CN115002146B - 一种物模型在工业物联网的应用方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物模型在工业物联网的应用方法，属于工业物联网技术领域；具体包括：首先，将采集边缘端数据传输到IOT消息服务器；上位机在云端通过物模型进行设备参数的配置，实体设备的传感器实时采集并预处理数据，保存到数据库中；然后，云端通过实时监测采集数据，并与阈值对比，获取告警信息，通过物模型下发服务发布；物模型调用对应的各表，通过转换成ID信息送入边缘端；最后，边缘端执行对应指令进行智能控制和故障检测并上报；本发明将可配置脚本引入物模型属性计算，计算方式更加灵活。

Description

一种物模型在工业物联网的应用方法

技术领域

本发明属于工业物联网技术领域，具体是一种物模型在工业物联网的应用方法。

背景技术

新一代物联网技术采用端云结合的方式，构建的物联网平台具有收集和分析数据的能力，可以更高效，安全，节能的解决铁路道岔带来的隐患问题，同时工业物联网利用云平台的数据分析能力，改进流程，统一实现巡检人员的调度和管理。实现物-人-云高效协同在工业物联网应用的开发过程中，物模型主要解决实现“物-物”之间和“人-物”之间的泛在链接和互联互通的作用。

物模型是物理空间中的实体(如传感器、车载装置、楼宇、工厂等)在云端的数字化表示，包含属性、服务和事件三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。属性主要用于描述设备状态的信息。服务主要用于描述向设备发送的命令及其应答。事件主要用于描述设备主动上报的事件数据。

发明内容

本发明提出了一种物模型在工业物联网的应用方法，将边缘设备的控制器接入，并采集各设备的数据依次经物模型属性抽象，服务方法映射，以及事件采集，通过安全通道传输到智能化平台，平台通过数据解析、规则计算、规则统计对数据计算分析，实现工业现场设备互联、边缘智能化目标。

所述物模型在工业物联网的应用方法，具体步骤如下：

步骤一、采集边缘端数据传输到IOT消息服务器；

数据流转采用Topic标志位进行，消息体携带发布订阅的Topic，数据解析服务订阅相应的Topic得到设备上报的消息内容，并从关系数据库中读取相应的配置信息和识别码，一个识别码对应一路网关下面的一个具体设备；

步骤二、上位机连接云端，在云端通过物模型进行设备的配置；

对于同一个网关中的若干真实设备，每个设备对应一个识别码，一个识别码对应一个物模型，即真实设备与物模型一一关联。

物模型包括5张数据表：设备模型表1、模型属性表2、模型服务表3、模型事件表4、模型Topic表5；

设备模型表1中存储设备模型的ID和设备模型名称；启用状态下不能修改模型属性，能修改模型服务和事件。

模型属性表2中存储属性编码，属性名称，设备上报标识，计算方式及扩展脚本等内容；启用时需要将所有参数写入时序数据库中的消息队列中，供解析程序订阅并更新。时序数据库用于更新消息队列格式后续说明，更新模型以及更新绑定关系等。

模型服务表3中存储向设备发送的命令及其应答的格式；在RemoteServiceCall表中记录各个指令下发情况。

模型事件表4中存储模型事件名称，参数个数和参数描述等；参数描述采用json格式下的参数标识，参数名称和参数类型，同样，在EquipmentEvent表中记录设备的事件情况。

模型Topic表5中存储各种服务的提供发布/订阅模式；如属性上报，属性设置，服务调用，服务回复，事件上报设备等服务。

步骤三、云端配置好各设备的参数后，实体设备的传感器实时采集数据，并进行预处理，保存到数据库中；

步骤四、云端通过实时监测采集数据，并将监测数据与业务管理需求所设定的规则对比，判断获取告警信息，通过物模型下发服务发布；

下发服务发布都经由MQTT消息服务器，云端设置设备的各调度模式，模式切换时，控制柜内通道采用错时启动；

步骤五、物模型针对每个下发服务分别调用对应的各表，通过转换成ID信息送入边缘端；

通讯过程扫描获取设备SN方式或者通过广播SN动态分发计算密钥，10分钟变化一次密钥。

网关加载物模型指定实例识别码和别名，在物模型中均有存储，通过模块的通用串口，采用透传模式或者透传模式+自定义广播包，与边缘端设备进行双向通讯；

步骤六、边缘端对应下发控制指令，进行各设备的智能控制和故障检测。

本发明的优点在于：

1.一种物模型在工业物联网的应用方法，将可配置脚本引入物模型属性计算，计算方式更加灵活。

2.一种物模型在工业物联网的应用方法，将发布订阅模式与物模型结合形成统一框架。

3.一种物模型在工业物联网的应用方法，设置服务与属性时可以设置进行设备控制的多个服务，并可以自定义入参和出参。

附图说明

图1是本发明的物模型解析和数据交换架构图；

图2是本发明的物模型数据解析流程图；

图3是本发明一种物模型在工业物联网的应用方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例来说明本发明的技术方案。

本发明提出了一种物模型在工业物联网的应用方法，涉及物模型控制及模型建模的开发过程，实际应用于铁路道岔控制柜；如图1所示，对于同一个网关中的若干真实设备上报属性，发送消息上行到云端；云端进行JSON格式的数据解析，结合数据库物模型映射配置，以及时序数据库记录数据流；下行发送到真实设备中。其中，数据解析采用发布-订阅模式，采用Topic标志位进行数据流转。

其中，如图2所示，上行发送数据时，设备端进行设备鉴权与设备接入，数据鉴权发生在接入网关-设备模型关联之前，可以在数据接入时配置，也可以在设备物模型管理中配置，配置的主要内容包括关联接入通道和下挂设备模型以及实例的对应关系，结果是自动生成通道鉴权关系并存入关系数据库。云端进行数据解析与管理，通过规则引擎的规则计算存入数据库。

下行发送数据时，首先设置设备属性，服务和事件，通过规则计算将数据下发到真实设备进行监控，将监测数据与业务管理需求所设定的规则对比，判断获取告警信息，实现信息的推送及管理，通过物模型下发服务发布；边缘端对应将下发的指令进行执行，同时针对故障检测，电表检测以及其他报警信息进行判断并上报。

所述物模型在工业物联网的应用方法，如图3所示，具体步骤如下：

步骤一、将各实体设备边缘接入铁路道岔，并采集边缘端数据传输到IOT消息服务器；

实体设备包括道岔控制柜、智能电表和气象站等；

边缘端数据采集设备通过SSL/TLS连接IOT消息服务器，实现消息的加密传输；

所述加密传输包括：双向认证和非对称加密方式；非对称加密时需提前在边缘端数据采集设备内置基础CA证书，设备序列号SN和项目PK/PS，通过APIKEY认证进行鉴权认证，由于控制器不具备显示或者输出方式获取密钥，因此无法使用动态配对码，认证时使用静态配对码，配对码的生成通过扫描二维码或者SN序列号号计算出6位密钥。

具体加密过程如下：

首先，用户输入指令AT+SECL:1或AT+LESC:0，AT+LESC决定认证时候使用静态配对码还是动态配对码，如果LESC为0，则认证时候采用静态配对码；如果LESC为1，则认证时候采用动态配对码；

然后，输入配对码：AT+PASS:配对码；该模式支持认证和加密，两个设备的认证基于用户设定的静态配对码，通信加密算法也基于用户设定的配对码；也就说第三方抓取空中包数据后，如果不知道配对码，也就无法破解两个设备之间的通信数据，即保证数据安全传输。

接着，数据解析采用发布-订阅模式，采用Topic标志位进行数据流转，消息体携带发布订阅的topic，如Things/{clientid}/Attribute/Post；数据解析服务订阅相应的Topic得到设备上报的消息内容，并从关系数据库中读取相应的配置信息和识别码，一个识别码对应一路网关下面的一个具体设备；

步骤二、上位机连接云端，在云端通过物模型进行设备的配置；

对于同一个网关中的若干真实设备属性上报来说，Topic标志位相同，区别在于每个设备对应一个识别码，一个识别码对应一个物模型，即真实设备与物模型一一关联。虽然一个网关的topic一样，但每一个设备的识别码是不一样的，因此可以区分设备；clientid是MQTT消息服务器内采集设备的唯一标识，也是软件系统中唯一标识；边缘控制器一机一密，证书采用一个项目一套证书。

基于以上的对应关系，解析程序通过表中对应关系进行数据解析，解析内容包括下发服务的状态，错误日志，以及当前数据状态。同时为每个设备解析状态创建时序数据库子表，解析状态存储在时序数据库表中，其中的Status字段为设备在线与否，通过网关上下线实时计算得出，网关和网关下挂设备的在线状态一致。下行数据中的服务方法、属性设置、查询的请求下发，每条消息都有唯一ID作为标识，指定到对应的设备，即做到了对数据的管理。

物模型由三部分构成，属性Attribute、服务方法Service和事件Event；

通过定义各个类型设备的传输参数，属性参数、服务方法、事件几类设备参数实现新增、删除、更新设备模型；设备模型状态监控；接入通道-设备添加绑定；基础设备监控和操作的目的。

属性Attribute类参数可用于数据监控及设备控制，服务方法Service可用于设备远程控制或设备参数设置，事件Event主要用于监控设备的实时消息。设置服务可以设置进行设备控制的多个服务，并定义入参和出参。设置事件可以设置设备上报的事件信息，如消息、异常等。

IOT设备场景中需要在设备模型下设置属性类参数，以实现设备上报参数的定义，设置属性参数时如果设备上报标识填写内容，该参数会通过设备端直接上报数据，如果设备上报标识为空，该参数需要在规则运算中进行参数规则的定义，这类参数的数据一般由其他参数据通过数据运算后生成。

物模型的实现对应底层数据库具体包括5张数据表：设备模型表1、模型属性表2、模型服务表3、模型事件表4、模型Topic表5。

设备模型表1中，关键字段包括设备模型ID和设备模型名称用于唯一标识模型，模型只有启用状态才能被关联和解析，启用状态为模型固定状态，启动时需要创建时序数据库模型超级表。模型启用状态下不能修改模型属性，可以修改模型服务和事件。

模型属性表2中，关键字段包括属性编码，属性名称，设备上报标识，计算方式及扩展脚本等内容，由于模型的属性常常涉及计算，本发明设定的计算方式包括取位计算、线性计算、脚本计算、默认为空不做运算，脚本计算时，需要注意脚本的转义符号。当模型启用时，需要将模型所有参数写入时序数据库中的消息队列中；供解析程序订阅并更新。时序数据库更新消息队列格式后续说明，更新模型，更新绑定关系等。

模型服务表3中，描述向设备发送的命令及其应答的格式，入参，出参采用json格式，同时入参出参描述存储时转义存储表中配合出入参的个数限定，做到灵活设定模型服务。为保证服务下发做到可溯源可查询，服务下发状态在RemoteServiceCall表中记录各个指令下发情况。

模型事件表4，与模型服务表类似，以设备模型ID为唯一标识，表内容包括模型事件名称，参数个数，参数描述等，注意参数描述采用json格式下的参数标识，参数名称，参数类型，同样，事件表在EquipmentEvent表中记录设备的事件情况。

模型Topic表5，为上述的表2，表3，表4服务如属性上报，属性设置，服务调用，服务回复，事件上报设备等相关功能的提供发布/订阅模式。本发明将服务调用、属性设置、属性查询等方法的调用与topic结合，以设备唯一标识为索引，提供属性操作、服务调用2中类型的调用方式。

步骤三、云端配置好各设备的参数后，实体设备的传感器实时采集数据，并进行预处理，保存到数据库中；

平台需要对实时采集的数据进行诸如平均值，峰值等非空值计算用于分析，通过对规则引擎的规则设置，实现规则的运算与统计。预处理是指对规则引擎的规则设置，实现规则的运算与统计；

规则运算通过设备模型数据原始参数属性的复杂运算得出所需使用的复杂参数属性，支持Python,Lua等可配置脚本，计算方式更灵活。规则统计是将原始参数进行统计规则运算，包括四则运算、聚合、方差、平方根和积分等，通过可视化配置功能在页面上呈现相应参数的统计数据。

规则控制是设置在同一设备或不同设备间的参数控制规则。

步骤四、云端通过实时监测采集数据，并将监测数据与业务管理需求所设定的规则对比，判断获取告警信息，通过物模型下发服务发布；

对于实时采集的设备数据采用TD-Engine时序数据库进行存储，对配置规则等采用MySQL数据库进行存储，同时提供Redis缓存数据库与FastDFS分布式文件管理系统。

下发服务发布都经由MQTT消息服务器，云端设置设备的各调度模式，模式切换时，控制柜内通道采用错时启动；所述调度模式如下：

1)自动控制模式；2)应急模式；3)排程调度模式；4)分级控制模式；

步骤五、物模型针对每个下发服务分别调用对应的各表，通过转换成ID信息送入边缘端；

通过扫描获取设备SN方式或者通过广播SN动态分发计算密钥，10分钟变化一次密钥。通讯设备映射表如下：

物模型的topic的通行许可由网关适配获得，模型关联控制器时生成topic规则，规模模式如上，也可以采用通配，每个模型许可的topic都是自定义。网关加载物模型指定实例识别码和别名，在物模型中均有存储，通过模块的通用串口，采用透传模式或者透传模式+自定义广播包，与边缘端设备进行双向通讯；

步骤六、边缘端对应下发控制指令，进行各设备的智能控制和故障检测；

道岔的故障：断路器开关状态、接触器的状态和输出控制是否匹配、功率过大报警、功率过小报警、通讯报警；

电表故障检查：电压过高、过低报警，频率过高、过低报警，电表通讯报警

其他报警：防雷报警、柜门开关报警、雨雪信号报警、通用IO板卡报警、调度配置参数检查。

本发明提出的边缘接入与采集，时序存储，物模型化，数据规则统计，实现了现场设备与传感器，仪表接入到智能应用服务的端到端，端到云的端云解决方案。

Claims (4)

1.一种物模型在工业物联网的应用方法，其特征在于，具体步骤如下：

首先，采集边缘端数据传输到IOT消息服务器；

上位机连接云端，在云端通过物模型进行设备参数的配置，实体设备的传感器实时采集数据，并进行预处理，保存到数据库中；

所述物模型包括5张数据表：设备模型表1、模型属性表2、模型服务表3、模型事件表4、模型Topic表5；

设备模型表1中存储设备模型的ID和设备模型名称；启用状态下不能修改模型属性，能修改模型服务和事件；

模型属性表2中存储属性编码，属性名称，设备上报标识，计算方式及扩展脚本；启用时需要将所有参数写入时序数据库中的消息队列中，供解析程序订阅并更新；时序数据库用于更新消息队列格式，更新模型以及更新绑定关系；

模型服务表3中存储向设备发送的命令及其应答的格式；在RemoteServiceCall表中记录各个指令下发情况；

模型事件表4中存储模型事件名称，参数个数和参数描述；参数描述采用Json格式下的参数标识，参数名称和参数类型，同样，在EquipmentEvent表中记录设备的事件情况；

模型Topic表5中存储各种服务提供的发布/订阅模式；包括属性上报，属性设置，服务调用，服务回复和事件上报设备；

预处理是指对规则引擎的规则设置，实现规则的运算与统计；

规则运算通过设备模型数据原始参数属性的复杂运算得出所需使用的复杂参数属性，支持可配置脚本；规则统计是将原始参数进行统计规则运算，包括四则运算、聚合、方差、平方根和积分，通过可视化配置功能在页面上呈现相应参数的统计数据；

规则控制是设置在同一设备或不同设备间的参数控制规则；

然后，云端通过实时监测采集数据，并将监测数据与业务管理需求所设定的告警阈值对比，判断获取告警信息，通过物模型下发服务发布；物模型针对每个下发服务分别调用对应的各表，通过转换成ID信息送入边缘端；

下发服务发布都经由MQTT消息服务器，云端设置设备的各调度模式，模式切换时，控制柜内通道采用错时启动；所述调度模式如下：

1)自动控制模式；2)应急模式；3)排程调度模式；4)分级控制模式；

最后，边缘端通过下发控制指令进行各设备的智能控制和故障检测。

2.如权利要求1所述一种物模型在工业物联网的应用方法，其特征在于，边缘端数据采集设备通过SSL/TLS连接IOT消息服务器，实现消息的加密传输；

数据流转采用Topic标志位进行，消息体携带发布订阅的topic，数据解析服务订阅相应的Topic得到设备上报的消息内容，并从关系数据库中读取相应的配置信息和识别码，一个识别码对应一路网关下面的一个具体设备。

3.如权利要求2所述一种物模型在工业物联网的应用方法，其特征在于，所述一路网关下面的具体设备包括一个或多个，Topic标志位相同，每个设备对应一个识别码，一个识别码对应一个物模型，即真实设备与物模型一一关联。

4.如权利要求2所述一种物模型在工业物联网的应用方法，其特征在于，所述一路网关加载物模型指定实例识别码和别名，在物模型中均有存储，通过通用串口，采用透传模式或者透传模式+自定义广播包，与边缘端设备进行双向通讯。