基于云平台的工业互联网综合实训系统

时间：2024-05-04

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。