含能材料生产车间实时三维可视化监控系统的研究与应用

张军娜， 张瀚铭， 张弦弦， 刘治红

（中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 智能制造事业部， 四川 绵阳 621000）

0 引言

制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。 随着中国制造2025 的提出，新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革。 目前我国含能材料生产过程普遍存在自动化程度低， 数据信息无法追溯等问题[1]，缺乏合理的设备信息集成及显示监控方案， 迫切需要引入先进的技术来提升生产安全性及生产效率。 车间实时三维可视化监控技术是将现场采集的信息以图形图像形式动态直观的展示，是提升车间管理透明化的有效手段，可为车间生产提供实时、准确、高效的管控支持。

众多学者对车间实时三维可视化监控技术进行了大量的研究。张颖等[2]在工业组态软件的二维监控界面上构建了嵌入式的三维可视化虚拟监控环境。 吴峰等[3]对制造可视化的理论基础、可视化模型和算法等进行了研究。 尹超等[4]基于Flexsim 虚拟仿真软件，构建了一种能动态可视化反映车间生产进度的针对多品种小批量机加车间的三维监控系统。 李斌等[5]对基于多源数据的复杂事件感知技术、 车间可视化场景构建及控制的关键技术进行了详细研究，研制了一套电表检定车间可视化系统。

本文以某含能材料生产车间现场实时监控需求为出发点，研究一种具有高实时性、高可视性，能实时反映车间运行状态与设备故障的具有良好人机交互性的三维可视化监控技术，最后应用于某企业含能材料生产车间，实现对车间的三维可视化监控。

1 含能材料生产车间监控需求

含能材料生产过程具有安全性要求高、物料管控严、质量检测难、现场环境要求高等特点，车间监控系统需要重点解决以下三方面的问题：

（1）数据采集信息不完整、不及时且包含错误数据。数据高质量采集是可视化监控的基础。 目前底层数据的采集存在如下问题：第一，不同厂家、不同型号、不同软件支持系统的设备之间信息不兼容；第二，大量车间数据仍依赖人工采集和录入，难免有遗漏或错误；第三，部分操作规范、图纸等数据由于企业缺乏有效的获取方案，导致数据不完整。

（2）生产车间运维管控对象节点多、数据源多，数据分析困难[6]。建立车间运维管控数据处理和协同作用模型，实现车间各节点单元与汇集中心的数据融合通信， 是实现可视化监控的前提。

（3）现实数据与三维虚拟场景的映射与同步显示。车间可视化监控[7]经历了从人工监控阶段到视频监控阶段，再到集成监控系统阶段。随着物联网技术的高速发展，监控系统开始集成更多功能，电子看板逐渐得到企业青睐。然而， 电子看板虽然能展现车间各设备的参数信息与安全状态参数等， 却无法让管理人员直观感知正在进行的生产过程。随着车间智能化的发展，企业需要更为直观的三维可视化监控系统。

2 系统设计

依据含能材料生产车间的特点和监控需求，本系统通过信息化技术对车间各运维对象的数据进行采集、 处理、识别、评估、预测，最终实现对生产车间的三维实时监控，系统框架图见图1。

图1 系统框架图

首先，通过工业以太网实现设备和系统的物理连接；其次，针对生产车间上的设备、设施、环境等异构数据，采用基于概率传输的簇内数据融合算法；最后，结合生产车间海量运维数据，研究车间状态、运行风险、设备故障等智能识别技术，进行特征提取与建模，实现数字化三维模型与车间现实状态的实时映射。

3 关键功能实现方案

系统包含三个关键功能：多源异构数据采集、数据融合处理、建模与虚实融合显示，见图2。

图2 系统关键功能

3.1 多源异构数据采集

（1）设备组网。 以工业以太网为总线，将不同接口硬件、不同控制系统、不同通讯协议的运维对象接入网络，建立车间现场的工控物联网，实现对所有设备、设施、环境等对象参数的实时状态数据采集，见图3。

图3 生产车间数据采集流程

（2）数据采集。 设备作为OPC UA 服务需要经过相关配置才能够被客户端连接，从而获取数据，通过配置OPC UA 服务器的用户名、密码、IP 地址、相关配置文件等，在采存软件运行时， 通过OPC-FOCAS 获取控制系统命令来进行数据采集和记录各种状态值，见图4。

图4 数据采集网络结构示意图

将数据源分为模拟量检测信号和开关量检测信号。模拟量信号包括温度、压力、流量、扭矩、转速等。根据现场勘察，这些信号都是变送器产生的0～20mA 电流信号，直接连接在显示表头上。 将变送器产生的0～20mA 电流信号从显示仪表上断开，通过一进二出的信号隔离模块，产生两路大小相同，互相隔离的两路0～20mA 电流信号。 其中一路接原显示仪表，保持原有的仪表显示功能，另一路接数采模块。 开关量信号包括上下限、锅到位等信号，其信号对应面板上的指示灯。通过现场勘察，这些指示灯都是由直流24V 驱动。将指示灯信号从指示灯上断开，通过中间继电器，驱动两组无源触点。 其中一组无源触点将24V直流电压连接到原指示灯，另一组无源触点将24V 直流电压接入数采模块。

各数采模块通过以太网连接到交换机， 交换机设在中控室内。中控室配置一台计算机作为上位机，数据采存软件部署在这台上位机上。 数采软件是基于.Net 4.6.1 自主研发创建，基于OPC UA 标准进行读数据、写数据以及订阅数据。

（3）数据发布。 数据支持以MQTT 或HTTP 形式对外发布，可采用单个数据点发布或整体数据对外发布。

（4）数据存储。 数据库备份通过及时为历史数据归档，提升系统在线业务的相应速度； 定期将数据库数据备份到服务器硬盘空间中，实现数据的备份保护。

3.2 数据融合处理

通过建立制造数据中心实现含能材料生产车间的数据管理。数据中心由实时数据库和管理业务数据库构成：实时数据库存储生产设备运行参数、环境参数、生产运行状态等实时信息；业务数据库包括车间运维对象属性、模型、基础参数等，实时数据通过数据融合、抽取、处理、装载等，存入业务数据库。

（1）数据预处理。 由于采集设备、传感器安装环境的不稳定和数据转换过程掺杂少量的噪声数据等各方面因素的影响，得到的数据会受到一定干扰。为提升数据准确性，除了采用更加科学的采样技术外，还需要采用一些必要的技术手段对原始数据进行整理统计， 数字滤波是最基本的处理方法。

首先，在采集的传感器数据和真实数据基础上，对两者进行比对分析，通过相关判定算法建立预估模型；其次，基于预估值和实际值进行分析，套用预估模型，采用过滤等算法校正感知数据；最后，根据累积的数据， 不断优化预估模型， 提高感知数据的数据质量，见图5。

图5 数据判定与修正流程

（2）数据管理。采用关系数据库对采集的数据进行存储管理，按运维类型对运维对象相关数据进行分类存储，形成不同业务数据库。

（3）输出存储。 由代理服务器收集各信息监控系统的实时监控数据，通过工业以太网将各系统的实时数据和数据定义传到车间数据接收服务器。数据接收服务器采用串口通信技术、动态数据交换技术、OPC 技术等，完成对异构运维数据的统一采集，并在数据库服务器统一存储。

3.3 建模与虚实融合显示

（1）构建模型。 通过现场照片，以及具体的测量参数，用3D MAX 引擎对生产车间进行数字化建模。 定量描述各类生产运维要素的特征，建立各要素之间的约束关系，关键设备模型与实际生产设备比例一致。

（2）实时驱动。框架在接收到数据服务插件返回的数据后，若判定不为脏数据，则对该数据进行解析，并调用框架中与Unity 中属性更新相关驱动程序，驱动程序解析该数据，并查找该对象发送数据，完成模型的实时驱动，见图6。

图6 模型驱动流程图

4 结论

本文以含能材料生产车间为应用实施对象， 围绕含能材料生产过程开展了生产车间智能采集与数据融合技术、 虚实融合三维可视化显示技术的研究， 构建了车间实时三维可视化监控系统，实现了对生产过程的实时监控，显著提高了车间的可视性、透明度、实时性和人机交互性。 未来，随着虚拟现实技术的发展， 可将VR 与三维可视化监控系统相结合，使用户通过手柄、头盔即可与监控系统进行交互，更为身临其境，提升培训、虚拟装配等领域的用户体验。