基于TDengine的機(jī)械設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

葉宗真,余凱偉,張佳卿,吳 軍,周錦龍

(1.華中科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院, 武漢 430074; 2.上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開發(fā)中心, 上海 201112)

0 引言

目前應(yīng)用于船舶海洋、航天航空、風(fēng)力發(fā)電等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備越來越復(fù)雜,自動化和智能化水平越來越高,其組成的齒輪、軸承等關(guān)鍵部件一旦損壞,輕則導(dǎo)致運(yùn)行異常、整機(jī)停機(jī),重則導(dǎo)致人員傷亡[1-4]。因此,迫切需要開展機(jī)械設(shè)備健康監(jiān)測。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,其將信息感知、網(wǎng)絡(luò)通信和智能運(yùn)算結(jié)合起來,能夠?qū)υO(shè)備狀態(tài)信息進(jìn)行采集的同時,進(jìn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)處理并對結(jié)果做出反應(yīng),有利于開展設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測[5]。目前,傳統(tǒng)的基于云計(jì)算的設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)中,邊緣終端本身通常沒有計(jì)算能力,需要將采集的數(shù)據(jù)發(fā)給云端,依托云端的計(jì)算資源進(jìn)行計(jì)算,得到診斷結(jié)果,再通過網(wǎng)絡(luò)下發(fā)給終端[6]。在該模式下,如果網(wǎng)絡(luò)一旦出現(xiàn)中斷,邊緣終端與云端的交互將無法進(jìn)行,影響到監(jiān)測系統(tǒng)的正常運(yùn)行。為了解決此問題,邊緣計(jì)算被提出,即把部分的存儲和計(jì)算資源從云端下沉到邊緣端,終端獨(dú)立地進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、分析和應(yīng)用[7],進(jìn)而大大的減少時間延遲與通信成本。然而,考慮到成本等因素,部署在邊緣側(cè)的智能終端的CPU、內(nèi)存等硬件資源和算力通常很有限。隨著工業(yè)上高頻產(chǎn)生且與時間密切相聯(lián)系的工業(yè)數(shù)據(jù)大量涌入,常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在資源開銷、時間延遲、運(yùn)維成本方面逐漸暴露出不足[8],對于邊緣側(cè)來說,能否在有限的資源下,實(shí)現(xiàn)最高效的數(shù)據(jù)存儲、分析就顯得尤為重要。

機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有很明顯的特點(diǎn),通常都是具有時間戳、結(jié)構(gòu)化的時序數(shù)據(jù)。因此,邊緣側(cè)數(shù)據(jù)存儲的最佳選擇即采用時序數(shù)據(jù)庫。但如InfluxDB、Cassandra、OpenTSDB等時序數(shù)據(jù)存儲引擎對于邊緣側(cè)來說過于繁重,運(yùn)行時的硬件資源開銷過高[9]。TDengine是由濤思數(shù)據(jù)公司自研的一款新型時序大數(shù)據(jù)處理引擎,其核心功能是一個高性能的時序數(shù)據(jù)庫。此外,還包含了數(shù)據(jù)緩存、訂閱、流計(jì)算及消息隊(duì)列等功能,為時序結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲及分析處理提供了個一站式的解決方案,大幅降低開發(fā)成本。更重要的是,其整個安裝包只有2M多,極其輕量化。在時序空間大數(shù)據(jù)處理上,TDengine采用列式存儲及無鎖的設(shè)計(jì)理念,大大地提高了數(shù)據(jù)壓縮、存儲和查詢的效率,比現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫提升了十倍的讀寫性能。此外,TDengine還具備先進(jìn)的集群能力,可以不依賴硬件使數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展。

出于其高效、快速的各項(xiàng)優(yōu)點(diǎn),許多高校與企業(yè)都開展了對TDengine的研究與應(yīng)用。浙江大學(xué)的葉建輝[10]設(shè)計(jì)了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的水泵產(chǎn)品遠(yuǎn)程檢測系統(tǒng),使用TDengine對水泵參數(shù)信息進(jìn)行實(shí)時存讀。國網(wǎng)電力科學(xué)研究院的董雪等[11]研究了基于TDengine的智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲方法,介紹了TDengine在設(shè)備建模的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)和實(shí)現(xiàn)方法并加以驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)。中國地震臺網(wǎng)中心使用TDengine數(shù)據(jù)庫存儲地震時產(chǎn)生的波形數(shù)據(jù),驗(yàn)證了其具備高壓縮率、存儲量大、查詢迅捷的性能。大疆智能車載平臺采用TDengine對車輛傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲分析,并且TDengine較好地在響應(yīng)時間、插入性能、運(yùn)維成本及服務(wù)器負(fù)載上滿足了業(yè)務(wù)需求。

為此,本文中基于TDengine時序大數(shù)據(jù)處理引擎,采用微服務(wù)架構(gòu),設(shè)計(jì)與開發(fā)一套機(jī)械設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng),用于監(jiān)視設(shè)備的運(yùn)行情況,進(jìn)而可以高效地管理監(jiān)控資源。該系統(tǒng)采用邊緣智能終端、云計(jì)算中心和 Web 客戶端的模式,將傳感設(shè)備集成到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中,允許在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)中遠(yuǎn)程感知和控制監(jiān)測對象,克服傳統(tǒng)監(jiān)控軟件移植性差、無法隨時監(jiān)控等缺點(diǎn),工作人員只需在瀏覽器就可以對設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)測。

1 機(jī)械設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 需求分析

1) 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集功能是設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用、分析和決策的基礎(chǔ)[12]。在大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用的背景下,為了通過各種智能算法進(jìn)行設(shè)備的健康監(jiān)測,要求系統(tǒng)能夠?qū)⒉杉臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式并在本地進(jìn)行存儲,進(jìn)而為設(shè)備的健康監(jiān)測提供及時、詳盡的數(shù)據(jù)支撐。

2) 邊緣計(jì)算

對于設(shè)備的長期監(jiān)測,云平臺和設(shè)備之間的網(wǎng)絡(luò)通常是不穩(wěn)定的,邊緣設(shè)備可能長時間處于離線狀態(tài)[13]。為實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的健康監(jiān)測以及后續(xù)的故障診斷,所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)需要對實(shí)時采集的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行系列處理,包括去奇異值以排除環(huán)境噪聲因素,同時提取信號中的時域、頻域及時頻域特征,根據(jù)設(shè)備故障特性完成相應(yīng)數(shù)據(jù)分析。

3) 邊云協(xié)同

目前的應(yīng)用和算法都是基于現(xiàn)有的技術(shù)和實(shí)際問題開發(fā)而成的,不可避免的會存在一些不足。隨著設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時間的增加,設(shè)備會出現(xiàn)老化的現(xiàn)象,表現(xiàn)出來的故障特性也不一樣,從而導(dǎo)致之前所部署的算法診斷效果不佳。因此,系統(tǒng)設(shè)計(jì)時應(yīng)當(dāng)考慮到后期的維護(hù)與更新需求,能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程管控、遠(yuǎn)程升級,具有良好的可擴(kuò)展性,進(jìn)而為故障監(jiān)測、預(yù)測與維護(hù)做好保障。

1.2 基于TDengine的邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)

如圖1所示,基于TDengine的機(jī)械設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)從下至上依次分為設(shè)備層、傳輸層及云平臺層3層。

圖1 設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)總體架構(gòu)

1) 設(shè)備層

設(shè)備層主要是指監(jiān)測對象以及安裝在設(shè)備上的傳感器等現(xiàn)場設(shè)備。負(fù)責(zé)對設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,為后續(xù)數(shù)據(jù)傳輸及存儲做好第一步技術(shù)儲備。

2) 傳輸層

傳輸層即為邊緣智能終端,其主要作用是進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、協(xié)議轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)存儲以及接收云端下發(fā)的模型。在靠近設(shè)備的地方運(yùn)行一些數(shù)據(jù)采集、協(xié)議轉(zhuǎn)化以及數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用,并在設(shè)備發(fā)生異常時將告警信息傳輸至云平臺。

3) 云平臺層

云平臺層即云計(jì)算中心,擁有大量的計(jì)算及存儲資源。負(fù)責(zé)運(yùn)行數(shù)據(jù)備份、算法模型訓(xùn)練、模型下發(fā)、應(yīng)用更新以及數(shù)據(jù)可視化等不需要快速響應(yīng)的應(yīng)用程序。用戶通過瀏覽器登錄設(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng),不受時間空間限制,即可實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

1.3 系統(tǒng)功能模塊

機(jī)械設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)的功能模塊如圖2所示,主要包括用戶管理、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理、模型管理和模型應(yīng)用等模塊。

圖2 設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng)功能模塊

1) 用戶管理模塊:包括用戶注冊、登陸以及密碼找回3個操作。用戶可以通過點(diǎn)擊注冊按鈕,設(shè)置用戶名和密碼來實(shí)現(xiàn)用戶注冊。用戶登陸是通過輸入用戶名和密碼進(jìn)入系統(tǒng)界面。當(dāng)用戶忘記登陸密碼時,可通過密碼找回操作,重新設(shè)定密碼。

2) 設(shè)備管理模塊:包括設(shè)備認(rèn)證、設(shè)備刪除以及設(shè)備控制3個操作。其中設(shè)備認(rèn)證是通過邊緣智能終端向云平臺發(fā)送經(jīng)加密過的用戶名和密碼,云端解密之后,判斷用戶名與密碼是否符合預(yù)設(shè)好的認(rèn)證規(guī)則來實(shí)現(xiàn)設(shè)備接入[14]。設(shè)備成功接入之后,用戶可以從云端向邊緣設(shè)備發(fā)送指令,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程管控。設(shè)備刪除是通過點(diǎn)擊刪除將設(shè)備移出系統(tǒng)。

3) 數(shù)據(jù)管理模塊:包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)查看以及數(shù)據(jù)導(dǎo)出3個操作。其中數(shù)據(jù)收集是將所采集的原始數(shù)據(jù)以及健康狀態(tài)信息保存至系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)導(dǎo)出操作是從系統(tǒng)導(dǎo)出數(shù)據(jù)至本地計(jì)算機(jī)以供后續(xù)進(jìn)一步分析,支持導(dǎo)出的數(shù)據(jù)格式為csv和excel兩種文件格式。

4) 數(shù)據(jù)處理模塊:包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)切分、特征提取3個操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理操作可對采集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值剔除、降噪、平滑等處理。數(shù)據(jù)切分是對數(shù)據(jù)集進(jìn)行取樣。特征提取操作是對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行時域、頻域、時頻域特征的提取。

5) 模型管理模塊:包括模型上傳、下發(fā)和更新操作。模型上傳是將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型的文件上傳至云端數(shù)據(jù)庫。模型下發(fā)是將模型文件下發(fā)至邊緣智能終端。模型更新是在云端對部署在智能終端上的模型進(jìn)行遠(yuǎn)程更新。

6) 模型應(yīng)用模塊:包括故障診斷和查看結(jié)果2個操作。故障診斷操作可以利用訓(xùn)練好的故障診斷模型對設(shè)備層產(chǎn)生的實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行在線診斷。查看結(jié)果操作可以顯示實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)及在線故障診斷結(jié)果。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 邊緣智能終端

邊緣智能終端采用樹莓派4B(Raspberry Pi 4 Model B)開發(fā)板作為基礎(chǔ)硬件平臺。該型號的開發(fā)板搭載了1.5 GHz的ARM處理器、藍(lán)牙5.0模塊以及無線網(wǎng)絡(luò)模塊等,同時擁有1個MicroSD卡槽位、1個Type-C電源接口、4個USB 接口、1個千兆級網(wǎng)口,運(yùn)行內(nèi)存為8 GB。除此之外,樹莓派還需要操作系統(tǒng)的支持才能進(jìn)行基本的使用與開發(fā),本文中選用的操作系統(tǒng)為Ubuntu mate 20.04 for Raspberry-Pi。為了實(shí)現(xiàn)資源的管理,在智能終端軟件部署時采用Docker容器虛擬化技術(shù),讓邊緣智能終端的資源得到更充分、合理的應(yīng)用[15]?；贒ocker容器虛擬化技術(shù)搭建的邊緣智能終端的架構(gòu)圖如圖3所示,能夠?yàn)樵O(shè)備健康監(jiān)測系統(tǒng)提供容器化的邊緣計(jì)算平臺,進(jìn)行容器化應(yīng)用的部署,進(jìn)而利用邊緣計(jì)算的相關(guān)技術(shù)對設(shè)備進(jìn)行智能化監(jiān)測。

圖3 基于Docker容器技術(shù)的邊緣智能終端架構(gòu)

2.2 云端Web平臺

云端平臺采用B/S架構(gòu)來進(jìn)行開發(fā),Web平臺的整體架構(gòu)如圖4所示。技術(shù)上使用主流的Vue.js+Springboot框架來實(shí)現(xiàn)Web應(yīng)用的前后端分離,使得項(xiàng)目前后端分工明確,降低系統(tǒng)耦合,方便后續(xù)進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)和升級。數(shù)據(jù)源上使用Mybatis持久層框架來整合TDengine與MySQL雙數(shù)據(jù)源。其中,TDengine作為主數(shù)據(jù)源用來存儲邊緣智能終端上傳的設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)及健康狀態(tài)信息,其他數(shù)據(jù)信息比如用戶、設(shè)備等信息等采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL作為從數(shù)據(jù)源來進(jìn)行存儲。

圖4 云端Web平臺整體架構(gòu)

2.3 邊云協(xié)同策略

通常來說,云端擁有更多的計(jì)算資源,而邊緣端擁有更低的時間延遲。由于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在模型訓(xùn)練過程中需要大量的計(jì)算和存儲資源,不適合在邊緣端進(jìn)行模型訓(xùn)練。因此,本系統(tǒng)采用“云上訓(xùn)練,邊緣推理”的邊云協(xié)同策略,充分發(fā)揮云端與邊緣端各自的優(yōu)勢。

圖5為云邊協(xié)同過程中的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程。通過布置在設(shè)備待檢測處的傳感器采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)首先通過Modbus協(xié)議傳輸至網(wǎng)關(guān)處進(jìn)行從Modbus編碼格式至MQTT編碼格式的協(xié)議轉(zhuǎn)換。之后,到達(dá)邊緣MQTT消息服務(wù)器EMQX,數(shù)據(jù)傳輸至EMQX之后分為兩路:一路通過EMQX的規(guī)則引擎功能發(fā)送至TDengine實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的存儲,TDengine會根據(jù)所設(shè)置的數(shù)據(jù)保存天數(shù)定期清除舊的數(shù)據(jù)。另一路發(fā)送到邊緣計(jì)算單元經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理之后進(jìn)行故障診斷,得到診斷結(jié)果,并將結(jié)果上報(bào)至云平臺。此外,由于邊緣智能終端資源有限,所能存儲的數(shù)據(jù)量也有限,因此還是需要向云端上傳數(shù)據(jù),做數(shù)據(jù)備份和協(xié)同。云端利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行算法模型的迭代訓(xùn)練與更新,訓(xùn)練完成的模型再下發(fā)至邊緣智能終端進(jìn)行模型的遠(yuǎn)程升級,至此完成一個學(xué)習(xí)閉環(huán)。

圖5 云邊協(xié)同數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)過程

3 案例分析

3.1 船舶推進(jìn)軸系實(shí)驗(yàn)臺及其健康監(jiān)測

本文中以船舶推進(jìn)軸系為對象開展健康監(jiān)測,所選取的采集對象為軸系的振動信號。如圖6所示,軸系試驗(yàn)平臺由驅(qū)動電機(jī)、傳動軸、磁粉制動器、滑動軸承、推進(jìn)軸承和聯(lián)軸器等組成。其中驅(qū)動電機(jī)用來提供軸系驅(qū)動力,磁粉制動器用來模擬軸系運(yùn)行過程中的阻力。驅(qū)動電機(jī)型號為YS7124的異步電動機(jī),額定功率為0.37 kW,額定轉(zhuǎn)速為1 400 r/min。磁粉制動器型號為FZ50J,額定轉(zhuǎn)矩為50 N·m。

圖6 船舶推進(jìn)軸系實(shí)驗(yàn)臺簡圖

試驗(yàn)平臺上一共設(shè)置了3個狀態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測點(diǎn),分別在軸系左側(cè)、中間及右側(cè)軸承處,所采集的方位點(diǎn)分別是左側(cè)X、Y、Z三相以及中間與右側(cè)的Z相。試驗(yàn)過程中,振動傳感器的采樣頻率為1 500 Hz,軸系試驗(yàn)臺的轉(zhuǎn)速為300 r/min,每次試驗(yàn)的運(yùn)行時長為2 min。運(yùn)行狀態(tài)包括正常、軸系不對中和軸系不平衡及支撐松動。

3.2 數(shù)據(jù)采集

1) TDengine數(shù)據(jù)表創(chuàng)建

TDengine數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)思想是針對每個產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備,都建立與之相對應(yīng)的關(guān)系表,因此每張表只有一個數(shù)據(jù)寫入者,實(shí)現(xiàn)了無鎖設(shè)計(jì)。同時TDengine 要求表的首個字段為時間戳數(shù)據(jù),并將其作為數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識符建立索引,這樣表的數(shù)據(jù)為時序數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)寫入時就可以采用追加方法進(jìn)行,提高寫入速度。該系統(tǒng)推進(jìn)軸系實(shí)驗(yàn)臺的表結(jié)構(gòu)如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)臺數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

2) EMQX資源創(chuàng)建

如圖7所示,進(jìn)入EMQX規(guī)則引擎板塊,選擇資源,創(chuàng)建連接TDengine數(shù)據(jù)庫的一個Webhook資源,填寫TDengine的URL地址及連接池大小、請求超時時間、請求內(nèi)容格式、請求頭等信息。配置完成之后,點(diǎn)擊測試連接,顯示連接可用后完成資源創(chuàng)建。

圖7 EMQX資源創(chuàng)建

3) EMQX規(guī)則創(chuàng)建

資源創(chuàng)建完畢后,進(jìn)入規(guī)則板塊,進(jìn)行規(guī)則的創(chuàng)建,如圖8(a)所示,首先使用規(guī)則SQL語句定義數(shù)據(jù)篩選方式,圖8中的SQL語句代表從“neuron/zhouxi/upload”MQTT主題中篩選出payload.values數(shù)據(jù),即所采集的軸系振動信號的各個參數(shù),數(shù)據(jù)格式為Json。接著,添加響應(yīng)動作,如圖8(b)所示,選擇動作為“發(fā)送數(shù)據(jù)到Web服務(wù)”,關(guān)聯(lián)到之前所創(chuàng)建的EMQX資源,在消息內(nèi)容模板中,使用${}語法來提取上文所設(shè)置的條件SQL語句所篩選出來的數(shù)據(jù),與TDengine表數(shù)據(jù)寫入語句相結(jié)合,即為響應(yīng)動作。

圖8 EMQX規(guī)則創(chuàng)建

最后,開啟實(shí)驗(yàn)臺,使船舶推進(jìn)軸系處于轉(zhuǎn)動狀態(tài),在采集的同時用Grafana連接邊緣智能終端上的TDengine對軸系數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,依靠SQL語句分別將各通道收集的數(shù)據(jù)展示在圖表中,直觀展示軸承各處振動情況。圖9即為采集過程中振動信號的實(shí)時展示情況,由圖9可見,通過Grafana的圖表展示,能夠在故障發(fā)生時通過振動信號的明顯對比及時發(fā)現(xiàn)與排除,驗(yàn)證了系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)采集功能。

圖9 振動信號實(shí)時展示情況

3.3 邊緣計(jì)算

在云平臺的Web客戶端中,首先根據(jù)歷史采集數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的迭代訓(xùn)練,本文中采用深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(deep residual shrinkage network,DRSN)進(jìn)行模型訓(xùn)練。深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是由趙明航等[16]提出的一種新型深度學(xué)習(xí)算法,在機(jī)械傳動設(shè)備的故障診斷中具有良好的應(yīng)用效果。DRSN通過在深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)之上引入軟閾值函數(shù)和軟注意力機(jī)制,將軟閾值作為非線性變換層嵌入到深層結(jié)構(gòu)中,突出重要特征同時可以抑制非重要特征的影響,在高噪聲、高冗余數(shù)據(jù)的場景下非常適用。

DRSN所引入的軟閾值函數(shù)為

(1)

式中:x為輸入特征;y為輸出特征;τ為閾值。軟閾值函數(shù)將接近于零值的特征置零,而并未在ReLU激活函數(shù)中將負(fù)值特征直接置零,這樣可以保留有用的負(fù)值特征,其導(dǎo)數(shù)為:

(2)

訓(xùn)練完成后,用測試集對模型進(jìn)行精確度測試,預(yù)測故障并計(jì)算準(zhǔn)確率。模型的預(yù)測混淆矩陣如圖10所示,可見該模型的故障分類準(zhǔn)確率可達(dá)99.54%,滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

圖10 模型預(yù)測混淆矩陣

接著,進(jìn)入模型管理模塊,選擇所要下發(fā)的模型文件以及邊緣智能終端(見圖11),同時指定其版本號點(diǎn)擊確定即可實(shí)現(xiàn)下發(fā)。其中,版本號是后續(xù)進(jìn)行遠(yuǎn)程模型更新的依據(jù)。

圖11 云端模型下發(fā)界面

然后,開始采集船舶推進(jìn)軸系振動信號,利用部署在邊緣智能終端的AI應(yīng)用進(jìn)行故障診斷。智能終端每次采集到一定的數(shù)據(jù)量之后就會調(diào)用RESTful API接口進(jìn)行故障診斷,并定期的將診斷的結(jié)果通過TDengine數(shù)據(jù)告警功能TDengine-alert上報(bào)至云端平臺。如圖12所示,使用遠(yuǎn)程連接工具XShell連接邊緣智能終端查看運(yùn)行日志,可以直觀地看到軸系的實(shí)時故障診斷結(jié)果,驗(yàn)證了該系統(tǒng)具有邊緣計(jì)算的能力。

圖12 邊緣智能終端實(shí)時診斷結(jié)果

3.4 邊云協(xié)同

進(jìn)入云平臺的設(shè)備管理模塊,如圖13所示,選擇船舶推進(jìn)軸系所對應(yīng)的邊緣智能終端,在云端的Web界面通過下發(fā)MQTT指令即可對船舶推進(jìn)軸系進(jìn)行開關(guān)狀態(tài)的切換及運(yùn)行擋位的控制。

圖13 設(shè)備管理模塊

點(diǎn)擊設(shè)備詳情,如圖14所示,在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)面板與監(jiān)測統(tǒng)計(jì)面板可以直觀地看到邊緣智能終端回傳的船舶推進(jìn)軸系健康狀態(tài)信息、標(biāo)簽信息以及振動信號,驗(yàn)證了該系統(tǒng)具有邊云協(xié)同的能力。

4 結(jié)論

1) 為提高機(jī)械設(shè)備時序監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理能力與效率,降低設(shè)備運(yùn)維成本與難度,本文中基于物聯(lián)網(wǎng)通訊、嵌入式、云計(jì)算、邊緣計(jì)算以及 Web 應(yīng)用開發(fā)等,設(shè)計(jì)并開發(fā)了一套基于TDengine的設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測系統(tǒng),系統(tǒng)包括邊緣智能終端和云端APP應(yīng)用。

2) 以船舶推進(jìn)軸系為對象,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的主要功能。測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)可對采集的軸系監(jiān)測數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進(jìn)行實(shí)時分析處理,及時有效地檢測軸系故障,并將軸系運(yùn)行數(shù)據(jù)及健康狀態(tài)信息推送到云端APP應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了對船舶推進(jìn)軸系的健康監(jiān)測與診斷。