基于SOM神经网络与Java技术的远程监控系统.pdf

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1、2007 年 4 月第 35 卷 第 4 期机床与液压M A C H I N ET O O L&H Y D R A U L I C SA pr.2007V o l.35 N o.4基于 SO M神经网络与 J a v a 技术的远程监控系统*刘广利!任乃飞!陈磊江苏大学数字化制造技术研究所!江苏镇江 212013#摘要!针对网络化制造对现场物理设备实时监控的要求,通过对 F D M快速成型机结构和性能分析,提出了基于自组织映射 SO M)神经网络和 J a v a 3D的远程监控方法 完成了对 P M A C运动控制卡数据实时采集和 J a v a 3D模型及 SO M网络的建立,实现了现场设

2、备运行数据驱动 J a v a 3D模型再现加工过程,并在客户端通过 SO M网络完成了实时故障诊断 优化加工参数的远程监控等任务 关键词!远程监测;SO M神经网络;三维模型;信号采集中图分类号!T P 393.4 文献标识码!A 文章编号!1001-3881#2007$4-028-3R e mot emon i t or i n g S ys t e mf orR Pmac h i n eb as e donS O m N e u r al N e t w or kan djavaL I Ug ua ng l i,R E NN a i f e i,C H E NL e i D i g i

3、t a l M a nuf a c t ur i ngT e c hno l o g yI ns t i t ut e,J i a ng s u U ni v e r s i t y,Z he nj i a ngJ i a ng s u 212013,C hi na)A b s t r ac t:Ano v e l r e m o t em o ni t o r i ngs y s t e mw a s pr e s e nt e d,w hi c h a i m s t om o ni t o r t hem a c hi ne s i n aw e b-ba s e d m a nuf a

4、 c t ur i nge nv i r o nm e nt.T hr o ug h t hes t r uc t ur ea nl y s i s o f t heR Pm a c hi ne,r e a l t i m e da t a c o l l e c t i ng w a s r e a l i z e d f r o mP M A Ca nd R Pm a c hi ne w a sm o de l e d byJ a v a 3D.Apr o j e c t w a s i nt r o duc e d t os i m ul a t et hem a c hi ngpr o

5、 c e s s e s byJ a v a 3Da nd t om o ni t o r t he mbySO Mne ur a l ne t-w o r k,w hi c h da t ai s t r a ns f o r m e d f r o ma ppl i c a t i o n s e r v e r.K e yw or d s:R e m o t em o ni t o r i ng;SO Mne ur a l ne t w o r k;3Dm o de l i ng;D a t ac o l l e c t i ng0 概述设备监控作为网络化制造的一个重要环节,是当代研究十

6、分活跃 应用日益广泛的领域 1 随着 I n-t e r ne t 及通信技术的普及和发展,借助于计算机 网络和通信技术的远程监控理论和模式不断涌现 2 目前对远程监控的研究,主要集中在远程监控系统的构建和改进上 由于受到网络通信的限制,网络延迟和网络阻塞时有发生,传统的视频监控降低了远程对现场物理设备监控的实时性要求,同时无法对设备运行状况进行诊断 因此,本监控系统采用 J a v a 3D技术和神经网络理论,对物理设备进行远程监控和故障诊断 其中,J a v a 3D模型替代视频图像,能够减少网络数据传输量;而神经网络理论的应用实现了远程智能化监控和诊断 本文以江苏大学工业中心 F D M

7、 F us e d D e po s i t i o nM o de l i ng)快速成型机为研究对象,详细论述了基于I nt e r ne t 的快速成型远程监控系统的总体构架及其实现方法 由于 F D M快速成型机是一种高精度 全自动化 持续运行作业的封闭式机械装置 3,其故障发生率在机械运行起初非常低,但随着使用时间增长或操作不当,其喷头容易发生送丝异常现象 快速成型机具有知识密集和技术密集的特点,一旦发生故障,现场人员由于缺乏资料和相应的专业知识通常无力解决,一般需要求助于异地技术人员及相关专家 因而对 F D M快速成型机进行远程监控具有重要的现实意义 1 基于 J a v a-3

8、D和神经网络的远程监控系统框架设计本监控系统的研究对象主要针对 F D M快速成型机,系统由显示层 应用层和数据层组成,见图 1 图 1 系统构架该系统采用浏览器 we b 服务器 数据库三层网络结构模式 客户端无需配置专用软件,只需通用we b 浏览器,从而大大增强了系统的可移植性 3 为了减少网络通信阻塞问题,在客户端运用了 J a v a-3D技术代替视频图像,客户端通过以 J a v aA ppl e t 方式嵌入网页中的 J a v a 3D模型监控现场加工设备 中间应用层主要处理安全认证 信息采集和发送及控制指令的发送 作为一个多客户端环境,不同用户需要调用数据库中不同的 J a

9、v a 3D模型数据;但 F D M成型机在同一时刻只能对一个远程端服务 因此系统应用数据访问器处理远程端的请求,并为相应远程端提供*基金项目!国家自然科学基金项目 50575100)实时服务 信号采集模块从 P M A C卡中提取系统的状态信息 譬如交流伺服电机的状态 位置 速度 跟踪误差等数据 并将数据传送到数据层相关数据存储器上 客户端利用显示层的远程监控模块发送指令 调用物理设备状态信息 然后利用位于服务器的神经网络模型进行自组织学习训练 对加工状态做出判断 若发生异常 则由服务器端发送中断指令 中断远程控制加工 加工现场的物理设备下位机 P M A C卡附带有由C+编写的控制程序 以

10、控制物理设备运行 并将从 P M A C中采集的设备状态数据进行处理实时传送到服务器端 2 监控系统的具体实现2.1 基于 SO M Se l f-O r g a ni s i ngM a p#神经网络远程故障诊断自组织映射 s e l f-o r g a ni s i ngm a p 是一种竞争型学习网络并在学习中能无导师进行自组织学习 4 网络不仅要对不同输入信号产生不同的响应 即与竞争学习网络一样具有分类功能 更重要的是能实现功能相同的神经元在空间分布上的聚集 F D M快速成型机加工智能化程度高 工艺参数复杂 主要故障为由于温度不适及喷头压力控制系统故障等因素造成喷头堵丝 喷头压力控制

11、系统由步进电机及传动部件构成 基于对 F D M快速成型机机床构造特点及加工特性的分析 设计训练一个 SO M神经网络 该网络能识别造成送丝异常的各种故障 此网络经过训练后 当输入一组设备状态信息时输出端能够对故障进行判断 将从现场获得的数据输入 SO M网络 为表示方便将 26 组数据用 A-Z26 个字母表示 具体判定过程如下 1 远程客户端将控制喷头压力的步进电机 喷头速度 送丝速度 喷头温度 成型室温度等参数作为 SO M神经网络模型的输入 形成状态参数矩阵 2 状态参数矩阵初始化 使参数区间为 -1 1 3 将状态参数数据分为两组 一组数据用于训练神经网络 另一组数据用于测试神经网络

12、 4 训练神经网络模型 调整全值使故障类型相同的数据聚集到同一节点以达到故障诊断的目的 5 测试神经网络模型 预测故障类型 图 2 表示训练前各组数据分布在同一节点 图 3表示训练后故障类型相同的数据聚集到同一节点 以达到故障诊断的目的 图 2 训练前拓扑图图 3 训练后拓扑图2.2 现场监控系统的软件设计该监控软件由上位机 P C机和下位机 P M A C卡共同完成现场设备信号提取 存储 发送 本系统研究所选用的运动控制卡采用美国 D e l t aT a u 公司 P C 104 总线 P M A C 2 P M A C卡上 下位机的通讯程序由 P c o m m 32 完成 为实现远程监

13、控 需由现场监控软件提取设备的运行信息 并连同工艺参数一起被远程监控系统调用 应用程序与 P M A C间采用两种通讯方式 通过 D P R A M 和通讯驱动程序库P c o m m 32 5 P c o m m 32 是一种为开发 32 位 C N C应用程序的而编写的工具软件 囊括了同 P M A C通讯的所有的通讯方式 6 D P R A M是作为 P M A C卡的附件提供 具备许多自动存取功能 如伺服系统状态数据反馈功能 从 P M A C到 P C 后台常量状态数据反馈功能 从 P M A C到 P C 等 P C应用程序与 D P R A M通过地址映射实现互访 为使 P C与

14、 P M A C共享存储空间以交换信息 必须定义 D P R A M中的相关地址 如#de f i neC S_C O M M A N D 1_A D RD P !d000/控制面板上按钮开关的命令字#de f i neC S_C O M M A N D 1_SE R OD P !d009/控制面板上伺服数据提取命令字#de f i neC S_C O M M A N D 1_ST PD P !d200/步进电机数据提取命令字F D M快速成型机由 P M A C完成对 X Y Z轴电机 喷头等的运动控制以及系统的检测 X和 Y运动单元由伺服控制器 A C伺服驱动器 A C伺服电机和丝杠导向机

15、构四部分构成 Z向运动单元由步进控制器 直流步进驱动器 步进电机和传动导向机构四部分构成 喷头压力控制系统由步进电机及传动部件构成 因此 为获取 J a v a 3D模型的驱动数据 需将 X和 Y运动单元的伺服电机速度提取 部分数据采集程序如下#de f i neM T R 1_A C T U L P O S 0X 00010028/定义电机位置存储地址#de f i neM T R 1_A C T U L V E L0X 00020033/定义电机速度存储地址 92 第 4 期刘广利 等 基于 SO M神经网络与 J a v a 技术的远程监控系统 do ubl eP m a c D P R

16、 g e t V e l D wO R Ddw D e v i c el o ngm o t o r do ubl euni t s /声明i nt C M o t o r M o ni t o r O nC r e a t e L P C R E A T E ST R U C Tl pC r e a t e St r uc t t hi s-Se t T i m e r 1 100 N U L L /定义一个计数器每隔 100m s 触发一次v o i d C M o t o r M o ni t o r O nT i m e r U I N TnI D E v e nt D wO R Dd

17、w D e v i c e:0 D o ubl euni t s:1 do ubl ev e l L o ngm o t o r:i C ur r e nt M o t o r-1 do ubl ev e l:0/电机转速P m a c D P R Se t M o t o r s dw D e v i c e 4 /更新电机数据 v e l:P m a c D P R g e t V e l dw D e v i c e m o t o r M T R 1 _A C T U L V E L /从 D R P A M中读取电机速度s pr i nt f buf 11.11f v e l m _

18、V e l o c i t y.Se t wi ndo w T e X t buf /存储数据C D i a l o g O nT i m e r nI D E v e nt 应用程序每隔100m n 从 D R P A M相关地址 M T R 1_A C T U L V E L提取电机的速度 并将数据存储以备远程客户端调用 当设备运行时远程客户端调用该数据以驱动 J a v a 3D模型并进行故障诊断 实现加工过程的仿真监测 2.3 远程监控中的 J a v a 3D模型J a v a 3D是 Sun 公司开发的适用于 I nt e r ne t 环境的跨平台的三维图形开发工具包 使原来只能

19、在单台计算机上看到的三维图形可以通过 I nt e r ne t 显示在网络终端的浏览器上 7 其监测过程为 远程端浏览器下载 J a v a 3D模型 然后通过服务器读取设备运行数据并在本地进行仿真监测 J a v a 3D模型由物理设备运行数据所驱动 而且数据传输量小 因此实时再现了物理设备的加工过程 F D M快速成型机主要工作机构由两条滚珠丝杠的运动形成喷头的平面轨迹及工作台的上下平动构成 J a v a 3D运动仿真的具体实现 1 首先用 P r o/E N g I N E E R建立运动轴及喷头模型 如图 4 所示 通过 O J L o a de r A P I 导入 J a v

20、a 3D 2 然后将导入的部件组装 形成系统的主要传动机构和执行机构 3 远程端通过 H T T Pg E T命令向服务器发送调用数据请求 服务器对远程端身份验证 然后通过图 4 运动轴和喷头 J a v a 3D模型C g I 将数据传送到 A ppl e t 4 进而驱动 J a v a3D模型实现仿真 试验中调用本地监控软件提取的电机数据驱动 J a v a 3D模型 3 系统测试F D M成型机对摩托车油箱外壳件的加工过程 如图 5 所示 加工过程中现场监控软件将采集的信息图 5 现场加工过程图 6 监控页面下转第 55 页#03 机床与液压第 35 卷无切向进给运动即 fY:00加工

21、蜗轮时,无轴向进给运动 fZ:0,无切向进给运动 fY:0;所以主运动数学模型可简化为:fC:KC ifB:KZ NCNB(7D3.2 斜齿轮滚切斜齿轮具有一定的螺旋升角 B,在直齿轮滚切的基础上,叠加了轴向进给运动(差动D fZ0 得出其运动数学模型为:KC i:KZ NCNB;KZ C:NBNZ s i nB、MNK;KY C:0(8D3.3 蜗轮切向切入滚切KC i:KZ NCNB;KZ C:0;KY C:NBNY c o s/、MNK(9D4 系统的硬件体系结构图 3 齿轮加工 C N C系统的硬件体系结构 该系统由工业控制计算机(I P C D 可编程控制器(P L C D 主控硬件

22、插补系统 坐标伺服系统 操作/编程面板组成,如图 3 所示05 应用效果该系统已应用于 Y K O 3180 滚齿机上,已实现圆柱直齿轮 斜齿轮 小锥度齿轮 椭圆齿轮 卵形齿轮的加工,直线坐标轴控制精度 1卜 m,刀轴迴转精度可达 3,加工精度满足设计要求0参考文献U1U 郝琪.一种基于工业 P C机的加工中心全功能数控系统 UJ U.机械工业自动化,1996,18(1D:47-48.U2U 谭伟民.齿轮加工 C N C机床 UJ U.中国机械工程学报,1996(8D.U3U 张华坚.精密齿轮的乘兴磨削与拓扑修形 UJ U.航空制造技术,2006(1D.U4U 杨公源.工业控制计算机在机电一体

23、化传动系统中的应用 UMU.北京:电子工业出版社,2004:5-24.U5U 周凯.精密数控机床的转角-线位移双闭环位置控制技术 UJ U.中国机械工程,1998(9D:12-14.作者简介!侯启真,女,1966 年出生,清华大学本科毕业,讲师,主要从事数控机床研究,主编 参编教材 3部,发表论文 6 篇0 电话:022-89822559,013802032320,E-m a i l:ho u_gi z he ny a ho o.c o m.c n0收稿日期I!2007-01-22(上接第 30 页)通过 Se r v l e t 和 A ppl e t 通信,将服务器处理完毕的信号数据传输至

24、远端浏览器,浏览器下载的 J a v a 3D模型仿真由实时的现场信号进行驱动;同时位于 we b服务器的 SO M神经网络被驱动,并调用服务器中的相关数据,经过学习 竞争 合作对现场故障进行判断0 监控页面如图 6 所示04 结语本文以江苏大学工业中心 F D M快速成型机为基础,研究其 控 制 核 心-P M A C运动控制卡,通 过P c o m m 32 实现上位机与下位机的通信,完成对设备运行中状态信息的提取0 综合运用神经网络技术 J a v a3D技术 远程通信技术实现快速成型机的远程监控,由于此系统在数据传输时的传送的是数字信号,因此比视频图像数据的传输更加实时迅速;同时提出基

25、于SO M神经网络故障诊断方法,在客户端实现远程预测并诊断喷头阻塞故障 优化工艺参数,达到实时监控的预期目的0参考文献U1U 亢英英,习俊通,严隽琪.F D M快速成型机停动运行状态的远程监测 UJ U.计算机集成制造,2003,9(9D:771-772.U2U 张洁,罗欣,杜润生,杨叔子.智能化数控加工单元的远程操作与控制系统 UJ U.中国机械工程,2000,7(11D:753-756.U3U R e n C.L uo,J y h H w aT z o u,Y i C.C ha ng.A n I nt e r ne t-a s e d R e m o t eC o nt r o l a n

26、d Mo ni t o r i ngR a pi d P r o t o t y pi ngSy s t e m UC U.T he27t hA nnua l C o nf e r e nc eo f t heI E E EI ndus t r i a l E l e c t r o ni c s So c i e t y:159-164.U4U M.A J a r r a h,A.R.A l-A l i.we b-a s e d M o ni t o r i ng a nd F a ul tD i a g no s t i c s o f M a c hi ne r yUJ U.I E E

27、E,2004:525-530.U5U D e l t aT a u D a t aSy s t e mI nc.P MA CU SE R S MA N U A LUMU.D e l t aT a u D a t aSy s t e mI nc,2004.U6U D e l t aT a u D a t aSy s t e mI nc.P C O M M 32P R O UMU.D e l t aT a u D a t aSy s t e mI nc,2003.U7U L i hui wa ng,P e t e rO r ba n,A ndr e wC uni ng g ha m,She r-m

28、 a n L a ng.R e m o t er e a l-t i m eC N Cm a c hi ngf o rw e b-ba s e dm a nuf a c t ur i ngU J U.R o bo t i c sa nd C o m put e r-I nt e g r a t e dM a nuf a c t ur i ng,2004,20:563-571.作者简介!刘广利(1980-D,男,山东济南人,江苏大学机械学院数字化制造技术研究所硕士研究生,主要从事网络化制造服务系统 远程监控系统等研究0 电话:13905282214,E-m a i l:l g l i 20031

29、26.c o m 0收稿日期I 2006-04-06 55 第 4 期侯启真 等:基于速度控制模块的数控滚齿加工联动结构设计 基于SOM神经网络与Java技术的远程监控系统基于SOM神经网络与Java技术的远程监控系统作者：刘广利，任乃飞，陈磊，LIU Guangli，REN Naifei，CHEN Lei作者单位：江苏大学数字化制造技术研究所,江苏镇江,212013刊名：机床与液压英文刊名：MACHINE TOOL&HYDRAULICS年，卷(期)：2007,35(4)被引用次数：1次 参考文献(7条)参考文献(7条)1.Lihui Wang;Peter Orban;Andrew Cunin

30、ggham;Sherman Lang Remote real-time CNC maching for web-basedmanufacturing外文期刊 2004(6)2.Delta Tau Data System Inc PCOMM32PRO 20033.Delta Tau Data System Inc PMAC USERS MANUALDelta Tau Data System Inc 20044.M AJarrah;A R Al-Ali Web-Based Monitoring and Fault Diagnostics of Machinery 20045.Ren C Luo;J

31、yh Hwa Tzou;Yi C Chang An Internet-Based Remote Control and Monitoring RapidPrototyping System6.张洁;罗欣;杜润生;杨叔子 智能化数控加工单元的远程操作与控制系统期刊论文-中国机械工程 2000(07)7.亢英英;习俊通;严隽琪 FDM快速成型机停动运行状态的远程监测期刊论文-计算机集成制造 2003(09)本文读者也读过(9条)本文读者也读过(9条)1.张佳佳.盘宏斌.黄辉先.ZHANG Jia-jia.PAN Hong-bin.HUANG Hui-xian 一种基于SOM和HVS的密写方法期刊论

32、文-计算机工程与应用2008,44(16)2.张灵.章云.杨宜民 自组织(SOM)神经网络在彩色图像检索中的应用期刊论文-计算机工程与应用2003,39(27)3.叶微 连续输入的SOM算法的权值收敛性期刊论文-陕西师范大学学报(自然科学版)2001,29(3)4.基于SOM聚类的软构件分类方法期刊论文-计算机科学2005,32(10)5.刘林.喻国平.LIU Lin.YU Guo-ping 基于自组织特征映射(SOM)网络对潜在客户的挖掘期刊论文-南昌大学学报（理科版）2006,30(5)6.徐元元.王军.孙军.吴霞.宋殿忠.XU Yuan-yuan.WANG Jun.SUN Jun.WU

33、Xia.SONG Dian-zhong XML 在网络化监控系统中的应用期刊论文-组合机床与自动化加工技术2008(11)7.赵胜利.吴雅琴.刘燕.刘永建.白永兵.ZHAO Sheng-li.WU Ya-qin.LIU Yan.LIU Yong-jian.BAI Yong-bing 基于SOM-BP复合神经网络的边坡稳定性分析期刊论文-河北农业大学学报2007,30(3)8.薛峰.张佑生.江巨浪.胡敏.汪家权.XUE Feng.ZHANG You-sheng.JIANG Ju-lang.HU Min.WANG Jia-quan 基于改进SOM的纹理合成算法期刊论文-系统仿真学报2006,18(3)9.吕昱.程代杰.LU Yu.CHENG Dai-Jie 基于SOM的市场细分研究期刊论文-计算机科学2005,32(12)引证文献(1条)引证文献(1条)1.张扬 基于Servelet的监控系统期刊论文-电脑知识与技术 2008(12)本文链接：http:/