有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统

1073 编辑：中冶有色技术网来源：同济大学

2023-10-20 11:16:52

1.本发明涉及有色金属冶炼网络协同制造领域，尤其是涉及一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统。

背景技术：

2.以铜、锌、稀土为代表的有色金属冶炼涵盖火法和湿法冶炼工艺，是3类典型长流程生产行业。冶炼生产车间一般由多套生产装置有机联合而成，各装置之间非线性耦合、运行工况动态多变且存在不确定干扰，实际生产需要综合考虑产量、质量、能效、安全和环保等多个目标和约束条件。由于原料供应及市场需求波动、设备运行特性时变、能源介质约束等因素，导致同一流程存在不同原料特性和生产控制方案。而且，各生产工序由多台设备协同完成具体的生产任务，由于生产工序的运行状态时变，需要对各生产设备进行协同优化、控制和预测，保证生产工序的动态优化运行，对建设有色金属冶炼智能工厂极其关键。

3.人机物共融制造技术正逐步成为制造业领域的发展趋势，铜、锌、稀土为代表的有色金属工业是制造业重要基础产业之一。有色金属冶炼工艺多、流程长、工序间关联耦合、制造信息分立、产供销脱节、管控分离，使得以成本、效率、质量和安全为核心的流程精细管控的需求突出，直接影响有色金属冶炼的生产效率、能耗、物耗和污染物排放。因此，针对有色金属行业火法/湿法冶炼流程精细管控领域，并结合人机物(hcp)共融制造思想和技术，开展智能网络协同制造关键技术与平台研发，对实现有色金属流程工业高效化和绿色化具有重大意义。

4.围绕面向有色金属冶炼的流程工业网络协同制造模式、多主题跨域数据融合/服务共享/安全集成，面向流程工业精细管控的跨层域协同优化与运营预测等关键科学问题开展研究。融合智能感知、分析决策与控制机理，研究流程工业网络协同制造模式，提出支持研发/生产/物流供应链/服务协同的智慧企业开放式架构；构建面向制造、产品、管理等多主题服务的企业数据空间，提出数据互联、服务共享、流程管理等跨域集成模型，实现多源数据匹配和标定。

技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的有色金属冶炼工艺多、流程长、工序间关联耦合、制造信息分立、产供销脱节和管控分离的缺陷而提供一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统。

6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

7.一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，包括边缘层、iaas层、paas层和saas层，所述边缘层包括边缘计算网络和边缘实体网络，所述边缘实体网络包括智能仪表和智能控制设备，完成对有色金属冶炼车间的数据采集与集成，所述边缘计算网络包括智能路由设备和云端计算中心，通过智能路由设备完成有色金属冶炼车间之间的跨域互联，从而实现数据从边缘实体网络向云端计算中心汇聚，完成数据的跨域集成。

8.所述iaas层给用户提供硬件设施环境，并开放通用式硬件、操作系统的使用服务。

9.所述智能控制设备包括分散控制系统、可编程逻辑控制器和工业机器人，辅助冶炼工艺正常运转，所述硬件层包括异构硬件和网络安全组件。

10.所述paas层采用soa的架构设计，支持b/s应用架构，提供支撑有色金属行业网络协同平台自身所需的paas能力，自主研发开放架构大数据处理平台，给使用者提供以全面的平台再开发能力。

11.所述paas层包括数据空间、计算框架库、模型组件库、开发工具组件库、业务功能组件和跨域互联组件库。

12.所述数据空间包括多个数据库存储、关联冶炼过程的数据，同时对所述数据进行数据处理，所述数据库的类型包括关系库、实时库、控制设备数据库以及分布式文件系统，所述冶炼过程的数据包括设备故障诊断与维护的pcs系统数据，产品生产过程中的质量、产量、状态的mes系统数据，产品的产、供、销、财务的erp系统数据，所述数据处理的方式包括数据建模和知识图谱。

13.所述计算框架库包括大数据分析框架和机器学习模型框架。

14.所述模型组件库包括公共模型库、ai算法库、控制模型库、开发运维组件库、机理模型库和公共资源库。

15.进一步地，所述公共模型库包括针对有色金属冶炼过程数据的数据清洗模型、数据筛选模型和数据标定模型。

16.进一步地，所述ai算法库包括用于设备维护、产品产量预测、质量把控过程中涉及的机器学习、深度学习、知识图谱的大数据驱动模型。

17.进一步地，所述控制模型库包括用于有色金属冶炼工艺中涉及的大型旋转、移动司控设备的模糊控制、预测控制和滑模控制的控制模型。

18.进一步地，所述开发运维组件库包括用于面向有色金属冶炼工艺的人机协同可视化界面开发和调试环境。

19.进一步地，所述机理模型库包括用于有色金属冶炼工艺中的关键工艺模型。

20.进一步地，所述公共资源库包括用于面向有色金属火法/湿法冶炼流程的网络化协同制造平台软件的基础性和安全性要求。

21.所述开发工具组件库包括可视化工具组件、用户管理组件、资源管理组件、交互工具组件和流程服务组件。

22.所述业务功能组件的功能包括工序运营状态预测分析、设备预测性维护和健康管理、产品产量预测分析、跨层域优化控制、产品品质预测分析、产供销一体化计划、生产计划管理、采购计划管理和销售计划管理。

23.所述跨域互联组件库的功能包括流程跨域管理、服务跨域共享和数据跨域共联。

24.所述saas层给用户提供在已有平台架构组件基础上开发的各种核心业务构件，构件在有色金属行业具有通用性。

25.所述saas层包括核心构件模块、领域构件模块和企业应用模块，所述领域构件模块的功能包括供应链管理、调度生产、质量管理以及预测性运营与决策。

26.进一步地，核心构件模块的功能包括产供销一体化计划运营决策、关键工序跨层域优化控制、关键装备预测性维护与调度生产联合优化。

27.所述人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有有色金属冶炼车间的数字孪生模型，所述数字孪生模型对应的铜冶炼熔炼车间的装备包括闪速炉、转炉、阳极炉、制氧空压机和转炉送风机。

28.所述人机物共融制造系统中还设有应用层，所述应用层依托智能设备仪表物联和工业大数据分析，部署设备全生命周期管理应用，并保证系统功能的可扩展性和开放性，方便后期各功能模块的加入。

29.所述人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有安全评估模块，所述安全评估模块的检测内容包括危害辨识、场景描述、回路辨识、硬件失效要求、系统集成要求和软件设计要求。

30.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

31.本发明通过边缘层、iaas层、paas层和saas层相互配合，由边缘层的边缘计算网络和边缘实体网络完成对有色金属冶炼车间的数据采集与集成，以及有色金属冶炼车间之间的跨域互联，从而实现数据从边缘实体网络向云端计算中心汇聚，完成数据的跨域集成；在流程工业网络协同制造模式方面，能够辅助解决制造信息分立、产供销脱节及新兴信息技术下制造模式的创新等问题；在流程工业多主题跨域数据融合、服务共享与安全集成方面，能够解决信息系统管控分离、多主题数据和服务跨层域安全集成与共享等问题；在面向流程工业精细管控的跨层域协同优化与运营预测方面，能够解决生产工序间关联耦合，以及工序高效、产品高质量与低成本、设备智能管理的需求等问题，提高了有色金属冶炼流程的稳定性。

附图说明

32.图1为本发明的结构示意图；

33.图2为本发明paas层中跨域服务功能构件示意图；

34.图3为本发明paas层中关于数据空间架构图；

35.图4为本发明数字孪生模型在有色金属冶炼工艺流程的结构示意图。

具体实施方式

36.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

37.实施例

38.如图1所示，一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，包括边缘层、iaas层、paas层和saas层，边缘层包括边缘计算网络和边缘实体网络，边缘实体网络包括智能仪表和智能控制设备，完成对有色金属冶炼车间的数据采集与集成，边缘计算网络包括智能路由设备和云端计算中心，通过智能路由设备完成有色金属冶炼车间之间的跨域互联，从而实现数据从边缘实体网络向云端计算中心汇聚，完成数据的跨域集成。

39.iaas层给用户提供硬件设施环境，并开放通用式硬件、操作系统的使用服务。用户可以在该网络结构中利用提供的网络安全和异构硬件完成开发需求，如部署用户偏好的操作系统、数据集、需求软件等，从而提供一种自由度和灵活度非常高的服务。

40.智能控制设备包括分散控制系统、可编程逻辑控制器和工业机器人，辅助冶炼工艺正常运转，硬件层包括异构硬件和网络安全组件，用户可以在硬件层中利用提供的网络安全和异构硬件完成开发需求，如部署用户偏好的操作系统、数据集、需求软件等，从而提供一种自由度和灵活度非常高的服务。

41.paas层包括数据空间、计算框架库、模型组件库、开发工具组件库、业务功能组件和跨域互联组件库，采用soa的架构设计，支持b/s应用架构，提供支撑工业互联网平台自身所需的分析能力，自主研发开放架构大数据处理平台，基于开源技术体系，支持iot数据、关系型数据、nosql数据和工业库，支持主流数据库：使用mysql、oracle数据库，包括vmware主流虚拟主机环境下相应数据库系统的支持，基于多维数据仓库技术架构设计。

42.同时paas层支持批量和实时大数据分析，支持针对不同类型设备的360度全方位建模与数据接入，支持租户按应用订阅、按需使用，能够接入大数据分析工具和ai模块，支持大数据分析业务应用平台和人工智能算法；支持不同应用之间相互交互和集成接口；提供基础平台服务，支持应用开发和集成，支持与现存信息系统软件的集成，包括hr系统、erp系统和srm系统；支持主流操作系统：windows、linux，包括vmware主流虚拟主机环境下相应操作系统的支持。

43.数据空间包括多个数据库存储、关联冶炼过程的数据，同时对数据进行数据处理，数据库的类型包括关系库、实时库、控制设备数据库以及分布式文件系统，冶炼过程的数据包括设备故障诊断与维护的pcs系统数据，产品生产过程中的质量、产量、状态的mes系统数据，产品的产、供、销、财务的erp系统数据，数据处理的方式包括数据建模和知识图谱。

44.计算框架库包括大数据分析框架和机器学习模型框架，本实施例中，大数据分析框架和机器学习模型框架包括storm框架、spark框架、hadoopmr框架、tensorflow框架和pytorch框架。

45.模型组件库包括公共模型库、ai算法库、控制模型库、开发运维组件库、机理模型库和公共资源库。

46.公共模型库包括针对有色金属冶炼过程数据的数据清洗模型、数据筛选模型和数据标定模型。

47.ai算法库包括用于设备维护、产品产量预测、质量把控过程中涉及的机器学习、深度学习、知识图谱的大数据驱动模型。

48.控制模型库包括用于有色金属冶炼工艺中涉及的大型旋转、移动司控设备的模糊控制、预测控制和滑模控制的控制模型。

49.开发运维组件库包括用于面向有色金属冶炼工艺的人机协同可视化界面开发和调试环境，本实施例中，具体为人机协同系统所依赖的开发、运维和运行环境。

50.机理模型库包括用于有色金属冶炼工艺中的关键工艺模型。

51.公共资源库包括用于面向有色金属火法/湿法冶炼流程的网络化协同制造平台软件的基础性和安全性要求，本实施例中，具体为设备知识、检验方法、标准规范。

52.开发工具组件库包括可视化工具组件、用户管理组件、资源管理组件、交互工具组件和流程服务组件。

53.业务功能组件的功能包括工序运营状态预测分析、设备预测性维护和健康管理、产品产量预测分析、跨层域优化控制、产品品质预测分析、产供销一体化计划、生产计划管

理、采购计划管理和销售计划管理。

54.跨域互联组件库的功能包括流程跨域管理、服务跨域共享和数据跨域共联。

55.saas层包括核心构件模块、领域构件模块和企业应用模块，领域构件模块的功能包括供应链管理、调度生产、质量管理以及预测性运营与决策，本实施例中，供应链管理、调度生产、质量管理以及预测性运营与决策的应用对象均为有色金属行业的铜、锌、稀土产品。

56.核心构件模块的功能包括产供销一体化计划运营决策、关键工序跨层域优化控制、关键装备预测性维护与调度生产联合优化。

57.本实施例中，产供销一体化计划运营决策是利用生产、库存、销售数据进行大数据分析，给出分析结果辅助运营人员决策；关键工序跨层域优化控制是在有色金属冶炼行业中优化工艺之间的协同效率。

58.人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有有色金属冶炼车间的数字孪生模型，数字孪生模型对应的铜冶炼熔炼车间的装备包括闪速炉、转炉、阳极炉、制氧空压机和转炉送风机。

59.人机物共融制造系统中还设有应用层，应用层依托智能设备仪表物联和工业大数据分析，部署设备全生命周期管理应用，并保证系统功能的可扩展性和开放性，方便后期各功能模块的加入。

60.人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有安全评估模块，安全评估模块的检测内容包括危害辨识、场景描述、回路辨识、硬件失效要求、系统集成要求和软件设计要求。

61.如图2所示，paas层中跨域服务功能以平台软件和服务为核心，实现业务系统所需的各种服务的管理、协同以及跨域集成。saas层包括平台通用组件和流程工业精细管控组件。数据空间将数据分发到paas层的相应接口并处理后，会将处理的结果反馈给各自的软件功能模块，将不同的软件模块集成起来构成整个saas层。应用层是最顶层，能实现从原料采购到产品以及物流的全过程的人机协同决策，从而使流程工业企业全局优化运行。

62.如图3所示，paas层的数据空间实现数据的采集、存储、集成和共享，从数据类型上看，流程工业生产全过程中涉及到的数据可分为产品数据、生产数据、运营数据。其中产品数据包括产品的原料、配料、配比；生产数据是指产品从原料到成品生产过程所涉及的数据，包括设备流数据、关键生产设备的状态流数据、工业过程主工艺流数据；运营数据包括采购计划、生产计划、销售订单。为了生产全流程控制实现协同优化，需要对各种类型的数据集成和共享。从数据操作上看，数据空间实现数据的增加、删除、修改、查询操作；从产品生命周期的角度来看，具体包括生产计划数据、采购计划数据、调度计划数据、物流管理数据、生产监控数据、生产异常数据、产品合格数据、设备健康状态、产品销售数据、产品售后数据。

63.如图4所示，边缘层、iaas层、paas层和saas层区别于物理系统，其属于虚拟空间的系统元素，基于大数据和物联网，使得各设备、车间、工厂之间具有较高的集成性，并且具备拓展性(能够删除或添加系统中的单元)，能够应用在具备条件的实体工厂，实现智能化建设。

64.此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说

明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。技术特征：

1.一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，包括边缘层、iaas层、paas层和saas层，所述边缘层包括边缘计算网络和边缘实体网络，所述边缘实体网络包括智能仪表和智能控制设备，完成对有色金属冶炼车间的数据采集与集成，所述边缘计算网络包括智能路由设备和云端计算中心，通过智能路由设备完成有色金属冶炼车间之间的跨域互联，从而实现数据从边缘实体网络向云端计算中心汇聚，完成数据的跨域集成。2.根据权利要求1所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述智能控制设备包括分散控制系统、可编程逻辑控制器和工业机器人，所述硬件层包括异构硬件和网络安全组件。3.根据权利要求1所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述paas层包括数据空间、计算框架库、模型组件库、开发工具组件库、业务功能组件和跨域互联组件库。4.根据权利要求3所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述数据空间包括多个数据库存储、关联冶炼过程的数据，同时对所述数据进行数据处理。5.根据权利要求3所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述模型组件库包括公共模型库、ai算法库、控制模型库、开发运维组件库、机理模型库和公共资源库。6.根据权利要求3所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述开发工具组件库包括可视化工具组件、用户管理组件、资源管理组件、交互工具组件和流程服务组件。7.根据权利要求3所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述业务功能组件的功能包括工序运营状态预测分析、设备预测性维护和健康管理、产品产量预测分析、跨层域优化控制、产品品质预测分析、产供销一体化计划、生产计划管理、采购计划管理和销售计划管理。8.根据权利要求1所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述saas层包括核心构件模块、领域构件模块和企业应用模块，所述领域构件模块的功能包括供应链管理、调度生产、质量管理以及预测性运营与决策。9.根据权利要求1所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有有色金属冶炼车间的数字孪生模型。10.根据权利要求1所述的一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，其特征在于，所述人机物共融制造系统中边缘层、iaas层、paas层和saas层连接有安全评估模块，所述安全评估模块的检测内容包括危害辨识、场景描述、回路辨识、硬件失效要求、系统集成要求和软件设计要求。

技术总结

本发明涉及一种有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统，包括边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层，所述边缘层包括边缘计算网络和边缘实体网络，所述边缘实体网络包括智能仪表和智能控制设备，完成对有色金属冶炼车间的数据采集与集成，所述边缘计算网络包括智能路由设备和云端计算中心，通过智能路由设备完成有色金属冶炼车间之间的跨域互联，从而实现数据从边缘实体网络向云端计算中心汇聚，完成数据的跨域集成。与现有技术相比，本发明具有高效协同制造车间工艺、打破数据孤岛问题、提高有色金属冶炼流程的稳定性等优点。提高有色金属冶炼流程的稳定性等优点。提高有色金属冶炼流程的稳定性等优点。

技术研发人员：王子淳刘清刘敏王经纬

受保护的技术使用者：同济大学

技术研发日：2021.05.20

技术公布日：2021/9/9

声明：

“有色金属冶炼流程管控的人机物共融制造平台架构系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。

我是此专利(论文)的发明人(作者)