CN111176233A - 基于分布式的数据采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于分布式的数据采集方法,具体包括以下步骤:S1:在需要分布采集节点的区域内,分布多个采集节点;S2:部署多个采集节点;S3:采集节点采集该区域内需要采集的设备数据;S4:若其中一个采集节点发生故障,综合管理平台监控到异常;S5:综合管理平台发出报警信息;S6:综合管理平台监控到故障采集节点,选择其他的采集节点和/或数据采集装置先替代该采集节点进行数据采集;S7:修复好故障采集节点后,通过综合管理平台依旧采用之前的采集节点继续采集数据;S8:恢复的采集节点自动同步之前未同步的采集数据。本发明通过分布部署采集的模式,满足现代化装配制造业生产数据实时采集快速处理的需求,提高生产装配效率,降低了企业成本投入。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于分布式的数据采集方法。
背景技术
在工业生产制造企业信息化越来越普及,工业发展全面覆盖工业4.0概念后,越来越多的企业对于数字化生产越发重视,工业4.0的核心理念就是数据采集与数据分析,目前传统的数据集中数据采集方式,往往仅仅能够达到数据采集的基本要求,在数据采集性能上与安全性保证往往无法达到企业的最高标准。在传统的数据采集方式执行中,在***长时间运行后,经常会出现采集效率降低,采集错误率增加,采集稳定性降低,最终产生采集数据丢失,采集数据错误,服务器宕机导致产线暂停生产,给企业带来非常重大的质量事故与质量损失。
目前在工业生产制造企业中,应用数据采集***最常见的***如MES(Manufacturing Execution System,制造执行***),数据采集方式大部分采用传统的集中数据采集的方式,这种采集方式虽然可以达到一般企业的采集要求,但是如果生产线工位较多,采集数据频率较高,与设备交互信号过多,就会出现很多重大质量丢失事故。现有的一般MES***的数据的采集方案包括:
1)整线使用一台数据采集服务器部署程序进行采集。
2)数据实时采集,实时上传到总服务器数据库,不做本地数据缓存。
3)数据采集等数据验证逻辑,物料验证逻辑,等数据采集与指导生产的数据分析进行集中部署。
4)数据采集版本更新统一由服务器进行发布,每一个工位的数据采集方式图逻辑必须统一关闭,统一开启数据采集功能。
这些方案的缺点主要集中在:
1)稳定性差:数据采集服务器压力过大,当生产线工位过多、交互频次过高、数据采集数量较多时,出现数据采集丢失、数据采集错误等质量事故发生。
2)合理性差:数据采集服务器压力过大,无法使用负载均衡,某些区域数据采集量少,交互不频繁,而某些区域数据采集量过高,交互过于频繁,数据库服务采集***没有合理的分配资源到不同的采集区域。
3)及时性差:数据库实时数据采集,当数据采集服务器宕机时,产线无法继续生产,造成停线产生巨大损失。
4)安全性差:数据库本身压力过大,数据服务器与采集服务区***公用一套服务器,数据可以保证实时性,但是无法达到超高采集稳定性与准确性。
5)灵活性差:当产线出现部分工位需要重新调整采数据方式的时候,只要涉及一个工位的采集数据逻辑更改,所有工位必须停止生产,关闭数据采集服务,调整完成后方可以继续完成生产任务。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提出了一种基于分布式的数据采集方法。
为了达到上述目的,本发明的技术方案如下:
基于分布式的数据采集方法,具体包括以下步骤:
S1:在需要分布采集节点的区域内,分布多个采集节点;
S2:部署多个采集节点,配置采集节点所需采集的工位信息,且自动上报部署信息至综合管理平台;
S3:采集节点采集该区域内需要采集的设备数据,且该采集节点的服务器存放自己该区域内采集的数据,并将其缓存的数据同步到综合管理平台进行统一分析处理;
S4:若其中一个采集节点发生故障,综合管理平台监控到异常;
S5:综合管理平台发出报警信息,提醒维修人员及时处理相关信息;
S6:综合管理平台监控到故障采集节点,选择其他的采集节点和/或数据采集装置先替代该采集节点进行数据采集;
S7:待维修人员修复好故障采集节点后,通过综合管理平台依旧采用之前的采集节点继续采集数据;
S8:恢复的采集节点通过综合管理平台自动同步之前未同步的采集数据。
本发明提出一种高可靠的基于分布式的数据采集方法,该方法能够快速实时采集大量的数据,并在一定程度上实现了负载均衡确保了生产数据的完整性,通过分布部署采集的模式,满足现代化装配制造业生产数据实时采集快速处理的需求,提高生产装配效率,降低了企业成本投入。
在上述技术方案的基础上,还可做如下改进:
作为优选的方案,在步骤S5中,综合管理平台将报警信息及时通过语音和可视化的形式通知并展示报警内容,提醒维修人员及时处理相关信息。
采用上述优选的方案,保证维修人员可以对故障采集节点进行及时处理。
作为优选的方案,步骤S6中,通过最优路径算法和负载均衡算法将故障节点下的所有需要采集的设备迁移至最优的可用采集节点上,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
采用上述优选的方案,得到最优的可用采集节点。
作为优选的方案,步骤S6中,综合管理平台自动根据采集节点的网络状况和/或服务器的压力状态进行区域采集节点排序,从而选择最优采集节点,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
采用上述优选的方案,得到最优的可用采集节点。
作为优选的方案,步骤S6中,临时采集节点对采集的故障采集节点下的所有设备的数据不进行缓存,直接发送给综合管理平台。
采用上述优选的方案,保证临时采集节点的稳定性,不会超负荷运作。
作为优选的方案,当数据传输为无线传输时,步骤S1中,通过下述方法来建立采集节点:
1)用户登录综合管理平台;
2)用户在综合管理平台观察到需要建立采集节点的区域S内的所有的待采集设备地址;
3)利用综合管理平台的区域划分模块找到包含所有待采集设备地址的最小区域A,并对该最小区域A进行n级划分,将该最小区域划分成n+1个子区域;
4)找到每个子区域的中心点;
5)n=0;
6)用户手持数据接收装置到达n级划分后的子区域的中心点,观察是否可以采集到该子区域内所有的待采集设备的数据,
若可以,则将采集节点建立在该n级划分后的子区域的中心点;
若不可以,则n加一后,重复步骤6);
7)找到可以采集到区域S内所有的待采集设备数据的子区域中心点,该子区域即为采集节点初步建立区域B,该子区域的中心点即为采集节点初步建立点b。
采用上述优选的方案,对采集节点的建造位置进行合理选择。
作为优选的方案,步骤S1中,上述建立采集节点的方法还包括:
8)若数据接收装置的理想范围C大于采集节点初步建站区域B,则不动作;
若数据接收装置的理想抄表范围C小于采集节点初步建立区域B,则在相邻采集节点初步建立区域的边界位置也设立采集节点。
采用上述优选的方案,保证需要建立采集节点的区域S内的所有的设备发出的数据均可以被该采集节点接收。
作为优选的方案,当数据传输为无线传输时,通过上述方法建立采集节点后,若其中有一个采集节点发生故障,则将数据接收装置临时安置在故障的采集节点位置。
采用上述优选的方案,保证故障采集节点下的设备的数据可以被有效采集。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于分布式的数据采集方法的框架图之一。
图2为本发明实施例提供的基于分布式的数据采集方法的框架图之二。
图3为本发明实施例提供的基于分布式的数据采集方法的架构图。
图4为本发明实施例提供的采集节点选址方法各区域划分示意图之一。
图5为本发明实施例提供的采集节点选址方法各区域划分示意图之二。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。
为了达到本发明的目的,基于分布式的数据采集方法的其中一些实施例中,如图1和2所示,基于分布式的数据采集方法,具体包括以下步骤:
S1:在需要分布采集节点的区域内,分布多个采集节点;
S2:部署多个采集节点,配置采集节点所需采集的工位信息,且自动上报部署信息至综合管理平台;
S3:采集节点采集该区域内需要采集的设备数据,且该采集节点的服务器存放自己该区域内采集的数据,并将其缓存的数据同步到综合管理平台进行统一分析处理;
S4:若其中一个采集节点发生故障,综合管理平台监控到异常;
S5:综合管理平台发出报警信息,提醒维修人员及时处理相关信息;
S6:综合管理平台监控到故障采集节点,选择其他的采集节点和/或数据采集装置先替代该采集节点进行数据采集;
S7:待维修人员修复好故障采集节点后,通过综合管理平台依旧采用之前的采集节点继续采集数据;
S8:恢复的采集节点通过综合管理平台自动同步之前未同步的采集数据。
本发明提出一种高可靠的基于分布式的数据采集方法,该方法能够快速实时采集大量的数据,并在一定程度上实现了负载均衡确保了生产数据的完整性,通过分布部署采集的模式,满足现代化装配制造业生产数据实时采集快速处理的需求,提高生产装配效率,降低了企业成本投入。
在本发明的实例中通过分布式数据采集模型、故障自动切换模型,建立替代了传统的数据采集方法,既提高了生产装配的生产效率又能确保数据的完整性,真正实现了高可靠的数据采集,满足现代化装配制造业过程中的无间断生产需求;实实在在的为企业降低生产管理成本。
为了进一步地优化本发明的实施效果,在另外一些实施方式中,其余特征技术相同,不同之处在于,在步骤S5中,综合管理平台将报警信息及时通过语音和可视化的形式通知并展示报警内容,提醒维修人员及时处理相关信息。
采用上述优选的方案,保证维修人员可以对故障采集节点进行及时处理。
为了进一步地优化本发明的实施效果,在另外一些实施方式中,其余特征技术相同,不同之处在于,步骤S6中,通过最优路径算法和负载均衡算法将故障节点下的所有需要采集的设备迁移至最优的可用采集节点上,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
采用上述优选的方案,得到最优的可用采集节点。
为了进一步地优化本发明的实施效果,在另外一些实施方式中,其余特征技术相同,不同之处在于,步骤S6中,综合管理平台自动根据采集节点的网络状况和/或服务器的压力状态进行区域采集节点排序,从而选择最优采集节点,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
采用上述优选的方案,得到最优的可用采集节点。
为了进一步地优化本发明的实施效果,在另外一些实施方式中,其余特征技术相同,不同之处在于,
步骤S6中,临时采集节点对采集的故障采集节点下的所有设备的数据不进行缓存,直接发送给综合管理平台。
采用上述优选的方案,保证临时采集节点的稳定性,不会超负荷运作。
如图3所示,分布式高可靠的数据采集方法的架构图。
***在设计架构是将***划分为四个层级,分别为设备层、采集层、决策层、应用层。
每个层级都依赖于上一个层级的管理。
当设备层的节点出现故障时候,由于只是单设备出现问题,应用层会报警提醒维护人员进行维护处理,***不会再做进一步的处理;当采集层节点发生故障时候,综合管理层会自动评估***将故障的采集层节点转到其他最优解点进行异常容错处理,代替的节点临时作为当前故障节点的采集服务器来使用,并且通知维护人员进行维护;当综合管理平台故障时候,***自动切换到备用的综合服务器平台,应用层会出现紧急报警,提醒维护人员进行现场的维护。由于***的临时代替策略是将备份数据库的数据作为异常服务器的运行数据使用,该区域设备整体的运行数据量会远远大于单独区域的数据量,所以代替策略无法在处理速度上等同于正常的节点处理速度,在***维护好故障后需要立刻恢复到正常的节点,恢复正常的生产。
为了进一步地优化本发明的实施效果,在另外一些实施方式中,其余特征技术相同,不同之处在于,
当数据传输为无线传输时,步骤S1中,通过下述方法来建立采集节点:
1)用户登录综合管理平台;
2)用户在综合管理平台观察到需要建立采集节点的区域S内的所有的待采集设备地址;
3)利用综合管理平台的区域划分模块找到包含所有待采集设备地址的最小区域A,并对该最小区域A进行n级划分,将该最小区域划分成n+1个子区域;
4)找到每个子区域的中心点;
5)n=0;
6)用户手持数据接收装置到达n级划分后的子区域的中心点,观察是否可以采集到该子区域内所有的待采集设备的数据,
若可以,则将采集节点建立在该n级划分后的子区域的中心点;
若不可以,则n加一后,重复步骤6);
7)找到可以采集到区域S内所有的待采集设备数据的子区域中心点,该子区域即为采集节点初步建立区域B,该子区域的中心点即为采集节点初步建立点b。
采用上述优选的方案,对采集节点的建造位置进行合理选择。
如图4所示,1-13为表端位置,S为需要建立采集节点的区域,A为包含所有需要采集的设备地址的最小区域。经试验后,0级划分和1级划分均不行,至少要2级划分,将该最小区域划分成3个子区域B,该子区域即为采集节点初步建立区域B,该子区域的中心点即为采集节点初步建立点b。
进一步,步骤S1中,上述建立采集节点的方法还包括:
8)若数据接收装置的理想范围C大于采集节点初步建站区域B,则不动作;
若数据接收装置的理想抄表范围C小于采集节点初步建立区域B,则在相邻采集节点初步建立区域的边界位置也设立采集节点。
采用上述优选的方案,保证需要建立采集节点的区域S内的所有的设备发出的数据均可以被该采集节点接收。如图5所示,与图4相比,增设了两个采集节点初步建立点b。
进一步,当数据传输为无线传输时,通过上述方法建立采集节点后,若其中有一个采集节点发生故障,则将数据接收装置临时安置在故障的采集节点位置。
采用上述优选的方案,保证故障采集节点下的设备的数据可以被有效采集。
对于本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.基于分布式的数据采集方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1:在需要分布采集节点的区域内,分布多个采集节点;
S2:部署多个采集节点,配置采集节点所需采集的工位信息,且自动上报部署信息至综合管理平台;
S3:采集节点采集该区域内需要采集的设备数据,且该采集节点的服务器存放自己该区域内采集的数据,并将其缓存的数据同步到综合管理平台进行统一分析处理;
S4:若其中一个采集节点发生故障,综合管理平台监控到异常;
S5:综合管理平台发出报警信息,提醒维修人员及时处理相关信息;
S6:综合管理平台监控到故障采集节点,选择其他的采集节点和/或数据采集装置先替代该采集节点进行数据采集;
S7:待维修人员修复好故障采集节点后,通过综合管理平台依旧采用之前的采集节点继续采集数据;
S8:恢复的采集节点通过综合管理平台自动同步之前未同步的采集数据。
2.根据权利要求1所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,在所述步骤S5中,综合管理平台将报警信息及时通过语音和可视化的形式通知并展示报警内容,提醒维修人员及时处理相关信息。
3.根据权利要求1所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,所述步骤S6中,通过最优路径算法和负载均衡算法将故障节点下的所有需要采集的设备迁移至最优的可用采集节点上,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
4.根据权利要求3所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,所述步骤S6中,所述综合管理平台自动根据采集节点的网络状况和/或服务器的压力状态进行区域采集节点排序,从而选择最优采集节点,该最优采集节点作为临时采集节点采集故障采集节点下的所有设备。
5.根据权利要求4所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,所述步骤S6中,所述临时采集节点对采集的故障采集节点下的所有设备的数据不进行缓存,直接发送给所述综合管理平台。
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,当数据传输为无线传输时,所述步骤S1中,通过下述方法来建立采集节点:
1)用户登录综合管理平台;
2)用户在综合管理平台观察到需要建立采集节点的区域S内的所有的待采集设备地址;
3)利用综合管理平台的区域划分模块找到包含所有待采集设备地址的最小区域A,并对该最小区域A进行n级划分,将该最小区域划分成n+1个子区域;
4)找到每个子区域的中心点;
5)n=0;
6)用户手持数据接收装置到达n级划分后的子区域的中心点,观察是否可以采集到该子区域内所有的待采集设备的数据,
若可以,则将采集节点建立在该n级划分后的子区域的中心点;
若不可以,则n加一后,重复步骤6);
7)找到可以采集到区域S内所有的待采集设备数据的子区域中心点,该子区域即为采集节点初步建立区域B,该子区域的中心点即为采集节点初步建立点b。
7.根据权利要求6所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,所述步骤S1中,上述建立采集节点的方法还包括:
8)若数据接收装置的理想范围C大于采集节点初步建站区域B,则不动作;
若数据接收装置的理想抄表范围C小于采集节点初步建立区域B,则在相邻采集节点初步建立区域的边界位置也设立采集节点。
8.根据权利要求7所述的基于分布式的数据采集方法,其特征在于,当数据传输为无线传输时,通过上述方法建立采集节点后,若其中有一个采集节点发生故障,则将数据接收装置临时安置在故障的采集节点位置。
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---|---|
CN (1) | CN111176233B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111814024A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-10-23 | 北京斗米优聘科技发展有限公司 | 分布式数据采集方法、***及存储介质 |
CN112584421A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-30 | 深圳力维智联技术有限公司 | Fsu的管理方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113419451A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-21 | 浙江邮电职业技术学院 | 一种通信网络分布式数据采集方法及*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104954455A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-30 | 国家电网公司 | 一种面向分布式采集***的负载均衡运行管理方法 |
CN109005522A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-14 | 东莞绿邦智能科技有限公司 | 基于无线传感器网络的森林防火智能监控*** |
CN109542867A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-29 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 分布式数据采集方法及装置 |
CN109600728A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-09 | 深圳桓轩科技有限公司 | 一种数据收集方法、装置及*** |
CN109947810A (zh) * | 2017-11-16 | 2019-06-28 | 上海明匠智能***有限公司 | 工业设备数据实时采集*** |
-
2019
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104954455A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-09-30 | 国家电网公司 | 一种面向分布式采集***的负载均衡运行管理方法 |
CN109947810A (zh) * | 2017-11-16 | 2019-06-28 | 上海明匠智能***有限公司 | 工业设备数据实时采集*** |
CN109005522A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-14 | 东莞绿邦智能科技有限公司 | 基于无线传感器网络的森林防火智能监控*** |
CN109542867A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-29 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 分布式数据采集方法及装置 |
CN109600728A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-09 | 深圳桓轩科技有限公司 | 一种数据收集方法、装置及*** |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111814024A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-10-23 | 北京斗米优聘科技发展有限公司 | 分布式数据采集方法、***及存储介质 |
CN112584421A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-30 | 深圳力维智联技术有限公司 | Fsu的管理方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113419451A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-21 | 浙江邮电职业技术学院 | 一种通信网络分布式数据采集方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111176233B (zh) | 2021-10-08 |
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