CN109164776B - 一种面向工业设备的分布式数据采集方法 - Google Patents

一种面向工业设备的分布式数据采集方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向工业设备的分布式数据采集方法,其技术方案要点是:具体包括如下步骤:S1、采用统一的设备接入终端,即物联网采控终端MIG200L,并将物联网采控终端MIG200L与待采集数据的设备连接;S2、利用物联网采控终端MIG200L对待采集数据的设备进行数据采集,并对数据进行了一系列数据的计算、统计,并根据数据计算、统计的结果判断是否上传;S3、对于判断结果为上传的计算和统计后的数据通过Wifi或2/3/4G或有线或Lora或NBIoT网络上传存储在Cassandra数据库,面向工业设备的分布式数据采集方法较为合理,减小了不必要的内存占比,并可以多多个设备进行点位采集、运算和处理。

Description

一种面向工业设备的分布式数据采集方法
技术领域
本发明涉及数据采集方法领域,更具体地说,它涉及一种面向工业设备的分布式数据采集方法。
背景技术
在工业制造领域竞争日趋激烈形势下,工业产品交期、性能、质量等要求越来越高,企业正努力通过成本缩减、加强质量管理和缩短投产周期等更加精细化的手段提升企业竞争力,企业在核心能力提升与转型升级的实践过程中通过两化深度融合、物联网等技术打造企业先进的“智能工厂”是实现企业管理的信息化、产品设计的数字化、过程控制的智能化、生产设备的数控化、生产过程可视化的途径。
实现“智能工厂”是一个艰巨的任务也是一个宏伟的目标,实现这个愿景的基础就是工业企业的各种数据采集,没有数据的输入再美好的规划也是空谈,工业数据主要为人、机、料、法、环的数据,其中设备数据尤为重要,因为设备的运行状态、加工参数、故障情况直接决定了产品的生产效率、质量与成本,但是很多企业在设备数据采集和存储时遇到了很多的困难,比如设备种类多,接口类型多,协议封闭,数据量大,无效数据难剔除、工况恶劣,数据异构,流量成本高等诸多问题,这些问题为企业云设备联网造成了很大的障碍。
现有的技术中为了达到数据采集收集的目的,工业设备数据采集接入方案目前市场上多为采用硬件板卡或采集终端的形式将设备与数据库进行连接,起到设备联通的作用。但是工业企业的设备都有由多个品牌组成,且型号、接口、通信协议、购入时间等都不一致,很难通过一款接入终端适配所有设备,于是企业在接入时需要去购买多种接入终端,且终端和数据库的连接方式又存在差异,导致不能使用统一架构;其次现有的工业设备数据采集传输方案现有市场上绝大数面向工业设备的数据采集传输方案都是透传方式,透传,即透明传输,指的是在通讯中不管传输的业务内容如何,只负责将传输的内容由源地址传输到目的地址,而不对业务数据内容做任何改变。这种传输方式过于简单,安全性能低,容易被监听,另外由于他对数据不做任何处理,所以数据驳杂,有效数据和无效数据无法分离,异常数据和正常数据无法区分,数据传输量大但有效信息量低,占用流量高;另外现有的工业设备数据采集存储方案中存储方式多为关系型数据结构,关系型数据是指以关系数学模型来表示的数据,关系型数据结构存在固定的表结构,不够灵活,且高并发读写需求支撑弱,海量数据的高效率读写支撑弱。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种面向工业设备的分布式数据采集方法,以解决背景技术中提到的问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种面向工业设备的分布式数据采集方法,包括以下步骤:
S1、采用统一的设备接入终端,即物联网采控终端MIG200L,并将物联网采控终端MIG200L与待采集数据的设备连接;
S2、利用物联网采控终端MIG200L对待采集数据的设备进行数据采集,并对数据进行了一系列数据的计算、统计,并根据数据计算、统计的结果判断是否上传;
S3、对于判断结果为上传的计算和统计后的数据通过Wifi或2/3/4G或有线或Lora或NBIoT网络上传存储在Cassandra数据库。
进一步的,所述S2其具体包括以下步骤:
S21、人工自定义采集点位,根据不同的待采集数据的设备上的数据点位通过人工自定义的形式确定需要采集哪些点位;
S22、点位计算以方便后续统计,对人工自定义形式采集的点位数据进行科学运算;
S23、点位统计,在不同的上传数据包间进行统计运算,每十个上传数据包计数其中点位的平均值;
S24、自定义上传,自定义上传频率,根据自定义采集点位、点位计算和点位统计后决定是否上传,对于没有发生变化的数据点位默认不上传,变化的点位默认上传至Cassandra数据库。
进一步的,所述S24在自定义上传时,启动主动唤醒,介于上传频率之间的时间,可主动召唤获取其在上传频率之间的实时值。
进一步的,所述S24在自定义上传之前,对数据进行异常处理,针对每个数据点和虚拟点,都增加合法上限和合法下限两个属性,在进行完每个数据点的采集和/或计算后,都将结果与该点的合法上限和合法下限对比,如果结果在合法上限和合法下限之间则上传,否则丢弃。
进一步的,所述物联网采控终端MIG200L支持断点续传,在网络恢复时将分布式缓存的数据上传至Cassandra数据库。
进一步的,所述存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用UDP或者HTTP的方式进行推送。
进一步的,存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用高密度数据压缩,MD5加密传输。
进一步的,所述S1中的物联网采控终端MIG200L支持网口和串口两种通信接口。
进一步的,所述S1中的物联网采控终端MIG200L支持协议驱动远程下发功能,当面向设备遇到通信协议或点表不一致时,通过网络的形式将适配的驱动协议下发到物联网采控终端MIG200赋予其数据采集能力。
进一步的,所述S22中点位计算时,当计算结果超过物联网采控终端MIG200L所限定的阀值时产生报警并将结果上传至Cassandra数据库,同时将报警时刻的前后各一分钟的密集数据打包上传,用于分析。
综上所述,本发明主要具有以下有益效果:
一、本发明中采用的物联网采控终端MIG200L具有多接口,具有面向不同设备的接入能力,适应性强大;
二、本发明中计算压力分布式在接入终端,大幅度减少计算与存储压力;
三、本发明由于可选择性上传数据点位,可在数据值发生变化时才上传否则沿用之前数据值,且数据点之间可以进行复杂的科学运算和统计,总之提高了数据的清理能力,减小了不必要的内存占比。
具体实施方式
实施例1
一种面向工业设备的分布式数据采集方法,包括以下步骤:
S1、采用统一的设备接入终端,即物联网采控终端MIG200L,并将物联网采控终端MIG200L与待采集数据的设备连接;物联网采控终端MIG200L是针对工业场景下实时数据采集应用、设计、制造的多用途物联网网关,包含多种网络连接方式和丰富的工业设备接口,具备远程管理、数据采集与解析、数据存储和上传,数据格式转换,通信协议集成,数据边缘计算等功能,目前主要应用于工业设备数据采集、高频次数据分析与预警、智能设备交互控制、无人值守点位监测等领域,MIG200L支持多种通信接口,可满足各种工业设备,有极强的工业设备接入适配性;
S2、利用物联网采控终端MIG200L对待采集数据的设备进行数据采集,并对数据进行了一系列数据的计算、统计,并根据数据计算、统计的结果判断是否上传;物联网采控终端MIG200L先对待采集数据的设备采集数据,之后再进行点位计算,之后进行点位统计,之后再判断自定义上传;
S3、对于判断结果为上传的计算和统计后的数据通过Wifi或2/3/4G或有线或Lora或NBIoT网络上传存储在Cassandra数据库;由于物联网采控终端MIG200L支持Wifi、2/3/4G、有线、Lora、NBIoT网络,所以可以根据条件选择上传手段。
优选的,其中所述S2其具体包括以下步骤:
S21、人工自定义采集点位,根据不同的待采集数据的设备上的数据点位通过人工自定义的形式确定需要采集哪些点位;
S22、点位计算以方便后续统计,对人工自定义形式采集的点位数据进行科学运算,例如对采集的电流点位和电压点位进行科学运算,继而能够得到功率的点位,有时候不需要电流点位和电压点位进行分析,需要对功率点位进行分析,所以需要对点位数据进行计算处理,同理即使是直接采集到的电压和电流点位数据,也要进行换算处理为可比较分析的数据;
S23、点位统计,在不同的上传数据包间进行统计运算,每十个上传数据包计数其中点位的平均值,进行点位统计可以得知点位的变化;
S24、自定义上传,可以自定义上传频率,即自定义从物联网采控终端MIG200L上传至Cassandra数据库的时间间隔,也可以选择性上传以节约内存,可根据自定义采集点位、点位计算和点位统计后决定是否上传,对于没有发生变化的数据点位默认不上传,变化的点位默认上传至Cassandra数据库,没有发生变化的点位不需要特别重视,对于有点位变化的点位需要直接上传。
优选的,所述S24在自定义上传时,启动主动唤醒,介于上传频率之间的时间,可主动召唤获取其在上传频率之间的实时值,由于在两次上传的间隔内并不上传,为了继续监控点位数据的上传,可在两次上传的间隔时间内召唤上一次上传的实时数据。
优选的,所述S24在自定义上传之前,对数据进行异常处理,针对每个数据点和虚拟点,都增加合法上限和合法下限两个属性,在进行完每个数据点的采集和/或计算后,都将结果与该点的合法上限和合法下限对比,如果结果在合法上限和合法下限之间则上传,否则丢弃,在合法上限和合法下限之间表面点位数据合法,不在合法上限和合法下限之间表面点位数据处理有误,不需要上传,以免占据内存。
优选的,所述物联网采控终端MIG200L支持断点续传,在网络恢复时将分布式缓存的数据上传至Cassandra数据库,在网络发生中断时,物联网采控终端MIG200L停止数据的上传,在网络恢复后可以继续上传。
优选的,所述存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用UDP或者HTTP的方式进行推送,HTTP属于TCP中的一种,HTTP属于面向连接的协议,UDP属于非面向连接的协议,UDP或者HTTP覆盖了大多数的连接协议,具有较大的适应性。
优选的,存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用高密度数据压缩,MD5加密传输;MD5为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数,用以提供消息的完整性保护,用于确保信息传输完整一致,是计算机广泛使用的杂凑算法之一,其具有五大特性:1、压缩性,任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定的;2、容易计算,从原数据计算出MD5值很容易;3、抗修改性,对原数据进行任何改动,哪怕只修改1个字节,所得到的MD5值都有很大区别;4、弱抗碰撞,已知原数据和其MD5值,想找到一个具有相同MD5值的数据,即伪造数据是非常困难的;5、强抗碰撞,想找到两个不同的数据,使它们具有相同的MD5值,是非常困难的,采用高密度压缩和MD5加密传输减小了内存的同时提高了传输的速度。
优选的,所述S1中的物联网采控终端MIG200L支持网口和串口两种通信接口;串口,也称串行通信接口或串行通讯接口,通常指COM接口,是采用串行通信方式的扩展接口,串行接口是指数据一位一位地顺序传送,其特点是通信线路简单,只要一对传输线就可以实现双向通信,可以直接利用电话线作为传输线,从而大大降低了成本,特别适用于远距离通信;网口网口即指网络接口。网络接口指的网络设备的各种接口,我们现今正在使用的网络接口都为以太网接口。常见的以太网接口类型有RJ-45接口,RJ-11接口,SC光纤接口,FDDI接口,AUI接口,BNC接口,Console接口;通过利用串口和网口可以使得物联网采控终端MIG200L与多种不同的设备连接。
优选的,所述S1中的物联网采控终端MIG200L支持协议驱动远程下发功能,当面向设备遇到通信协议或点表不一致时,通过网络的形式将适配的驱动协议下发到物联网采控终端MIG200赋予其数据采集能力。
优选的,所述S22中点位计算时,当计算结果超过物联网采控终端MIG200L所限定的阀值时产生报警并将结果上传至Cassandra数据库,同时将报警时刻的前后各一分钟的密集数据打包上传,用于分析。
综上,在适配设备方面,本发明多接口,多种类,具有面向不同设备的接入能力;在计算与存储压力方面,本发明计算压力分布式在接入终端,大幅度减少系统压力;在数据传输占用资源情况方面,本发明采用UDP或者HTTP的方式进行推送,短连接低消耗,并进行高密度数据压缩,MD5加密传输;在断点续传方面,本发明在网络不好时,数据可存储在终端上,当网络恢复时继续上传,临时存储容量8G。

Claims (1)

1.一种面向工业设备的分布式数据采集方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、采用统一的设备接入终端,即物联网采控终端MIG200L,并将物联网采控终端MIG200L与待采集数据的设备连接;
S2、利用物联网采控终端MIG200L对待采集数据的设备进行数据采集,并对数据进行了一系列数据的计算、统计,并根据数据计算、统计的结果判断是否上传;
S3、对于判断结果为上传的计算和统计后的数据通过Wifi或2/3/4G或有线或Lora或NBIoT网络上传存储在Cassandra数据库;
所述S2其具体包括以下步骤:
S21、人工自定义采集点位,根据不同的待采集数据的设备上的数据点位通过人工自定义的形式确定需要采集哪些点位;
S22、点位计算以方便后续统计,对人工自定义形式采集的点位数据进行科学运算;
S23、点位统计,在不同的上传数据包间进行统计运算,每十个上传数据包计数其中点位的平均值;
S24、自定义上传,自定义上传频率,根据自定义采集点位、点位计算和点位统计后决定是否上传,对于没有发生变化的数据点位默认不上传,变化的点位默认上传至Cassandra数据库;
所述S24在自定义上传时,启动主动唤醒,介于上传频率之间的时间,可主动召唤获取其在上传频率之间的实时值;
所述S24在自定义上传之前,对数据进行异常处理,针对每个数据点和虚拟点,都增加合法上限和合法下限两个属性,在进行完每个数据点的采集和/或计算后,都将结果与该点的合法上限和合法下限对比,如果结果在合法上限和合法下限之间则上传,否则丢弃;
所述物联网采控终端MIG200L支持断点续传,在网络恢复时将分布式缓存的数据上传至Cassandra数据库;
所述存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用UDP或者HTTP的方式进行推送;
存储在Cassandra数据库的数据进行网络传输时采用高密度数据压缩,MD5加密传输;
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