Page 25 - 网络电信2018年6月刊下

光 通 信
精简了设备的电源线，还兼顾了较长的传输距离。较高的通信
速率可以及时传输实时的控制信息和大数据量的服务信息，以
满足各种工业现场的通信需求，确保各类设备的便捷接入。
通过在设备层对现有的通信技术取长补短，简化了各种繁
琐的处理，形成了新的通信技术。在供电和通信一体化支撑能
力方面，新技术和其他现有的工业现场总线、民用通信技术具
备同样的特点。在传输速度方面，新技术优于现场总线，弱于
民用通信技术。在安全环境的适应能力方面，新技术和其他工
业现场总线技术同样具备，但是民用通信技术完全不具备。在
传输距离方面，新技术优于其他通信技术。结合多方面对比结
果，综合考虑工业现场的长距离、高速率、安全环境等因素约
束，新技术比其他通信技术更具优势。
表1 新技术与主流技术对比
三、应用服务
服务提供域是实现物联网基础服务和业务服务的软硬件系
统的实体集合，基于通信协议和不同的软件技术，可以实现各
种互联网的服务机制，如Web服务（web service，WS)、远程对
象（remote object，R0)和多智能体（multi-agent,MA)。工业
物联网架构在满足生产控制服务的同时，可以支撑基于物联网
的大数据服务，因此基于基础架构可以开展各种数据分析和智
能运维管理，更好地适应用户的定制化需求，贴近工厂服务。
①基于智能诊断的设备运维。设备高效运维和设备综
合效率(overall equipment efficiency，OEE)提升，对保障
工厂的生产流程高效安全和设备资产管理降本增效具有重要的
意义。对工厂而言，在新的服务架构下，可以将现场的应力
波、振动、温度、噪声等多种监测类传感器、仪表、现场数据
采集网关、动力机械装备及工厂实体设施全部纳入企业私有云
或公有云平台。通过信息汇聚，构造智能设备云，开展智能故
障诊断、服务网络与备件优化、远程诊断与预测性维护、质量
可靠性保障提升等活动。采用物联网技术和传统的监测手段融
合管理设备，形成设备运维大数据，构建与实体设备资产全生
命周期健康状态相对应的数字化虚拟画像，从而缩短备品备件
周期，及早制定应对措施，优化、提升企业设备维保和经营水
平。设备运维体系如右上图2所示。
基于该框架可开展设备管理、设备健康评估、设备寿命预
测和检维修决策大数据等业务。利用大数据，能有效地检测设
备状态、高效地管理工厂设备，切实实现“未病先防，既病防
变”，并且为工厂智能化管理提供支撑，降低企业运维成本，
提高经济效益。
②生产工艺的优化。在新的服务架构下，可以基于工业
现场的实时数据开展大数据分析和挖掘活动，寻找效能的奇点
和短板，从而采取措施，有的放矢地优化生产工艺。例如，现
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图2 设备运维体系示意图
代电站锅炉燃烧状况的好坏，严重影响着锅炉设备及整个发电
企业的经济和安全状况。适宜的燃烧工况是:燃料完全燃烧、
炉膛温度场和热负荷分布均匀、锅炉达到额定参数、避免结焦
等。通过持续收集监测锅炉运行状况数据和炉膛燃烧三维温度
场数据，对锅炉燃烧进行有效诊断和控制;基于对工艺数据的实
时分析，调整优化当前工艺设计;通过检测烟气含氧量和其他相
关参数，结合锅炉实际运行数据，给出一定辐射能水平控制要
求下的最优燃料量和风量，从而实现初步的燃烧优化控制，最
终优化电厂的发电效率、降低损耗。
③提升科研转化效率。新的服务架构可以帮助科研机构
和技术人员从小样本取样研究转向基于工艺现场的实时海量数
据样本研究。传统的基于经典统计学的研发将在新的架构下，
转向基于贝叶斯的大数据研发。通过利用物联网实现基于现场
实时数据的科学研究与验证服务，使科研采样能够自动获取、
成果验证能够实时反馈，从而促进成果转化落地效率进一步提
高。例如，通过物联网传递现场仪表的服役情况，技术人员可
远程分析数据、调整仪表参数、改进算法模型、提高仪表适应
不同复杂工况的能力，从而避免在实验室满足标准、在现场达
不到标准的现象。
四、结束语
互联网、大数据、人工智能和传感器将融合于工业物联网
技术，快速引导工厂从自动化向数字化和智能化迈进，推动传
统工业有效适应去产能、降能耗、重环保、提效能的新要求。
本文通过对传统工业控制系统的研究，并结合传统物联网应用
于工业领域出现的问题，如通信的安全性、传输的实时性等，
提出新型的、适用于工业领域的物联网构架。该构架具有设备
智能化、控制层简化和传输网络优化的特点，也为工厂从自动
化向数字化和智能化的转变提供了技术路径。