边缘计算案例介绍：基于FPGA、物联网网关和CEP复杂事件处理的工业现场的啤酒厂电机泵实时控制

作者：与子同袍
首发：物联网前沿技术观察

今天讲下如何在边缘侧对电机控制进行智能控制。

这个案例是一个展示技术方案的演示案例，应用场景是通过边缘计算控制啤酒厂的输送啤酒的电机泵。输送啤酒的管道的压力和流量会受泵电机转速的影响。泵的关键参数是电机温度、转速、电流、振动和噪声。流量和流路由安全阀控制。

在这个案例中，核心是美国加州GEM公司的工业边缘计算软件GEMBO Edge。

GEM是一家位于加利福尼亚的工业物联网公司。其主要产品为GEM Edge边缘计算软件和GEM Precare工业互联网云平台软件。这家公司于2019年名列Manufacturing Technology Insights杂志的10大预测性维护解决方案提供商清单。

1.总体结构

我们先来看下总体的结构。

在边缘侧的核心是GEM公司的GEM Agent软件。云端是GEM Precare Cloud云平台。

GEM Agent软件部署在边缘侧的嵌入式硬件内运行，采集设备的实时数据流，用FPGA进行实时计算分析，并用CEP引擎进行复杂的规则处理。

GEMBO Edge的核心是GEMBO Agent软件，用于对延迟敏感的任务(如状态和警报通知)以及机器视觉实时执行复杂的机器数字孪生数据边缘侧的处理。它支持基于ARM、MIPS和x86嵌入式处理器的各种嵌入式硬件平台，也支持嵌入式操作系统，比如各种Linux发行版的操作系统和实时操作系统。此外，GEMBO Agent还可以利用可编程硬件(如FPGA)和加速器(如DSP)来提高实时性。

GEMBO Agent的功能有：

工控协议支持。支持大量工控设备协议。
内置复杂事件处理引擎。为实时配置和执行任何复杂规则和动作(如状态通知、告警通知)提供了灵活性。
提供机器视觉算法。强大而通用的实时机器视觉功能，可识别指示灯、控制台显示信息和移动机器部件，无需物理连接即可获取机器数据。
可将数据发送到Precare云平台。把采集的机器数据在云端分析，给出最新的KPI、状态和告警。
边缘侧的机器学习。利用机器学习算法在边缘侧预测设备可用性、效率和产量等。

2.什么是CEP复杂事件处理？

上面我们提到了CEP复杂事件处理这个概念。

那什么是CEP呢？在君事上，CEP是圆概率误差。而在这里CEP指的是复杂事件处理。

你在星巴克点了一杯咖啡和甜点。然后你待在柜台那边等直到服务员做好。这种方式就是传统的信息系统处理数据的方式。

还有一种是你点完了咖啡和甜点后，就到座位上等着。服务员做好了会自动给你送过来。这里面订单完成付完钱是第一个事件，咖啡冲好是第二个事件、甜点加热好是第三个事件。只有当第一个事件完成后，才可以开始冲咖啡和做甜点。只有当第二第三个事件都完成时，服务员就会自动触发一个动作，就是把你点的东西送到你座位上。这种方式就是CEP处理事件的方式。

这个例子如果还不理解，那么下面收费站的例子就更直观了。这个收费站就是一个CEP处理引擎，每当一辆车开到一个收费口，收费员或者ETC就会根据车牌、车型、车重、距离等信息，计算出一个收费金额，然后收钱，最后放行。

这个收费站会不断地有车进入、离开。这些车就相当于发送到CEP引擎的数据（在CEP引擎中一个数据叫一个事件），收费站就是对这些数据进行处理并执行相应的动作（放行或不放行）。

那么这个CEP引擎，对于工业控制的边缘计算来说，怎么个用法呢？

其实很简单，就是把传感器采集的工控设备数据不断地发送给CEP引擎中，在这个引擎中配置对这些数据如何处理的规则，和规则满足条件触发的动作，就好了。

3.案例介绍

上面说了这么多，我们来看下实际的案例。

GEMBO公司与英特尔及贝加莱（B&R）三方合作，联合开发了端到端的电机控制和监控解决方案。这个方案采用了可进行实时CEP流计算的GEMBO Agent，以及用于监控和预测性维护的GEMBO Precare云平台。

被监控的对象是前面说的啤酒商的传输啤酒的电机驱动的泵。通过电机实现对管道内的流量的控制，此外还有一个安全阀用于防止管道内的超压。

在这个装置中，关键控制参数是压力、流量和流路。管道压力和流量直接受到泵电机转速的影响。泵的关键参数是电机温度、转速、电流、振动和噪声。流量和流路由安全阀控制。

下图为该装置的系统框图。

电机、泵、PLC、FPGA板卡、工控机、GEM Agent边缘计算软件、GEM Precare云平台

这里面有几个重要的组成部分：

电机的振动和噪音采集：采用贝加莱的X20CP PLC。
边缘计算网关：边缘计算网关为一台采用英特尔Skylake x86芯片的工控机，运行GEMBO Agent软件。这个软件用LAN口与X20CP PLC通信，采集电机振动和噪音数据，WAN口则把采集处理过的电机数据发送到GEMBO Precare云平台。
电机的电流、转速和温度采集及电机进行实时控制：基于英特尔旋风V SoC FPGA的硬件板卡。这块FPGA板卡带有PCIe接口，插在边缘计算网关的PCIe插槽上。
边缘计算软件：在Cyclone V FPGA的嵌入式ARM处理器内，也运行了一个GEMBO Agent，采集电机的运行参数。另一个GEMBO Agent作为OPC-UA客户端运行在工控机内，采集来自FPGA板卡上的GEMBO Agent和内置了OPC UA服务器的X20CP PLC的数据。
云平台：采用GEMBO Precare平台。在云平台上，通过配置方式生成一个可视化的仪表板界面，用于可视化监视这个装置。管道压力和流量，电机温度、电机转速、电机电流、电机的振动和噪声都实时显示在图形化控件中。安全阀的状态通过一个“红绿灯”控件显示，当阀门打开或关闭时，“红绿灯”控件显示相应颜色的指示灯。

云端的泵和电机的可视化仪表板监控界面

4.电机控制实现的复杂事件处理(CEP)规则

在GEMBO Agent的CEP引擎中，需要配置如下的数据处理规则：

如果电机温度超过温度阈值1，电机转速超过转速阈值，则GEMBO Agent将开始降低电机转速；GEMBO Precare平台界面将显示高温警报和GEMBO Agent为防止灾难性故障所采取的行动，直到温度再次将至低于温度阈值1。
如果电机温度超过温度阈值2，电机转速超过转速阈值，则GEMBO Agent会立即将电机转速降至零，同时打开安全阀，释放管道内的压力。GEMBO Precare平台将显示一个灾难性的高温警报和GEMBO Agent所采取的行动，直到温度再次将至低于温度阈值1。
如果电机转速超过转速阀值，管道压力超过压力阀值1，则GEMBO Agent开始降低转速。GEMBO PRECARE平台将显示一个高压警报和GEMBO Agent采取的行动，以防止灾难性的故障，直到压力再次将至低于压力阈值1。
如果电机转速超过转速阀值，管道压力超过压力阀值2，则GEMBO Agent会立即将电机转速降至零。GEMBO Precare平台将显示一个灾难性的高压警报和GEMBO Agent采取的行动，直到压力再次将至低于压力阈值1。

这个例子可以完全在边缘侧运行，利用FPGA和PLC的高速响应，GEMBO Agent能够根据CEP分析的结果立即采取行动，而且是自主行动，而不用到GEMBO Precare平台上进行决策控制。

如果工厂里有多个电机和安全阀，那么可以给每个电机装上上面那套东西（肯定很贵）。每个电机都通过GEMBO Agent连接到GEMBO PRECARE平台。

当GEMBO代理在边缘执行控制和复杂事件处理时，GEMBO PRECARE平台从工厂中的所有电机控制实例获取数据，从而为每个实例提供一个可视化仪表板，为每个实例以及整个工厂计算OEE、MTBF和MTBA，并分析监控的信号以创建预测维护模型。

5.点评

用CEP引擎在边缘计算网关内进行实时规则计算和动作执行，这个不是什么新东西。像博世、Cumulocity、Litmus都有类似的软件产品。这个例子的有趣之处是结合和PLC和FPGA和工控机，演示的技术栈比较完整。
利用CEP引擎的实时性和复杂规则的处理能力，实现对边缘侧的电机泵的复杂控制逻辑。
根据手头的现有资料，不知道GEMBO用的CEP引擎是哪家的商业CEP引擎软件，还是自己实现的。
这个例子可以改为监控其他设备，并对其进行实时的边缘计算无需人工干预无需云端干预的自主控制。
加上PLC和FPGA，是为了演示一个更完整的方案。
可以借鉴这个思路，做一个SoC的硬件整体方案的产品，里面集成了CodeSys和FPGA和基于ARM的嵌入式Linux系统。
这个例子可以与5G结合，看看结合5G的低延迟的特点，会做出点什么东西。
CEP引擎和边缘侧的机器学习或图像分析算法之间，还可以有更复杂的互动。

参考资料

https://www.gembo.co/precare-edge

https://www.gembo.co/gemcep

《Event process in action》Manning出版社

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