CN109188955A - 一种云端远程监控设备 - Google Patents

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徐宇雷
张振
王泽阳
何艳
汤翠萍
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Acrel Co Ltd
Jiangsu Acrel Electrical Manufacturing Co Ltd
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Acrel Co Ltd
Jiangsu Acrel Electrical Manufacturing Co Ltd
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    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/04Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0428Safety, monitoring
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/24Pc safety
    • G05B2219/24024Safety, surveillance

Abstract

本发明涉及一种云端远程监控设备,包括数据采集模块,用于采集和上传传感器数据;数据存储模块,用于将所述数据采集模块上传的数据、异常信息和告警信息存储在云服务器;系统控制模块,用于控制数据采集和存储以及指令解析和传输;数据和隐患分析模块,用于进行能耗分析和隐患分析。本发明具有云端存储、分析和处理故障的功能,提高了突发故障的处理效率,降低了故障处理成本。

Description

一种云端远程监控设备
技术领域
本发明属于远程监控技术领域,具体涉及一种云端远程监控设备。
背景技术
随着信息时代的到来,企业投入大量的软件服务和硬件设备,然而,由于剩余电流过大、短路、过温度、欠电压、过电压、过电流等电气故障具有突发性和紧急性,必须及时采取措施,如中断服务、紧急拉闸,传统的监控设备在发现告警后,需要工作人员现场处理,耽搁时间较长,更有可能给企业造成重大损失。另外,现有的监控系统难以实时存储和分析设备的运行信息和故障信息,无法发现和预测潜在的设备故障。
发明内容
本发明的目的是提供一种云端远程监控设备,具有云端存储、分析和处理故障的功能。
本发明解决上述问题所采用的技术方案为:一种云端远程监控设备,其特征在于:包括数据采集模块,用于采集和上传传感器数据;数据存储模块,用于将所述数据采集模块上传的数据、异常信息和告警信息存储在云服务器;系统控制模块,用于控制数据采集和存储以及指令解析和传输;数据和隐患分析模块,用于进行能耗分析和隐患分析。
进一步的,所述数据采集模块还包括火灾探测器和无线模块,所述火灾探测器用于采集传感器数据并进行保存;所述无线模块用于通过总线实时采集所述火灾探测器存储的数据,并通过所述数据存储模块自动打包上传到所述云服务器中日常监控数据库。
进一步的,所述无线模块还可自动判断判断状态信号是否超出设定的对应信号告警阈值,如果超过所述告警阈值,则产生告警信息,当监测到所述告警信息时,所述无线模块将实时采集的所述火灾探测器数据按预设频率打包传输给所述系统控制模块, 当监测到所述告警信息时,所述无线模块将实时采集的所述火灾探测器数据按预设频率打包传输给所述系统控制模块。
进一步的,所述告警阈值为三相导线或零线的预先设定的特定温度,当温度超过所述告警阈值时,所述火灾探测器发出声光告警。
进一步的,所述系统控制模块用于接收来自所述无线模块的数据包并进行数据解析,根据解析后的数据查看其中的异常信息和告警信息,告知系统层现场设备异常,处于告警状态;所述系统控制模块通过内存数据库将实时产生的所述告警信息转发至WEB系统和APP系统以产生告警短信,并将所述告警短信发送至探测器所属项目的运维人员,同时所述WEB系统在显示界面上产生隐患告警提示,所述APP系统在手机端产生通知栏推送消息。
进一步的,当所述无线模块监测到剩余电流过大、短路、过温度、欠电压、过电压、过电流的一种或多种信息时,可实时产生所述告警信息。
进一步的,每一次告警都会产生一条事件记录,所述WEB系统和所述APP系统可查询历史记录,显示每一项所述火灾探测器探测的数据参量的实时数据变化曲线和历史数据变化曲线。
进一步的,所述数据参量包括剩余电流值、温度值、电压值、电流值、功率等中一种或多种。
进一步的,每一条所述告警信息都会产生一条待处理隐患信息,管理员通过所述WEB系统发起派遣工单,运维人员在所述APP系统或WEB系统上收到工单,去现场处理隐患后,录入事件处理过程,上传图片,完成隐患处理。
进一步的,数据和隐患分析模块包括能耗分析模块和隐患分析模块;所述能耗分析模块用于提供每一台所述火灾探测器探测的回路的能耗分析结果报表,报表按日、月、年提供电能消耗的数值,其中,日报表提供查询该回路任意一天每小时消耗的电能数据报表和曲线;月报表提供查询该回路任意一月每天消耗的电能数据报表和曲线;年报表提供查询该回路任意一年每月消耗的电能数据报表和曲线,最终生成能耗分析报表;所述能耗分析模块用于提供每一台所述火灾探测器探测的回路的隐患分析报表,可以查询任意时间段内,回路的隐患告警数量、类型和类型占比等数据,以及隐患告警的时间分布。根据以上数据、对应时间段内的用电能耗数据和电流数据曲线分布,来预测下一个时间段内的隐患产生几率,最终生成隐患体检报告。
与现有技术相比,本发明的优点在于:云端远程监控设备本发明能够实时监控设备上次信息,通过远程分析,自动采取处理措施,同时将告警信息发送给工作人员以便快速处理,提高了突发故障的处理效率和运行成本;同时,还可对存储的大量设备信息进行大数据分析,用于预测潜在的故障。
附图说明
图1为本发明实施例中一种云端远程监控设备的结构示意图。
图2为本发明实施例中一种云端远程监控设备的整体示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示,本实施例中的一种云端远程监控设备,包括数据采集模块1,用于采集和上传传感器数据;数据存储模块2,用于将所述数据采集模块上传的数据、异常信息和告警信息存储在云服务器3;系统控制模块4,用于控制数据采集和存储以及指令解析和传输;数据和隐患分析模块5,用于进行能耗分析和隐患分析。
所述数据采集模块1还包括火灾探测器6和无线模块7,所述火灾探测器6用于采集传感器数据并进行保存;所述无线模块7用于通过总线实时采集所述火灾探测器6存储的数据,并自动打包上传到所述云服务器3中日常监控数据库。
所述无线模块5还可自动判断判断状态信号是否超出设定的对应信号告警阈值,如果超过所述告警阈值,则产生告警信息。
所述告警阈值为三相导线或零线的预先设定的特定温度,当温度超过所述告警阈值时,所述火灾探测器6发出声光告警。
当没有所述告警信息时,所述无线模块7将实时采集的电气火灾探测器数据按预设频率上传至所述云服务器3中所述日常监控数据库。
当监测到所述告警信息时,所述无线模块7将实时采集的火灾探测器6数据按预设频率打包传输给所述系统控制模块4。
所述系统控制模块4用于接收来自所述无线模块7的数据包并进行数据解析,根据解析后的数据查看其中的异常信息和告警信息,告知系统层现场设备异常,处于告警状态;所述系统控制模块4通过内存数据库将实时产生的所述告警信息转发至WEB系统8和APP系统9以产生告警短信,并将所述告警短信发送至探测器所属项目的运维人员,同时所述WEB系统8在显示界面上产生隐患告警提示,所述APP系统9在手机端产生通知栏推送消息。
当所述无线模块7监测到剩余电流过大、短路、过温度、欠电压、过电压、过电流的一种或多种信息时,可实时产生所述告警信息。
每一次告警都会产生一条事件记录,所述WEB系统8和所述APP系统9可查询历史记录,显示每一项所述火灾探测器探测的数据参量的实时数据变化曲线和历史数据变化曲线。
所述数据参量包括剩余电流值、温度值、电压值、电流值、功率等中一种或多种。
每一条所述告警信息都会产生一条待处理隐患信息,管理员通过所述WEB系统8发起派遣工单,运维人员在所述APP系统9或WEB系统8上收到工单,去现场处理隐患后,录入事件处理过程,上传图片,完成隐患处理。
所述系统控制模块4在完成数据解析后,将解析后的数据转发给所述数据存储模块2。
所述数据存储模块2用于接收系统控制模块4转发的数据,并存入云服务器3中异常告警数据库。
解析后的数据结构为XML格式。
,所述数据和隐患分析模块5包括能耗分析模块10和隐患分析模块11;所述能耗分析模块用于提供每一台所述火灾探测器探测的回路的能耗分析结果报表,报表按日、月、年提供电能消耗的数值,其中,日报表提供查询该回路任意一天每小时消耗的电能数据报表和曲线;月报表提供查询该回路任意一月每天消耗的电能数据报表和曲线;年报表提供查询该回路任意一年每月消耗的电能数据报表和曲线,最终生成能耗分析报表;所述能耗分析模块用于提供每一台电气火灾探测器探测的回路的隐患分析报表,可以查询任意时间段内,回路的隐患告警数量、类型和类型占比等数据,以及隐患告警的时间分布。根据以上数据、对应时间段内的用电能耗数据和电流数据曲线分布,来预测下一个时间段内的隐患产生几率,最终生成隐患体检报告。
本监控设备具体工作流程还可有以下方式:
本监控设备硬件结构分为探测器层、网络层和系统层三个层级,其中探测器层包含电气火灾探测器及其附属的漏电互感器和温度传感器,网络层主要包括485线路和2G/3G/4G无线模块,系统层包括云服务器群、采集系统、WEB系统和APP系统。
数据采集流程:其中探测器层的电气火灾探测器负责采集各个接入的传感器的数据,并实时保存在设备内;2G/4G无线模块通过485总线不间断采集电气火灾探测器中实时数据,并通过2G/4G网络通过TCP连接主动连接云服务器,后将采集的数据打包后定时上传至云服务器,同时无线模块会主动判断采集到的电气火灾探测器的实时数据是否发生了告警,如果产生告警,则实时上传至云服务器,不受定时上传的限制;系统层的采集系统负责无线模块数据的采集和存储,以及接受来自WEB系统和APP系统的控制指令并下发至无线模块。
数据存储流程:系统层的采集系统接收到来自无线模块的数据包后,进行数据解析,解析后的数据结构为XML格式,该模块会根据解析后的数据来进行判断是否有异常和告警信息。在此,当某一个电气火灾探测器某一项数据属性名包含Alarm,并且其属性值为1时属异常信息,属性值为0时属正常信息,如果有一条或多条异常信息时该模块将生成告警信息,数据转发给数据和隐患分析模块,数据和隐患分析模块进行告警短信发送、WEB页面数据推送和手机APP数据推送来告知用户;数据解析完成后,该模块会将每一个电气火灾探测器的数据存储入数据库。
XML格式举例如下:
<Data>
<Device ID=”8710120001” Type=”AF-GSM200”>
<Meter ID=”1” Type=”ARCM200L-UI”>
<Ua>220.1</Ua>
<Ub>223.2</Ub>
<Uc>223.2</Uc>
……
<UAlarm>1</UAlarm>
<IAlarm>0</IAlarm>
</Meter>
<Meter ID=”2” Type=”ARCM200L-UI”>
……
</Meter>
</Device>
<Device ID=”8710120002” Type=”AF-GSM200”>
……
</Device>
</Data>
系统控制流程:当由WEB系统或APP系统发起电气火灾探测器的控制需求,控制需求包括:分闸、复位、自检、消音和设置参数告警阈值等,该需求会通过内存数据库转发给采集系统。采集系统负责将此控制需求解析成对应的机器指令,并判断对应的无线模块是否在线(是否连上了采集系统),不在线则判断为失败;如果无线模块在线,则将机器指令通过2G/4G网络下发给无线模块,无线模块再将机器指令通过485总线下发给对应的电气火灾探测器,电气火灾探测器执行成功后将执行成功的机器指令回传给无线模块,无线模块再通过2G/4G网络上传给采集系统,此时采集系统得到指令后,判断控制执行成功,并反馈给WEB系统或APP系统,而后在数据库中留存历史记录以供后续查询分析。
其中,探测器层、网络层和系统层所对应的硬件结构说明如下:
探测器层的主要硬件是电气火灾探测器,电气火灾探测器能够选配和外接的传感器和设备包括:剩余电流互感器,负责探测整个回路的剩余电流;温度传感器,负责探测各导线的温度;电流互感器,负责探测ABC三相的电流;接收电气火灾探测器的脉冲指令后能够对回路分闸。
网络层的主要硬件就是2G/4G无线模块,通过485线连接电气火灾探测器,插入物联网卡以后,通过运营商网络主动连接云端。
系统层的硬件主要是云服务器,推荐配置如下:
1 数据服务器 CPU:E5-2620,内存:32G,硬盘容量:4*1.2T(SAS 1万转 2.5英寸小盘) RAID5 1
2 WEB服务器 CPU:E5-2603,内存:16G,硬盘容量:3*300G(SAS 1万转 2.5英寸小盘) RAID5 1
整体工作流程如下:
温度传感器能够探测导线的实时温度,剩余电流互感器能够探测整个回路的剩余电流,电流互感器能够探测回路的实时电流,电气火灾探测器负责接收以上传感器传输的监控信号,存储实时数据,并判断状态信号是否超出设定的对应信号告警阈值,例如判断三相导线或零线的温度,超出设定的50摄氏度,电气火灾探测器认为温度过高并发出声光告警。正常状态下,无线模块不断采集电气火灾探测器的实时数据,定时上传至云服务器;当监测到剩余电流过大、短路、过温度、欠电压、过电压、过电流的一种或多种信息时,无线模块主动实时传输数据给采集系统,告知系统层现场设备异常,处于告警状态;采集系统通过内存数据库redis将实时信息转发至WEB系统和APP系统,并产生告警短信,发送至探测器所属项目的运维人员,同时WEB系统也能够在界面上产生隐患告警提示,APP系统在手机端产生通知栏推送消息;每一次告警都会产生一条事件记录,WEB系统和APP系统都能够查询历史记录,显示每一项电气火灾探测器探测的数据参量(如剩余电流值、温度值、电压值、电流值、功率等)的实时数据变化曲线和历史数据变化曲线;每一条告警信息都会产生一条待处理隐患信息,需要管理员在WEB系统中发起派遣工单,运维人员在APP系统或WEB系统上收到工单,去现场处理隐患后,录入事件处理过程,上传图片,工单才能闭环,所有历史工单都可查询。
除上述实施例外,本发明还包括有其他实施方式,凡采用等同变换或者等效替换方式形成的技术方案,均应落入本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种云端远程监控设备,其特征在于:包括数据采集模块,用于采集和上传传感器数据;数据存储模块,用于将所述数据采集模块上传的数据、异常信息和告警信息存储在云服务器;系统控制模块,用于控制数据采集和存储以及指令解析和传输;数据和隐患分析模块,用于进行能耗分析和隐患分析。
2.根据权利要求1所述的云端远程监控设备,其特征在于:所述数据采集模块还包括火灾探测器和无线模块,所述火灾探测器用于采集传感器数据并进行保存;所述无线模块用于通过总线实时采集所述火灾探测器存储的数据,并通过所述数据存储模块自动打包上传到所述云服务器中日常监控数据库。
3.根据权利要求2所述的云端远程监控设备,其特征在于:所述无线模块还可自动判断判断状态信号是否超出设定的对应信号告警阈值,如果超过所述告警阈值,则产生告警信息,当监测到所述告警信息时,所述无线模块将实时采集的所述火灾探测器数据按预设频率打包传输给所述系统控制模块, 当监测到所述告警信息时,所述无线模块将实时采集的所述火灾探测器数据按预设频率打包传输给所述系统控制模块。
4.根据权利要求3所述的云端远程监控设备,其特征在于:所述告警阈值为三相导线或零线的预先设定的特定温度,当温度超过所述告警阈值时,所述火灾探测器发出声光告警。
5.根据权利要求1-4之一所述的云端远程监控设备,其特征在于:所述系统控制模块用于接收来自所述无线模块的数据包并进行数据解析,根据解析后的数据查看其中的异常信息和告警信息,告知系统层现场设备异常,处于告警状态;所述系统控制模块通过内存数据库将实时产生的所述告警信息转发至WEB系统和APP系统以产生告警短信,并将所述告警短信发送至探测器所属项目的运维人员,同时所述WEB系统在显示界面上产生隐患告警提示,所述APP系统在手机端产生通知栏推送消息;在预先设置的紧急情况下,所述系统控制模块还能够自动控制现场灭火设备进行灭火处理。
6.根据权利要求5所述的云端远程监控设备,其特征在于:当所述无线模块监测到剩余电流过大、短路、过温度、欠电压、过电压、过电流的一种或多种信息时,可实时产生所述告警信息。
7.根据权利要求6所述的云端远程监控设备,其特征在于:每一次告警都会产生一条事件记录,所述WEB系统和所述APP系统可查询历史记录,显示每一项所述火灾探测器探测的数据参量的实时数据变化曲线和历史数据变化曲线。
8.根据权利要求7所述的云端远程监控设备,其特征在于:所述数据参量包括剩余电流值、温度值、电压值、电流值、功率等中一种或多种。
9.根据权利要求8所述的云端远程监控设备,其特征在于:每一条所述告警信息都会产生一条待处理隐患信息,管理员通过所述WEB系统发起派遣工单,运维人员在所述APP系统或WEB系统上收到工单,去现场处理隐患后,录入事件处理过程,上传图片,完成隐患处理。
10.根据权利要求1-4之一所述的云端远程监控设备,其特征在于:数据和隐患分析模块包括能耗分析模块和隐患分析模块;所述能耗分析模块用于提供每一台所述火灾探测器探测的回路的能耗分析结果报表,报表按日、月、年提供电能消耗的数值,其中,日报表提供查询该回路任意一天每小时消耗的电能数据报表和曲线;月报表提供查询该回路任意一月每天消耗的电能数据报表和曲线;年报表提供查询该回路任意一年每月消耗的电能数据报表和曲线,最终生成能耗分析报表;所述能耗分析模块用于提供每一台所述火灾探测器探测的回路的隐患分析报表,可以查询任意时间段内,回路的隐患告警数量、类型和类型占比等数据,以及隐患告警的时间分布;根据以上数据、对应时间段内的用电能耗数据和电流数据曲线分布,来预测下一个时间段内的隐患产生几率,最终生成隐患体检报告。
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