Kiến trúc IIOT đồng bộ thời gian tại biên cho giám sát bất thường trong hệ thống công nghiệp đa thiết bị dựa trên LSTM Autoencoder

Tóm tắt

Trong bối cảnh chuyển đổi số công nghiệp và phát triển nhà máy thông minh, giám sát trạng thái thiết bị theo thời gian thực đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu thời gian dừng máy và tối ưu hóa công tác bảo trì dự đoán. Tuy nhiên, các hệ thống công nghiệp thực tế thường gặp nhiều thách thức do thiếu dữ liệu lỗi được gán nhãn và sự khác biệt đáng kể về đặc tính động học giữa các loại thiết bị như bơm áp lực, quạt khí động, gầu tải và sàng rung. Bài báo này đề xuất một kiến trúc Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) tích hợp lớp đồng bộ dữ liệu thời gian thực tại cổng biên IoT (IoT Edge Gateway) nhằm thu thập dữ liệu từ hệ thống SCADA thông qua các giao thức công nghiệp như OPC UA và Modbus TCP. Sau khi thực hiện đồng bộ thời gian, lấy mẫu lại và xử lý bằng cửa sổ trượt, dữ liệu được truyền tới máy chủ AI thông qua giao thức MQTT để phát hiện bất thường. Khác với các phương pháp học máy truyền thống yêu cầu lượng lớn dữ liệu lỗi được gán nhãn, nghiên cứu này sử dụng một mô hình LSTM Autoencoder riêng cho từng thiết bị nhằm học các đặc trưng vận hành bình thường từ dữ liệu thực tế của nhà máy. Sai số tái tạo của từng mô hình được kết hợp với cơ chế ngưỡng thích nghi và các luật giám sát theo thời gian để phát hiện sớm các bất thường và giảm thiểu cảnh báo giả trong môi trường công nghiệp đa thiết bị. Kết quả thực nghiệm cho thấy kiến trúc đề xuất có khả năng hoạt động hiệu quả trên dữ liệu công nghiệp thực tế, đồng thời cung cấp một nền tảng có khả năng mở rộng cho các hệ thống bảo trì dự đoán trong nhà máy thông minh.