工业网络-工业物联网-工业互联网技术实验室建设方案Word下载.docx

工业网络-工业物联网-工业互联网技术实验室建设方案Word下载.docx

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1.1总体规划

工业网络-工业物联网-工业互联网技术实验室主要用于对智能传感与测试技术、工业网络技术、工业物联网技术应用、工业互联网技术应用等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。

核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对智能传感与测试技术、工业网络技术、工业物联网技术应用、工业互联网技术应用的配置、维护和开发，接入等知识。

核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：

全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。

1.2实验设备

1.2.1产品介绍

工业物联网实训平台（ZC-IwsPlat）是一款工业物联网综合教学实训平台，包含了完整的工业物联网架构，包括：

感知设备、执行机构、无线传感网络、有线传感网络、工业主控机构、工业物联网云平台、工业大数据分析平台。

工业物联网实训平台使用了工业物联网、嵌入式、大数据、移动应用、人工智能等新兴技术，同时内置工业互联云平台，为高校相关学科专业升级和改革提供教学、实验和科研支撑。

工业物联网实训平台能够满足工业互联网的教学、实训课程需求，包括：

《物联网短距离无线通信》、《物联网长距离无线通信》、《工业物联网》、《工业自动化控制》、《物联网应用技术》、《机器视觉技术》等。

1.2.2产品形态

工业物联网实训平台结构上使用工业铝型材和冷轧钢板，面板采用网孔板设计。

孔板通过线槽分割成的宫格结构，方便装卸非常适合快速多次的实践教学，非常灵活方便，在满足理论和实验教学的同时，还能够进行综合布线等拆装操作，实验平台支持多名学生同时操作和学习。

产品尺寸上，工业物联网实训平台高170cm，宽140cm。

1.2.3产品功能

工业物联网实训平台提供三层架构的软硬件资源，包括：

设备层、平台层、应用层，为相关教学提供配套的教学、实验、实训资源。

所有硬件和教学资源全部开源开放，提供线上线下教学，微课视频等教学资源，让教学更轻松，项目开发更容易，售后服务更便捷。

l设备层：

工业物联网实训平台设备层主要包含五个单元：

工业主控监控单元、工业滑台加工单元、车间环境监控单元、工业原料传送单元、厂区环境监测单元。

工业主控监控单元：

实训平台提供完整的主控监控单元，包括：

工控主机、工控PLC、远程IO模块、HMI工控屏、高清球机、CAN网关；

所有工业组件采用可拆卸式安装，预留接线接口和编程接口。

工业滑台加工单元：

滑台加工单元，基于步进电机的滑台结构，实现工件模拟位移加工；

在加工过程中，通过行程、限位、原点传感器，实现对滑台位置的感知和限定；

通过激光测距、红外测温、编码测度等，对工件进行生产加工实时监测。

车间环境监控单元：

车间环境监控单元，主要用以对生产车间的工作环境进行是感知和控制；

监控单元采用有线传感网络的通信方式，保证实时性和可靠性。

工业原料传送单元：

工业原料传送单元以直流电机传送带为核心，能够模拟工件原材料在传送带上运动的情况和状态；

在运动过程中，通过颜色传感器、接近开关、光电反射等数字量IO输出型传感器对原材料的材质、数量等进行实时监控；

通过热敏电阻、霍尔电流传感器等模拟量输出型传感器对传送带系统的运行情况进行监控。

厂区环境监测单元：

厂区环境监测基于无线技术，构建无线传感网络。

基于无线传感网络技术和传感器技术，无线节点将传感器测量的厂区环境的数据发回实训平台；

通过云推送服务，将物联网数据发到云端，实现云端存储和远程读取。

l平台层：

智能制造实训平台平台层基于工业互联云平台技术，提供数据的处理、运维、计算和决策，包括三大单元：

工业互联云平台、多协议工业网通、高性能边缘计算。

工业互联云平台：

实训平台提供基于工业互联云平台技术的智云物联数据中间件平台，支持海量工业数据的接入、分类存储、数据决策、数据分析及数据挖掘。

多协议工业网通：

实训平台内置多网协议网关服务，为工业异构网络提供认证服务、数据接入、地址解析、数据推送和网络配置等服务，通过MQTT数据服务与工业互联云平台通信。

高性能边缘计算：

实训平台集成高性能NPUAI计算单元，能够在本地运行神经网络模型，提供机器视觉等AI人工智能算法应用。

l应用层：

智能制造实训平台应用层提供丰富的互联网和大数据应用，支持远程异地使用，包括三大单元：

可视化运维应用、工业互联网应用、大数据分析应用。

可视化运维应用：

采用H5可视化图表进行生产数据的直观展现和控制，能够实时进行数据的更新和预警。

工业互联网应用：

基于工业互联网新思维设计的工业互联网应用。

大数据分析应用：

基于工业云平台存储的海量工业数据，通过大数据分析和推断，为管理人员提供生产依据，为运维人员提供早期的预警和预测。

l课程资源：

智能制造实训平台提供企业级教材和相关教学资源，能够完成工业自动化控制、物联网应用技术、机器视觉技术、物联网通信技术、物联网综合设计等课程的实验和实训需求。

1.2.4产品特性

工业互联网之框架

智能制造实训平台采用全新的工业互联网四层架构设计，将物联网、人工智能、大数据、移动应用等技术应用到传统生产制造过程中。

l物联网通信

实训平台提供多协议网关实现各种异构网络的互联互通，并最终与工业云平台进行数据交互。

网关内置智联网多网协议网关服务，通过MQTT数据服务与工业互联云平台通信。

针对工业现场的不同应用场景，不仅支持PLC、Modbus、RS485、RS232、profinet等传统有线网络的数据接入，同时可接入ZigBee、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、LTE等无线传感网数据，为异构网络提供认证服务、数据接入、地址解析、数据推送和网络配置等服务。

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支持智慧云轻量级物联网通信协议，不仅支持PLC、Modbus、RS485、RS232、Ethernet等传统有线网络的数据接入，同时可接入ZigBee、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、LTE等无线传感网数据，提供传感网与互联网云数据中心的接入服务，能够容纳多种协议标准，同时支持多达1000+个节点的接入；

提供本地数据消息推送即时通讯协议，支持用户应用的本地服务的探测，能够实现内外网服务的自动切换功能（在外地通过外网对设备进行远程控制，在内网自动切换到内网本地控制）；

支持多客户端的同时接入，能够实现消息的同步更新与传输（当设备状态发生改变，多个客户端能够同步更新设备状态；

某个客户端控制设备状态发生变化，其他客户端也会同时收到消息更新设备状态）；

支持项目ID/KEY设置，可以二维码扫描自动录入，提供数据中心的服务接入，包含数据推送服务和数据存储服务，可以自定义数据中心服务地址，提供多网协议网关配置工具；

集成工业云中间件服务，提供工业网络数据解析服务，长短地址缓存服务，MQTT推送服务，提供基于JSON格式的通信数据包服务，配置服务提供内外网数据切换，二维码添加ID/KEY授权。

l工业云平台

实训平台提供基于工业互联云平台技术的智云物联数据中间件平台，支持海量工业数据的接入、分类存储、数据决策、数据分析及数据挖掘，主要软件功能模块包括：

消息推送、数据存储、数据分析、触发逻辑、应用数据、位置服务、短信通知、视频传输等。

消息推送：

提供传感实时数据、执行控制命令、地理位置信息、SMS短信消息等数据消息实时连接推送服务

数据存储：

提供数据云服务，支持查询历史传感器数据，通过可视化图表/曲线/仪表来展示

触发逻辑：

编辑复杂的控制逻辑，可以实现：

数据更新、设备状态查询、定时硬件系统控制、定时发送短消息、根据各种变量触发某个复杂控制策略实现系统复杂控制等等开放

应用数据：

提供私有的数据库使用权限，实现多客户端间共享的私有数据进行存储、查询和使用

摄像监控：

支持摄像头视频采集、拍照、录制，可以远程控制云台转动，实现摄像头360度移动侦测

GPS/GSM：

提供GPS位置定位服务，GSM短信通知服务

开放接口：

底层硬件数据接口及上层数据服务接口完全开放

l可视化应用

实训平台采用最新的H5可视化应用技术，实现工厂全局数据的监控和管理。

基于工业云平台，可视化应用可以进行直观的图表进行动态的数据展示和实时更新，同时支持远程异地进行监控和管理。

同时工业云平台海量存储的工业历史数据为大数据分析和决策提供了充分了数据，为智能生产和柔性生产提供参考依据。

有线无线异构组网

工业物联网实训平台是一个真正的物联网实训平台，其在通信方式上，既有传统的无线传感网络组网通信，又有工业有线传感网络通信；

是一个多种异构网络混合组网的实训平台。

l无线传感网络

工业物联网实训平台支持ZigBee、WiFi、BLE三种短距离无线通信技术和LoRa、NB-IOT、LTE3种长距离无线传感网络通信技术，实训平台可同时使用其中一种或数种无线传感网络进行组网通信。

工业物联网实训平台使用了TCP/IP、profinet、CAN-Open、MODBUS、数字量IO、模拟量IO共六种工业有线传感网络通信技术

l平台网络拓扑图

下图为物联网实训平台的网络拓扑图，不同的颜色的线表示不同的通信协议。

人工智能技术落地

人工智能与工业的融合，本质上是解决制造业设计、研发、生产、经营、管理、决策种的核心效率问题，通过数据智能、技术集成、平台智能全面提升生产效率。

智能制造实训平台在生产的过程中，提供视觉、语音、机械臂智能、大数据分析等实训内容。

l智能视觉

采用智能视觉技术，实现工业生产中的动态任务调配、缺陷分拣、精准定位、目标识别等任务。

智能制造中典型的机器视觉系统如下图所示：

由光控电路控制的光学镜头在光源下获取目标图像，经传感器于信号存储电路之中保存，之后通过信号放大电路以及计算机的图像处理，最终获得目标的视觉信息。

1）尺寸测量：

机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式，拥有严密的理论基础，测量范围更广，而且相对于传统测量方式而言，拥有更高的测量精度和效率。

2）精准定位：

传统工业机器人严格按照示教生成的程序进行操作，一旦目标物体的初始位置和姿态与示教程序不符，机器人将无法准确定位目标物体，以完成预定操作。

基于机器视觉的目标物体精准定位，可以动态调整机器人末端的位姿，适应目标物体的状态，大大提高机器人的运行效能。

3）质量检测：

质量检测是机器视觉技术在工业生产中最重要的应用之一，在制造生产的过程中，几乎所有的产品都面临着质量检测。

质量检测包括存在性检测和表面缺陷检测，通过前期的图像采集和处理后，需要依靠显著目标检测算法来进行识别，从而得出显著目标是否存在的结论。

表面缺陷检测的对象为二维平面上的元素，包括孔洞、污渍、划痕、裂纹、亮点、暗点等常见的表面缺陷，这些缺陷特别是孔洞和裂纹等，可能严重影响产品质量和使用的安全性，准确识别缺陷产品非常重要。

4）目标识别：

目标识别利用机器视觉技术中的图像处理、分析和理解功能，准确识别出一类预先设定的目标或者物体的模型。

基于深度学习的目标识别算法，已经极大提高了多目标识别的准确性和实时性，可以大规模应用