CN106685703A - 一种数据采集和可视化监控智能*** - Google Patents
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Abstract
一种数据采集和可视化监控智能***，主要包括：用于通过OPC实现不同底层设备和上层管理***数据传输的数据采集子***，用于数据上传、备份及恢复的功能数据处理子***，可选的应用大数据技术的大数据处理子***，用于用户服务的应用子***。其中，所述数据采集子***包括OPC客户端、服务端及底层告警模块等，具有传输速度快、支持大规模数据传输等特点；所述数据处理子***包括数据上传、备份恢复等模块，有效保障数据的完整性和安全性；所述可选大数据处理层包括数据实时流处理、数据离线计算模块；所述应用子***包括数据可视化展示、历史数据统计查询、智能告警监控模块以及权限管理等功能。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据采集方法和可视化监控智能***。
背景技术
工业信息化时代，各种智能监控技术不仅能提高企业信息化管理和生产的自动化水平，还能有效提升生产效率。原始的简单***仅仅具备了数据采集或者是数据显示的功能，并且每个数据采集网关采集的数据量也是有限的，一旦数据量较大时，上层的数据处理的难度也随即增大。本发明设计出一种数据采集和可视化监控智能***，能有效满足新一代智能监控***和信息集成的功能要求，不仅能进行大规模的数据采集和数据处理，同时能够进行有效合理的数据展示。
发明内容
本发明目针对现有工业化智能***的不足，提出并设计出一种数据采集和可视化监控智能***，能有效满足新一代智能监控***和信息集成的功能要求，不仅能进行大规模的数据采集和数据处理，同时还能进行数据可视化服务。
一种数据采集和可视化监控智能***，包括：用于采集工业生产各传感器的工作参数和运行状态的数据采集子***，用于数据上传、备份及恢复功能的数据处理子***，可选的应用大数据处理方法面向处理大规模数据的大数据处理子***，用于用户服务的应用子***；其中，数据处理子***将数据采集子***的数据提交给应用子***存储分析和服务，如果所采集的数据规模较大，需要通过大数据处理子***进行处理，再进行应用子***存储和服务；
其中，所述的数据采集子***包括：
OPC服务端模块，用于通过本地数据接口采集不同设备的工作参数，所述工作参数包括温度、压力、湿度和电压等工业现场参数，并根据所述的工作参数判断工作现场运行状态是否正常；
OPC客户端模块，用于经由数据处理模块和上层管理***进行数据采集，根据上层管理***的控制指令对不同的OPC服务端口数据进行采集；
数据处理模块，用于OPC客户端模块和上层管理***的数据交换服务，如参数格式转换、数据包组合拆分、数据异常值现场处理判定等功能；
底层告警模块，用于连接本地数据处理模块，进行本地参数异常的报警提示，提醒传输数据的正确性和安全性；
所述的数据处理子***包括：
数据上传模块，用于将OPC采集经由初步处理的的参数数据上传给应用子***进行分布式存储，接收应用子***的上传指令；
数据备份恢复模块，用于本地数据的保存、备份和恢复，控制上传数据过程中意外状态的恢复和数据安全性保障；
所述的大数据处理子***包括：
数据实时流处理模块，用于面向工业大数据低时延、可扩展和容错性高要求的并行性处理，以实时或接近实时的处理大数据流，采用Spark和Storm技术实现；
数据离线计算模块，用于针对工业大数据量大、复杂批量计算等特点采用Hdfs、MapReduce、Hive技术实现；
所述的应用子***包括：
数据分布式存储模块，用于所上传数据的云化存储，进行后继的数据管理、挖掘等功能；
数据展示模块，用于工业现场数据基于B/S模式的实时数据、历史数据、统计数据等的可视化展示；
统计查询模块，用于根据不同数据模型进行统计分析后的结果查询和检索；
权限管理模块，用于基于B/S模式用户的不同权限管理，包括数据的可访问、可修改，权限的可指派、可收回等；
告警查询模块，用于现场数据告警次数、告警值、处理情况等的统计和查询管理。
数据采集子***中，OPC服务端通过OPC通讯协议和TCP通讯协议，通过本地数据接口连接到不同工厂的设备中，用于实时采集每个工厂中的不同设备的装置参数信息；
OPC客户端将采集到的数据通过web service通讯协议连接到数据处理模块，进行数据的预处理，一旦数据有异常和缺失，告警模块会做出相对应的告警信息，方便进行数据检测和恢复；
数据处理子***中，数据上传模块一方面连接到数据处理模块，一方面连接到应用子***中的数据分布式存储模块；
数据在往应用子***上传前，会通过数据恢复和备份模块对数据进行有效的备份，一旦遇到数据丢失等现象，方便高层对数据再次请求时数据的及时恢复和完整性。
大数据处理子***，通过hadoop技术可以应对数据量大时的数据处理，通过HDFS和MapReduce为海量的数据提供离线计算；
通过storm技术可以应对数据量大时的数据实时计算处理，保障应用子***对数据的秒级响应和展示。
所述的应用子***能对数据进行有效的数据展示，实时数据可视化模块，能对当前某一段时间的设备指标进行可视化展示；历史统计查询模块，能对历史某一段时间的设备指标进行统计和展示；告警监控模块，能对出现告警信息的设备做出及时的监控提醒，保障***的安全性；权限管理模块，能针对不同的管理人员设定不同的管理等级，实现不同等级不同操作功能的界面展示。
应用子***中的权限管理模块，针对不同工厂、不同层级人员的不同请求响应，设计出不同的权限管理界面，方便整个工厂对数据请求和设备监控的合理性和有效性，保障数据信息化管理的需求；
应用子***中的数据展示模块，对不同工厂的不同需求，方便对需要查询监控的设备进行数据查询和展示，也可以对某个区域的不同设备进行监控和数据查询；
应用子***中的统计查询模块，针对不同时段的数据请求需求，提供了查询人员对不同设备、不同历史时段的历史数据查询功能，能有效观测不同时间段的设备数据对比和区域分析功能；
应用子***中的告警查询模块，针对设备可能出现的参数超标等现象，通过告警模块对出现异常的设备做出及时的告示，方便管理人员做出合理的措施，防止不必要的损失。
本发明的优点是：
1)实现对各个工厂现场设备参数的统一数据采集和处理，基于OPC可以使本***从底层开始就独立于制造商，满足平***立、可伸缩性强、高可用等优点；
2)充分考虑工业大数据特征，通过大数据处理子***满足大数据的实时性、离线计算等需求；
3)***结构明晰，子***功能明确，操作友好，实现对工业大数据采集和可视化监控的可定制化、灵活性和智能化。
附图说明
图1本发明的功能模块设计图。
图2本发明的应用子***权限管理界面。
图3本发明的应用子***统计查询界面。
图4本发明的应用子***告警查询界面。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的实施进行详细描述。
如图1所示，本发明，即一种数据采集和可视化监控智能***，包括：部署在数据采集子***100的设备源1、OPC服务端2、OPC客户端3、数据处理模块4、告警模块5；部署在数据处理子***200的数据上传模块6、数据备份恢复模块7；部署在应用子***300的数据分布式存储8、告警查询模块9、数据展示模块10、权限模块11和统计查询模块12；以及部署在大数据处理子***400的数据实时流处理13和数据离线处理14。
OPC服务端2通过本地数据端口采集设备源1的数据信息，包括温度、气压、压强等。OPC客户端批量从OPC服务端中得到实时数据，整合后通过以太网传输给数据处理模块4。数据处理模块4对数据进行初步处理，检测到异常处理时通知告警模块5向用户告警，并将数据交给数据处理层200的数据上传模块6。告警模块5通过短信和邮件向指定用户发送告警信息。
在数据处理子***200中，数据上传模块6首先会将数据通过以太网发送给数据备份恢复模块7。数据备份恢复模块7会对数据进行本地和异地备份，并在数据丢失时对数据进行还原。然后，数据上传模块6将数据传输到应用子***300的数据分布式存储8。
在应用子***300中，数据分布式存储8有两种选择方案，当数据量小，不需要进行大数据处理时，直接选用MySQL作为后端数据库，同时做好主从复制及读写分离架构。当数据量规模庞大并且需要进行大数据处理时，选用HBase分布式数据库，结合大数据处理子***400做在线流处理及离线计算任务。告警查询模块9按照时间顺序展示最近出现的异常信息，直观地呈现了当前各设备的运行状况。数据展示模块10根据设备进行分类，展示采集到的实时数据。
权限模块11处理各个工厂之间用户权限，主要分为三级：最高权限用户admin，各工厂的管理员以及各工厂的普通用户。admin具有最高权限能够添加各工厂的管理员，各工厂的管理员只能管理本厂的用户。各厂之间的数据隔离，用户只能看到自己工厂的数据。
统计查询模块12主要通过历史曲线的形式展示历史数据，各工厂管理员可以自定制需展示的设备。
大数据处理子***400，使用hadoop技术可以应对数据量大时的数据处理，通过MapReduce框架为海量的数据提供了离线计算。使用Storm技术对数据做实时计算处理，保障应用层对数据的秒级响应和展示。
综上所述，本发明首先通过OPC服务端的本地端口获得实时的设备数据，在数据采集子***和处理子***对数据进行初步处理并做相应的备份。在应用子***，通过对异常数据、实时数据、历史曲线的展示，能够直观地描述各设备的运行状况。在大数据处理子***，特别针对采集到的大规模数据进行处理，进一步进行大数据挖掘分析。
以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。
Claims (4)
1.一种数据采集和可视化监控智能***，其特征在于：所述的采集可视化监控***包括：用于采集工业生产各传感器的工作参数和运行状态的数据采集子***，用于数据上传、备份及恢复功能的数据处理子***，可选的应用大数据处理方法面向处理大规模数据的大数据处理子***，用于用户服务的应用子***；其中，数据处理子***将数据采集子***的数据提交给应用子***存储分析和服务，如果所采集的数据规模较大，需要通过大数据处理子***进行处理，再进行应用子***存储和服务，
其中，所述的数据采集子***包括：
OPC服务端模块，用于通过本地数据接口采集不同设备的工作参数，所述工作参数包括温度、压力、湿度和电压等工业现场参数，并根据所述的工作参数判断工作现场运行状态是否正常；
OPC客户端模块，用于经由数据处理模块和上层管理***进行数据采集，根据上层管理***的控制指令对不同的OPC服务端口数据进行采集；
数据处理模块，用于OPC客户端模块和上层管理***的数据交换服务，如参数格式转换、数据包组合拆分、数据异常值现场处理判定等功能；
底层告警模块，用于连接本地数据处理模块，进行本地参数异常的报警提示，提醒传输数据的正确性和安全性；
所述的数据处理子***包括：
数据上传模块，用于将OPC采集经由初步处理的的参数数据上传给应用子***进行分布式存储，接收应用子***的上传指令；
数据备份恢复模块，用于本地数据的保存、备份和恢复，控制上传数据过程中意外状态的恢复和数据安全性保障；
所述的大数据处理子***包括：
数据实时流处理模块，用于面向工业大数据低时延、可扩展和容错性高要求的并行性处理，以实时或接近实时的处理大数据流，采用Spark和Storm技术实现；
数据离线计算模块，用于针对工业大数据量大、复杂批量计算等特点采用Hdfs、MapReduce、Hive技术实现；
所述的应用子***包括：
数据分布式存储模块，用于所上传数据的云化存储，进行后继的数据管理、挖掘等功能；
数据展示模块，用于工业现场数据基于B/S模式的实时数据、历史数据、统计数据等的可视化展示；
统计查询模块，用于根据不同数据模型进行统计分析后的结果查询和检索；
权限管理模块，用于基于B/S模式用户的不同权限管理，包括数据的可访问、可修改，权限的可指派、可收回等；
告警查询模块，用于现场数据告警次数、告警值、处理情况等的统计和查询管理。
2.根据权利要求1所述的数据采集和可视化监控智能***，其特征在于，所述***的数据处理子***能对传输成功的数据进行有效备份，一旦检测出数据丢失和数据错误，会启动数据恢复的功能，对出现错误或丢失的数据进行纠正和恢复。
3.根据权利要求1所述的数据采集和可视化监控智能***，其特征在于，所述***的数据处理子***能对规模量较大的数据进行有效处理，通过Hadoop和Storm技术对该数据进行分布式存储，便于应用子***进行数据请求和操作。
4.根据权利要求1所述的数据采集和可视化监控智能***，其特征在于，所述的应用子***能对数据进行有效的数据展示，实时数据可视化模块，能对当前某一段时间的设备指标进行可视化展示；历史统计查询模块，能对历史某一段时间的设备指标进行统计和展示；告警监控模块，能对出现告警信息的设备做出及时的监控提醒，保障***的安全性；权限管理模块，能针对不同的管理人员设定不同的管理等级，实现不同等级不同操作功能的界面展示。
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