5G通讯物联网边缘计算在矿井车辆调度中的应用研究

2021-07-15 03:30高智强韩鼎业侯利飞刘宏杰
同煤科技 2021年3期
关键词:矿用车载调度

高智强,韩鼎业,侯利飞,刘宏杰

(晋能控股煤业集团塔山煤矿公司山西大同037000)

0 引言

塔山煤矿辅助运输系统担负着全矿井运输工作,是无轨胶轮车作为辅助运输系统主要设备的矿井,胶轮车辅助运输在提升矿井生产效率,也存在胶轮车无序运行、高能耗、环境污染等诸多问题,5G通讯物联网边缘计算在矿井车辆调度中的应用研究以提高矿山辅助运输工作的安全高效及智能化运行为目标,考虑在无轨胶轮车辅助运输相关联的多信息系统数据充分融合的基础上,通过技术融合和流程信息化再造实现井下无轨胶轮车运行自动调配,构筑起一种可实现煤矿井下智能调度管理系统,大幅提升煤矿井下无轨胶轮车辅助运输效能,提高统一指挥调度和信息共享水平,实现煤矿无轨胶轮车调度管理的智能化。

1 研究目标

为解决传统的车辆申请流程的冗余复杂、车辆调度工作的低效、出井人员的长时间等待、井下交通的底效和低安全性问题,研究矿井无轨胶轮车无人化智能调度管理系统及装备研发与应用,实现车辆运行调配的智能化、无人化,提高车辆运行效率、提升车辆调度工作效率、增强井下交通的安全性、降低车辆运行总体油耗、减少井下车辆运行的尾气排放,推动辅助运输工作由“人工调控”向“智能调度”运行转变。

2 技术原理

2.1 系统组成

车辆智能调度系统设计为五层结构,由基础层、数据层、支撑层、业务集成层、前端界面层等组成,如下图所示:

图1 系统整体结构图

实现智能调度,研究物联网和云边缘计算技术在车辆调度管理中的应用,主要解决车辆井下行驶过程,由于井下基站断电以及无线网络不稳定造成的数据不连续,地面服务器不能有效获取车辆轨迹和有效下发调度指令等问题。

拟采用IoT 远程监视(RM)架构,该架构是一种经MIT 许可的开源解决方案加速器,其引入的常用IoT方案(例如设备连接、设备管理、流处理)有助于加速开发过程。

该物联网体系结构的基础是云原生、微服务和无服务器化。应用程序的不同子系统应作为不同的微服务来生成,这些服务可以独立部署,还可以独立缩放。有了这些属性,就可以提高规模,在更新单个子系统时更加灵活,并可根据子系统灵活地选择适当的技术。

智能调度技术架构的核心子系统如下图所示:

图2 智能调度技术数据处理流程图

智能调度应用程序可描述为发送生成可洞察规律数据的物联网设备。这些可洞察规律的数据通过执行特定的业务逻辑来改进业务或流程。例如:通过边缘设备智能车载终端发送过来的高精度位置数据,通过此数据可以洞察到车辆是否存在违章超速行驶,然后再通过洞察到的结果,如果存在违章超速行驶行为,则执行超速告警提示逻辑,进而提醒司机注意安全行驶,整个过程无需人工参与。

此智能调度技术集成了IoT Edge 作为网关,结合采用5G+技术,对智能车载终端设备进行连接,提供安全、双向通信,并且利用IoT Edge 技术,可部署和管理自定义模块,例如:临时断网时,缓存高精度定位数据的历史数据采集模块。

此智能调度技术集成了Trill流分析引擎进行复杂的实时业务规则处理,例如实时统计井下车辆数量、车辆行驶里程、车辆出入井方向、车辆下井趟数等。Trill技术提供了比当今市场上的其他流分析引擎数据处理速度快2到4倍的性能。并且其本身为API方式,例如和Spark比较,不需要提交程序包,可与应用程序深度融合。

智能调度技术当中的数据存储,采用两种存储方式:热存储和冷存储,具体采用哪种方式与延迟和数据访问的要求相关,例如,热存储的数据是必须可从设备中立即提供的数据,用于报告和可视化,而冷存储的数据,一般是历史数据,这些数据会保留较长时间,以用于大数据分析。

智能调度技术当中的后端服务程序,采用Orleans分布式微服务应用程序框架,主要实现后端服务的微服务化,提供高可用、高性能的分布式处理。

智能调度技术当中的前端采用Vue 技术框架,提供数据与界面元素的双向绑定,简化前端页面的开发工作量,提高工作效率。

为更好的呈现矿井车辆分布情况,智能调度技术自主研发三维矿图展示平台,主要解决井下巷道的三维自动成图和三维展示问题。

系统井上主要由监控主机/备机、UPS 电源、电涌保护器、矿用隔爆兼本安型直流稳压电源、矿用本安型通信基站。

井下主要由矿用隔爆兼本安型直流稳压电源、矿用本安型通信基站、矿用本安型读卡分站、车辆标识卡、车载的矿用隔爆兼本安型直流稳压电源、矿用本安型车载终端、车载矿用行车记录仪、矿用本安型车载终端、矿用本安型无线中继器、矿用本安型中继器、矿用本安型倒车雷达、矿用本安型摄像头、矿用本安型信号转换、矿用本安型控制箱等组成。系统组成如下图所示:

图3 整体设备关联图

图4 定位设备关联图(地面设备部分)

图5 设备关联图(井下定位设备方式一)

图6 井下定位设备关联图(井下定位设备方式二)

图7 设备关联图(车载设备部分)

图8 红绿灯设备关联图(红绿灯部分)

系统满足的相关标准:

GB/T 191-2008 包装储运图示标志

GB/T 2887-2011 计算机场地通用规范

GB/T 2829-2002 周期检验计数抽样程序及表(适用于对过程稳定性的检验)

GB3836.1-2010 爆炸性环境第1部分:设备通用要求

GB3836.2-2010 爆炸性环境第2 部分:由隔爆外壳“d”保护的设备

GB3836.4-2010 爆炸性环境第4 部分:由本质安全型“i”保护的设备

GB/T 4208-2017 外壳防护等级(IP代码)

GB/T9969-2008 工业产品使用说明书总则

MT/T1103-2009 井下移动目标标识卡及读卡器

MT 209-1990 煤矿通信、检测、控制用电工电子产品 通用技术要求

MT/T210-1990 煤矿通信、检测、控制用电工电子产品基本试验方法

AQ1043-2007 矿用产品安全标志标识

AQ6210-2007 煤矿井下作业人员管理系统通用技术条件

2.2 5G+的物联网边缘计算IoT Edge技术

将防碰撞检测计算放到车载终端物联网边缘设备上,这样定位信号到地面服务器的响应时间,缩短为定位信号到车载终端边缘设备的响应时间,并且定位信号到车载终端边缘设备采用5G的CPE模块接入到5G网络,这样充分利用5G网络的低时延、广连接、高带宽特性,使防碰撞检测达到毫秒级。

采用物联网边缘计算IoT Edge技术还可以解决车辆井下行驶过程,由于井下基站断电以及无线网络不稳定造成的数据不连续,地面服务器不能有效获取车辆轨迹和有效下发调度指令等问题。

IoT Edge 是基于物联网(IoT) 中心构建的IoT 服务。此服务供想要在设备上(也称为“在边缘上”)而不是在云中分析数据的客户使用。通过将部分工作负荷移至边缘,设备将消息发送到云所花费的时间可以更少,并且设备可以对状态更改更快地做出响应。

IoT Edge 主要包含二个组件:IoT Edge 模块、IoT Edge 运行时。

IoT Edge 模块是根据业务自己开发的代码,是Iot Edge 的是执行单位,可将多个模块配置为互相通信,创建一个数据处理管道。可使用IoT Edge 来部署开发复杂事件处理、机器学习、图像识别和其他高价值AI。

IoT Edge 运行时允许在IoT Edge 设备上使用自定义逻辑和云逻辑。它位于IoT Edge 设备上,执行管理和通信操作。该运行时执行多个功能:

(1)在设备上安装和更新工作负荷。

(2)维护设备上的IoT Edge 安全标准。

(3)确保IoT Edge 模块始终处于运行状态。

(4)报告模块运行状况,以进行远程监视。

(5)管理下游叶设备与IoT Edge 设备之间、IoT Edge 设备上的模块之间以及IoT Edge 设备与云之间的通信。

3 应用情况及分析

3.1 在塔山煤矿的二盘区调至一盘区的调度应用情况

收到用车申请任务,PAD 弹出任务界面。任务界面如下图所示:

图9 任务界面设计

司机在PAD上点击“出车”即认为接受任务,系统会自动进行导航规划。若选择“稍后”,则稍后可以在任务列表中选择接受任务。导航界面同时显示当前车辆位置至起点的导航路线以及起点至终点导航路线,车辆位置沿导航路线实时更新。中途可以点击“结束”提前结束任务,也可以在完成任务后自动结束。导航界面如下图所示:

图10 导航界面

点击平板上的视频通话按钮或PC端的视频按钮,进行视频通话,通话界面如图11所示。车辆启动倒车信号时,平板会自动调起倒车雷达和倒车影像,倒车雷达及倒车影像界面如图12所示。

图11 视频通话界面图

12 倒车雷达及倒车影像界面

关掉倒车信号,返回主界面。至此完成一轮测试。

3.2 分析

系统充分支持5G应用场景,尤其车载终端充分利用5G网络高速率、大容量、低延时的特点,让井上井下视频语音通话瞬时接通无卡顿,提高消息推送的速度,让车辆防碰撞提醒更加及时准确,在5G信号下实现了井上调度人员可以通过车载终端实时查看车辆前方的行驶情况,提高了调度员对司机的驾驶行为的掌控。

井下候车站接入5G网络,井上调度员可以实时监传输人流量、路况、线路、站点等情况,结合智能调度系统,分析预测未来人员数量,通过人员数量、发班、路况等因素实现智能排班、自动调度。

同时,我们也对井下正在实施的5G信号进行了关联测试。试验表明在5G 网络下,系统运行流畅,无线信号稳定。可以看出,无线接入点的连接质量对系统的有效运行影响巨大。

4 结语

智能调度管理系统及装备的技术研究,相比较传统用车申请流程的冗余复杂、车辆调度工作的低效、出井人员的长时间等待、井下交通的较低安全性,切实有效推动了辅助运输工作由“人工调控”向“智能调度”转变,实现了计划用车、合理调车、最大限度的节约用车成本,提高了20%~30%的车辆管理运行效率。由此证明,矿井无轨胶轮车智能调度管理系统及装备在车辆管理上优于传统辅助运输管理系统。

从成本控制方面来看,矿井无轨胶轮车智能调度管理系统及装备在提高车辆运行效率的同时,切实优化了井下车辆配置,减少了人员等待时间,长此以往减少了大量的成本支出。

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