基于区块链的木工机械智能远程检测关键技术研究∗

杨春梅 王金聪 高海洋 徐 杨 张兆好

（东北林业大学机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040)

随着科学技术的进步和信息化的飞速发展，工业过程的复杂性也不断提高。远程传输技术以其适应多元化应用领域的特点，促使传统检测方式逐渐向智能化的方向发展[1-3]。随着木工机械质量监督检测需求的日益增多及新冠疫情的影响，同时为了满足木工机械国际化出口检验的需求，木工机械智能远程检测技术将成为未来发展的必然趋势。本文探讨了目前木工机械智能化发展与远程检测技术深度融合，通过开发基于无线传输手段的远程数据采集系统，实现现场数据采集站和远程控制端设备实时数据交互，为现有数据采集系统提供一种便捷成熟的无线数据传输手段[4-7]。此外，该方法具有网络易维护、可靠性高、稳定性好等优点，已成为工业控制及现场监测等领域的一个发展方向。为了保障检测数据的可信度和安全保密性，本文在检测过程中引入区块链技术[8-13]，为木工机械远程检测数据安全保驾护航。

1 木工机械智能远程检测的重大意义及关键技术

1.1 木工机械智能远程检测意义

木工机械是家具行业、建材行业、装修行业等领域的基础产业，这些行业设备正在不断向大功率、高转速、高效率、复杂化等方面发展[14-16]。因此，完善设备运行稳定性检测及统筹管理，切实保障现代复杂工业系统的可靠性与安全性，使其发挥最大的经济效益，是企业密切关注的重要课题。传统木工机械检测主要依赖现场检测人员对设备的性能、运行质量状态等做出评价，该方法存在交互性和共享性较差的缺点，且还会受到地域和时效的限制[17-20]。依据“中国制造2025”和“十三五”规划的要求，将现代通信技术与智能控制相结合，通过检测监视、远程控制、性能评估等推进绿色智能检测技术[21-23]的发展。本文将物联网技术应用于木工机械设备集群远程控制，以区块链技术作为物联网安全的支撑技术，确保检测过程的可控性，对提升我国木工机械制造业的智能化检测水平[24-28]，实现相关行业的转型升级，提高国家木材加工装备的核心竞争力等有重要意义。

1.2 木工机械智能远程检测关键技术

1.2.1 基于远程控制的智能检测控制系统

本研究利用Internet技术作为载体，通过数据采集模块、显示模块、无线传输模块、GPRS模块等实现对机械设备远程数据的采集、显示和传输。以 TCP/IP 通信协议为基础，将网络化虚拟仪器技术与 GPRS 技术相结合应用于木工机械智能远程检测技术研究中，通过执行器模块实现主控板与从控板之间的指令通信。通过工业摄像机监控现场生产及对设备运行情况进行实时、连续的状态信号采集，对运行数据及机械性能等实行远程动态检测，了解设备的特征状态，实现异地专家与现场之间信息的实时交互，通过资源共享与协同工作完成木工机械设备的远程检测和服务。远程检测控制系统具体研发内容包括：1）对个性定制木工机械的检测与远程控制的需求性进行分析；2）远程智能检测系统硬件电路设计；3）远程智能检测系统软件程序设计。

1.2.2 基于区块链的远程检测信息安全策略

区块链技术融合了密码学、数学、计算机科学（点对点网络、分布式存储等）、网络科学等多门学科技术，在网络空间安全保障方面显示出越来越广阔的应用前景。目前区块链已上升为国家战略，正在快速从实验阶段迈向企业应用阶段。研究将区块链技术应用于远程检测网络安全，利用基于时间顺序的区块形成链进行数据存储，通过共识机制实现各节点之间数据的一致性，可保证数据存储和传输的安全。本研究将区块链技术应用于木工机械远程检测技术中，通过区块链独特的信任机制和区块数据的不可篡改性，将多个节点数据通过集群部署的共识模块完成传输信息的验证，以保证数据共享和不同传输协议的兼容性；通过分布式存储方式，设计适用于远程检测系统的数据区块；利用区块链存储结构对检测系统中关键位置信息进行安全存储，以保证数据操作具备良好的准确性和安全性。具体研究内容包括：1）构建区块链共识算法及区块数据存储模型；2）基于区块链的信息安全技术功能测试。

1.2.3 木工机械智能远程检测中心的开发

木工机械智能远程检测中心总体开发思想是：研究基于大数据的远程设备智能检测中心控制系统，通过受控区域安装的远程数据采集终端，完成环境参数、设备工作状态和视频图像的采集，以及入侵检测和报警，并通过GPRS通道向手机客户端和PC端发送相关服务信息。具体包括以下内容：设计分布式网络化远程设备检测控制系统，通过对前端视频监控图像进行图像增强，提高视频监控图像的分辨率，维护数据的完整性，保持终端正常工作；通过初步研究木工机械智能检测中心控制技术和算法原理，实现木工机械智能检测中心系统软件模块划分，构建面向木工机械智能化设备的数据库及动态优化模块；设计基于云计算的木工机械远程检测远程服务平台，利用分布式数据库扩展数据存储能力，通过分布式编程框架设计基于数据推理的智能专家系统；利用在线实时交互模块，构建人工智能诊断专家与设备运行状态实时交互的桥梁；结合区块链相关技术架构，利用Hadoop框架搭建云计算开发环境原型系统，对系统的逻辑框架模型和物理框架模型进行深化和改善，并对云计算平台性能进行测试分析，以确保整个系统的安全性与稳定性。

2 木工机械智能远程检测体系构建

2.1 木工机械智能远程检测平台构建

本研究基于嵌入式技术对现场检测单元进行设计，以微控制器作为主控板，通过数据采集模块、显示模块、无线传输模块等实现对木工机械设备的精度、噪声、液压系统、主轴转速、密封、结构安全等主要测量参数的采集、显示和传输，并将检测数据传输到手机APP上实时显示，解决了我国木工机械设备智能检测的瓶颈技术，实现木工机械检测智能化。

木工机械智能检测平台构建具体包括以下内容：1）利用先进的网络传输技术，通过手机和上位机PC设备实现数据采集、行为分析、诊断预警、远程检测，提升管理水平；2）建立木工机械设备检测基本模型，完成检测项目参数的测量可执行性研究，并编写智能检测界面程序；3）设计开发远程设备运维服务平台，研究基于 Web 服务器和数据库服务器的远程运维服务系统，实现木工机械生产设备数字化和网络化，以达到数据实时处理，本地预分析，故障实时预警，紧急情况自动关停等功能；4）通过数据管理和大数据分析，根据不同类型设备和应用的特点，进行数据挖掘，智能分析显示曲线、报表、地图位置等。

研究内容适用于我国数控及智能化木工机械设备的通信协议，实现远程检测数据信息的标准化；采用基于区块链技术中的密码学算法、共识机制及区块数据存储模型，可提升木工机床的远程检测对传输信息合法性验证的容错性能，实现网络数据完整、通信安全、资产共享、安全管理的物联网信息安全存储。本研究基于区块链搭建的木工机械智能远程检测平台，将检测智能化运用到木工机械产业中，解决了传统设备检测过程中需人工实时实地采集数据而导致无法对检测数据进行实时分析、传送及数据汇总等弊端，实现了远程智能化检测和分析的效果。远程检测控制系统平台结构框架如图1 所示，平台总体上分为视频图像采集、数据图像处理和检测目标分析三大部分。其中，视频图像采集包含传感器标定、数据图像匹配和图像信息融合；数据图像处理涵盖了时域图像增强、图层特征提取和行为目标识别；检测目标分析是由检测目标的跟踪、目标行为识别和检测场景重建组成。

图1 远程监测控制系统平台结构框图Fig.1 Block diagram of remote monitoring and control system platform

2.2 木工机械远程智能诊断模块系统设计

本研究通过对木工机械设备远程监控系统中传感器模块、控制器模块、LCD显示模块、GPRS无线通信模块、中间继电器模块、执行控制元件模块等的系统分块选型与研究，构建基于神经网络的智能诊断专家系统，根据知识库和故障判断规则自动给出诊断结论、诊断解释、故障处理意见，实现对木工机床设备故障诊断的时效性、准确性及智能化。设计开发的APP服务平台，根据图像编码和数据传输内容完成远程木工机械设备的运行控制与维护，诊断系统流程如图2 所示。首先将所检测木工机械设备与远程智能诊断模块进行连接，确保二者顺畅通讯，然后通过设备检测专家系统和分布式检测系统对所检设备进行对应参数测量采样，并将采样获取的设备检测参数传输到构建的神经网络模型中进行预处理，再运用网络数据传输至系统进行系统综合诊断测试以完成智能检测，至此完成木工机械智能检测体系的整个工作过程。

图2 木工机械智能诊断流程图Fig.2 Intelligent diagnosis flow chart of woodworking machinery

2.3 木工机械智能远程监测平台技术路线设计

本研究设计的移动智能监测与预报平台能完成采集工作状态下移动的生产设备特征、参数、状态等信息的任务，有效地对监测数据进行后期处理。设计面向高端装备的在线监测系统，可将设备的各种特征、参数、状态等信息用直观图形化的方式呈现给用户分析使用，从而对设备运行状态形成直观的认识。本研究有关木工机械检测设备运行状态的检测算法，可提前预报设备的可能运行状态，最大限度保障生产的顺利进行；而在分布式检测系统中建立高维度大数据分析中心，可对木工机械设备的多维度运行特征、参数、状态等信息进行实时监测；应用深度学习神经网络建立的生产设备分类诊断模型，将嵌入式技术与智能检测及控制相互融合，可满足检测需求地域化、分散化的现状，有效提高检测和管理效率，最终完成基于云平台的远程检测与专家诊断系统软件架构构建。

平台建立步骤如下：首先建立基于区块链的远程检测数据库模型，然后建立人工智能软件检测系统，最后完成系统操作模型及云计算原型系统。针对木工机械智能远程检测关键技术的整体研发，可解决我国传统的木工机械设备检测的技术瓶颈，实现通过网络化虚拟仪器技术与 GPRS 技术相结合，实现对木工机械设备远程实时检测，开展工作的具体技术路线如图3所示。基于区块链的木工机械智能远程检测平台具体分为三大部分： 1）远程检测系统； 2）智能检测体系； 3）区块链共识机制。按照前两节介绍，远程检测系统主要负责对远程设备进行通信联机检测，智能检测体系主要负责对所测木工机械设备进行专家诊断测试；区块链共识机制的工作过程是首先构建区块链模型，然后构建网络共识模型，再对共识模型进行资源分析完成网络模型训练，测试算法并对其进行评价，验证与测试所建立的模型。上述三部分构成木工机械智能远程检测平台。

3 结语

我国木工机械正朝着自动化、信息化、智能化融合方向高质量发展，传统的人工巡检和现场采集数据的监测方式已不能适应未来的发展。为促进木工机械制造业远程创新检测，加快新一代信息技术与产业深度融合，本研究设计了基于区块链的木工机械智能远程监测平台，提出通过远程信息交流实现复杂设备工作性能的快速异地实时在线检测。该技术可在无工人值守的情况下全面、精确、实时地获得木工机械设备状态数据，解决了传统监测方式的诸多弊端，能够更客观地反映木工机械设备的实际状态，保证异地复杂设备或系统的正常高效运行，提高了木工机械质量监督检测效率，扩展了木工机械检测技术的深度和广度，为机械设备检测技术的发展提供了新方向。该研究对于推动计算机智能检测技术与智能制造服务有机结合，促进高新科学技术在制造领域中的广泛渗透、应用和衍生，增强行业检测灵活性、提高质量与管理水平、降低人员成本，促进产业升级转型等具有重要的积极作用。

基于区块链的木工机械智能远程检测技术，能够适应木工机械行业未来发展的长远要求，提高木工机械行业监测工作效率，使数据收集更为完整、全面，可大幅降低运维成本，为企业带来可观的经济效益。