基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构.pdf
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1、本文网址:http:/www.ship- J.中国舰船研究,2024,19(2):207214.XU W,ZHANG S T,XIA R D,et al.Edge computing-based distributed control architecture for large-scale active vibra-tion isolation system in shipsJ.Chinese Journal of Ship Research,2024,19(2):207214(in Chinese).基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构扫码阅读全文许万*1,张世涛1,夏瑞东1,
2、刘松21 湖北工业大学 机械工程学院,湖北 武汉 4300682 海军工程大学 船舶振动噪声重点实验室,湖北 武汉 430033摘 要:目的目的旨在解决现有主动隔振系统集中式控制架构可靠性低、抗风险能力弱、实时性低的问题,结合隔振系统与边缘计算研究现状,设计一种基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构。方法方法首先,分析集中式与分布式控制方法的特点;然后,对控制系统整体架构进行研究,设计系统的层次结构与整体架构,将其划分为云、边和端 3 个层次,并详述各层的架构设计与联系;最后,设计实验平台,通过实验测试系统的可靠性和实时性。结果结果结果表明,所设计的系统架构在突发状况下依然正常运行、
3、稳定可靠,可将时钟同步偏差缩小到 1 s,提高了系统实时性。结论结论该系统架构设计合理、高效,可有效提升隔振系统的可靠性、抗风险能力和实时性。关键词:主动隔振;控制架构;可靠性;实时性;边缘计算中图分类号:U662.9文献标志码:ADOI:10.19693/j.issn.1673-3185.03231 Edge computing-based distributed control architecture forlarge-scale active vibration isolation system in shipsXU Wan*1,ZHANG Shitao1,XIA Ruidong1,L
4、IU Song21 School of Mechanical Engineering,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China2 National Key Laboratory on Ship Vibration and Noise,Naval University of Engineering,Wuhan 430033,ChinaAbstract:ObjectiveIn order to tackle the challenges of low reliability,weak risk resistance and limitedr
5、eal-time performance in existing centralized control architectures for active vibration isolation systems,andconsidering the current state of research on vibration systems and edge computing,this study proposes a dis-tributed control architecture for large-scale shipborne active vibration isolation
6、systems based on edge comput-ing.MethodsFirst,the traits of the centralized and distributed control approaches are analyzed.Second,the entire architecture of the control system is studied,leading to the design of its hierarchical structure andoverall layout,which is partitioned into three levels:clo
7、ud,edge and end.The architectural design and inter-connections of each level are expounded upon in detail.Finally,an experimental platform is created,and thesystems reliability and real-time performance are evaluated through testing.ResultsThe experimental res-ults indicate that the designed system
8、architecture continues to operate normally under sudden circumstances,demonstrating stability and reliability.Moreover,the clock synchronization deviation is reduced to 1 micro-second,enhancing the systems real-time performance.ConclusionThe system architecture is rationallyand efficiently designed,
9、effectively enhancing the reliability,risk resistance and real-time performance of thevibration isolation systemKey words:active vibration isolation;control architecture;reliability;real-time performance;edge com-puting收稿日期:20221227 修回日期:20230404 网络首发时间:20230628 15:54基金项目:船舶振动噪声重点实验室基金资助项目(614220420
10、0709,6142204220104)作者简介:许万,男,1979 年生,博士,教授。研究方向:边缘计算,移动机器人,工业以太网技术。E-mail:张世涛,男,1998 年生,硕士生。研究方向:边缘计算与负载均衡。E-mail:*通信作者:许万 第 19 卷 第 2 期中 国 舰 船 研 究Vol.19 No.22024 年 4 月Chinese Journal of Ship ResearchApr.2024 0 引言随着船舶朝大型化方向发展,隔振系统也呈现出大型化、智能化的趋势,大量电子设备被应用到隔振系统中1。隔振系统分为主动隔振与被动隔振,本文主要研究主动隔振系统的控制架构。在当前的主
11、动隔振系统中,大量电子设备缺乏有效的管理体系,导致系统运行时的可靠性降低、抗风险能力减弱。同时,数据的爆炸式增长也为主动控制造成极大的计算压力,带来系统计算任务处理不及时、系统功耗增加等负面影响。主动隔振系统作为船舶减振降噪的主要技术手段之一2,若其发生故障将极大影响船舶航行安全和任务的完成。因此,开展高可靠性、高实时性智能化隔振控制系统研究十分必要。控制系统的设计研究可分为集中式控制系统和分布式控制系统。目前,隔振系统的研究多基于集中式的控制系统。例如,李俊丽等3设计了一种主动隔振装置,有效提高了抗扰动能力;施亮等4设计了一种基于 CAN 总线网络的隔振装置控制系统,提升了抗干扰能力和冗余度
12、。集中式控制系统的主要问题是可靠性低,与之相比,分布式控制系统更具优势。在分布式控制系统的研究方面,周奇才等5将分布式系统运用到桥式起重机中,有效提升了系统的可靠性与智能化水平;Zhang 等6将边缘计算技术应用于振动信号的智能故障检测中,结果表明,其有效提升了系统的智能化程度和可维护性;阮正平等7将边缘计算运用到电力系统中大幅提升了系统的可靠性和实时性;Qiu 等8详细分析了边缘计算技术在工业互联网中的优势,指出其可有效降低系统时延及提升系统性能。综上,将边缘计算运用到隔振控制系统中来提升实时性与可靠性是可行的。边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理任务的新型计算模型9-10。该模型通过将算力
13、下沉到数据生产者附近,使得边缘计算保证了数据的实时性与安全性11。自带分布式属性的边缘计算技术不仅有效克服了集中式控制系统的局限性,更好地满足了大型隔振系统监控节点数多、数据吞吐量大、网络同步性能要求高等要求,为功能扩展及提升系统智能化程度提供了基础平台及解决方案。总之,基于边缘计算的隔振系统分布式控制架构可有效提升隔振系统的可靠性与实时性,满足隔振系统大型化、智能化发展的需求。本文将结合当前隔振系统和边缘计算技术研究现状,设计基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构。首先,分析传统隔振系统控制架构的局限性;然后,对系统整体架构进行研究,设计控制系统整体架构,将其分为云、边、端 3 个
14、层次,并详述各层次的架构、功能和各层次间的关系;最后,通过实验验证系统的离线自治、负载均衡与通信性能。1 控制系统比较分析集中式控制系统网络拓扑如图 1 所示。该系统由控制主站对所有设备进行统一的数据处理与命令调控12。虽然集中式控制系统实施架构较简单,但在遇到单点故障时,其可靠性低、抗风险能力弱13,且可扩展性和灵活性也均较差,不能有效满足隔振系统大型化、智能化的需求。控制主站网络总线传感器 1控制器 1传感器 n控制器 n图 1集中式控制系统网络拓扑图Fig.1 Network topology of centralized vibration isolation system 分布式控制
15、系统网络拓扑如图 2 所示。相较于集中式控制系统,分布式控制系统底层设备将不再由控制主站统一控制,而是交由多个控制单元协同控制,这使得网络流量大幅降低,进一步减少了端到端之间的通信时延。而且,单个控制单元计算负载大幅降低,保证了数据处理的实时性。此外,各控制单元间冗余交互,在单节点发生故障时仍能维持正常运行,提升了系统的可靠性与抗风险能力。同时,分布式控制系统还具备优秀的可扩展性与灵活性,通过将数据传输至服务器中,能够实现数据可视化、数据挖掘等高级应用,从而提升系统智能化程度14。工业以太网工业以太网工作节点 1传感器传感器控制器控制器传感器传感器控制器控制器传感器传感器控制器控制器工作节点
16、n+1工作节点 n+2工作节点 2n交换机管理节点服务器工作节点 2工作节点 n图 2分布式控制系统网络拓扑图Fig.2 Network topology of distributed vibration isolation system 2 基于边缘计算的船舶大型主动隔振控制系统架构设计 2.1 层次结构设计结合主动隔振控制系统与边缘计算的研究现208中 国 舰 船 研 究第 19 卷状,规划基于边缘计算的主动隔振控制系统层次结构,其主要由现场层、边缘计算层、网络交换层、应用层组成,如图 3 所示。首先,位于现场层的传感器等设备通过边缘计算层接入集群并交换数据,现场层元数据在边缘计算层进行计
17、算分析;然后,通过网络交换层将处理后的数据上传至应用层,在应用层中通过数据挖掘分析接收到的海量数据;最后,在应用层将有价值的信息通过可视化信息展现在用户面前。应用层网络交换层边缘计算层现场层振动建模数据可视化故障预警负载均衡数据存储转发器数据处理数据采集设备管理集群管理EtherCAT边缘计算系统控制器工业以太网工业以太网I/O 控制图 3基于边缘计算的船舶大型主动隔振控制系统层次结构Fig.3 Hierarchical structure of the large-scale shipboard active vi-bration isolation system based on edge
18、 computing 1)现场层是系统的基础组成,管理着隔振系统中所有传感器和执行器设备,并连通端侧设备与边缘节点。现场层的主要功能包括:设备管理,大型隔振系统传感器数量众多,在长时间运行情况下设备发生故障的概率会大幅增加,现场层通过识别不同传感器的 ID 及设备状态信息上报的能力,能够快速插拔新设备;数据采集,在大型隔振系统传感器数量众多的情况下,现场层通过 EtherCAT 协议进行传输,可快速采集并传输设备数据,确保实时性;I/O 控制具备,即将控制命令通过 I/O 下发到指定设备。2)边缘计算层是系统的核心组成,其依托边缘计算系统 KubeEdge 可将算力下沉到数据生产者附近。Kub
19、eEdge 对网络通信时延影响较小,能够有效满足隔振系统低时延要求15,确保数据处理的实时性。边缘计算层的主要功能包括:集群管理,大型隔振系统节点数量可达上百个,而这上百个节点硬件平台可能并不统一(如工控机、树莓派等),故一个有效的集群管理体系是隔振系统能否作为一个整体协调工作的关键因素;数据处理,即对现场层数据进行计算分析。3)应用层是系统的关键组成,其主要功能包括:振动建模,即借助深度学习算法,对数据集进行数据挖掘,以获取更多有价值的隐藏信息;故障预警,即通过数据挖掘建立的深度学习模型分析现场层的数据,实现故障预警、故障定位等功能,为故障预防、快速恢复提供重要参考依据,可大幅提升平台可维护
20、性;数据可视化,即通过融合各层次信息,将隔振系统状态以可视化方式展现,使用户可更加直观地了解当前系统的状态;数据存储,即存储整个隔振系统的重要信息,在大幅减少边缘节点数据存储需求的同时,为节点故障恢复提供保障,进一步提升系统的稳定性;负载均衡,即当某个节点宕机或者计算负载过高、资源占用率达到设定阈值时,能够将部分计算任务卸载到其他合适节点16。2.2 控制系统整体架构设计为更好地满足隔振系统高可靠性与高实时性需求,对 KubeEdge 边缘计算系统、Kubernetes17集群管理系统(即 K8s)和 Linux 操作系统进行裁剪优化。通过裁剪 KubeEdge 的设备管理功能,由自研映射模块
21、代替,减少数据转发步骤,提升数据处理速度;通过关闭Kubernetes 不必要的API Server扩展,减少事件记录,并采用 Containerd 容器在运行时进一步降低系统资源占用;在 Linux 系统上使用实时操作系统 PREEMPT-RT 内核补丁,提高系统的实时性能。结合图 3 中规划的层次结构,设计基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控制架构,如图 4 所示。该架构分为端边云3 个层次,三者之间相互协作完成所需功能。1)端,包括传感器、执行器和高速测控单元(对应于图 3 中的现场层)。传感器采集隔振系统的原始数据,并上传到边侧节点;执行器根据边侧节点下发的命令调节(如气囊压力等
22、参数)来主动缓解机械装置产生的振动;高速测控单元无需丰富的硬件资源,成本可控,且多个测控单元可通过 EtherCAT 总线同时接入同一个工作节点,适合在隔振系统上大量布置,能够有效满足隔振系统大型化需求。数据采集点位安装的传感器被接入到高速测控单元,后者通过 EtherCAT 接入边侧工作节点。每个高速测控单元各自连接及管理传感器和执行器,获取传感器数据并反馈传感器状态,以及接收来自工作节点的指令,控制电磁阀等执行器。高速测控单元不作任何复杂的数据处理,以保证数据获取的实时性、时钟高同步性为主。2)边,囊括了整个系统的工作节点,介于云第 2 期许万等:基于边缘计算的船舶大型主动隔振系统分布式控
23、制架构209侧和端侧之间(对应于图 3 中的边缘计算层)。边侧设备接收来自云侧的指令调整业务应用(其中,映射服务具有设备管理、状态监控、数据转换等功能),将 EtherCAT 数据解析后发布至 EMQX(高性能 MQTT 消息服务器)中,再应用订阅相关话题即可获取到端侧的相关数据。通过映射获取的数据最终有两个去向:储存到数据库,即为节点离线自治提供数据恢复支持,若网络中断,边侧设备无法连接云侧管理节点,此时边缘节点仍可使用本地持久化的数据而正常工作,实现边缘自治的目的;上传到服务器,即作为深度学习训练的数据集或者移作他用。云与边间使用基于 WebSocket 协议的通信机制,以保证可靠的数据传
24、输;云与端间无需直接通信,可大幅降低带宽占用并减少网络拥堵。3)云,是整个系统集群的中心,汇集了集群的所有信息(对应于图 3 中的网络交换层与应用层)。用户可通过 K8s API Server 访问集群查询到集群的状态信息并操作集群资源。对于相同 CPU 架构(如 X86,ARM)的业务应用(如故障预警),只需根据 Dockerfile 构建对应的镜像,再通过 K8s API 实现一键部署。因此,系统具备了较好的可扩展性,可满足隔振系统的智能化需求。3 系统设计与实验为验证基于边缘计算的主动隔振系统分布式控制架构设计的可行性、可靠性与实时性,搭建了一个含多个异构节点、多终端设备的实验平台,设计
25、了一款配合使用的系统监管软件,并采用基于 CAN 总线的隔振系统作为对照实验平台。实验项目主要包括离线自治、负载均衡和通信性能的测试,并将按图 5 所示依次开展。3.1 实验平台设计图 6 为实验平台网络拓扑,其由端侧设备、边缘节点和中心云 3 个层次组成。所有节点均在同一局域网内,经 WiFi 或网线与网关连接,实现网络互通。表 1 给出了实验平台软硬件环境,其包含了主流 CPU 架构(X86 与 ARM)设备,并按照节点 13 的计算机硬件性能将 20 个端侧的高速测控单元分为 3 组(对应图 6 所示端侧设备中方框标注区域)。其中,第 1 组包含 3 个单元,第2 组 10 个单元,第
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- 基于 边缘 计算 船舶 大型 主动 系统 分布式 控制 架构
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