基于云平台的工业互联网综合实训系统

孟庆波 纪汝杰 司付兴 赵健

（1.海尔数字科技（南京）有限公司 山东省青岛市 266100 2.青岛工程职业学院 山东省青岛市 266000）

工业互联网涉及的维度和知识面非常广泛，有网络、平台、安全三大体系，可分网络与联接、标识解析、边缘计算、平台与数据、工业APP、安全、应用、运营八个领域。职业院校在教学培训中，提升学生专业认知能力是关键，结合已有案例分析，大型综合产线虽全面直观，但造价成本高，占地面积大且受数量限制不便于教学培训，不能满足学员充分演练及人机互动性好的需求。因此，开发一种造价低、实用性强、体积小、模块化及融合工控场景的实训产品具有非常重要的意义。

针对这种状况，我们开发了基于云平台的工业互联网综合实训系统，可完成职业院校工业互联网、自动化、机电等相关专业课程的实验实训。为学生提供了一个典型的体验环境，使其对学过的单科知识，在实训中得到全面的认识和巩固，达到对工业互联网基础认知和综合应用快速入门的效果。

1 系统组成及工艺原理

工业互联网综合实训系统可实现三轴孔明锁的全流程自动生产过程，具体包含下单、原料出库、原料检测、装配、成品检测、个性化定制、成品入库等七个工序。系统主要由工业机器人、毛胚料盘、理料盘、伺服驱动模组及托盘机构、检测相机、成品料盘、激光打标机、电气控制系统、MES系统、云平台等组成。系统整体结构如图1所示。

具体生产工艺如下：

（1）原料入库：人工将不同颜色和槽口的孔明锁原料放置在毛胚料盘，有蓝、金、红三种颜色，按标注位置摆放；

（2）MES下单：订单信息包含流水号、数量、各原料颜色和用户签名等；

（3）原料出库：机器人依次从毛胚料盘取三根原材料至理料盘；

（4）原料检测：机器人从理料盘取第1根料至伺服模组托盘，移动到相机位置进行尺寸检测，之后依次完成第2、3根料的取料、检测过程；

（5）成品装配：机器人依次从伺服模组托盘上取原料，在装配工装上完成三轴孔明锁的装配。

（6）成品检测：机器人将装配好的孔明锁从装配工装移到伺服模组托盘，并移动到相机位置进行间隙及缺漏件检测；

（7）成品打标：机器人将检测合格的成品从模组托盘移到激光打标工位，进行个性化打标；

（8）成品交付：机器人从打标工位取定制化的成品，交付到成品库位。

2 系统网络架构及控制硬件设计

系统采用云、管、端的三级网络架构，内含IOT和工控两种场景，可满足工业互联网实训场景及网络多样化的需求。

图1：系统整体结构图

架构最上层为云平台，可汇聚分析各实训系统的数据，在云端迭代优化机理模型并下发，进行信息监控、预测性维护、质量提升、故障调试，从而建设大数据采集、查询、共享的应用场景。中间层为上位计算机和IOT智能网关，用于订单下发、生产监控、数据采集等，同时可基于云端模型，进行实时分析，边缘计算、AI决策等；底层是以PLC为核心的控制端，通过Profinet、Modbus等现场总线连接各智能模块和器件，实现具体的动作控制，并实时提供生产和设备数据。

系统网络架构如图2所示。

云平台是基于企业内部多年工业制造与经营管理实践，形成的适合于大型行业接入、可靠、稳定的工业互联网平台，轻松管理百万级设备、可方便快捷处理复杂数据。

智能网关采用通用导轨式安装，支持多种通讯协议，直接采集智能仪表和PLC的数据。

PLC选用西门子CPU 1511系列，采用远程IO模式，选用ET200SP接口模块，PLC为工业互联网实训系统的底层控制核心。

HMI选用西门子精简KTP1200系列，作为人机交互窗口，实现系统操作及信息监控的功能。

机器人选用ABB小型多用途的IRB 1200-5/0.9型，集成以太网接口，工作范围宽广,可满足物料搬运和上下料环节对柔性、节拍、易用性及紧凑性的各项要求。

伺服选用西门子V90系列，用于孔明锁原料和成品在机器人装配和视觉检测时的定位，采用绝对位置控制模式，根据相机的视野，定义了原点、取放料位、装配位、第1/2/3根料检测位、成品检测位等7个位置。

工业相机采用海康威视MV-Q6000系列，主要用于检测孔明锁原料尺寸和成品装配效果，与标准数据对比并反馈检测结果，同时可反馈所测量的详细尺寸数据。

其他低压电气如开关电源、灯钮、断路器、中间继电器、端子等都选用工业通用的知名品牌。

图2：系统网络架构图

图3：云平台信息展示图

3 系统软件设计

软件系统包含云平台及上位机程序、触摸屏程序、PLC程序和机器人程序，分别采用面向对象的高级语言Vue和Java、博图V16软件和RobotStudio软件编写。

3.1 云平台及上位机管理程序设计

云平台展示信息如图3所示。

图4：PLC控制流程图

云端可选择不同编号的实训系统，展示其上传的各类信息，并进行统计分析、数据存储及远程控制。云端数据由智能网关提供，有两种采集方式，一是直接采集温湿度表、电能表等现场智能仪表；二是采集PLC内的信息，如系统状态、传感器数据、机器人位姿等。

在现场上位机下单页面，用户可进行产品的个性化定制，如原料颜色、签名、生肖图片等，以及对订单的检索、下发、插单、删除等管理。在监控页面，用户可实时监控当前订单信息、库位状态、关键设备的运行数据等。

3.2 触摸屏程序设计

触摸屏并不直接参与底层设备的动作控制，其程序具有如下功能：

设备及工艺参数设定功能，如伺服驱动模组的速度、位置，气缸报警延时等。

生产监控功能，形象化的人机画面设计可使操作人员实时全面监控设备的运行状态。

生产报警功能，如器件报警、状态报警等，以便进行故障诊断，提高系统可维护性。

3.3 PLC程序设计

PLC程序是控制系统执行部分的主体，在上位机软件和现场硬件之间起着承上启下的作用，将生产层工艺转换为设备层工艺，实现具体的操作和动作控制。

根据实训系统生产工艺和控制方案，PLC程序设计采用模块化和标准化原则，适用于不同品牌程控器，极大减轻程序设计的工作量。

PLC控制流程如图4所示。

3.4 机器人程序设计

机器人是系统执行物料搬运、装配的核心部件，与主控PLC之间为Profinet网络通讯。在自动模式下，机器人程序以任务号加多参数的方式定义具体的工作流程，如原料出库至理料盘、原料移至伺服模组托盘、三轴孔明锁装配、成品打标入库、成品NG处理、原料NG补料等。手动模式下，通过在示教器上的操作执行相应任务。

机器人为PLC提供其设备状态、关节位姿数据和任务执行结果等信息，并接收PLC的控制指令，如主控急停、夹爪的开合等。此外，机器人程序设计重点考虑了安全环节，如紧急停止、快速停止，超范围保护等，结合硬件设计，确保实训过程中安全的全面覆盖。

4 结束语

基于云平台的工业互联网综合实训系统自研制成功后，已在多所职业院校进行教学使用，并且有大学生技术技能大赛上的实践，取得较好效果，为职业教育在工业互联网领域内理论实践互融的需求提供了有力的实训保障。