工业生产的制造加工流程是将流程工艺按照特定顺序拆分设计不同工序。生产加工过程存在生产加工周期较长、监控数据种类和数据量繁多、过程数据易受外部干扰等问题，造成实时数据出现不准确、不同步等现象。

针对上述实时数据应用困难的问题，本文设计一套近生产设备端的实时数据自控管理系统方案，在获取实时数据的同时，监控生产数据实时数据精确性，分析预测当前工序生产过程数据趋势并及时上报结果，确保企业生产端可以实时精准地控制生产工艺流程，为企业客户提供“提产增量保质降本”的服务。

1 边缘计算网关自控系统概述

边缘计算中的“边缘”是一个相对的概念，指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源。边缘计算允许终端设备将存储和计算任务迁移到网络边缘节点中，组 建“云-边-端”系统的边缘计算基本架构：核心基础设施、边缘计算中心、边缘网络和边缘设备。所有类型的边缘计算设备不只扮演数据消费者的角色，而且作为数据生产者参与到了边缘计算结构所有的功能层中[1]。边缘计算网关自控系统集成在边缘计算网关中，作为边缘计算系统核心功能之一，对接工业制作流程中的工业仪表和通信设备端，承接数据实时监控分析和触发预制逻辑事件应答的功能。

图1 整体框架图

2 边缘计算网关自控系统详述

按照 NSM 周期收集、检测和分析进行异常数据检测管理[2]。边缘计算网关自控系统中的自控算法逻辑单元集成提升数据精度和数据效率的算法模型，并集成自学习算法的大数据训练算法，不断优化和提升边缘计算网关自控系统的实时能力。

2.1 数据预处理单元

边缘计算网关通过数据采集单元获得不同类型数据后，先按照类别不同分类存储数据用于备份处理，完成备份后将数据提供给客户端，调用数据库解析功能，提取数据按照数据类型完成边缘计算网关读写，再有客户端格式转换功能重新读写一次数据并完成数据格式转换，转换后的数据格式统一按照客户端传输给目的服务器的数据库协议完成，完成统一数据格式转换后再备份一次数据，这样可以保证数据不会遗失并可以根据时间戳标记提供反查的功能。完成数据预处理后，将统一格式的数据库文件提交下一个环节-数据分类处理单元。

边缘计算网关通过数据采集单元获得不同类型数据后，先按照类别不同分类存储数据用于备份处理，完成备份后将数据提供给客户端，调用数据库解析功能，提取数据按照数据类型完成边缘计算网关读写，再有客户端格式转换功能重新读写一次数据并完成数据格式转换，转换后的数据格式统一按照客户端传输给目的服务器的数据库协议完成，完成统一数据格式转换后再备份一次数据，这样可以保证数据不会遗失并可以根据时间戳标记提供反查的功能。完成数据预处理后，将统一格式的数据库文件提交下一个环节-数据分类处理单元。

2.2 数据分类处理单元

不同数据类型的原始数据经预处理单元处理后，转变为统一格式的数据库文件，提供给边缘计算下一流程和云端集中式运算，有效提升总体运算的效率并降低后端运算负荷。

预处理数据需要根据后端运算目的不同进行分类存储和转发：1) 数据分支1：提供给云平台做实时数据运算分析； 2) 数据分支2：与数据分支1做联动配合操作，实时侦测边缘计算网关与云端通信状态，当发生通信异常状态时，进行本地数据累积存储并持续呼叫云端恢复连接，直至云端再次连接后实现断点续传； 3) 数据分支3：根据云端预设的报警规约和计算公式，实现异常数据本地报警和异常数据发展趋势分析的能力； 4) 数据分支4：根据数据预处理方案和计算公式，实现预处理云端所需数据的功能。

2.3 数据累计分析单元

数据累计分析单元实现边缘计算网关的数据分析功能，主要是根据预设的监控参数逻辑/阈值、自控算法逻辑单元和客户端的软件控制逻辑，提供给客户实时数据监控、异常数据风险预警、数据关联分析、累计数据趋势分析、数据精度运算和自定义运算数据等功能。

边缘计算网关实时侦测安装目录所在磁盘的空闲空间，当达到边缘计算网关预设的监控剩余空间百分比（预设默认10%）时，进行数据存储空间管理。同时，边缘计算网关设置监控日志事件预警逻辑，根据产生的日志事件级别记录事件名称和内容，并通过指令处理单元执行对应方案。

2.4 自控算法逻辑单元

边缘计算网关与其他数据采集的IoT网关设备不同之处在于可以根据应用场景和产品解决方案，单独设置一些边缘计算算法模型，实现离线系统和边缘计算自控逻辑判别+执行系统方案，自控算法逻辑单元也是边缘计算网关自控系统方案的核心单元。

自控算法逻辑单元根据产品应用不同，有系统监测算法模型和深度学习算法模型两种应用方式，对应实现边缘计算离线自控逻辑和数据精度自训练的产品功能。算法模型可以云端或本地端完成功能升级，升级方式为升级客户端软件或单独升级/替换自控算法逻辑单元。

边缘计算网关内部集成系统监测对象轮询监测算法逻辑，按照逻辑映射表和系统日志时间关联逻辑完成实时监控分析。边缘计算网关支持设备本地和云端数据训练引擎，不断提升特征值优化训练效率。边缘计算网关支持云端和本地升级优化原有算法库，为提升边缘计算网关算法训练效率，采用FPGA算法模型状态机设计和软件数据库管理的组合方案，比常用的软件代码算法库方案有更大的扩展性和运算能力。

2.5 指令执行控制单元

边缘计算网关通过指令执行控制单元完成自控逻辑系统的执行功能，实现对阀门、PLC等控制和信息通信设备的实时控制和本地预警功能，执行指令来源于经数据分类单元、数据累计分析单元和自控逻辑算法单元运算后的数据结构。运算单元完成数据分析计算后提供数据结果给指令执行控制单元，执行单元加载不同的现场总线规约和执行码完成指令下放，监测指令通信对象设备的实时状态信息，完成自控逻辑指令执行结果的侦测和反馈。

以操作西门子 PLC 设备 S7-200 为例，当运算结果数据经判据运算CPU处理仲裁决策可以下放控制指令后，通过指令执行运算单元加载现场总线协议下放执行指令，完成对 S7-200下放控制指令。同时，边缘计算网关实时侦测当前设备的各项状态，并将新下放的控制指令引起设备环境变化参数导入到各数据运算单元中进行数据分析。

3 综述

本文创新性发明一套完整的边缘计算网关自控逻辑，实现数据预处理、分类管理、算法自训练、自控管理等边缘计算自控系统，并可以通过云边端协同的通信方案完成对边缘计算网关自控系统和系统内各单元模块的升级优化管理。另，创新性发明近设备端的算法自训练方法，可以针对采集设备端或数据来源端的原始数据不断进行精度优化、异常故障排除、同类/异类数据分类管理等，训练后数据执行的效率和实时性会比原有固态方式产品和云计算产品有显著提升，可以实施准确地跟PLC、DCS等工业设备进行控制交互。

按此方案研发，后续我们对于数据应用的实时性可以从小时、分钟等级达到秒、毫秒等级，提升原有制造加工行业在数据利用、管理分析、实时控制等环节对数据精度和实时性的能力。边缘计算网关自控系统可以根据实际应用场景不同，在企业内网中部署实施边缘计算网关自控系统，在提升数据分析和应用管理高效的基础下保证企业客户的通信和信息安全。

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