边缘计算在采煤机控制系统中的应用.pdf

工矿自动化 In d us t r y a n d Min e Aut o ma t io n 第45卷第12期 2019年12月 Vo l 45 No 12 Dec 2019 文章编号文章编号1671-251X201912-0075-06DOI10. 13272/j. issn . 1671-251x. 2019090082 边缘计算在采煤机控制系统中的应用 张阳，杜志文 （天地科技股份有限公司上海分公司，上海201499） 扫码移动阅读 摘要摘要基于远端云计算的采煤机控制系统中大多数采煤机原始数据计算都是放在远端云平台中执行，存 在数据传输可靠性低及延时长等问题，无法满足采煤机无人化控制中对实时计算的要求针对上述问题，提 出了一种基于KubeEd g e边缘计算的采煤机控制系统以采煤机高精度定位和机器视觉检测应用为例，介 绍了基于Kube Ed g e的边缘计算架构在采煤机控制系统中的实现方法并进行了测试。测试结果表明，边缘 计算在采煤机控制系统中的应用实现了采煤机相关数据在边缘侧的计算及计算结果在远端云平台的同步, 实现了采煤机远端云平台的数据通信和同步，即边缘节点负责计算数据，远端云平台负责显示结果，解决了 基于远端云计算的采煤机控制系统存在数据传输可靠性低、延时长的问题边缘计算和远端云计算共同构 建了新型采煤机控制系统网络应用平台，是采煤机控制系统无人化应用的研究方向 关键关键词煤炭开采；采煤机控制；边缘计算；云计算；采煤机高精度定位；机器视觉检测；KubeEd g e 中图分类号TD632 文献标志码A Appl ic a t io n o f ed g e c o mput in g in c o n t r o l sy st e m o f sh ea r er ZHANG Ya n g , DU Zh iw en Sh a n g h a i Br a n c h , Tia n d i Sc ien c e k Tec h n o l o g y Co . , Lt d . , Sh a n g h a i 201499, Ch in a Abstract In sh ea r er c o n t r o l sy st em ba sed o n r emo t e c l o ud c o mput in g , mo st o f t h e sh ea r er o r ig in a l d a t a c a l c ul a t io n is per f o r med in r emo t e c l o ud pl a t f o r m,w h ic h h a s pr o bl ems suc h a s l o w r el ia bil it y o f d a t a t r a n smissio n a n d l o n g t imed el a y ,a n d c a n n o t meet r eq uir eme n t so f r ea l -t imec a l c ul a t io n in t h e un ma n n ed c o n t r o l o f sh e a r er .To so l v et h ea bo v epr o bl ems,a kin d o f sh e a r er c o n t r o l sy st e mba se d o n KubeEd g ee d g e c o mput in g w a s pr o po sed . Ta kin g a ppl ic a t io n o f h ig h pr ec isio n l o c a t io n a n d ma c h in e v isio n d et ec t io n o f sh ea r er a s exa mpl es,t h e r ea l iza t io n met h o d a n d t e st o f t h e ed g e c o mput in g a r c h it ec t ur e ba sed o n Kube Ed g e in t h ec o n t r o l sy st em o f s h e a r e r w a s in t r o d uc e d .Th e t e s t r e s ul t s s h o w t h a t t h e a ppl ic a t io n o f t h eed g e c o mput in g in t h ec o n t r o l sy st emo f t h esh e a r e r r e a l izesc a l c ul a t io n a n d pr o c e ssin g o f r el ev a n t d a t a o f t h esh ea r e r o n t h eed g esid ea n d sy n c h r o n iz a t io n o f c a l c ul a t io n a n d pr o c essin g r e sul t so n r e mo t ec l o ud pl a t f o r m,impl emen t s d a t a c o mmun ic a t io n a n d sy n c h r o n iza t io n o f r emo t e c l o ud pl a t f o r m o f sh ea r er , n a me l y t h ee d g en o d eisr espo n sibl e f o r t h ec a l c ul a t io n d a t a ,r e mo t e c l o ud pl a t f o r mis r es po n sibl ef o r t h e d ispl a y r esul t s,w h ic h so l v e spr o bl emso f l o w r el ia b il it y o f d a t a t r a n smissio n a n d l o n g t imed e l a y exist ed in c o n t r o l sy st em o f sh ea r er ba sed o n r emo t e c l o ud c o mput in g . Ed g e c o mput in g a n d r emo t e c l o ud c o mput in g jo in t l y buil d a n ew sh ea r er c o n t r o l sy st em n et w o r ka ppl ic a t io n pl a t f o r m, w h ic h is t h e r esea r c h d ir ec t io n o f un ma n n ed a ppl ic a t io n o f sh ea r er c o n t r o l sy st em. Key words c o a l min in g; sh ea r c o n t r o l; ed g e c o mput in g; c l o ud c o mput in g; h ig h -pr ec isio n po sit io n in g o f sh ea r er ;ma c h in ev isio n d e t e c t io n ;KubeEd g e 收稿日期2019-09-25;修回日期2019-12-02;责任编辑张强。 基金项目中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项资助项目2018MS035。 作者简介张阳1979 ,男，河南南阳人，工程师，主要研究方向为煤矿网络与采煤机嵌入式系统,E-ma il zh y d a t a q q . c o m。 引用格式张阳，杜志文边缘计算在采煤机控制系统中的应用工矿自动化，2019,451275-80. ZHANG Ya n g , DU Zh iw en . Appl ic a t io n o f ed g e c o mput in g in c o n t r o l sy st em o f sh ea r er [J. In d ust r y a n d Min e Aut o ma t io n, 2019 451275-80 ・76・ 工矿自动化 45 0引言引言 现有的采煤机控制系统主要是基于P LC“可编 程逻辑控制器和DSP数字信号处理器这2种控 制器1。P LC因其简单、易用特性，被广泛应用在 早期的采煤机控制系统中，但因P LC自身架构限 制，导致其无法实现复杂算法处理，特别是近年来智 能化云计算技术在煤炭开采领域的普及应用，P LC 已无法满足实际应用需求。而DSP因其丰富的 arm架构种类⑵，能够实现复杂算法处理和操作 系统的运行，非常适合支持采煤机控制系统向智能 化、网络化发展。目前，采煤机DSP控制系统以远 端云计算技术为基础，能够支持高速数据计算、千兆 以太网数据通信以及远端软件更新、故障处理等。 基 端 计算 采煤机控制 统通 端 平台*采煤机司机从综采工作面简称工作面解放 出来3,远离工作面的采煤机司机只需要通过远端 云平台的用户端就可掌握采煤机当前工况并远程控 制采煤机，但这只是实现了初级的采煤机自动化控 制⑷。因为在基于远端云计算的采煤机控制系统 中，大多数采煤机的原始数据计算还是放在远端云 平台中执行，这些原始数据从工作面到远端云平台 之间传输可靠性低并且还有较长的延时囚，所以，基 于远端云计算的采煤机控制技术无法满足采煤机无 人化控制对实时计算的要求。 边缘计算是相对于云计算提出来的，是对云计 算的有效补充。边缘计算主要侧重于将传输可靠 性、实时性要求高的原始数据计算放在边缘侧，而不 是将所有原始数据的计算都放在云平台中去计算。 相比较而言，边缘计算更适合采煤机无人化控制中 要求的对原始数据的实时分析和智能化处理，为此, 笔者提出将边缘计算应用于采煤机控制系统，以采 煤机高精度定位和机器视觉检测应用为例，介绍了 基 KubeEd g e 缘计算架 采煤机控制 统 中的实现方法并进行了测试。由于边缘计算主要是 部分对 靠性、 实 性要 高 原 据 了 边缘侧的各个边缘节点进行处理，所以，边缘节点与 云平台之间如何实现计算结果的通信和同步就显得 重要， 是 缘计算 采煤机控制 统中 应 ， 实 采煤机 缘节点 与 平 的通信和同步。 1云计算在采煤云计算在采煤机机控制系统中的应用控制系统中的应用 基 端 计算 采煤机控制 统通 机 传感器完成工作面采煤机基础工况数据的检测「6, 并 些基础工况 据从工 传 端 平 提供了网络通道「7。基于远端云计算的采煤机控制 系统组成如图1所示，主要包括工作面的采煤机、采 煤机与工作面巷道网络通信系统、网络数据交换装 置、远端云平台及用户端。 采煤机 图1基于远端云计算的采煤机控制系统组成 Fig .1 Co mpo it io n o f h ea r er c o n t r o l y t em ba ed o n r emo t ec l o ud c o mput in g 随着智能化技术的快速发展，工作面无人化的 呼声越来越高「8。采煤机无人化控制要求采煤机能 釆煤机与工 作面巷道网络 通信系统 网络数据交换装置 应用程序 数据库 够实现自主导航并且具有机器视觉检测功能，采煤 机须具备能够实现这些功能的高精度定位装置和机 器视觉检测装置「9。上述装置的共同特点是要求网 络数据传输可靠性高、延时短。在基于远端云计算 的采煤机控制系统中，高精度定位和机器视觉检测 的应用方式主要是将装置所采集的原始数据传输到 远端云平台，利用云平台的强大数据处理能力完成 这些原始数据的计算，再将得到的采煤机位置和视 觉检测结果反馈给采煤机。由于工作面环境恶劣， 采煤机 端 平 通信 络传 靠 性低、传输延时长及无线网络环境下数据丢包率高 等问题10,这就导致了基于远端云计算的采煤机控 制系统无法有效实现高精度定位、机器视觉检测的 应用。针对该问题，引入边缘计算方法，通过边缘计 算将高精度定位和机器视觉检测所产生的原始数据 计算放在采煤机侧来完成。边缘计算的应用解决了 采煤机到远端云平台之间数据传输可靠性低、延时 长所导致 采煤机高 定 和机 视 测无法 有效应用的难题。 2 基于基于KubeEdge的的边缘计算边缘计算 2. 1 KubeEd g e边缘计算概述 目前云计算使用的主流架构是Kuber n et e s开 源云平台，Kuber n et es开源云平台是Go o g l e开源 的基于容器分布式解决方案的集群管理系统11，能 够提供云应用的部署、维护、扩展机制，国内大多数 云平台产品的核心架构都来源于该开源云平台。 Kube Ed g e是Kube r n e t es开源云平台从云计算向边 缘计算的扩展架构，KubeEd g e为用户提供了一个 容器化的边缘计算平台，用户可以方便地实现边缘 节点部署「12。KubeEd g e支持包括MQTT“消息队 2019年第12期张阳等边缘计算在采煤机控制系统中的应用・77・ 列遥测传输通信在内的多种通信协议，通过与云计 算接口一致的集 理方式,KubeEd g e实现了 Kube r n e t es开 平 计算架构向边缘计算 架构的拓展。 2. 2 Kube Ed g e架构及核心技术 221 KubeEd g e 架 Kube Ed g e架构在Kube r n e t es开源云平台中的 应用如图2所示，Kube Ed g e为云计算和边缘计算 建了 同 行环境，并 各 缘节点、云 拟机 络容器连 VP N「13。KubeEd g e架 构的核心包括Ed g e Met a d a t a服务和KubeBus,基 KubeEd g e 缘 计 算 实 缘 节 点 与 平 之间的网络通信。Ed g e Met a d a t a服务负责当边缘 节点与云平台连 不稳定 据 同 KubeBus提供了边缘节点与云平 据 通信链 件接口。 2. 2. 2 基于KubeEd g e边缘计算的核心技术 1边缘节点与云平 据传递。边缘 图2 KubeEd g e架构 多租户部署/ 网络层 大数据群 管理器 KubeBusCloud Fig 2 KubeEd g ea r c h it ec t ur e 计算中如果不同的边缘节点存在于不同的子网，则 些边缘节点是无法 通信的，KubeEd g e中通 过KubeBusCl o ud对所有边缘节点进行 ，并 连接到云平台，不同边缘节点的通信如图3所示。 边缘节点1 操作系统层 TCP_ KubeBusCloud | 网络层 | |数据链路层| T TCP套接刃y TCP 边缘节点2 | TUN 接口 | [ 网络层 数据链路层 TCP套接字 操作系统层 图3 Fig 3 KubeBus包括3层通信网络「14「15,每个边缘节 点最底层 据链路层通过TCP通信协议与 KubeBusCl o ud创建连接。对于边缘节点来说, 典型的通信顺序是来自TUN点对点设备接口的 据包通 络层、数据链路层与TCP套 实现 了 缘 节点与 平 不 同 中 缘 节点 TCP数据传递。 2边缘节点与云平台之间数据的存储和同 步o KubeEd g e架构中 缘数据服务是通过 Ed g e Met a d a t a服务来实现的，主要是实现边缘节点 数据的存储以及同步服务。 缘节点所 相 对特殊环境经常会导致边缘节点与云平台之间的网 络连 ，即边缘节点 机状态，这时就需要 缘计算 据 专门用 缘节点与云平 络连 同步服 成相关边缘节点与云平 数据同步。利用Ed g eMe t a d a t a服务中的 不同边缘节点的通信 Co mmun ic a t io n o f d ifer en t e d g en o d es Sy n c Fr o mCl o ud To Ed g e函数可实现边缘节点与云 平台之间的数据同步。 3 基于基于KubeEdge的边缘计算在采煤机控制系统的边缘计算在采煤机控制系统 中的实现中的实现 3 1 KubeEd g e 在 采 煤 制 统 的 应 用 基于KubeEd g e 缘计算在采煤机控制系统 中的应用拓扑如图4所示，采煤机控制系统相 J 高 定 和 机器视 测 缘 节 点 通 KubeBus 和 Ed g eMet a d a t a 服 实 和 采煤机远端云平 据通信和同步。 以图4的应用拓 基础，在实验室环境下测 试了基于KubeEd g e 缘计算在采煤机控制系统 中应用时的延 ，测试中的边缘节点和远端云 平台中各部分IP 分如图4所示。其中 Kube r n et es开源云平台和虚拟机1/虚拟机2在 中 行 缘 节 点 5 机 视 ・・78・ ・工矿自动化45 Kubemetes开源云平台 中央虚拟机 35.160.180.205 |KubeBusCloud| I----- ------ -----I [------- 1 ■ 10.244.1.60 10.244.2.53 远端云计算■远端云计算 ■ 应用1 ■ 应用2 出。作为边缘节点安装在采煤机电控箱内的采煤机 高 定 图5所示。 。 KubeBus EdgeMetadata | 斜 | KubeBus 拟路由 云端 192.168.23.131/24 192.168.23.132/24 192.168.6.22/24 KubeBus |EdgeMetadata| | 游 | TCP/IP V 边缘端 Edgel,Edge2,-.., Edge 5 机霁视 觉检测装置 Edge 6 高精度 定位装置 192.168.6.6/24 192.168.6.1/24-192.168.6.5/24 图4 基于KubeEd g e的边缘计算在采煤机 控制系统中的应用拓扑 Fig .4 Appl ic a t io n t o po l o g y o f ed g e c o mput in g ba ed o n Kube Ed g e in h e a r er c o n t r o l y t em 测装置Ed g e1- -Ed g e5和高精度定位装置Ed g e6在 不同的子网中运行。KubeBus Cl o ud在云平台的 一个中央虚拟机中运行。。通过P in g测试了边缘节 点 平台以及不同 缘节点 络平 均延时，具体延 据见表1 表1实际网络延时实验测试 Ta bl e1 Exper ime n t a l t et o f t imed e l a y o f a c t ua l n e t w o r k 节点 平均延 时/ ms 节点 平均延 /m Ed g e1AKubeBus Cl o ud35. 66Ed g e1虚拟机2 55.88 Ed g e1-Ed g e660. 24Ed g e1容器 1 60.68 Ed g e1 拟机 156. 86Ed g e1容器 2 66.78 从表1可看出，边缘节点Ed g e 1到KubeBus Cl o ud的网络平均延时为35. 66 ms，除去15 ms左 右的网络自身延时，KubeBus对网络延时的影响为 20. 66 ms,边缘节点到云平台的延时在50〜60 ms 之间，上述延 据符合采煤机控制系统网络数据 传输的延时要求，证明了基于Kube Ed g e的边缘计 算在采煤机控制系统中的应用是完全可行的。 。 3. 2 边缘计算在采煤机高精度定位中的应用 采煤机高 定位是基于惯性 导航定位 并 工 自动化采煤的重要技术16, ,采 缘 计算的高 定 式计算机和惯性陀螺 组成，安 采煤机电控 部。。嵌入式计算机 成惯性 原 据的计算后，将采煤 机行走位置曲线通过网络发送到远端云平台，远端 平 要 采煤机 曲线数据的读取和输 图5采煤机高精度定位装置 Fig .5 Hig h pr ec iio n po it io n in g d ev ic eo f h ea r e r 3. 3 边缘计算在采煤机机器视觉检测中的应用 缘节点的采煤机机器视 测装置的核 心CP U支持ARM FP GA的嵌入式异构计算，具 有2. 0To ps的神经网络运算性能17，在工作面就能 够完成包括编码、解码、特征物体识别检测在内的 整个采煤机机器视觉检测 。 。 采煤机机器视 测如图6所示，安装在工作 机器视 测 结合采煤机控制系统 同实现了采煤机机器视 测 。 。 Fig .6 Ma c h in e v iio n in pec t io n o f h ea r er 相较于工作面上的每路视觉检测装置都需要将 其视频流传 端云平 行特征物识 I 采煤机机 视 测 式， ， 基 缘计算 采煤机 机 视 测， ， 视 测 征 识 都是通 视 测 部 式 计算 机 实 的，最后只需将发现特征物体的那路视觉检测装置 的视频流传 端云平台，这样就避免了 视 频流同时传输所产生的高 据对网络交换机的 冲击,也避免了视频数据传输延时长、丢帧率高等问 。 。 缘节点的采煤机机器视 测 t 如图7所示。 。 2019年第12期张阳等边缘计算在采煤机控制系统中的应用・・79・ ・ 图7采煤机机器视觉检测装置 Fig 7 Ma c h in ev is io n d et ec t io n d ev ic e o f s h ea r er 4应用测试应用测试 基于KubeEd g e的边缘计算在9 m全采高 MG1100/3050WD采煤机的高精度定位装置和机 器视觉检测装置上得到了实际应用，并进行了地面 模拟“三机”环境下的相关测试工作。 。 采煤机高 定 模拟“三机”环境 下测试得 采煤机行走 图8所示。。高 定 缘节点，完成了 原 C 据的计算处理，并将计算处理结果 成功 Fig . 8 Tr a jec t o r y o f sh ea r er s w a l kin g po sit io n 在地面模拟“三机”环境下，测试得到的基于边 缘计算的采煤机机器视 测 传 端云平 采煤机截割滚筒视频如图9所示。。采煤机机器 视觉检测所需要的视频图像包括灰度处理在内的特 征物提取工作都是工作面视觉检测 些边缘节 点 成 ， ， 缘 节 点 测 采 煤 机 割滚筒的那路视频流传输到远端云平台。 。 根据边缘节点传 端云平 据可知， 采煤 机 高 定 和 采煤 机机 视 测 缘 节点 定 和 视 测所 要 据 计 算 缘 ， ， 缘 节 点 计 算 结 果 传 端云平台，即边缘节点 计算数据,远端云平台负 结果 ， ， 实 了 缘 计 算 和 端 计 算 采 煤 机控制系统中的协同应用，从而 了 基 端云计算的采煤机控制系统 理 应用中 所 据传 靠性低、延时长的问题。 Fig .9 Ma c h in ev isio n d et ec t io n r e sul t so f s h ea r er 5结论结论 1 边缘计算在采煤机控制系统中的应用是对 基于远端云计算的采煤机控制系统的有效补充，满 足了无人化控制对采煤机控制系统的要求。。基于 Kube Ed g e的边缘计算架构通过 KubeBus和 Ed g e Met a d a t a服务这2个软件接口解决了边缘计 算和 端 计算同 采煤 机 控制 统 中应 通信与同 。 。 2 以KubeEd g e边缘计算为基础实现了采煤 机 高 定 和 机 视 测 缘 节 点在采煤机控制系统中的应用，并 模拟“三 机”环境 行了测试,测试中 缘节点的采煤 机 高 定 和 机 视 测 成 生成的采煤机高 行走曲线和采煤机截割滚筒 测以及相关图 征处理结果传 平台。 。 3 边缘计算和远端云计算共同构建了采煤机 控制系统的新型网络应用平台，是以后采煤机控制 统无人化应 研究方向。 。 参考文献References 1 贺耀宜，王海波基于物联网的可融合性煤矿监控系 统研究[J.工矿自动化，2019,4581318. 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