【Jailhouse 文章】Evaluation of a Hypervisor-Based Smart Controller for Industry 4.0 Functions in ...

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文章目录

• • 1. Introduction
  • 2. Related Work
  • • 2.1 Use Case And Peoposed Architecture
    • 2.2 Industry 4.0 Testbed
    • 2.3 Retrofitting Industry 4.0 Functionality
    • 2.4 Proposed System Architecture
    • 2.5 Proposed Smart Controller Architecture
  • 3. Evaluation
  • • 3.1 Measurement Setup
    • 3.2 Use-case-based Evaluation
    • 3.3 Generic Evaluation and the Effects of System Load
  • 4. Discussion
  • 5. Conslusion

在工业4.0场景下的基于Hypervisor的智能控制器性能评估

在机床中，预测性维护和过程监控可以提高机器可用性以及产品质量，早期故障检测还能够帮助优化生产系统的效率。使用虚拟机管理程序能够实现对传感器传入数据的快速反应以及在单一平台上对驱动程序的灵活支持。本文使用 COTS 单板计算机，将主轴监控传感器与工业边缘设备集成，研究了端到端的延迟。

1. Introduction

第四次工业革命（工业4.0）和智能工厂愿景旨在增强生产系统的自动化、通信和监控，以提高其效率和灵活性。提高效率的常用方法包括预测性维护和过程监控。预测性维护的特点是长期监控传感器数据和检测表明需要维护的模式，例如，通过机器学习的方法。过程监控是加工过程的在线监控。传感器数据捕获和监控系统响应之间的低延迟与启用在线流程优化或故障检测和紧急关闭等功能高度相关。将所需要的传感器集成到新的生产系统时，硬件和软件接口可能并不总是可用的。为了实现接口的轻松适配、数据预处理以及低延迟监控功能，本文提出了一种用于数据通信和计算的模块化智能控制器架构。

本文介绍了如何在商用现成单板计算机上使用智能控制器概念，以及在工业用例中集成传感器。本文深入了解系统和控制器软件架构，并确定用例和通用案例中可实现的延迟。本文评估端到端延迟，即控制器的外部输入与相应输出信号之间的延迟，从而可以估计实际应用中的性能。

2. Related Work

对于检测到故障时的紧急停止功能，[1] 中提出了一种智能控制器软件架构，基于 Jailhouse，并且运行 Linux 和实时操作系统并将它们彼此隔离。在 Banana Pi上的虚拟机管理程序的性能评估工作[10]、[11]。与原生 Linux 相比，评估了管理程序的性能开销。在他们的评估中，Jailhouse 虚拟机管理程序显示最低的开销为 0.04%，而 Xen 虚拟机管理程序设置显示出更高的值（21.6% 和 7.4%，具体取决于调度程序）。丹尼尔森等人提出了一种量化处理器内核之间性能隔离的方法。他们使用它来比较 Jailhouse 中的 Guest cell 和仅仅使用 Linux 的开销和隔离，没有考虑混合操作系统系统。相比之下，本文的工作评估了基于虚拟机管理程序的混合操作系统的延迟，并将它们与本机 Linux 设置进行了比较。

2.1 Use Case And Peoposed Architecture

2.2 Industry 4.0 Testbed

2.3 Retrofitting Industry 4.0 Functionality

为了改进加工中心主轴的过载检测和预测性维护功能，应集成一个新的传感器，测量主轴位移和倾斜。该数据可用于推导出影响附在主轴上的刀具的力。

过载检测机构旨在保护机器，特别是主轴和工件免受损坏。过载可能是由于与障碍物的意外接触（即碰撞）、不利的工艺参数或先前对工具的损坏。由于编程刀具路径或物理设置机器（夹具和工件的手动定位）时的错误，这些情况在单个零件或小批量的制造中尤其频繁发生。过载的特征是影响工具的力超过了定义的阈值。由于该力与主轴位移有关，因此对于该评估，可以将其简化为位移值的阈值比较。当检测到过载情况时，应触发机器紧急停止。由于过载情况是可能导致损坏的意外操作条件，因此需要在过载情况开始后尽快触发紧急停止。如 [1] 中所述，可接受的延迟大约为几毫秒。

预测性维护方法（例如剩余寿命预测）具有更宽松的延迟要求。可以长时间获取数据，然后离线或离线分析（例如使用云服务）。

在本文的用例中集成的传感器是 Schaeffler SpindleSense 传感器 [16]。它测量连接到主轴外壳的传感器环和连接到主轴的测量环之间的轴向和径向位移。它的分辨率约为 1 µm，测量数据以 1 kHz 采样并通过 CAN 总线（控制器局域网）提供。由于 CNC 单元和边缘单元都没有直接提供 CAN 总线接口，因此需要一个协议转换单元。虽然传感器可以为主轴监控提供内部数据处理，但本文的设置中并未使用它来最大限度地提高灵活性。

2.4 Proposed System Architecture

如图显示了加工中心的整体系统架构。机器由 CNC 单元控制，它通过机器内的本地以太网网络连

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