彭勰
摘 要: 将分布式云计算技术应用于工业生产过程的监测和控制,对于提高系统的实时性、兼容性、可扩展性以及降低设备的造价和维护成本起到重要的促进作用。提出的流量积算管理系统由现场采集控制设备和云服务中心组成,其中现场采集控制设备用于采集现场设备的流量、温度、压力等信号,并将数据发送到云服务中心,云服务中心负责流量的集中积算、实时数据和历史数据的存储、Web交互展示和控制。系统实现了流量数据的分布式采集、云端集中积算、数据统一存储、Web交互展示和控制等功能,满足生产现场对流量数据统一管理的需求,同时为扩展其他应用模式提供了成熟可用的架构模型和基础。
关键词: 流量积算; 分布式系统; 云服务; 嵌入式系统; Web
中图分类号: TN919?34; TP273.5 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)01?0104?04
Abstract: The distributed cloud computing technology is applied to the monitoring and control of the industrial production process, which plays the significant auxo?action to improve the system real?time performance, compatibility and scalability, and reduce the device cost and maintenance expense. The flow integrating management system is composed of the field acquisition control device and cloud service center. The field acquisition control device is used to collect the flow, temperature and pressure signals of the field acquisition device, and send the data to the cloud service center. The cloud service center takes charge of the flow centralizing integrating, real?time data and historical data storage, Web interactive exhibition and control. The system realizes the functions of flow data distributed collection, centralizing integrating in the cloud terminal, data unified storage, Web interactive exhibition and control, satisfies the requirement of work site for flow data unified management, and provides the mature and available architecture model and foundation for the expansion of other application models.
Keywords: flow integrating; distributed system; cloud service; embedded system; Web
0 引 言
长期以来,流量的计量一直是计量工作中的重点和难点,直接影响着企业运行的稳定和企业成本的控制。随着能源计量网络的不断完善和发展,对流量的计量提出了新要求。由于工业控制对参数的采集精度和控制的复杂程度要求越来越高,并且工业现场环境存在一定的不确定性、多变且比较恶劣,再加上现场操作工人的技术水平不够高,这就对流量积算的性能提出了更高的要求。
为了避免供能单位和用户之间可能存在的计量偏差,除了选择合理的现场流量计外,同时也需要配备性能优异并符合目前智能化、网络化要求的流量积算设备,这样才能组成完善的流量计量系统。因此,将云计算和物联网的概念和模型引入流量积算系统,设计一种基于分布式数据采集网络的流量积算云服务系统,能够极大地调高流量数据的传输效率,简化流量检测系统的复杂程度,提高系统的稳定性和可靠性,并且使对流量的监测和控制变得更加简单和方便,提高整个测量系统的信息化水平。
1 分布式流量积算云服务系统的设计
1.1 系统架构
分布式流量积算云服务系统以生产过程流量测量特性及管理体系作为设计依据,以分布式系统结构为基础,以云端统一积算和管理为支撑,并结合船舶企业实际计量网络、检测设备状况、硬件环境等实际情况设计系统的总体架构。
分布式流量积算云服务系统的总体架构分为两部分,包括分布式采集监控设备和云服务中心。
(1) 分布式采集监控设备:采用北京世纪联信公司研制的分布式实时数据服务器(Distributed I/O Server)和嵌入式远程终端服务器(Remote Terminal Server,RTS)作为数据采集监控设备,通过分布式网络结构实现对硬件设备、计量仪表(流量计、温度传感器、压力传感器等)实时数据的采集、存储、汇总、推送、统一流量积算功能,并通过Web方式对外提供数据监视、服务器配置功能。
(2) 云服务中心:云服务中心建立在互联网云端的高性能服务器上,服务器可由用户自己架设或者购买、租用第三方的通用云服务器,即采用IaaS或者PaaS云服务模式。云服务中心由流量补偿与积算模块、云数据中心和云显控平台组成。其中流量补偿与积算模块负责流量积算与补偿的计算;云数据中心负责实时流量数据和历史流量数据的存储和归档;云显控平台负责向接入云中的各种终端设备用户提供B/S(浏览器/服务器)架构的Web显示界面,用于监控当前的运行状况和实时、历史数据[1]。
1.2 分布式实时数据服务器
分布式实时数据服务器将网关、RTU、生产数据库、OPC通信接口、数据接口、防火墙、控制算法、计算模型等软硬件集成在一起,部署在车间等工业现场,直接和间接地采集现场仪表的实时数据。分布式实时数据服务器结构如图1所示。
分布式实时数据服务器提供了符合生产现场标准规范的各种接口,用于采集现场仪表的实时数据、监视现场设备的运行状态以及向现场设备和执行机构发送控制命令。其接口包括A/D模拟量采集、D/A模拟控制信号输出、I/O开关量监测与控制和RS 485,RS 422等串行总线接口[2]。
服务器内部建立了工业实时数据库,用于存放实时和历史数据。数据采集单元将采集的现场数据实时存入工业实时数据库中,使数据库中的数据一直保持更新。服务器向上通过以太网连接至云端,并将数据库中的实时数據推送至云端[3]。同时内建的WebServer能够使用户通过浏览器直接访问分布式实时数据服务器,查看实时数据和服务器的配置信息。
1.3 系统通信方式
1.3.1 分布式数据采集系统通信方式
分布式实时数据服务器对外提供24路RS 485通信接口,能够完全满足生产现场的局部需求。嵌入式远程终端服务器可以作为一个设备接入RS 485总线,接线方式如图2所示。在此种连接情况下,需要保证串口波特率匹配,并且设备ID号不冲突[4]。
通过A/D模拟信号采集接口可以采集现场的4~20 mA以及1~5 V的标准信号,并通过配置工程量将转换后的数字信号处理为对应的工程参数。
通过D/A输出控制信号可以对现场执行机构进行控制,如控制电磁阀的开度用以调节流量的大小,通过工程量的配置同样可以按照实际工程参数输出对执行机构进行控制。
通过I/O接口可以读取现场设备的开关量状态,同时也可以输出开关量来控制现场设备的开关。
1.3.2 云服务中心通信方式
分布式数据采集设备之间以工业以太网相互连接,形成覆盖全厂的工业环网,并通过Internet连接至云服务中心。为保证数据的实时性、安全性和可靠性,云服务中心通过TCP/IP协议与现场设备进行实时通信。
2 流量积算云服务的设计
2.1 流量补偿与积算模块
流量补偿与积算模块是一个对各种液体、蒸汽、天然气、一般气体进行自动补偿流量积算的软件,与SCADA系统或其他信息系统交换数据。流量补偿与积算模块可以替代传统硬件流量积算仪,实现更为精确的流量补偿算法,获得更为丰富的过程数据,解决了传统硬件流量积算仪安装分散不宜维护,参数设定繁琐不宜操作,积算功能简单且数据不宜共享等问题,从而提高积算精度,降低维护成本和维护强度,提升生产过程的自动化和信息化水平[8]。
2.2 云显控平台
云显控平台的功能如图3所示,一方面云显控平台通过访问实时数据库和归档数据库,从云数据中心中读取实时和历史数据,将数据显示在用户页面上;另一方面云显控平台将用户在页面上下达的控制命令通过Socket(套接字)连接传递给对应的现场设备(如分布式实时数据服务器),从而实现用户在云端对工业现场的精确控制。
3 系统的实现
3.1 数据采集
采集现场仪表的测量数据是分布式实时数据服务器的主要功能,而数据采集轮询线程则是实现周期性数据采集的核心,包括采集周期控制线程与数据采集线程两部分。周期性控制线程的功能是按照用户设定的周期循环触发数据采集线程,由Timer类和同步事件DeviceUnit.AutoResetEvent组成。DATimer类的具体描述见表1。
3.2 与云端通信接口
分布式实时数据服务器通过云端接口服务程序与客户端(即云服务中心)进行通信。云端接口服务程序实现分布式实时数据服务器对外统一的数据发布和交互,并包含接口管理功能,其工作流程如图4所示。由图4可知,云端接口服务程序具有连接确认、实时数据发布、接收控制指令、其他记录等四项功能,其具体实现流程如下:
(1) 连接确认:确认客户端(云服务中心)是否是授权客户,确认后建立连接。
(2) 实时数据发布:由客户端提出实时数据请求列表,接口服务程序根据请求的参数与实时数据清单,对该客户端周期性发布实时数据。
(3) 接收控制指令:接口服务程序接收客户端发送的控制指令后,对远程设备进行控制,并向该客户端反馈控制结果。
(4) 其他:包括记录接口配置和接口服务日志。
3.3 嵌入式远程终端服务器
3.3.1 界面的实现
使用HTML+CSS的网页制作方法,开发出一套制作符合嵌入式远程终端服务器功能应用的Web页面,主页面如图5所示。由主界面的导航栏功能菜单可知,通过Web交互,用户能够查看远程终端服务器采集的实时数据以及控制端口的输出状态,能够控制D/A以及I/O输出端口的输出,同时能够对工程量和远程终端服务器的通信端口的参数进行配置,并能够查看这些参数的配置信息。
3.3.2 CGI通信接口
在嵌入式远程终端服务器的B/S模式中,浏览器和Web服务器之间的通信通过CGI接口实现。
CGI接口的定义如下:
HTTPD_CGI_CALL(name, "TAG", function);
其中name是该接口的名称;“TAG”是调用该接口的标识符;function是调用该接口后进入的接口函数。
3.3.3 实时数据采集
嵌入式远程终端服务器能够实时采集A/D采样值和I/O输入状态。实时数据采集在系统的定时中断中完成。为保证实时性,嵌入式远程终端服务器的定时中断周期设置为10 ms。
3.3.4 数据实时显示和刷新
(1) 实时显示
采集到的A/D和I/O输入的实时数据以及D/A输出和I/O输出状态将在实时显示页面中显示,供用户监测,远程终端服务器采集到的实时数据通过在CGI接口函数中使用snprintf()函数将数据以HTML代码的形式添加到HTML页面文件中,然后将HTML文件传输给客户端,在用户浏览器中显示出来。
(2) 实时刷新
为保证刷新频率的实时性以及良好的页面显示效果,嵌入式远程终端服务器数据实时显示页面的刷新使用AJAX與CGI相结合的技术。数据实时显示页面通过在后台运行的Javascript脚本中使用AJAX方式,周期性地异步访问专门的数据页面,并将该数据页面的内容显示在实时显示页面中,从而达到实时刷新的效果。
4 云服务中心
云显控平台的实质是一个云端Web服务器,用来向用户显示实时过程数据,并将用户的控制命令发送给现场相应的分布式采集监控设备,从而驱动执行机构执行用户命令。
云显控平台与用户的交互通过多种多样的Web显示界面完成,包括数据表格、二维平面流程图、3D动态虚拟现实技术等,通过先进的Web前端技术可以制作出逼真、漂亮的用户界面和友好、自然的交互方式,并针对不同的用户对象(如现场工人、现场工程师、中控室、企业管理者、能源供给商等)制作多种不同的界面,显示各方面的实时信息,传达不同方面的控制命令,使生产和管理更具针对性,提高生产和管理的效率和信息化水平。云显控平台示例页面见图6。
在流量监控页面中,用户可以看到生产现场阀门的开度信息,以及该阀门所在管道的温度、压力、瞬时流量和累积流量。同时,用户还能够通过滑动阀门右侧的滚动条调节阀门的开度大小,从而达到调节流量的目的。
5 结 论
本文设计的分布式流量积算云服务系统由现场采集控制设备和云服务中心组成,通过XML格式的TCP通信实现流量数据和控制命令的传递。现场采集控制设备包括分布式实时数据服务器和嵌入式远程终端服务器,用于采集现场设备的流量、温度、压力等信号,并将数据发送到云服务中心。
本文设计的分布式流量积算云服务系统采用当前IT领域最前沿的分布式云服务系统模型,将其运用到流量积算的工业应用中来,实现了流量数据的分布式采集、云端集中积算、数据统一存储和展示。分布式实时数据服务器和嵌入式远程终端服务器提供了丰富的现场总线接口,能够实现对绝大多数现场仪器仪表的数据采集和控制。基于B/S架构的云显控平台能够针对不同的用户定制不同的显示页面,包括数据表、二维流程图和3D实景效果等,展示效果丰富,用户针对性强。
参考文献
[1] 陈燕俐,陈军军,杜英杰,等.可应用于分布式系统的多授权中心基于属性的签名[J].计算机应用研究,2014,31(2):536?539.
[2] 任崇广.面向海量数据处理领域的云计算及其关键技术研究[D].南京:南京理工大学,2013.
[3] 王铮.基于Hadoop的分布式系统研究与应用[D].长春:吉林大学,2014.
[4] 李兴建,夏彦辉,陈松林,等.分布式稳定控制仿真测试系统的研制及应用[J].电力自动化设备,2014,34(5):163?168.
[5] 蒋卫寅,李斌,凌力.分布式系统数据一致性和并发性优化研究[J].计算机工程,2012,38(4):260?262.
[6] 魏光辉,李杰斌,王程玉,等.一种分布式系统上的元数据管理系统[J].计算机研究与发展,2013,50(z1):416?420.
[7] 张亮,梁俊,王兴亮,等.LXI关键技术与接入性能分析[J].计算机测量与控制,2012,20(1):167?169.
[8] 何盼,袁月,吴开贵.分布式系统监控资源多目标优化分配[J].计算机科学,2014,41(5):64?67.