外，本系统还可以利用机器学习和人工智能技术实现用户对工业产线优化生产流程的调控、产线设备的智能维保等功能，为工业产线的稳定可靠运行提供完整的解决方案，有效提升工业产线的智能管理水平。

2硬件方案

基于5G通信的工业产线智能管理系统由数据交互智能终端、5G CPE（5G无线数据终端）以及云服务器三部分组成，系统组成如图1所示。数据交互智能终端主要是完成产线所有自动化设备的数据和信息采集并进行初步处理，然后将处理结果通过5G通信网络传输至云端服务器;5G CPE主要是对5G通信网络的中继，本地控制器通过千兆网线或WIFI连接5G CPE，然后接入5G通信网络与云端服务器进行通信，并将工业产线的数据和信息传输至云端服务器;云端服务器主要对工业产线进行集中化智能管理，用户可以通过人机交互界面在任何时间查看任一产线的设备运行状态、设备上传的数据以及控制器的设置参数等。同时可以通过创建的人工智能模型对设备上传的数据进行模拟仿真分析，既可对产线进行合理配置资源、优化产能，还可对产线设置预、报警，便于用户发现产线设备故障隐患等，提前制定维护和应急方案，减少设备故障停机次数和降低设备维修时间，有效提升产线作业效率。

数据交互智能终端作为本系统的核心部分，主要是完成产线设备底层数据采集、对采集的数据进行初步处理最终统一格式通过5G通信网络发给云端服务器，以及对产线本地设备控制参数的优化设置等。数据交互智能终端的原理框图如图2所示，CPU控制器选用的是当前流行的ST公司的基于Cortex-M4的32位单片机STM32F407，负责执行云端服务器的控制命令。考虑到工业产线设备的数据通信协议的差异性，对目前产线使用较多的以太网协议、CAN总线协议、Profibus-DP协议、Modbus协议以及Arcnet协议等之间进行转换的可行性、转换方法、转换类型以及不同设备标识等问题进行分析和研究，最终设计出数据交互智能终端，实现了不同协议与本系统标准协议之间的转换功能。

3软件方案

数据交互智能终端的软件工作流程如图3所示，主要包括主程序、CAN总线协议解析、Profibus-DP协议解析、Modbus协议解析、Arcnet协议解析以及最终以太网协议的转换等。各协议解析程序部分主要是完成对接收到的数据帧按照协议进行数据包拆封，提取用户需要的数据内容。以太网协议的转换主要是对各协议接收的数据内容进行协议封装和对产线控制器发送给各总线设备的数据进行协议转换为对应的协议模式。

4结束语

本系统通过5G通信网络实现工业产线与云服务器的组网互联，构建工业产线的集中化智能管理平台。实现对工业产线的远程监控、管理，保证其稳定、可靠运行，达到工业生产中节能降耗和提升产能的目的。能够有效提升工业产线的智能管理水平，具有广泛的应用空间。

参考文献

[1] 王喜文.5G为人工智能与工业互联网赋能[M].北京：机械工业出版社，2019：101.

作者简介

张义伟（1982-），男;职称：高级工程师，学士，现就职单位：中国电子科技集团公司第四十一研究所，研究方向：智能檢测与控制。