CN104181896A - 一种基于物联网的工控采集状态监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明的基于物联网的工控采集状态监控系统可以对工控设备的基本状态信息、报警信息进行实时采集，工控运行状态进行远程监测分析，并给予专家级的维护指导，解决了工控远程状态诊断、维修调度服务困难的问题。

Description

一种基于物联网的工控采集状态监控系统

技术领域

本发明涉及工控采集领域，尤其涉及一种基于物联网的工控采集状态监控系统。

背景技术

传统的工控采集是在工业控制机或PC机上安装相应的数据采集设备，就地进行数据采集及测量分析，是一种单机本地化的测量系统。随着社会技术的进步，工控采集需要面对的采集节点越来越多，数据也越来越庞大，而工业局域网和internet的出现，使得通过网络系统进行工控采集的控制成为可能。

但是采用网络系统控制存在的问题是，网络系统控制组成复杂，设备和软件开发成本高，调试、维护困难，不便于工位与系统之间的分层管理，开发周期长，控制系统再现率低，从而导致工业控制系统中无法普及网络系统控制，限制了制造业的规模发展，影响了产品更新换代的速度。

作为新一代信息技术的重要组成系统，一种被称为“物联网”的网络逐渐发展起来，物联网(InternetofThings)顾名思义就是“物物相连的互联网”，指的是将各种信息传感设备，如传感器节点、射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。物联网框架应该由安全的API接口、骨干网络、可通过标准接口接入到骨干网络的设备网络构成；其有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

在物联网应用中有三项关键技术，分别是传感器技术、RFID标签以及嵌入式系统技术。

虽然现有技术中已经有将物联网技术应用于工控采集领域，但是，由于工控采集的特殊性，例如，安装环境比较复杂，这就导致采集设备的运行状态监控比较困难，缺乏实时有效的监测分析，从而导致运行效率的下降，因此有必要借助物联网的优势提出一种实时高效的工控采集状态监控解决方案。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种基于物联网的工控采集状态监控系统，包括工控数据采集系统、远程监测系统以及工控数据传输系统，所述工控数据采集系统和远程监测系统通过工控数据传输系统进行通信；

所述工控数据采集系统包括定位数据采集模块、工控工作状态数据采集模块、逻辑控制模块和采集数据传输模块；工控数据采集系统内的各个模块通过无线局域网通信；所述定位数据采集模块用于工控采集终端定位数据的采集，所述工控工作状态数据采集模块用于实时采集工控采集模块的工作状态、所述逻辑控制模块用于对工控采集模块进行逻辑控制，以及所述采集数据传输模块用于将采集的数据传输至远程监测系统；

所述远程监测系统包括智能远程状态分析数据库、智能状态分析单元、工控采集相关数据库、人机交互界面、状态分析辅助单元和模型建立单元；

所述工控数据传输系统采用多路交换机级联组成，包括顶层交换机和底层交换机。

其中，所述人机交互界面完成输入/输出和显示功能；

所述智能状态分析单元根据当前的输入数据，如工控采集运行过程中的各种征兆，运用智能远程状态分析数据库中的知识，按策略进行分析；所述智能状态分析单元包括第一判决分析模块和学习训练网络模块；第一判决分析模块包括含有征兆参数的逻辑知识，第一判决分析模块利用这些逻辑知识对输入的数据进行处理，从而得到学习训练网络模块的输入信号；学习训练网络模块通过其包含的状态诊断知识来实现从状态征兆到状态类型的映射，得到诊断结果；

所述状态分析辅助单元向用户解释本系统的分析过程并回答用户提出的问题；系统在每次咨询结束后主动向用户展示分析过程，并从动态数据库中调出保存用过的规则名去查寻智能远程状态分析数据库，并显示所采用规则的内容；

根据本发明的实施方式，所述智能状态分析单元还包括第二判决分析模块，通过第二判决分析模块对学习训练网络模块的诊断结果进行解释；在第二判决分析模块中，根据不同的诊断对象总结了诊断对象的决策分析规则用来对学习训练网络模块的诊断输出进行处理，把处理的结果以状态表的形式输出，即通过第二判决分析模块和状态表来对学习训练网络模块的诊断结果进行解释；

所述模型建立单元是指学习训练网络模块利用专家所建立的状态样本进行学习训练网络的训练，从而把状态诊断知识以学习训练网络权值和阀值的形式存储在学习训练网络模块的各个神经元当中，即模型建立单元就是学习训练网络模型的建立，本系统选用误差反向传播算法网络进行知识的学习；

所述工控采集相关数据库用于存储工控相关的原始特征数据信息；

所述智能远程状态分析数据库记载所要解决的问题领域中的事实和规则，即智能远程状态分析数据库是领域知识和该专家系统工作时所需的常识性知识的汇总，汇总中的知识包括逻辑性知识和启发性知识；所述逻辑性知识是指确保其准确无误的知识，是常识性的知识；所述启发性知识是指专家所掌握的知识。

根据本发明的实施方式，所述工控数据采集系统还包括扩展接口模块、短信息传输模块。所述工控数据采集系统内的各个模块通过蓝牙无线局域网方式通信。

根据本发明的实施方式，所述人机交互界面中，用户和专家通过输入/输出功能向智能远程状态分析数据库添加知识，输入/输出人工排障指令、调用历史数据库中的指令、调用显示模块的指令和修改指令；

由显示功能显示相应诊断模块的诊断结果，该诊断结果是以文字说明或以图表显示。

根据本发明的上述实施方式，所述基于物联网的工控采集状态监控系统的远程状态分析过程包括：

1)输入状态信息；

2)对状态信息进行汇总；

3)提取工控采集相关数据库存储工控相关的原始特征数据信息；

4)把步骤2)的状态信息与步骤3)的原始特征数据信息进行比较；如果步骤2)的状态信息是已知状态，则直接输出状态原因；如果步骤2)的状态信息是未知状态，则把状态信息送智能远程状态分析数据库进行分析后，输出状态原因。

与现有技术相比，本发明可以对工控设备的基本状态信息、报警信息进行实时采集，工控运行状态进行远程监测分析，并给予专家级的维护指导，解决了工控远程状态诊断、维修调度服务困难的问题。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

附图1示出了根据本发明实施方式的基于物联网的工控采集状态监控系统结构示意图；

附图2示出了根据本发明的一个实施方式的基于物联网的工控采集状态监控系统的远程状态分析过程流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

根据本发明的实施方式，如附图1所述，公开一种基于物联网的工控采集状态监控系统，包括工控数据采集系统、远程监测系统以及工控数据传输系统，所述工控数据采集系统和远程监测系统通过工控数据传输系统进行通信；

所述工控数据采集系统包括定位数据采集模块、工控工作状态数据采集模块、逻辑控制模块和采集数据传输模块；工控数据采集系统内的各个模块通过无线局域网通信；所述定位数据采集模块用于工控采集终端定位数据的采集，所述工控工作状态数据采集模块用于实时采集工控采集模块的工作状态、所述逻辑控制模块用于对工控采集模块进行逻辑控制，以及所述采集数据传输模块用于将采集的数据传输至远程监测系统；

所述远程监测系统包括智能远程状态分析数据库、智能状态分析单元、工控采集相关数据库、人机交互界面、状态分析辅助单元和模型建立单元；

所述工控数据传输系统采用多路交换机级联组成，包括顶层交换机和底层交换机。

其中，所述人机交互界面完成输入/输出和显示功能；

所述智能状态分析单元根据当前的输入数据，如工控采集运行过程中的各种征兆，运用智能远程状态分析数据库中的知识，按策略进行分析；所述智能状态分析单元包括第一判决分析模块和学习训练网络模块；第一判决分析模块包括含有征兆参数的逻辑知识，第一判决分析模块利用这些逻辑知识对输入的数据进行处理，从而得到学习训练网络模块的输入信号；学习训练网络模块通过其包含的状态诊断知识来实现从状态征兆到状态类型的映射，得到诊断结果；

所述状态分析辅助单元向用户解释本系统的分析过程并回答用户提出的问题；系统在每次咨询结束后主动向用户展示分析过程，并从动态数据库中调出保存用过的规则名去查寻智能远程状态分析数据库，并显示所采用规则的内容；

根据本发明的实施方式，所述智能状态分析单元还包括第二判决分析模块，通过第二判决分析模块对学习训练网络模块的诊断结果进行解释；在第二判决分析模块中，根据不同的诊断对象总结了诊断对象的决策分析规则用来对学习训练网络模块的诊断输出进行处理，把处理的结果以状态表的形式输出，即通过第二判决分析模块和状态表来对学习训练网络模块的诊断结果进行解释；

所述模型建立单元是指学习训练网络模块利用专家所建立的状态样本进行学习训练网络的训练，从而把状态诊断知识以学习训练网络权值和阀值的形式存储在学习训练网络模块的各个神经元当中，即模型建立单元就是学习训练网络模型的建立，本系统选用误差反向传播算法网络进行知识的学习；

所述工控采集相关数据库用于存储工控相关的原始特征数据信息；

所述智能远程状态分析数据库记载所要解决的问题领域中的事实和规则，即智能远程状态分析数据库是领域知识和该专家系统工作时所需的常识性知识的汇总，汇总中的知识包括逻辑性知识和启发性知识；所述逻辑性知识是指确保其准确无误的知识，是常识性的知识；所述启发性知识是指专家所掌握的知识。

根据本发明的实施方式，所述工控数据采集系统还包括扩展接口模块、短信息传输模块。所述工控数据采集系统内的各个模块通过蓝牙无线局域网方式通信。

根据本发明的实施方式，所述人机交互界面中，用户和专家通过输入/输出功能向智能远程状态分析数据库添加知识，输入/输出人工排障指令、调用历史数据库中的指令、调用显示模块的指令和修改指令；

由显示功能显示相应诊断模块的诊断结果，该诊断结果是以文字说明或以图表显示。

根据本发明的上述实施方式，如附图2所示，所述基于物联网的工控采集状态监控系统的远程状态分析过程包括：

1)输入状态信息；

2)对状态信息进行汇总；

3)提取工控采集相关数据库存储工控相关的原始特征数据信息；

4)把步骤2)的状态信息与步骤3)的原始特征数据信息进行比较；如果步骤2)的状态信息是已知状态，则直接输出状态原因；如果步骤2)的状态信息是未知状态，则把状态信息送智能远程状态分析数据库进行分析后，输出状态原因。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于物联网的工控采集状态监控系统，包括工控数据采集系统、远程监测系统以及工控数据传输系统，所述工控数据采集系统和远程监测系统通过工控数据传输系统进行通信； 

所述工控数据采集系统包括定位数据采集模块、工控工作状态数据采集模块、逻辑控制模块和采集数据传输模块；工控数据采集系统内的各个模块通过无线局域网通信；所述定位数据采集模块用于工控采集终端定位数据的采集，所述工控工作状态数据采集模块用于实时采集工控采集模块的工作状态、所述逻辑控制模块用于对工控采集模块进行逻辑控制，以及所述采集数据传输模块用于将采集的数据传输至远程监测系统； 

所述远程监测系统包括智能远程状态分析数据库、智能状态分析单元、工控采集相关数据库、人机交互界面、状态分析辅助单元和模型建立单元； 

所述工控数据传输系统采用多路交换机级联组成，包括顶层交换机和底层交换机。 

其中，所述人机交互界面完成输入/输出和显示功能； 

所述智能状态分析单元根据当前的输入数据，如工控采集运行过程中的各种征兆，运用智能远程状态分析数据库中的知识，按策略进行分析；所述智能状态分析单元包括第一判决分析模块和学习训练网络模块；第一判决分析模块包括含有征兆参数的逻辑知识，第一判决分析模块利用这些逻辑知识对输入的数据进行处理，从而得到学习训练网络模块的输入信号；学习训练网络模块通过其包含的状态诊断知识来实现从状态征兆到状态类型的映射，得到诊断结果； 

所述状态分析辅助单元向用户解释本系统的分析过程并回答用户提出的问题；系统在每次咨询结束后主动向用户展示分析过程，并从动态数据库中调出保存用过的规则名去查寻智能远程状态分析数据库，并显示所采用规则的内容。 

2.如权利要求1所述的系统，所述智能状态分析单元还包括第二判决分析模块，通过第二判决分析模块对学习训练网络模块的诊断结果进行解释；在第二判决分析模块中，根据不同的诊断对象总结了诊断对象的决策分析规则用来对学习训练网络模块的诊断输出进行处理，把处理的结果以状态表的形式输出，； 

所述模型建立单元是指学习训练网络模块利用专家所建立的状态样本进行学习训练网络的训练，从而把状态诊断知识以学习训练网络权值和阀值的形式存储在学习训练网络模块的各个神经元当中； 

所述工控采集相关数据库用于存储工控相关的原始特征数据信息； 

所述智能远程状态分析数据库记载所要解决的问题领域中的事实和规则。 

3.如权利要求2所述的系统，所述工控数据采集系统还包括扩展接口模块、短信息传输模块。所述工控数据采集系统内的各个模块通过蓝牙无线局域网方式通信。 

4.如权利要求3所述的系统，所述人机交互界面中，用户和专家通过输入/输出功能向智能远程状态分析数据库添加知识，输入/输出人工排障指令、调用历史数据库中的指令、调用显示模块的指令和修改指令； 

由显示功能显示相应诊断模块的诊断结果，该诊断结果是以文字说明或以图表显示。 

5.如权利要求1-4其中之一所述的系统，所述基于物联网的工控采集状态监控系统的远程状态分析过程包括： 

1)输入状态信息； 

2)对状态信息进行汇总； 

3)提取工控采集相关数据库存储工控相关的原始特征数据信息； 

4)把步骤2)的状态信息与步骤3)的原始特征数据信息进行比较；如果步骤2)的状态信息是已知状态，则直接输出状态原因；如果步骤2)的状态信息是未知状态，则把状态信息送智能远程状态分析数据库进行分析后，输出状态原因。