物联网技术在伺服驱动器监测中的应用

朱震曙，饶 彬，韩国庆，刘国辉，李鸿向

（江苏金陵智造研究院有限公司，江苏 南京 210022）

0 引言

自主导航车（Automated Guided Vehicle，AGV）是指能够按照规划的路径移动，具备负载、搬运等功能的地面智能机器人。AGV有着智能化程度高、任务处理量大、作业可靠性高等优点。在智慧工厂中，AGV可与各类产品流水线、零部件装配线、运输线、全自动操作终端有机地结合在一起，有效地缩短物料运输与管理周期，提高产线的生产效率，保证产品的合格率。

伺服电机是AGV的重要动力源，也是伺服控制领域不可或缺的一环[1]。AGV在厂区行驶过程中，受到复杂路面状态的影响，伺服电机的连接器接口处会出现松动，同时电机在某些场景下因异常过载造成绕组温度超限。长此以往，会导致电机线圈老化，控制精度下降，影响AGV的稳定运行。因此，对AGV中的伺服电机运行状态和参数进行实时监测并对产生的故障及时处理具有重要意义[2-4]。

1 伺服电机监测技术介绍

传统的电机监测指利用传感器测量电机运行过程中的转速、电压、电流、温度等模拟量来判断电机的运行状态。采集的模拟量通常通过上位机或者交互面板展示，能否准确判断电机的异常工作状态依赖于技术人员的经验以及数据的准确性与实时性[5]。但是，这种监测技术只能采集单台电机的运行状态，在电机数量较多的场合，依靠人工记录无法及时发现异常的电机运行状态。随着总线技术的发展，通过总线协议将单个电机的运行参数汇集到终端中心，使用数据挖掘的方法进行故障检测。但总线线缆的铺设交错复杂，对于AGV等移动设备，总线技术存在局限性。随着移动互联网技术的发展，用GPRS、3G、4G模块代替总线将伺服电机驱动器进行无线组网，能够有效克服总线线缆的不可移动缺陷。但由于无线互联网的公开性，电机的私有监测数据存在保密性问题，容易被黑客窃取并影响正常的生产流程。同时运营商网络在封闭空间与厂房中存在信号覆盖问题。

鉴于此，将可接入终端数量多、实时性强、网络稳定、保密性好的物联网技术应用于伺服电机运行状态监测领域能够有效提高AGV运行的安全性和稳定性，同时提高企业生产管理的智能化水平，为构建无人工厂奠定坚实基础。

2 物联网技术介绍

物联网技术的出现开始逐渐改变人们日常的生活方式，移动支付改变了出行需要钱包的习惯，共享模式提高了资源利用率，远程医疗让不同城市的人们享受同样的医疗服务等。通过将各种现实世界的信息数字化，人们的生活变得越来越便捷。物联网技术的发展水平及应用范围已成为当今国家科技水平的主要标志之一，万物互联将是未来社会的必然趋势。

2019年9月，江苏无锡举行了以“融合创新，万物智联”为主题的世界物联网博览会[6]，会中指出未来几年我国的物联网技术发展将以国家层面为主导。目前我国的企业在无人工厂、智能家居、移动支付等多个领域都获得了巨大发展。未来我国的物联网行业需要拥有更多自主核心技术与专利，产业链需开放共享。国家政策的主导，给我国物联网行业、企业以及从业者带来了更多的机遇。

随着物联网终端设备的种类和数量不断增加，对网络传输的速率、稳定性和安全性提出了更高的要求，这就需要有线网络、移动互联、近距离无线通信等多种通信技术的发展。无线传输技术具有组网简单、支持终端数量多等优点，已逐渐成为物联网设备通信的主要传输手段。现阶段针对不同的应用场景，具有不同的无线传输方案，针对远距离的4G、5G技术，针对小范围传输的Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等，针对低功耗需求的LoRa、NB-IoT等。随着不同类型终端对网络容量和传输速率的需求不断增加，各种无线网络技术间也需要实现兼容与共存。

基本的物联网应用系统从体系结构由下往上可分为感知层、网络层和应用层[7]。

（1）感知层。感知层负责将现实世界的物理量数字化。感知层采集的信息包括视频采集卡、红外感应器、加速度计等设备的模拟信号，也包括直接从NFC标签、二维码条形码识别器等数字设备中采集到的数字信号，模拟信号和数字信号通过专用芯片以数据的形式记录。最终所有的数据通过无线传输模块集中传输到网络层中的对应网关，由网络层对数据进一步处理。

（2）网络层。网络层负责完成接收感知层收集的数据，同时对数据进行有效存储与深度处理。网络层中传输数据的网络类型包括有线网络、移动互联网、各类专用网络等。网络层中的业务处理模块为应用层提供算法处理过的数据组合，提供的数据组合包括数据分类、趋势预测、数据排序等。

（3）应用层。应用层是将数据组合以可视化的形式呈现给用户，并接收用户的输入信息。它将网络层提供的数据服务针对不同行业的数据模型和不同用户需要的业务类型提供相应的信息服务平台，如电机监控平台、停车调度平台、电网负荷预测平台等。

3 平台应用前景

将AGV中伺服电机的状态监测与高速发展的物联网技术相结合，使原本独立运行的单个伺服电机成为数据信息化的可联网终端，将多电机数据和AGV状态集中管理[8]。多个电机的运行数据通过无线网络汇聚到中心网关，并通过专用网络传输到指定的数据处理中心，运行数据经过人工智能、数据挖掘与专家系统等技术处理之后，转化为状态与故障处理信息，最终以可视化的方式直观展现给监测人员。当系统判定电机出现故障或者AGV行驶状态异常时，迅速为监测人员提供警示信息，使其及时处理故障态以避免更大的生产事故。此外，通过深度学习技术对电机及AGV运行的历史数据与电机关键部件状态的相互关系进行匹配，从而提前预测电机运行故障，使伺服电机长期保持较高的性能，进而为企业节省大量的故障处理费用，为以AGV为主的产品线提供了稳定的保障。

AGV伺服电机监测系统的总体架构设计对伺服电机在不同场景中运行状态监测的需求进行分析并结合物联网技术理论。

监测系统的采集层由伺服电机、智能驱动器和不同模拟量传感器组成。不同传感器之间以电气特性相同的硬件接口和规定的通信协议进行通信，智能驱动器采集的信息通过无线网络上传，经采集节点处理后发送至网络层的中心网关。

监测系统的用户层主要为终端用户提供监测信息展示平台，用户同时可以按照不同的需求定制不同的功能，平台具备电机实时状态监测、电机损耗预测、故障报警、AGV信息管理、历史数据查询等基本功能。

基于以上分析，本文主要提出一种监测系统采集层的智能伺服驱动器实现方案。

4 智能伺服驱动器设计

智能伺服驱动器是AGV伺服电机监测系统的基础，为故障智能诊断和AGV稳定运行提供了数据支撑。智能驱动器由驱动模块、电机数据采集模块和无线通信模块三部分组成。

4.1 驱动模块

驱动模块是智能伺服驱动器的核心模块，主要功能为控制电机稳定运行，保证AGV按照指定的速度在厂区移动。为了保证伺服电机控制的实时性和稳定性，驱动模块的核心采用28335系列电机控制专用DSP。驱动模块硬件主要包括控制单元、电源管理单元、CAN、RS-485通信单元、三相全桥逆变单元、电机控制参数采集单元。

驱动模块通过RS-485接口实现与采集模块、无线通信模块的双向通信。模块的软件部分包括DSP系统底层驱动、伺服电机三环控制算法以及与其他模块通信的应用程序。

4.2 电机数据采集模块

采集模块主要收集电机的状态信息与AGV的运行参数，包括电源供电电流与电压、电机温度、驱动器温度、AGV行驶速度与方向等。为了保证在采集模块的实时稳定工作的同时不影响电机控制，使用单独的STM32系列低功耗芯片作为整个采集模块的控制核心，控制各个高精度传感器的采集时序，依次获取供电电压、电流、设备温度、AGV速度、加速度、角速度等模拟量，随后对这些数据进行滤波、类型转换等处理，保证数据的准确性。

4.3 无线通信模块

无线通信传输技术按数据传输距离可分为短距离通信和广域网通信技术两类。一是短距离通信技术，主要包括广泛使用的Wi-Fi、手机中常用的Bluetooth、低功耗的Zigbee等。其优点是底层节点之间的数据传输无须额外的网络设备中转，设备具有通用的通信协议；缺点为网络覆盖范围有限、传输速率受限于终端数量、传输数据安全性无法保证。二是广域网通信技术，主要有NB-IoT、LoRa、SigFox等，其优点是信号覆盖广、传输距离远、传输安全性高、组网的终端数量大；缺点是不能应用于终端高速移动的场景。

LoRa技术具有抗干扰性强、网络负载容量大，同时LoRa的终端节点开发简单，这意味着用户可以在较大的范围内使用简单的方式部署网络。与其他技术相比，LoRa不依赖运营商的蜂窝网络，企业可以构建网络，自主把控网络质量，自主运行，运营数据掌握在自己手中，安全性高。厂区内的AGV移动速度较慢，能有效克服LoRa的缺点，适合分散式作业的场景。

无线通信模块采用LoRa通信技术，能有够效解决其他技术组网复杂、设备成本高等问题，同时可保证数据传输的安全性。考虑芯片模块的数据传输类型、兼容性与支持的协议，采用了搭载SX1262无线射频芯片的LoRa模块，将采集到的电机运行数据传输到终端数据中心，利用大数据平台与故障专家系统进行电机工况和AGV运行状态分析。

5 结束语

综上所述，本文全面阐述了物联网以及伺服电机监测技术的基础概念，并对其两种技术进行融合的应用前景进行了分析，最后提出了基于物联网技术的一种智能伺服驱动器。将物联网技术应用于伺服电机监测中，能够对我国电机数据监测领域的智能化水平提升起到重要推动作用，能够不断提升物联网技术在传统制造业中的适用性。■