基于云边协同的基站运行综合管理系统设计.pdf
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1、第 44 卷 第 8 期2023 年 8 月自 动 化 仪 表PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATIONVol.44 No.8Aug.2023收稿日期:2022-10-30基金项目:国家重点研发计划基金资助项目(2017YFB1304000)作者简介:黄旭东(1997),男,在读硕士研究生,主要从事智能制造方向的研究,E-mail:1633735118 ;李建强(通信作者),男,博士,主要从事智能算法、智能制造与车间信息化技术等方向的研究,E-mail:wzcnljq 基于云边协同的基站运行综合管理系统设计黄旭东1,李建强1,2,史伟民1(1.浙江理工大学浙江省现代纺
2、织装备技术重点实验室,浙江 杭州 310018;2.浙江大学生物医学工程与仪器科学学院,浙江 杭州 310000)摘 要:针对户外基站设备存在数据资源感知接入困难、数据分析时延大等问题,设计了一种边缘计算装置,以支持数据采集、协议解析、数据上云。提出了一种基于云边协同的基站运行综合管理系统。该系统由设备层、边缘层、云平台层组成。在边缘层,对设备数据执行数据预处理、数据分析、数据分发与策略执行、可视化与储存操作。在云平台层,利用数据之间的相关性,实现故障诊断以及故障分级。从系统总体设计、硬件设计、软件设计、云边协同技术设计方面展开技术与应用论述,对云边协同框架下的边缘计算技术应用进行了探索。实践
3、中,运用国产主控芯片及开源 Linux 软件构建系统,结合底层感知设备和云平台,实现了基站运行综合管理系统的搭建与现场应用验证。该系统稳定、可靠、数据传输速度快,具有较高的应用价值。关键词:边缘计算装置;协议解析;数据上云;云边协同;云平台;边缘计算;国产主控芯片中图分类号:TH-39 文献标志码:A DOI:10.16086/ki.issn1000-0380.2022100091Design of Integrated Management System for Base Station Operation Based on Cloud-Edge CollaborationHUANG Xud
4、ong1,LI Jianqiang1,2,SHI Weimin1(1.Key Laboratory of Modern Textile Equipment Technology,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018,China;2.College of Biomedical Engineering and Instrument Science,Zhejiang University,Hangzhou 310000,China)Abstract:An edge compting device is designed to support dat
5、a collertion,protocol parsing and data uplonding for outdoor base station equipment with problems of difficult data resource-aware access and large data analysis latency and so on.An integrated management system for base station operation based on cloud-edge collaboration is proposed.The system cons
6、ists of device layer,edge layer,and cloud platform layer.In the edge layer,data pre-processing,data analysis,data distribution and policy execution,visualization and storage operations are performed on device data.In the cloud platform layer,the correlation between data is used to achieve fault diag
7、nosis and fault classification.The technical and application discussion is launched from the overall system design,hardware design,software design,and cloud-edge collaboration technology design,and the edge computing technology application under the cloud-edge collaboration framework is explored.In
8、practice,the system is built by using domestic master chip and open-source Linux software,combined with the underlying sensing equipment and cloud platform,and realized the construction and field application verification of the integrated management system for base station operation.The system is st
9、able and reliable,with high data transmission speed and high application value.Keywords:Edge computing device;Protocol analysis;Data on cloud;Cloud-edge collaboration;Cloud platform;Edge computing;Domestic master chip0 引言近年来,随着我国移动通信技术的飞速发展,户外通信基站快速崛起。根据 2021 年 7 月统计数据,中国铁塔站址塔房数量已超过 210 万座,基站日常维护与管理
10、责任重大1。目前,户外通信基站等存在数量庞大且分散、供电不稳定、环境恶劣等特征,依靠传统的人工巡检去维护通信基站已经无法满足要求。现行的基站运行管理方案是在基站中安装智能监控装置,对基站中的各种动力设备及环境设备进行遥测、遥控、遥第 8 期基于云边协同的基站运行综合管理系统设计 黄旭东,等调,以实时监测各项运行参数并将参数通过网络上传至云端,从而远程发现故障并及时通知现场采取必要措施。现场智能监控与云端协同控制已成为基站维护的一种重要方法。在基站现场检测过程中,各种仪表、传感器采集基站设备的运行状态以产生大量的数据,具有高通量、类型复杂、前后关联性强、流动速度快等特点。其中,某些类型的数据量大
11、且重复性较高,若直接上传将浪费带宽资源,且易增加平台计算压力。对此,一方面需要有针对性地进行数据过滤,解决数据冗余、带宽浪费等问题;另一方面需要在应用端处理部分数据,以提高数据中心的执行效率。基站运行管理技术近年来发展迅速,产生了多种解决方案。胡翔在文献2中提出了一种巡检机器人系统设计方案。该方案遵循数据采集和数据上传的实现思路。但该方案数据实时性和准确性较差、监控内容有限,且未考虑碰到异常情况时该如何处理数据。刘玉洁在文献3 中提出运用窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)技术传输数据至管理平台,以实现远程运维,但未对具体数据处理操作进行阐述
12、。吕祎在文献4中提出了一种能耗监控系统模型,设计数据采集与监控应用功能,向用户展示基站能耗数据,但未涉及边缘计算功能,且云端缺乏对数据的预测分析。吴文浩在文献5中提出了一种云边一体的管理方案。该方案在系统整体架构的基础上,从基站端和平台端两个角度入手,完成系统功能设计。该方案重点描述了设计系统的实现效果,但未描述解决云边协同的具体交互流程,且未考虑复杂环境下的数据预处理、策略执行和数据分发等问题。综上所述,基站监控系统缺少云边协同框架下的综合数据管理服务。本文设计了一种基于云边协同的基站运行综合管理系统。边缘层通过提供数据预处理等服务与云平台协同运行。该系统充分利用边缘层灵活的数据采集和计算能
13、力,以及云平台层强大的数据存储和共享能力,实现了基站数据的高效管理。本文从系统总体设计、边缘层硬软件设计、云平台等方面展开技术与应用研究,集数据采集与分析于一体,提高了基站信息化、智能化的水平,以及基站运维效率,大大降低了运维费用。1 系统总体设计系统总体架构分为设备层(采集对象)、边缘层(边缘计算系统)和云平台层6。设备层由各动力设备和传感器组成,主要负责原始数据采集。边缘层运行 Linux 系 统 环 境,支 持 多 种 算 法 平 台7(如TensorFlow、Caffe 等),通过 C 编程的方式对经南向接口采集到的原始数据进行协议解析和数据预处理。经数据池缓存后的数据分别流向边缘计算
14、模型(阈值判断、数据分类)、边缘服务应用(本地数据存储、展示)和网络服务(本地 Web 服务器)等工具以进行处理。处理后的数据通过协议转换,经北向接口上传至云平台层。云平台负责发送控制指令(如继电器闭合、打开),汇集边缘层筛选后的数据存入云数据库,并根据数据之间的关联性构建模型,对数据作最终的处理。对于较为简单的工况数据(如故障报警确认等),边缘层直接向设备层下发制定好的策略模型。对于较为复杂的设备工况信息(如锂电池运行数据),云平台根据上传的信息提供数据计算服务,通过构建的计算模型进行数据运算,制定对应的维护决策至边缘层并执行相应动作,以实现云边协同。系统模型架构如图 1 所示。图 1 系统
15、模型架构图Fig.1 System model architecture diagram 2 边缘计算系统2.1 边缘层计算硬件系统边缘层计算硬件系统主要包括主控单元、电源转换单元、通用输入/输出(general purpose input/output,GPIO)单元、数据采集单元、无线通信单元、以太网单96自 动 化 仪 表第 44 卷元等。该系统外接 12 V 电源供电。电源转换单元分别输出 5 V、3.3 V 电压为板载电路供电。主控单元以芯片级系统(system on chip,SOC)全志 H6 作为主控处理器,与容量为 1 GB 的随机存取存储器(random access me
16、mory,RAM)(DDR3L)、存储空间为 8 GB 的只读存储器(read only memory,ROM)(EMMC5.0)等共同搭建整机系统。GPIO 单元用于读取、控制开关量设备。数据采集单元实时监控通信接口设备,通过轮询挂载在总线上的设备,对底层动力设备和环境设备(温、湿度等)进行数据采集。底层动力设备包括不间断电源(uninterruptible power supply,UPS)、配电等。无线通信单元用于上传解析处理后的数据,同时接收云平台下发的命令。4 G 无线模组实现边缘计算装置与云平台之间的数据交互,将分类和计算后的数据通过 消 息 队 列 遥 测 传 输(message
17、 queuing telemetry transport,MQTT)协议上传至云平台,同时可获取网络时间以及实时定位数据。系统升级单元用于系统持续更新。以太网单元用于外接以太网设备,亦可实现网络层通信功能。实时时钟(real time clock,RTC)单元通过硬件走时的方式,记录设备断电时间8,以保证设备采集数据的可追溯性。当出现设备断网情况时,通过存储单元存储数据,可确保当前数据不丢失9。边缘层计算硬件系统如图 2 所示。图 2 边缘层计算硬件系统Fig.2 Edge layer computing hardware system 边缘计算装置所处的现场环境较为恶劣,需保证供电正常工作。
18、本文以可靠性高的 12 V/2 A 适配器作为电源输入,采用 TPS54331 芯片和 AMS1117 芯片设计电源转换单元。TPS54331 属于开关电源芯片,效率较高,通过选取匹配电阻可实现 5 V 输出。AMS1117 为精密电压基准芯片,精度较高,可实现 3.3 V 输出。5 V 输出为无线通信单元、数据采集单元、主控单元供电。3.3 V 输出为 RTC 单元、系统升级单元供电。数据采集单元 电 路 采 用 数 字 信 号 隔 离 模 块 Si8622 搭 配RS-485 模块 WS3085 进行组合设计,以满足低功耗要求。为了符合电磁兼容(electromagnetic compat
19、ibility,EMC)法规,接口设计采用静电放电、电快速瞬变和浪涌三级防护设计。无线通信单元采用移远 EC20 模块进行设计,引出异步通信接口和通用串行总线接口电路与主控单元相连。主控单元通过通用异步收发传输器(universal asynchronous receiverl transceiver,UART)接口发送应用于终端设备与电脑应用之间的连接通信指令,从而控制无线通信单元获取定位信息和网络时间。2.2 边缘层计算软件系统边缘层计算软件系统如图 3 所示。图 3 边缘层计算软件系统Fig.3 Edge layer computing software system 边缘层计算软件系统
20、执行的逻辑功能包括协议解析、边缘计算模型、协议转换、模型同步等。系统在Linux 环境下分配线程,设计各业务逻辑功能模块程序。系统在边缘层部署数据全生命周期服务:首先对数据进行预处理,通过数据池实现本地存储;其次进行数据分析,以图表界面的方式展现数据;最后通过设置数据优先级机制处理分发数据,以实现云边协同。软件系统采用多线程技术部署各功能模块程序。数据采集线程执行两项操作:串口读取设备数据,并写入软件寄存器存储;输入/输出(input/output,I/O)读取电平状态,并输出控制外接设备。数据处理线程按照协议规约解析获取原始数据。数据上传线程按照JSON(一种轻量级的数据交换格式)格式整理数
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