CN105549556B - 一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法 - Google Patents

一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法,属于数据采集与传输技术领域;该系统包括电子测量仪、可编程逻辑控制器、本地监控端、云服务器和移动终端;本发明的系统同时支持广播、多播、订阅等模式,不同的业务工程师可以通过订阅方式获取自己所需的数据信息;本发明提高了数据传输的实时性与可靠性,减小了带宽,节省了数据传输过程中所需要的流量;同时响应速度快,能直观的看到出现故障的数据信息,可以随时随地了解现场设备的运行状态,方便不同需求的人员使用。

Description

一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法
技术领域
本发明属于数据采集与传输技术领域,具体涉及一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法。
背景技术
随着现代工业生产规模的不断扩大,生产设备由就地分散的局部自动控制逐渐向综合自动化体系发展,而一般工业控制系统地域跨越性较大,相当一部分设备工作在户外,一些作业点分散,环境恶劣,因此需要对各种设备的运行状态、生产指标等参数做到实时监控;在4G网络迅速发展以及手机终端逐渐普及的条件之下,越来越多的技术、功能融入到手机当中去,移动监控系统便是其中较为典型的例子;移动监控系统在保证传统监控系统功能的基础上,增加了监控的移动性以及便捷性,使得用户可以通过移动终端随时随地了解工业现场情况,对于企业管理层而言,可以更快更方便的获取企业生产情况,为他们的决策提供辅助功能;但是工业过程中,需要采集各种生产指标数据、工况数据以及状态信息数据,采样频率高,数据量大,传输时需要占用大量的网络带宽,因此又对移动监控系统提出了新的挑战,需要针对大数据建立一套数据采集与传输系统。
工业现场需要监控的数据项非常庞大,现场采集系统会高频地采集大量生产数据,但同时工业生产通常是较长时间处于一个相对稳定的状态,发生频繁波动的情况比较少,即使生产过程由于原材料或者外部环境变化导致生产出现波动,这种波动持续时间也是有限的,控制系统最终会通过控制指令使得生产过程回到一个稳态状态,因此,工业生产中很多监控的数据项在大部分时间内都是相对稳定的,例如,一些表征设备状态信息的布尔变量,大部分时间内其值要么是正常,要么是不正常,不会很长时间一直处于在正常和不正常间进行切换;但是现有的本地监控系统数据传输的实时性与可靠性低,带宽占用率高,数据传输过程中所需要的流量比较多,响应速度慢,不能直观的看到出现故障的数据信息,需要现场监控人员固定在中心监控室中进行查看操作,给工作人员带来了较大的不便。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法,以达到节省数据传输流量、提高数据传输实时性可靠性、随时随地了解现场设备的运行状态的目的。
一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,该系统包括电子测量仪、可编程逻辑控制器、本地监控端、云服务器和移动终端;
电子测量仪:用于采集每个工业生产现场的生产数据,并发送到可编程逻辑控制器;
可编程逻辑控制器:用于将接收到的生产数据发送到本地监控端;
本地监控端:用于显示接收到的生产数据;根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据进行编号;根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据进行编号,并将每次采集的生产数据的顺序编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值发送到云服务器;
所述的云服务器包括数据存储模块、数据处理模块和数据发送模块,其中,
数据存储模块:用于保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
数据处理模块:用于判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,否则,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,同时接收本地监控端重新发送的缺失的编号后的生产数据并保存;
所述的每个编号后的生产数据若是数值型生产数据,则对数值型生产数据进行处理,若是布尔型生产数据,则对布尔型生产数据进行处理;
所述的对数值型生产数据进行处理的过程具体为:设定每个数值型生产数据的数值波动范围,判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;
所述的对布尔型生产数据进行处理的过程具体为:判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;
数据发送模块:用于将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据进行发布,并将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端;
移动终端;用于接收云服务器发送的每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值,通知工作人员对生产设备进行维护调整。
所述的电子测量仪安装在工业生产现场的生产设备上,电子测量仪的输出端连接可编程逻辑控制器的输入端,可编程逻辑控制器的输出端连接本地监控端,本地监控端连接云服务器。
所述的可编程逻辑控制器还用于自动控制调节生产设备的各项设备运行参数。
所述的数据发送模块还包括订阅功能,即根据远程监控者的实际需求向远程监控者发送所订阅的生产数据。
所述云服务器采用设置有kafka集群的云服务器。
采用所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统进行的数据采集传输方法,包括以下步骤:
步骤1、在每个工业生产现场根据实际需求在生产设备上设定生产数据测量点,将电子测量仪安装在生产数据测量点处;
步骤2、设定生产数据采集时间间隔,并设定采集次数阈值;
步骤3、判断采集次数是否达到所设定的采集次数阈值,若是,将采集次数清零重新进行计数,并执行步骤4,否则,直接执行步骤4;
步骤4、根据设定的生产数据采集时间间隔,采用每个工业生产现场的电子测量仪采集生产数据,并将上述生产数据通过可编程逻辑控制器发送到每个工业生产现场的本地监控端;所述生产数据包括数值型生产数据和布尔型生产数据;
步骤5、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据,将生产数据进行编号并发送到云服务器,具体步骤如下:
步骤5.1、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据;
步骤5.2、根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据进行编号;
步骤5.3、根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据进行编号,并将每次采集的生产数据的顺序编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值发送到云服务器;
步骤6、采用云服务器根据接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据,对每个工业生产现场的设备运行状态进行监控,具体步骤如下:
步骤6.1、采用数据存储模块保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
步骤6.2、采用数据处理模块对每个工业生产现场的编号后的生产数据进行处理,具体步骤如下:
步骤6.2.1、判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,执行步骤6.2.2,否则,执行步骤6.2.2,同时采用本地监控端重新发送缺失的编号后的生产数据,接收上述数据并保存;
步骤6.2.2、判断每个编号后的生产数据的数据类型,若是数值型生产数据,则执行步骤6.2.3,若是布尔型生产数据,则执行步骤6.2.5;
步骤6.2.3、设定每个数值型生产数据的数值波动范围;
步骤6.2.4、判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.2.5、判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.3、采用数据发送模块将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据进行发布,并将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端,通知工作人员对生产设备进行维护调整。
本发明的优点:
本发明提出一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法,系统同时支持广播、多播、订阅等模式,不同的业务工程师可以通过订阅方式获取自己所需的数据信息;本发明提高了数据传输的实时性与可靠性,减小了带宽,节省了数据传输过程中所需要的流量;同时响应速度快,能直观的看到出现故障的数据信息,可以随时随地了解现场设备的运行状态,方便不同需求的人员使用。
附图说明
图1为本发明一种实施例的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法的系统结构框图;
图2为本发明一种实施例的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统及方法的系统结构示意图;
图3为本发明一种实施例的用于工业过程实时监控的数据采集传输方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。
本发明实施例中,如图1和图2所示,一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,该系统包括电子测量仪、可编程逻辑控制器、本地监控端、云服务器和移动终端;
本发明实施例中,电子测量仪用于采集每个工业生产现场的生产数据,并发送到可编程逻辑控制器;可编程逻辑控制器用于将接收到的生产数据发送到本地监控端;本地监控端用于显示接收到的生产数据;根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据进行编号;根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据进行编号,并将每次采集的生产数据的顺序编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值发送到云服务器;
本发明实施例中,所述的云服务器包括数据存储模块、数据处理模块和数据发送模块,其中,数据存储模块用于保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
数据处理模块用于判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,否则,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,同时接收本地监控端重新发送的缺失的编号后的生产数据并保存;所述的每个编号后的生产数据若是数值型生产数据,则对数值型生产数据进行处理,若是布尔型生产数据,则对布尔型生产数据进行处理;所述的对数值型生产数据进行处理的过程具体为:设定每个数值型生产数据的数值波动范围,判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;所述的对布尔型生产数据进行处理的过程具体为:判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;
本发明实施例中,数据发送模块用于将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据进行发布,并将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端;
本发明实施例中,移动终端用于接收云服务器发送的每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值,以便远程监控者对每个工业生产现场的设备状态进行监视,当设备发生故障时通知工作人员对生产设备进行维护调整;
本发明实施例中,所述的电子测量仪安装在每个工业生产现场的生产设备上,电子测量仪的输出端连接可编程逻辑控制器的输入端,可编程逻辑控制器的输出端连接本地监控端,本地监控端连接云服务器;
本发明实施例中,电子测量仪采用ME96NSR的多功能电子测量仪,可编程逻辑控制器PLC采用型号为FOXBORO BK3493 MANUAL系列的PLC,本地监控端采用监控室的PC端;本发明实施例中,云服务器采用由3台操作系统均为Centos 6.5的服务器组成,并支持分布式系统数据同步服务的kafka群集,kafka的版本号为2.9.1-0.8.2.2;
本发明实施例中,在三个服务器中均搭建Zookeeper+kafka集群,并创建一个Topic主题,用于存放实时生产数据,开启三台kafka集群服务器,当一台服务器出现故障时,可以换做另一台服务器提供服务,防止因服务器出现故障而影响数据传输;
本发明实施例中,对9个风力发电机进行实时监控,每个风力发电机采集408个生产数据,包括运行状态数据、工作环境数据和故障数据;
本发明实施例中,采用所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统进行的数据采集传输方法,方法流程图如图3所示,包括以下步骤:
步骤1、在每个工业生产现场根据实际需求在生产设备上设定生产数据测量点,将电子测量仪安装在生产数据测量点处;
步骤2、设定生产数据采集时间间隔为5s,并设定采集次数阈值为100次;
步骤3、判断采集次数是否达到100次,若是,将采集次数清零重新进行计数,并执行步骤4,否则,直接执行步骤4;
步骤4、每间隔5s采用每个工业生产现场的电子测量仪采集生产数据,并将上述生产数据发送到可编程逻辑控制器PLC,PLC通过OPC协议(工业标准OLE for ProcessControl)或者OPC-UA协议(OPC Unified Architecture)将生产数据发送到每个工业生产现场的本地监控端;所述生产数据包括数值型生产数据和布尔型生产数据;
本发明实施例中,可编程逻辑控制器PLC的功能为:1、PLC自动控制调节风力发电机的各项设备运行参数,即数值型生产数据;2、生产数据转发;
本发明实施例中,采集的每个风力发电机的408个生产数据的数据类型、名称具体如表1所示;
表1
步骤5、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据,将生产数据进行编号并发送到云服务器,具体步骤如下:
步骤5.1、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据;
步骤5.2、根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据从ID=01到ID=100,步长为1进行编号,例如:T1时刻,ID=01,T2时刻,ID=02;
步骤5.3、根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据以<编号,数值>的形式从01到408,步长为1进行编号,并将每次采集的生产数据的ID编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值作为一组生产数据以消息形式发送到云服务器;
本发明实施例中,编号后的成组的生产数据格式如下:
T1时刻 ID=01 <01,数值> <02,数值> <03,数值>...<407,数值> <408,数值>
T2时刻 ID=02 <01,数值> <02,数值> <03,数值>...<407,数值> <408,数值>
T3时刻 ID=03 <01,数值> <02,数值> <03,数值>...<407,数值> <408,数值>
T4时刻 ID=04 <01,数值> <02,数值> <03,数值>...<407,数值> <408,数值>
T100时刻 ID=100 <01,数值> <02,数值> <03,数值> <407,数值> <408,数值>
步骤6、采用云服务器根据接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据,对每个工业生产现场的设备运行状态进行监控,具体步骤如下:
步骤6.1、采用数据存储模块保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
本发明实施例中,创建一个数据库,将接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据同时保存在Topic主题和数据库中;
步骤6.2、采用数据处理模块对每个工业生产现场的编号后的生产数据进行处理,具体步骤如下:
步骤6.2.1、判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,执行步骤6.2.2,否则,执行步骤6.2.2,同时采用本地监控端重新发送缺失的编号后的生产数据,接收上述数据并保存到数据存储模块的数据库中;
步骤6.2.2、判断每个编号后的生产数据的数据类型,若是数值型生产数据,则执行步骤6.2.3,若是布尔型生产数据,则执行步骤6.2.5;
步骤6.2.3、设定每个数值型生产数据的数值波动范围;
本发明实施例中,根据每个数值型生产数据的特性,波动范围可以用数值量或者误差百分比设定;
步骤6.2.4、判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.2.5、判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,则上述生产数据为需报警生产数据,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.3、采用数据发送模块将每个编号后的数值型生产数据或需报警生产数据自动更新发布广播,并将每个编号后的数值型生产数据或需报警生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端或远程PC端,通知工作人员对生产设备进行维护调整;
本发明实施例中,数据发送模块将每一次接收到的所有编号后的生产数据以网页形式发布广播,并将每个编号后的数值型生产数据和需报警生产数据在网页上进行自动更新;
本发明实施例中,移动终端或远程PC端将编号转换成生产数据的名称,远程监控者根据生产数据的名称和数值,对每个工业生产现场的生产设备进行远程监控,保证每个生产设备的正常运行,当设备发生故障时通知工作人员对生产设备进行维护调整;同时远程监控者或业务工程师根据实际需求,可以向云服务器订阅所需的生产数据,云服务器的数据发送模块根据远程监控者或业务工程师的订阅请求,将生产数据发送到远程监控者的移动终端或远程PC端;
本发明实施例中,接收到一个周期的部分生产数据如下:
01 <01,144> <02,98> <03,1> <04,0> <05,1079> <06,2255521>...<407,0> <408,0>
02 <01,144> <02,98> <03,-1> <04,0> <05,1081> <06,2255522>...<407,0> <408,0>
03 <01,156> <02,98> <03,-1> <04,0> <05,1079> <06,2255522>...<407,0> <408,0>
04 <01,136> <02,98> <03,1> <04,0> <05,1077> <06,2255522>...<407,0> <408,0>
100 <01,188> <02,100> <03,1> <04,0> <05,1092> <06,2256039>...<407,0><408,0>
其中,T1时刻ID=01,T2时刻ID=02,ID编号连续,说明通讯正常;ID=02时,标识为03,05,...处,数值发生变化,编号为05处,数据变化超过该生产数据的波动范围±2,因此采用数据发送模块对编号为05的生产数据进行自动更新发布;ID=02时,标识为01,02,04,06,...,407,408处,数值不发生变化,编号为06处,数据变化在该生产数据波动范围±0.01%以内,因此不进行更新;对剩余接收到的生产数据依次进行判断,完成对风力发电机的实时监控;
本发明实施例中,云服务器还可以将数据库中保存的编号后的生产数据根据远程监控者的实际需求发送到远程监控者的移动终端或PC端,便于远程监控者进行进一步处理。

Claims (6)

1.一种用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,其特征在于,该系统包括电子测量仪、可编程逻辑控制器、本地监控端、云服务器和移动终端;
电子测量仪:用于采集每个工业生产现场的生产数据,并发送到可编程逻辑控制器;
可编程逻辑控制器:用于将接收到的生产数据发送到本地监控端;
本地监控端:用于显示接收到的生产数据;根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据进行顺序编号;根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据进行编号,并将每次采集的生产数据的顺序编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值发送到云服务器;
所述的云服务器包括数据存储模块、数据处理模块和数据发送模块,其中,
数据存储模块:用于保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
数据处理模块:用于判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,否则,则判断每个编号后的生产数据的数据类型,同时接收本地监控端重新发送的顺序编号缺失的生产数据并保存;
所述的每个编号后的生产数据若是数值型生产数据,则对数值型生产数据进行处理,若是布尔型生产数据,则对布尔型生产数据进行处理;
所述的对数值型生产数据进行处理的过程具体为:设定每个数值型生产数据的数值波动范围,判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;
所述的对布尔型生产数据进行处理的过程具体为:判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,则发送发布信号至数据发送模块,否则,继续采集每个工业生产现场的生产数据;
数据发送模块:用于将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据进行发布,并将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端;
移动终端:用于接收云服务器发送的每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值,通知工作人员对生产设备进行维护调整。
2.根据权利要求1所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,其特征在于,所述的电子测量仪安装在工业生产现场的生产设备上,电子测量仪的输出端连接可编程逻辑控制器的输入端,可编程逻辑控制器的输出端连接本地监控端,本地监控端连接云服务器。
3.根据权利要求1所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,其特征在于,所述的可编程逻辑控制器还用于自动控制调节生产设备的各设备运行参数。
4.根据权利要求1所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,其特征在于,所述的数据发送模块还包括订阅功能,即根据远程监控者的实际需求向远程监控者发送所订阅的生产数据。
5.根据权利要求1所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统,其特征在于,所述云服务器采用设置有kafka集群的云服务器。
6.采用权利要求1所述的用于工业过程实时监控的数据采集传输系统进行的数据采集传输方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、在每个工业生产现场根据实际需求在生产设备上设定生产数据测量点,将电子测量仪安装在生产数据测量点处;
步骤2、设定生产数据采集时间间隔,并设定采集次数阈值;
步骤3、判断采集次数是否达到所设定的采集次数阈值,若是,将采集次数清零重新进行计数,并执行步骤4,否则,直接执行步骤4;
步骤4、根据设定的生产数据采集时间间隔,采用每个工业生产现场的电子测量仪采集生产数据,并将上述生产数据通过可编程逻辑控制器发送到每个工业生产现场的本地监控端;所述生产数据包括数值型生产数据和布尔型生产数据;
步骤5、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据,将生产数据进行编号并发送到云服务器,具体步骤如下:
步骤5.1、采用每个工业生产现场的本地监控端显示接收到的生产数据;
步骤5.2、根据生产数据采集次数阈值,按照采集时间顺序对每次采集的生产数据进行编号;
步骤5.3、根据每次采集的生产数据的个数,对每个生产数据进行编号,并将每次采集的生产数据的顺序编号、每个生产数据的编号及该生产数据对应的数值发送到云服务器;
步骤6、采用云服务器根据接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据,对每个工业生产现场的设备运行状态进行监控,具体步骤如下:
步骤6.1、采用数据存储模块保存接收到的每个工业生产现场的编号后的生产数据;
步骤6.2、采用数据处理模块对每个工业生产现场的编号后的生产数据行处理,具体步骤如下:
步骤6.2.1、判断当前编号后的生产数据的顺序编号与上一次接收到的生产数据的顺序编号是否连贯,若是,执行步骤6.2.2,否则,执行步骤6.2.2,同时采用本地监控端重新发送缺失的编号后的生产数据,接收上述数据并保存;
步骤6.2.2、判断每个编号后的生产数据的数据类型,若是数值型生产数据,则执行步骤6.2.3,若是布尔型生产数据,则执行步骤6.2.5;
步骤6.2.3、设定每个数值型生产数据的数值波动范围;
步骤6.2.4、判断每个编号后的数值型生产数据的数值是否超出所设定的波动范围,若是,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.2.5、判断每个编号后的布尔型生产数据的数值是否改变,若是,执行步骤6.3,否则,返回执行步骤3;
步骤6.3、采用数据发送模块将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据进行发布,并将每个编号后的数值型生产数据或布尔型生产数据的编号和数值发送到远程监控者的移动终端,通知工作人员对生产设备进行维护调整。
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