3. 设备层数据采集与协议适配

设备层是工厂数据链路的起点，也是数据质量最容易失控的地方。PLC、传感器、CNC、机器人四类设备在数据形态、更新频率、接口能力上差异极大：PLC 以周期性过程数据为主，传感器多为高频模拟量或开关量，CNC 关注程序号、刀具补偿、坐标与报警，机器人则关心关节角、TCP 位姿、运行模式与任务状态。采集方案不能只考虑“能不能读到”，还要考虑“读到的数据是否具备时间一致性、语义一致性和可追溯性”。

一、四类设备的数据源特征

PLC 是最典型的数据源。以西门子 S7-1200/1500 为例，过程映像区中的 I/Q 区、DB 数据块、M 存储区都可以被采集。采集时通常按“地址 + 数据类型 + 字节长度”描述一个点位，例如 DB100.DBD0 表示 DB100 中偏移 0 的双字，若按浮点解释则对应一个 32 位实数。PLC 数据具有强周期性，扫描周期通常在 1～20 ms，但采集侧不必也不应完全跟随扫描周期，否则会造成网络与网关过载。

传感器分为模拟量与数字量。模拟量如 4～20 mA 压力变送器，需要经过量程换算：若量程为 0～1.6 MPa，对应 4～20 mA，则 12 mA 对应 (12-4)/(20-4)×1.6 = 0.8 MPa。数字量如接近开关、光电开关，通常以布尔量或计数脉冲形式进入 PLC 或采集模块。传感器数据的关键是量程、单位、滤波与断线判断，例如 4 mA 以下应判定为断线而非零值。

CNC 与机器人属于“控制器型设备”。CNC 常见数据包括当前程序名、主轴转速、进给倍率、刀具号、机床坐标、报警号；机器人常见数据包括运行模式、程序号、关节角、TCP 坐标、IO 状态、报警码。这类设备往往不开放底层内存，而是通过厂商协议、OPC UA 服务器或 FOCAS、ADS、KRL 等专用接口暴露数据。采集时要注意“状态量”与“过程量”的区分：报警号是事件型数据，适合变化上报；关节角是周期型数据，适合定时采样。

二、工业协议适配：Modbus、OPC UA、Profinet、EtherCAT

Modbus 是最常见的轻量协议，分 RTU 与 TCP 两种。Modbus TCP 报文结构简单，功能码 03 读保持寄存器、04 读输入寄存器、01 读线圈。它的局限是语义弱：寄存器地址本身不携带单位、量程和数据类型，必须由采集侧维护“点位表”完成语义映射。例如寄存器 40001 读回 800，若点位表定义“0.1 ℃/字”，则实际温度为 80.0 ℃。

OPC UA 面向语义互操作，具备信息模型、类型系统和安全通道。它适合把 CNC、机器人、PLC 统一暴露为带命名空间和节点 ID 的地址空间，例如 ns=2;s=Machine1.SpindleSpeed。OPC UA 支持订阅与死区（Deadband），可以显著降低无效上报。配置时应关注采样间隔、发布间隔、队列深度和死区值四个参数，它们共同决定数据新鲜度与网络负载。

Profinet 与 EtherCAT 属于实时工业以太网。Profinet 常用于西门子生态，通过 GSDML 文件描述设备，采集侧通常以 IO 控制器或嗅探方式获取过程数据；EtherCAT 采用主从站与分布式时钟，周期可低至 100 μs 级，适合运动控制与高速 IO。二者都不是为“通用数据采集”设计的，直接接入需要专用网卡或主站栈，工程上更常见的做法是在控制器侧做数据镜像，再通过 OPC UA 或 MQTT 向上转发。

三、采集网关配置的关键参数

采集网关的核心是一张点位表。每个点位至少包含：设备标识、协议类型、地址表达式、数据类型、字节序、单位、量程下限/上限、采集周期、死区、质量码规则。以 Modbus TCP 读取一台变频器输出频率为例，点位表可写成：

device: VFD-01
protocol: Modbus TCP
ip: 192.168.10.21  port: 502  unitId: 1
point: OutputFrequency
function: 03
address: 40001
dataType: uint16
scale: 0.01
unit: Hz
deadband: 0.05
period: 1000ms
quality: 若读超时或异常码非0，质量码=Bad

这里 scale: 0.01 表示寄存器原始值乘以 0.01 得到工程值。若读回 5000，则频率为 50.00 Hz。死区 0.05 Hz 表示变化小于该值不上报，避免稳态时产生大量重复数据。采集周期 1000 ms 是工程折中：变频器频率本身变化不快，1 s 足够反映趋势，又不会给网关和网络带来压力。

OPC UA 的配置重点不同。以采集一台机器人的关节角为例，需要先浏览地址空间找到节点，再设置订阅参数：

Endpoint: opc.tcp://192.168.10.50:4840
NodeId: ns=2;s=Robot1.Joint[1].ActualPosition
SamplingInterval: 100 ms
PublishingInterval: 200 ms
QueueSize: 5
Deadband: 0.01 deg

采样间隔决定服务器多久读一次节点值，发布间隔决定多久向客户端推送一次，队列深度决定网络抖动时能缓存多少个采样值。若采样 100 ms、发布 200 ms、队列 5，则正常情况下每次发布携带约 2 个采样值；若网络中断 1 s，队列最多保留 5 个值，超出部分被丢弃。因此队列深度不是越大越好，需要与业务对数据完整性的要求匹配。

四、数据预处理：从原始值到可用数据

预处理通常包含五类操作。第一是单位与量程换算，把寄存器整数、模拟量电流转换为工程量。第二是滤波，对压力、温度等慢变量可用一阶低通或滑动平均，例如 y[n] = 0.8×y[n-1] + 0.2×x[n]，系数 0.2 越大响应越快、平滑越弱。第三是去重与死区，抑制稳态重复上报。第四是时间戳与质量码，每个数据点应携带采集时刻和设备质量状态，便于后续判断“是设备停了还是网络断了”。第五是异常标记，例如 4～20 mA 信号低于 3.6 mA 标记为断线，高于 21 mA 标记为超量程。

五、一个可执行的配置检查清单

完成上述配置后，判断采集是否成功不能只看“有数据”。应同时观察三点：数值是否与设备本地显示一致，质量码是否在断线时变为 Bad，时间戳是否连续且与上层服务器偏差可控。只有这三者同时成立，设备层数据才真正具备进入分层协同工程的基础。