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無人電廠雲端報警系統研製
作者 李榮茂、劉瑞弘
刊登日期:2024/05/01
摘要:在當前的智慧化工業革命中,無人電廠的管理與維運提出了新的挑戰和需求。本文介紹了一種無人智慧化電廠的雲端報警系統的研製過程,該系統能夠在特定事件發生時,即時通過雲端將報警資訊傳送到使用者的手機LINE應用、電子郵件或手機短信。除了使用基本閾值作為觸發條件,該系統還採用機器學習演算法構建的運行參數關聯模型,為診斷提供更智慧的報警提醒。這一智慧化介面使電廠能夠更有效率地進行管理,並對設備可能出現的問題做出快速反應。
Abstract:In the current smart industrial revolution, the management and operation of unmanned power plants have presented new challenges and demands. This article introduces the development process of a cloud-based alarm system for unmanned smart power plants. This system can instantly transmit alarm information to users' mobile LINE applications, email, or SMS upon specific events. Besides using basic threshold values as trigger conditions, the system also employs machine learning algorithms to construct operation parameter correlation models, providing more intelligent diagnostic alerts. This smart interface enables more efficient management of power plants and rapid response to potential equipment issues.
關鍵詞:無人電廠、監控系統、即時警報、機器學習
Keywords:Unmanned power plants, SCADA system, Real-time alarm, Machine learning
前言
在全球化經濟和技術迅速發展的今天,工廠自動化已成為製造業不可或缺的一部分。自動化技術的應用,從根本上改變了生產方式,不僅顯著提高了生產效率和產品質量,同時也降低了生產成本和安全風險;自動化使得工廠能夠實現24小時不間斷的生產,並且在保證產品一致性的同時,快速響應市場需求的變化。此外,自動化還減少了勞動力的物理負擔,改善了工作條件,有助於防止職業傷害。
在自動化早期階段,傳統的工廠監控系統大多依靠硬件控制和固定的程序邏輯。這些系統通常基於可程式化的邏輯控制器(Programmable Logic Controller, PLC)以及監控與數據擷取系統(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)來實現對生產設備的基本控制和監視。儘管這些系統在當時對提升生產效率和產品品質起了關鍵作用,但它們的彈性和智能化程度有限,難以應對生產過程中的複雜變化和突發事件[1]。
隨著資通訊技術的發展,特別是物聯網技術(IoT)、以及大數據分析(Big Data Analysis)和人工智慧(AI)等技術的應用,工廠自動化監控系統發生了質的變化。當代工廠監控系統能夠整合來自各種感測器和設備的數據,並通過數據分析和機器學習模型,實現對生產過程的即時監控、預測性維護和智能最佳化。這種系統不僅提高了監控的精準度和反應速度,也為提升生產效率和降低營運成本提供了強有力的支持。
隨著數位轉型的不斷成熟,未來的工廠監控系統將進一步強調系統的整體性、智能化和自適應性,預計會有更多基於人工智慧和機器學習的算法被開發出來,以更精確地預測生產過程中可能出現的問題,並提前採取行動。同時,未來的監控系統也將更加重視人機交互的友善度(User friendly),甚至利用擴增實境 (AR)和虛擬實境(VR)等技術,提供更加直觀和人性化的操作體驗。此外,隨著網路安全威脅的增加,未來的系統也必須具備更強大的數據保護和安全防護能力。
總而言之,無人化電廠/工廠的監控自動化是當前工業自動化發展的重要趨勢之一。隨著技術的不斷進步,未來的監控系統將更加智能化和靈活,能夠提供更高效、更安全的生產方式。本文提出的無人電廠雲端警報系統融合了傳統監控系統的即時性與機器學習技術的預測能力,透過整合決策樹等機器學習模型,系統不僅能基於當前數據觸發警報,通過行動裝置應用程式直接傳遞給相關人員,以便快速做出回應;還能學習數據模式,預測潛在風險,這種雙重策略顯著提升了警報系統的靈敏度與準確性。
系統說明
1.系統架構
本文開發的無人電廠雲端報警系統基於分層架構設計,目標在實現高效、可靠的電廠營運監控與警報通知。一般監控系統的組成架構如圖1所示,可分成下列幾個項目:
圖1 監控系統架構圖
‧現場設備層:這一層設備是工廠的主體,直接對應到該工廠的生產與製造的產品,監控系統或介面開發者可依據廠內設備的需求來配置後續的資料測量。
‧資料測量層:根據廠內運作的需求,規劃配置必要的感測元件,擷取必要的設備或環境資訊,例如溫度、壓力、流量、電氣資訊、設備開關狀態等類比或數位資訊。
‧資料收集層:從前述感測元件將資料收回,透過實體類比線路或是各類通訊協定,將資料集中到控制器供後續處理。
‧資料處理層:這邊的處理包含了傳統上,基於設備運轉需求進行的資料判斷,以做出相對應的命令動作,屬於PLC控制。也包含了對收集到的資料進行預處理、清洗、學習分析等,以便往後端儲存正確有用的資料,進行更精準的警報觸發。
‧警報觸發層:將已經發生的警報,透過各種方式,傳送到用戶的界面裝置上,如手機應用、電子郵件或簡訊。
‧用戶介面層:為系統用戶提供一個直觀、易用的操作介面,用戶可通過此介面設定閥值、查看即時數據和警報歷史,以及管理警報通知設定。
本文重點為雲端警報系統,因此以下針對與該系統較相關的資料處理、警報觸發、與用戶介面進行細部說明。
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