【AI+智造】基于SKF IMAX-16+PT1000与Odoo18工业物联网架构智慧生产诊断系统集成方案
作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人
日期：2025年2月28日
一、系统整体架构设计
1.1 技术架构分层
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| 应用层：Odoo18 |
| - 设备管理 |
| - 数据分析 |
| - 预测性维护 |
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| 平台层：IoT网关 |
| - Odoo IoT Box |
| - 协议转换模块 |
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| 传输层：工业通讯协议 |
| - Modbus TCP/RTU |
| - MQTT协议 |
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| 采集层：硬件设备 |
| - IMAX-16振动采集模块 |
| - PT1000温度传感器 |
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1.2 设备参数对应表
| 传感器类型 | 信号类型 | 量程范围 | 采样频率 | Odoo字段映射 |
|---|---|---|---|---|
| PT1000 | 温度信号 | -50℃~200℃ | 1Hz | temp_value |
| IMAX-16 | 振动加速度 | 0-20g | 10kHz | vib_acc |
| IMAX-16 | 速度信号 | 0-20mm/s | 1kHz | vib_vel |
| IMAX-16 | 包络值 | 0-5V | 2kHz | env_value |
二、硬件部署实施细节
2.1 设备物理连接方案
# 典型接线配置（Modbus RTU模式）
IMAX-16接线：
[传感器] -> BNC接头 -> 通道1-8
RS485+ ------> 网关A+
RS485- ------> 网关A-
PT1000三线制接线：
红线：+24V
黑线：GND
蓝线：AI0通道
# 电源配置要求：
- 独立开关电源供电（避免电磁干扰）
- 振动传感器供电：24VDC±10%
- 信号线屏蔽层单端接地
2.2 关键参数配置
# IMAX-16 Modbus配置（示例）
[Modbus_RTU]
device_address = 1
baud_rate = 9600
parity = none
data_bits = 8
stop_bits = 1
# 通道映射配置
channel_1 = {"type":"acceleration","unit":"g","scale_factor":0.01}
channel_2 = {"type":"velocity","unit":"mm/s","scale_factor":0.1}
三、Odoo18集成开发方案
3.1 设备模型扩展开发
<!-- 扩展iot_device模型 -->
<record id="vib_sensor" model="iot.device">
<field name="name">Vibration Sensor 01</field>
<field name="device_type">imax16</field>
<field name="communication_protocol">modbus</field>
<field name="ip_address">192.168.1.100</field>
<field name="port">502</field>
</record>
<!-- 自定义测量点模板 -->
<record id="template_vibration" model="iot.template">
<field name="name">Vibration_Metrics</field>
<field name="json_data">{
"temp": {"type":"float","digits":[6,2]},
"vib_acc": {"type":"float","digits":[6,3]},
"env_value": {"type":"float","digits":[6,4]}
}</field>
</record>
3.2 数据采集服务开发
# 自定义Modbus数据采集服务
class ModbusDataCollector(models.Model):
_name = 'iot.modbus.collector'
def _read_imax16_data(self, device):
# 使用pymodbus库实现数据读取
client = ModbusTcpClient(device.ip, port=device.port)
registers = client.read_input_registers(0, 10)
# 数据解析示例
raw_temp = registers[0]
temp = (raw_temp * 0.1) - 50 # PT1000温度转换公式
return {
'temp_value': temp,
'vib_acc': self._convert_acc(registers[1]),
'env_value': registers[2] * 0.001
}
def _convert_acc(self, raw_val):
# 加速度值转换算法
return raw_val * 0.01 * 9.81 # 转换为m/s²
四、关键问题解决方案
4.1 高频数据采集优化
# 采用分时采集策略
采集策略表：
| 数据类型 | 采样频率 | 存储策略 |
|------------|----------|----------------|
| 温度 | 1Hz | 直接写入PostgreSQL |
| 振动原始值 | 10kHz | 先存时序数据库，后聚合分析 |
| 包络值 | 2kHz | 边缘计算后传结果值 |
# 使用TimescaleDB扩展处理时序数据
CREATE TABLE vibration_ts (
time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
device_id INT,
acc_x DOUBLE PRECISION,
acc_y DOUBLE PRECISION,
PRIMARY KEY (time, device_id)
);
SELECT create_hypertable('vibration_ts', 'time');
4.2 诊断算法集成方案
# 振动状态诊断模型（示例）
class VibrationDiagnosis(models.Model):
_name = 'vibration.diagnosis'
def detect_abnormal(self, data):
# 使用Crest Factor进行诊断
peak = np.max(data)
rms = np.sqrt(np.mean(data**2))
crest_factor = peak / rms
if crest_factor > 5.0:
return "bearing_failure"
elif crest_factor > 3.5:
return "imbalance"
else:
return "normal"
五、部署注意事项
5.1 硬件部署注意点
-
抗干扰措施：
- 动力线与信号线间距 >30cm
- 使用双绞屏蔽电缆（阻抗120Ω）
- 接地电阻 <4Ω
-
安装位置规范：
- 振动传感器安装在电机非驱动端轴承座
- 温度传感器距离发热源<5cm
- 避免安装在强磁场区域
5.2 软件配置注意点
-
Odoo性能调优：
# 调整PostgreSQL配置 max_connections = 200 shared_buffers = 4GB work_mem = 64MB # 启用Odoo多进程 workers = 8 max_cron_threads = 4 -
安全防护措施：
- 采用VLAN划分工业网络区域
- 启用Modbus TCP的IP白名单
- 配置SSL加密的MQTT通信
六、实施路线图
Phase 1（1-2周）：
- 完成硬件组网测试
- 建立基础设备档案
- 实现数据可视化看板
Phase 2（3-4周）：
- 部署振动诊断算法
- 建立设备健康评分模型
- 集成维护工单系统
Phase 3（5-6周）：
- 实施预测性维护策略
- 训练机器学习模型
- 完成系统压力测试
七、效益评估指标
- 设备异常发现时间缩短至<30分钟
- 非计划停机减少40%以上
- 备件库存周转率提升35%
- 设备综合效率（OEE）提升15%
该方案完整实施周期约6-8周，建议采用分阶段迭代实施策略。在实施过程中需特别注意工业现场电磁兼容性问题，建议在正式部署前进行至少72小时连续稳定性测试。