论文部分内容阅读
工业制造业的产业结构正在发生变化,全球工业制造业正在朝着智能化、数字化和精益化的方向发展。将物联网和信息技术应用于传统的工业制造业企业,建立工业智能运维系统,促进企业智能化发展,可有效提升企业的生产效率和产品质量。工业智能运维系统的建立需要大量的数据支撑,这些数据具有非对称性、数据量大等特点,这些特点对数据传输的实时性、数据的解析和数据流量等方面提出了更高的要求。因此,制造装备的综合信息数据采集终端的设计有很大的意义。本课题针对物联网中微电子制造装备的自动数据采集中设备种类繁多,接口及数据类型多样化的问题,设计了一个数据采集终端。论文根据制造装备的需求,设计了终端工作硬件组织架构和数据传输网络架构,开发了数据采集及入网终端,实现设备工艺、状态、生产、环境信息等关键参数的实时获取和入网。首先,根据采集数据需求,采用嵌入式ARM处理器和STM32联合工作的方式,设计了硬件平台。然后,本文针对制造装备接口协议类型不同的问题,基于Qt开发平台设计了一个终端装订软件。为了保证数据采集传输过程中的可靠性和安全性问题,本文在硬件上采用电源管理的方式来协调外部电源和备用电池之间的切换,在数据处理方式上采用加时间戳、数据加密、选取通信协议和设计分时传输的方式来保障数据的可靠性。针对数据特性设计了相应的数据处理和存储方法。为了实现终端的片上决策功能,研究了基于卷积神经网络的振动数据故障分类模型,对数据集进行训练测试,取得了良好的结果。本课题设计的数据采集终端体积小,部署方便,并且能够兼容不同协议类型的制造装备,有利于广泛推广。