亚琛工业大学机床实验室IOTA工业PoC项目报告01:数据采集和首次交易

德国亚琛工业大学机床实验室(Laboratorium fuer Werkzeugmaschine und Betriebslehre,简称WZL)是世界上最大的机械研究所,WZL于今年年初开始研究IOTA的工业用例。在这项任务中,RWTH(亚琛工业大学)将与欧洲最大的应用研究组织Fraunhoferr - Gesellschaft密切合作。此项目接受科学助理及学生的加入申请,资质要求为以研究IOTA和其分布式账本技术为方向的硕士,博士生。

亚琛工业大学机床实验室IOTA工业PoC项目报告01:数据采集和首次交易

这个PoC是关于什么的?

这一概念证明(PoC)的主题是Feintool AG公司生产的XFT 2500 speed型工业精冲机。精冲是一种用于大批量生产的金属切削过程,例如用于制造制动钳或皮带。因此,经过精冲处理的部件通常会执行与安全相关的任务,例如用在汽车上。下面的视频展示了这种精冲机(包括一个开卷机,一个矫直机,一个润滑装置和冲压机),并演示了冲压机在冲压过程中的加工运动。

亚琛工业大学WZL使用Feintool XFT 2500 speed进行精冲 视频: © WZL | Daniel Trauth

由于物理材料的波动性和工艺的不确定性,从统计上来说不可能生产出具有相同冶金和几何特性的部件。尽管所有零件都必须满足相同的要求,但由于它们各自的特性,并非所有零件都能够承受这些(冲压力的)负荷。但是,如果可以创建零件的数字双胞胎并公开这些个体信息,供应商就可以针对特定的零部件产品来调整其下游运营步骤,并提高终端客户对这些零件或产品的信心。

该PoC的目标是从机器控制中实时的提取精冲零件的生产数据,将其存储在缠结中,并可以通过Web前端进行检索。该POC仅限于选定的数据,如冲裁力、冲压行程或材料名称。

本文的重点以及结果前瞻

本文将数据采集作为第一步,也是最关键的一步。但是另外,一些真正的测试交易已经存储在IOTA官方的testnet中。下面的视频显示,首先将生成的每个零件的数据集进行排序,然后存储到tangle中。

首批500个IOTA测试交易。视频: © WZL | Daniel Trauth

PoC的架构

PoC的概念是任何机器(在这里是Feintool冲压机)都有一个受保护的MAM频道。然后生成的每个零件都会向MAM通道添加一条消息,消息中包含与它的制造有关的签名信息。此外,原始数据会存储在另外一个独立的数据库中。生产部件的接收方可以通过一个易于使用的web界面读取每个消息,并通过MAM频道检查数据的完整性。

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PoC项目愿景。 图片:©WZL | Semjon Becker

数据采集

建立概念证明的一个重要先决条件是解决方案的互操作性。WZL使用Kistler的压电传感器来测量静态和动态过程力。力传感器Type Kistler 9021A (链接)用于压边机,Type Kistler 9041A (链接)用于冲孔,Type Kistler 9031A (链接)用于反冲。由力传感器测量的反作用力是评估过程和机器特性的最重要参数。

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带有力传感器电缆的精密冲压工具。 图片:©grandcentrix

硬件

选择Kistler LabAmp实验室电荷放大器type 5167A(链接)作为PoC的数据采集设备。该放大器具有集成的网络接口,允许通过网络流获取传感器数据。这些数据可以用于与正常测试操作并行的不同应用。此外,所有具有模拟电压输出和集成电子压电(IEPE)模式的传感器都可以连接。该硬件在世界范围内广泛应用于汽车、工业过程控制和许多特殊应用领域,如卫星检测或高速列车防撞墙的建造。

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Kistler LabAmp放置在控制面板下方,并在右侧屏幕上可视化。 图片:©WZL | Daniel Trauth

软件

所开发的软件可以通过易于互换的驱动程序轻松的适应其他制造商,并为解决实际问题提供了一个广泛的平台。使用了National Instruments公司的LabVIEW 2018作为图形编程语言,因为NI提供了丰富的生态系统。LabVIEW生态系统拥有成千上万的开发人员,并通过联网的仪器驱动网络提供了成千上万的设备驱动。LabVIEW还可以在Windows、Linux、Mac OS、现场可编程门阵列(FPGA)和实时设备上运行,并与其他建模语言(如Matlab或Python)兼容。这为使用IOTA来解决现实世界的问题提供了非常高的互操作性。

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WZL x GCX x IOTA DAQ前端:使用LabVIEW 2018连接设备和传感器。 图片:©WZL | Sascha Kamps

信号处理

数据采集软件连接到设备并读取唯一的数据,每个设备只分配一次数据,例如各种零件的序列号。这些属性共同构成一个数字指纹。在第二步中,通过模拟触发器对传入的传感器数据进行分析和识别。下图显示了整个过程的完整复杂性。在很短的时间内(0.5 s)内,工具中有数种力起作用,所有这些力都承担了一个明确的任务。在寻址触发器的帮助下,只自动跟踪冲头力,并记录冲程。

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精冲期间力的处理。 图片:©WZL | Daniel Trauth&Herman Voigts

然后,产生的信号与其他变量一起作为数据集传输到分析队列中,这就确保了数据采集在后台继续进行,即使分析所需的时间比单个冲程要长。在分析中,会提取诸如最大力的相应特征值。校验和由所有的数据和唯一指纹以及私有种子组成,以提供高度的保护来防止被操纵伪造。原始数据和特征值也被保存为.json文件。

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WZL x GCX x IOTA DAQ前端:信号处理和最大力计算。 图片:©WZL | Sascha Kamps

首批交易

为了确保所有进程都存储在tangle中,散列将通过另一个队列传输到Python。精冲系统中每秒都会生成数据记录。然而,计算设备上的PoW要花费相当多的时间并使队列排得很满。在更换材料或工具时的生产中断期间,可以使用PyOTA处理队列并将其写入Tangle。

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WZL x GCX x IOTA DAQ前端:排队数据包(左)和完成的首批交易(右)。 图片:©WZL | Sascha Kamps

Testnet

交易使用标签WZL9GCX9IOTA9POC9IIOT999999存储在Testnet中 。在大约500个工件之后,我们停止了上传数据包。点击此处查看随机选择的交易。

接下来

下一步是在后端进行一些工作,以实现更高的tps,同时也需要将PoW外包并使用web前端来验证数据完整性。

感谢名单

我想感谢所有参与并提供支持的人。特别是来自Grandcentrix GmbH的团队:Sascha Wolf(产品负责人),Christoph Herbert(流程经理)以及所有gcx的评论员和顾问;testnet节点运营者,iotaledger.net被密集的用于上述交易;来自WZL的团队:Julian Bauer(毕业生,服务创新者),Semjon Becker(学生助理,设计工程师和产品开发者),Dimitrios Begnis(学生助理,前端开发者),Henric Breuer(机器学习工程师,全栈开发者),Niklas Dahl(学生助理,前端开发者),Björn Fink(毕业生,供应链工程师),Muzaffer Hizel(毕业生,供应链工程师和商业模式创新者),Sascha Kamps(数据工程师,数据工程和系统中的数据采集工程),Maren Kranenberg(学生助理,认知科学家),Felix Mönckemeyer(学生助理,后端开发者),Philipp Niemietz(博士生,计算机科学家),David Outsandji(学生助理),Anton Shirobokov(博士生,机械工程师),Tobias Springer(学生助理,前端开发者),Joachim Stanke(博士生,全栈开发者),Timo Thun(学生助理,后端开发者)和Trutz Wrobel(学生助理,后端开发者)以及WZL的IT :ThorstenBröker和Dirk Hautermann。

联系我们

如果你有任何问题或想以任何方式加入/贡献,可以通过电子邮件Twitter等方式联系Daniel或者浏览WZL网站

 

原文链接:https://medium.com/industrial-iota-lab-aachen-wzl-of-rwth-aachen/wzl-x-gcx-x-iota-status-report-01-a3461070724f

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专栏作者:inhuman

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