PLC运动控制实训装置方案介绍

1、方案介绍

运动控制实训装置以运动控制技术为核心，融合虚拟调试、远程控制、二次开发等先进技术，能在多种工业典型场景下编程控制器完成各种作业任务。通过装置实训，能满足自动化功能编程、数字化虚拟仿真调试、C#和低代码信息化远程控制等相关课程教学培训，了解控制器在智能制造系统中的作用，是适合控制器教学创新的典型装备。

2、产品特色

多层架构：该产品融合了数字化设计（OCTOPUZ、NXMCD、RoboDTS）、自动化处理技术(TIA Portal、GX Developer、Codesys)、信息化运营技术（IBM Node-RED），覆盖了工业智能控制领域的最新技术。

数字孪生：该产品配备了基于数字孪生仿真系统（OCTOPUZ、NXMCD、RoboDTS可选）的数字孪生体，支持老师和同学们在虚拟的环境中对设备进行通讯调试和各种实验。

虚实调试：该产品配备了多个基于虚拟仿真软件系统（OCTOPUZ、NXMCD、RoboDTS可选）的真实工业自动化场景，由运动控制装置作为核心控制器来完成仿真系统中的加工工艺流程控制，让实训不再局限于实体设备，最大化利用设备实训实验功能。

模块化：该产品结构轻巧，可视化程度高，各模块机械和电气模块可快速实现拼装和拆卸，方便学生在实训过程中一目了然的知悉整个装置的架构及通讯过程，同时方便老师进行维护还原以实现高频次的教学授课。

教学资源配套：该产品提供对应硬件设备的活页式word文档教材，教材涵盖运动控制所有自动化功能编程、数字化虚拟仿真调试、C#和低代码信息化远程控制等方向内容。

工业APP开发平台方案

1、平台架构

创新的多工厂 / 多组织架构模式：对项目开发完全透明、全自动、安全高效。

核心技术：UDE之多态数据源，不同条件、场景下极速、动态改变数据源。

创新的云端集成开发与调试技术：大大降低开发工业互联网SaaS的门槛，Visual Cloud IDE、MVCC、多开发者并行在线开发、云端开发调试下沉到本地。

创新的面向对象的大数据查询语言：RQL（兼容SQL）。支持泛等于操作符、支持语义查询、同时支持RDBMS与NoSQL。

创新的Hot-fix（热修改）：实现不停机/不停产更新，无论是修改业务逻辑、还是修改数据层实体类，均无需重启即时生效。模型驱动的开发模式：工厂物理建模、领域建模、工艺路线建模。

解决MES项目实施效率低下、周期长、维护麻烦的问题。

业界领先的基于Web / Cloud的开放式、可定制、可扩展、可视化 IDE：可视化的表单构造器、可视化的领域模型建模工具，可视化的流程建模(BPMN 2.0)工具。

可视化工厂建模工具：包括工厂物理建模、制程建模、执行建模。从制造流程到工艺路线，从领域建模到流程建模，从DDD（Domain-Driver Design），到PDD（Process-Driver Design），不仅减少了项目开发代码量，并大大提高了项目的可维护性、灵活可配置、快速变更等特性。终极目标是：零代码项目开发。

Hot-fix（热修改）特性，实现不停机/不停服务升级：无论是新增功能，还是现有功能的修改升级，包括修改数据源及相应Domain/Entity等，均无需停止服务，更无需重启服务器，不中断生产。

响应式UI，布局自动适应不同屏幕大小，基于HTML5的PC桌面、平板、移动全终端支持。并提供一键生成移动App和微信小程序功能（暂时只支持Android）。

语义查询、语义分析、自然语言查询与分析（OLAP）。

CoC（Convention over Configuration）、DRY（Don‘t Repeat Yourself）理念，极简设计模式。e.g. 多态数据源命名、表格日期时间列格式化。

Full-Objects：一切皆对象，简化、易维护、可重用e.g. 模块、数据源、模型、用户、脚本、方法、属性 。

微服务架构及云计算支撑：FlexWeaver采用最新的微服务架构及容器技术，带来了灵活便捷的部署方式及可伸缩的弹性计算，不仅可部署于本地服务器、或者服务器集群，也可部署于Microsoft Azure、AWS、阿里云等主流云计算平台，为日后的智能制造云打下坚实基础。

高可用集群及分布式计算：FlexWeaver支持单服务器部署运行，也支持上千台的大型服务器集群。支持重任务的分布式计算，也保障了服务器的高可用性 —- 只要不超过半数的服务器损坏、意外宕机，均不影响服务的持续运行，不会造成停产。出现问题的服务器上的服务会自动快速切换到其它正常的服务器上运行。

UDE（Unified Database Engine）及大数据高性能工业计算：FlexWeaver UDE整合了传统RDBMS（Oracle、SQL Server、MySQL等）、NoSQL大数据（Hadoop、MongoDB等）、Redis分布式缓存以及实时数据库，并提供了一致的元数据管理、及面向用户业务的语义层，让各种不同类型的工业数据得以使用最适合最高效的数据库系统进行处理，从而大大提升了整体数据处理性能。比如：关系数据库用于计算与存储重要的生产数据，而来自摄像头的图像数据则存储于Hadoop，来自SCADA的数据存储于InfluxDB，热数据则存储于Redis高速缓存，庞大的各个服务的日志数据则存储于MongoDB。而且，不管底层如何纷繁复杂，对调用者而言只需了解UDE，只与 UDE交互，其它全由UDE统一调度及管理。

工厂建模： 以可视化拖拽操作方式为主，支持完整的工厂建模，包括工厂物理建模、制程建模、与以及执行建模，支持任意层级工厂物理信息的定义、支持流程图方式的制程设计、工艺路线设计。

分布式高性能日志及数据追溯与恢复：通过提供默认日志系统、以及各种第三方日志系统的适配，将各种异构系统、服务组件的日志统一收集、存储于分布式的MongoDB，实现了统一的日志收集与管理，并提升了日志处理性能。因为详尽的日志，也让未作灾备的数据库出现意外时、根据日志恢复数据成为可能。

服务器运维监控：提供可视化的服务器及服务器集群监控，可实时监控服务器当前的CPU负载、内存消耗、网络带宽占、用户并发访问量等信息，对数据库服务器还提供了慢SQL执行监控，对异常服务器、负载过重等会自动报警。

严密的安全控制：完善的权限管理系统，并具备防跨站请求伪造攻击（CSRF）、防跨站脚本攻击（XSS）、防SQL注入攻击等安全防范措施。

多数据源与多态数据源：除了支持传统的多数据源的配置与使用，更实现了创新性的多态数据源技术，让同一个数据源可根据用户角色、所属组织等运行时动态条件，指向不同的物理存储，从而极简而高效地实现了多工厂多组织架构支持等特性。支持跨数据源，Persistence Context可在不同API 调用时极速（毫秒级）自由切换。

OOP（Object Oriented Programming） + AOP（Aspect Oriented Programming）编程模式，让系统更易于维护与扩展：面向切面编程（AOP）弥补了传统面向对象（OO）的不足，两者结合，大大简化了一些全局逻辑（比如日志与事务）的处理，也让系统更易于维护与扩展。

MVCC：独创的MVCC模式，相比传统MVC，让前后端分离得更彻底，而且更高效，让后端工程师、UE工程师、前端工程师三者可完美协作，大大降低他们之间的耦合与相互影响。

RESTful：规范、安全、前后无缝功能调用与数据交互。更可配置为Google Protocol Buffer模式，大大提高性能。

自动化的事务管理：事务链、事务传播。

UDE提供面向对象、灵活自由、兼容SQL的RQL：泛等于（可根据值动态解析为任何标准SQL操作符）、语义参数、自定义函数、数据转换。

UDE提供兼容RDBMS与NoSQL(e.g. MongoDB)的统一API。

基于HTML5及部分原生开发，实现在智能手机或平板上对远程生产现场的监视与控制。支持Android与iOS。

通过物联网，实现各种设备的实时在线监控，包括其运行参数、设备状态等。在经过授权情况下，可以实现远程控制、调整设备参数等。

通过远程摄像头，实现工厂、车间的远程监控，可以在手机监控画面上转动摄像头、调整仰角、调整焦距等。

通过后端的分析服务，支持在移动设备上做OEE（设备综合效率）分析。

通过各种图表、仪表盘，实现监控数据可视化、分析结果可视化。

支持设备异常预警，以即时消息或振动等方式。

工业APP开发平台界面

智能制造柔性生产线方案

1、系统介绍

该系统是一个工业智能制造综合集成柔性生产线。它由多个独立工作站组成：自动化立体仓库、智能视觉检测单元、激光雕刻单元、智能装配单元、智能包装单元站组成。它包含了生产设备硬件部分、工业自动化控制部分、MES生产执行软件部分，是一个集数字化、网络化、智能化生产制造柔性系统，它即可以实现单组设备的独立运行，也可以组合成一个集成柔性生产线进行协同作业。

2、生产流程

加工的工件通过MES调度工艺路径信息，由移动机器人单元送至加工工作站物料暂存，由MES软件根据工站状态，调度机器人进行搬运和工作站根据MES下发子程序号进行加工，每个不同物料RFID属性不同，MES会根据当前RFID信息调度机器人及工作站所使用程序，当机床加工完成后再次由移动机器人单元运送至下一个工序。

      系统动作流程简述：

1. 加工订单生成，系统下单;
2. 立体仓库进行原材料出库；
3. 移动机器人单元按照MES调度工艺路径信息，将工件运输到对应工作站暂存平台；
4. 工业机器人根据MES软件分配调度,抓取工件放入机床内；（其它独工作站以之相同）
5. 激光打标机/视觉检测单元根据MES调度软件下发的当前工序使用的子程序号进行选择程序加工，RFID检测物料编码是否MES调度的物料编码一直，行程闭环检测。当接收到工业机器人放料完成信息后开始对零件进行打标及检测；（其它独工作站以之相同）
6. 移动机器人单元与平台对接后将工件传输到下一工序，依次完成检测、装配和打标作业；
7. 工序全部完成后的成品经移动机器人单元运载到立体仓库入库平台进行成品入库，等待人工取货；

智能制造（工业4.0）综合应用实训平台

智能制造（工业4.0）综合应用实训平台用于培养具有掌握智能制造（工业4.0）低压电器控制技术、传感器技术、驱动技术、人机界面技术、IEC61131-3工业控制器编程及应用技术、工业以太网总线技术、远程控制技术、局域网与移动互联技术、智能终端应用、工业虚拟仿真等相关技术原理知识及技能的新型高端工业控制人才。

智能制造（工业4.0）综合应用实训平台是面向工业教育研发的主要核心产品，整套设备搭载一台核心工业控制器，由编程调试计算机、伺服系统、步进套件、变频器套件、远程I/O模组、机械运动结构等组成。

工业控制器源于CODESYS平台开发，支持EtherCAT、modbus等多种现场总线通信，支持OPC UA规范。

CODESYS软件支持PLCopen的标准功能块，伺服系统通过EtherCAT总线与工业控制器进行数据交换。

步进套件由步进驱动器和步进电机构成，主要通过远程I/O模块输出脉冲进行驱动。

变频器套件支持数字量控制、模拟量控制及ModbusRTU通信控制，通过外接编码器对交流电机的位置进行反馈。

智能工厂虚拟仿真软件安装在编程调试计算机，可以进行基础编程及PLC认知学习。

机械运动结构模拟工厂自动化流水线货物的传送、运输、抓取、分拣等操作。

工业互联网认知互动实训室方案

• 机械工位：全金属工业级工位

（1）主框架：包含底座和电视背板架，材质为工业通用的铝合金型材，安装便捷，轻巧又稳固；

（2）支撑台面：钢板，表面碳钢喷塑处理。

• 展示台面：用于部署展示部件

展示台面是认知互动平台的主展示区，以立体沙盘的形式，展示技术同时，还原了应用业务过程，共分三区块：

其一是感知控制区块，感知控制面向工业现场的装备和设备。该区块部署感知控制装备，有RFID、物料输送弹夹、机器视觉检测平台、水平剔除机构等。该区块还部署感知控制设备，有位置检测开关、温湿度传感器、小型轴流风机等；

其二是互联互通区块，互联互通是工业互联网的前提，按国际通用划分方式为无线通信、总线通信、以太网通信三种。该区块部署不同通信方式的控制器，有可编程序控制器（PLC）、无线Wi-Fi模块、以太网仪表等。结合直线型输送线的运动展示，介绍互联互通的功能，辅以互动模式，动态展示互联互通在工业互联网中的应用技术；

其三是数据应用区块，该区块是对数据进行集成化收集和处理，不断对数据进行整理，解决数据提取，集成及数据性能优化问题。台面部署有桌面型小型机器人，利用机器人不同的运动轨迹，模拟工业互联网现场的物料周转、上下料等多种应用场景，结合互动平台，动态展示了数据在工业互联网中的基础应用。台面的另一侧，部署有PAC控制器，也是认知互动平台的主控制器，PAC是IT架构的工业互联网控制器，集PC、PLC、网关功能于一体，是目前工业互联网最为先进的自动化可编程序控制器之一。

• 互动平台：智能高清电视，多媒体展示平台

互动平台是软件的展示载体，通过台面上平板电脑的操控，将过程一一呈现于高清电视中，整个过程直观和生动，与展示台面相辅相成。台面部署硬件的动态过程，展示的项目可以在通过高清电视展现，对体验者的操作做出反馈。

工业互联网发展的最终是服务模式的应用，互动平台展现了一个微缩工业互联网服务模式，以一个基于展示台面部署的硬件为载体，以最为直观的方式，以认知互动相结合方式，真实地还原了该工业互联网业务应用场景。

工业互联网关键技术实训室方案

工业互联网关键技术平台集成主流的工业传感器、执行器、仪表、控制器，通过智能网关提供“全设备上云解决方案”，并结合组态软件，以案例教学的形式，实现现场数据采集。教会学生如何在本地或异地，通过上位机或手机APP实现对一个智慧工厂数据的全面监控。

经过理论和实训相结合的教学，掌握智能制造的数据应用，产品主要包含以下模块：

• 软硬件设备：

产品选用具有代表性的工业现场感知控制设备，通过远程模块、PLC、仪表等，集中到工业互联网智能网关，利用工业互联网组态软件实现局域网数据采集监控的基础应用，并包含工业设备数据上云教学。

机器视觉教学实训室方案

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

机器视觉教学平台适用于中高职、及应用型本科，面向工业互联网、信息工程、自动化等相关专业的实验实训教学使用。产品从机器视觉的项目工程的应用技术出发，选用多种案例，结合机器视觉的典型应用技术，使学员了解机器视觉的应用范围、发展趋势、主要技术、软硬件基础，掌握机器视觉项目安装部署、参数调试、系统运维的技术技能。

机器视觉教学平台产品致力于使学生对机器视觉项目工程应用技术有整体认识，并能够熟悉和掌握相关基础知识，达到运用这些理论知识来解决机器视觉项目工程实际工业应用的目的，即培养学生成为具有实际操作技能的实用型人才，同时也锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。

工业通信实训室方案

工业通信实训室基于国家电子技术标准化研究所发布的《工业互联网白皮书》设计，实训室集“产-学-研”于一体，涵盖了目前工业通信领域的三大主流技术：工业以太网、工业总线、工业无线。针对三大主流技术本身的应用特性，工业通信实训室搭载通信教学平台通过技术知识结合典型应用的方式，帮助学生从理论知识的学习过渡到实际行业应用，不仅能让学生巩固前期所学习的理论知识，更可以让学生对未来所要进入的行业有一个基本的认知，为将来的职业生涯打下坚实的基础。

1、工业无线通信平台—物料监管

2、工业以太网通信平台—能耗监测

3、工业总线通信平台—生产管控

工业数字孪生工程实训室方案

工业数字孪生在线工程实训平台适用于电子制造、产品生产、设备制造等行业。教学过程中，通过工业数字孪生在线工程实训平台仿真现实工厂中的生产线，帮助学生快速掌握数字孪生、PLC虚拟组态和仿真、生产制造工程虚拟组建和调试等知识，更好地投入未来工业数字孪生和工业互联网行业中的实际工作。

• 缩减调试时间

工业数字孪生在线工程实训平台可在办公室中的一个数字化开发环境中进行，而不使用工厂生产设施现场的实际机器设备。通过在机器仿真期间进行的大量测试，可以识别和消除设计及功能错误。这种方法可大大加快实际调试过程。

• 成本降低

由于提前使用工业数字孪生在线工程实训平台进行深入测试，在实际调试期间只需进行少量纠正，停留在现场的时间减少，产生错误的风险降低，调试时间缩短，从而显著降低了开发成本。

• 风险降低

在工业数字孪生在线工程实训平台虚拟调试期间，可对所有方面进行无风险测试，无需客户的工厂人员参与。广泛的问题排查可显著降低实际机器中产生错误和缺陷的风险。

本产品适用于中高职、应用型本科院校相关专业。提供教学与实训内容，为广大院校提供强有力的工业自动化工程综合实训支撑，符合广大院校的需求。

工业数据采集与边缘服务实训室方案

工业数据采集与边缘服务实训室，以工业数据采集与边缘服务技能培养为导向，整合工业边缘侧数据采集设备安装与连接、边缘侧数据采集和存储管理、边缘侧信息系统交互和边缘侧数据可视化应用等知识，构建了一套新型工业数据采集与边缘服务整体解决方案。

工业数据采集与边缘服务系列以初级、中级、高级职业技能课程为导向，整合工业边缘侧数据采集设备安装与连接、边缘侧数据采集和存储管理、边缘侧信息系统交互和边缘侧数据可视化应用等知识，搭配初级、中级、高级不同等级教材资料内容，实现从数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程的系统化学习过程，让学生以丰富的知识技能通过职业技能等级证书考核，推进“1”和“X”的有机衔接，提升职业教育质量和学生就业能力，同时在教材开发、培训实施上充分考虑到模块化、单元化及学分设计，为培训学分化打下基础，在实施培训过程中，可以因地制宜通过学分银行开展书证融通、课程置换及企业证书互认等工作。

依照工业数据采集与边缘服务实训课程设计了一套适用于各个院校的实验室建设方案，其配备的工业数据采集与边缘服务应用平台包含多个零件工具收纳抽屉的设计，提升实训产品使用的方便性，同时提高实训室的整体美观性。