CN115118578B - 一种基于web的scada*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于WEB的SCADA***,涉及生产采集和监控技术领域,包括车间SCADA***,Sp1:通过终端建立模拟仿真,Sp2:建立监控界面;Sp3:在采集层中的每个单独设备接入对应的设备接入分管理***;Sp4:建立设备接入总管理***;Sp5:通过云模型分析相同设备的属性点;Sp6:根据云模型分析设备中属性点故障率;Sp7:搭配模拟仿真技术,对模拟仿真数据进行存储搭配云端和本地数据库形成监控层,将监控层连接应用层,可以优化传输路径。通过设备接入分管理***连接设备接入总管理***和设备本体可以直观的监控到运行过程中的设备故障情况,节省数据传输的路径和数据处理步骤。
Description
技术领域
本发明涉及生产采集和监控技术领域,具体为一种基于WEB的SCADA***。
背景技术
现代的生产制造企业正逐步向智能工厂的模式发展,融合信息技术、先进制造技术、自动化技术与人工智能来实现生产的全面追踪,监控设备的运行状态,采集生产数据进行分析以优化制造活动。其中SCADA***作为企业最通用的监控采集***,是企业信息化的基础,它与设备直接连接,是其它***的数据来源。SCADA***帮助企业实时了解每个工站加工情况,易于全面分析整个生产活动。
SCADA***,即数据采集与监视控制***,SCADA***是以计算机为基础的DCS与电力自动化监控***;它应用领域很广,可以应用于电力、冶金、石油、化工、燃气、铁路等领域的数据采集与监视控制以及过程控制等诸多领域。它在远动***中占重要地位,可以对现场的运行设备进行监视和控制,以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能。
专利号为CN201910135240.5的发明公开一种用于scada***开发的信号配置方法与***,用于web的生产监控***,解决scada***与设备之间的强连接关系。将采集层与监控层分离,开发可配置的设备控件,控件可以按照设备名称,监控信号手动配置,避免程序的修改,同时集成scada***的设备信息监控、运行状态监控、产量监控、报警监控功能,各模块的使用通过配置实现,易于增加或者移除。
目前在SCADA***的基础上对生产过程进行采集和监控,但是在采集和监控的层面上会出现以下问题:
1、在对设备中的属性点进行采集的过程中,是将设备集中在一个设备接入***中进行统一采集,在采集之后的数据不易于对应生产线上的工作人员进行查看,并且通过一个设备接入***对整体的数据传输问题会有一定的影响;
2、在整个车间中会存在有相同型号不同编码的设备,目前将相同的设备也进行单独的监控或者和其他不同的设备在一起监控,如果需要在之后对相同设备进行数据对比,就需要增加分析步骤,影响整体的监控流程;
在整个车间中,设备和设备之间的关联性也很重要,它们之间的关联性影响了整体生产的效率,由于设备会出现故障率,目前对于设备和设备之间的关联不够充分,因此在车间中监控到设备的故障情况,但是不能及时针对各个设备之间的联系优化整体的生产线的设备***,从而会影响以后的设备利用率或者生产效率等。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于WEB的SCADA***,解决了:1、建立设备接入分管理***,在通过设备接入总管理***进行设备属性点采集之后,通过设备接入分管理***可以直接对设备的采集情况进行查看,可以通过设备接入分管理***和设备接入总管理***之间的连接,通过设备接入分管理***对每个采集信息进行同步分开传送,优化传输路径;2、通过对相同设备或者其他设备进行集成监控的方式,同时搭配OPC服务器,OPC服务器所采集到的数据包括相同设备之间的数据信息,再通过集成监控***会对相同设备进行集体监控,可以直接对数据进行分析对比,不需要每个设备进行单独的数据分析,此处的对比分析可以节省之后相同设备之间单独步骤对比;3、根据云模型分析设备中属性点故障率,对设备之间的关联检测可以判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性,搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟,可以直观的监控到运行过程中的设备故障情况。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种基于WEB的SCADA***,包括车间SCADA***,车间SCADA***由采集层、监控层和应用层组成,所述车间SCADA***的运行流程如下:
Sp1:通过终端建立模拟仿真,***WEB***,对相应的设备的参数进行模拟做准备;
Sp2:建立监控界面,***WEB***;
Sp3:在采集层中的每个单独设备均接入设备接入总管理***,通过设备接入总管理***对设备分类和数据管理,再建立设备接入分管理***,将对应设备组和设备接入分管理***之间建立关系,同时建立模拟仿真平台,并且在每个设备接入分管理***中***WEB***;
Sp4:设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,对相同设备数据情况和不同类别型号的设备情况进行分开管理;
Sp5:对相同型号的设备数据,通过云模型分析相同设备的属性点,用云模型来表达出设备中各个组件故障率,判断车间的风险性;
Sp6:根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性;
Sp7:搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟;
Sp8:对模拟仿真数据进行存储,搭配云端和本地数据库形成监控层,将监控层连接应用层,进行数据传输,再创建组态监控应用,***数据,再进行发布应用,通过应用网页进行实时监控。
优选的,所述采集层包括采集对象、信息传输、信息归类分析,所述采集对象包括设备的属性点、车间环境、车间电力***和生产情况,所述信息传输通过设备接入总管理***和设备接入分管理***传输,设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,所述信息传输数据包括车间状态、设备运行状态和故障信息,所述信息归类分析包括相同设备之间的信息分类对比,不同设备之间的信息分类对比。
优选的,所述采集层和监控层之间建立OPC服务器,SCADA***开始运行后,由OPC服务器进程启动已经准备好的读取配置信息的函数,对服务器准备进行初始化操作,读取配置文件,根据所配置的文件进行初始化,初始化操作包括传递设备信息、信息模型实例化、服务器进程创建数据节点和等待填充内容,并且搭建WEB服务器,通过网页进行显示,采集层和监控层以OPC服务器过渡,OPC服务器对信息封装打包上传至云端和本地数据库。
优选的,每个所述设备之间相互关联,并且相同的设备之间对应不同的编号,每个设备的编号不同,对采集到不同设备的属性点,以模拟仿真和云模型分析的方式建立不同编号设备之间的关联,不同编号的设备信息包括运行状态、故障信息、运行时间、运行速度、停机时间、通讯状态和生产时长。
优选的,所述监控层的模拟仿真流程如下:
S1:输出各个设备的属性点和运行数据,分析故障信息情况;
S2:当有故障信息时,故障信息为设备标准化运行状态和实际运行状态偏差情况,上传故障信息并通知处理,对比故障数据、修改基础数据进行仿真运行;
S3:当没有故障信息时,则继续标准化模拟仿真。
优选的,所述采集层中设备状态变化,按照设备ID、设备属性id与信号状态的格式可以通过设备接入总管理***和设备接入分管理***显示,在采集层将信息发送给监控层,所述监控层解析处理协议,触发控件显示设备状态变化,通过监控层数据存储,触发应用层显示设备状态变化。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于WEB的SCADA***。具备以下有益效果:
1、本发明通过建立设备接入分管理***,在通过设备接入总管理***进行设备属性点采集之后,通过设备接入分管理***接入设备接入总管理***,从而可以使每个设备对应有一个设备接入分管理***,并且在设备接入分管理***和设备接入总管理***中均搭配WEB服务器进行网页浏览和显示,WEB服务器具有用户使用验证,并且搭载车间内网,保护整体的数据安全性,通过设备接入分管理***可以直接对设备的采集情况进行查看,可以通过设备接入分管理***和设备接入总管理***之间的连接,通过设备接入分管理***对每个采集信息进行同步分开传送,优化传输路径。
2、本发明通过对相同设备或者其他设备进行集成监控的方式,同时搭配OPC服务器,对于设备接入分管理***的数据通过OPC服务器进行数据采集统计,OPC服务器所采集到的数据包括相同设备之间的数据信息和其他不同设备的数据信息,再通过集成监控***会对相同设备进行集体监控,可以直接对数据进行分析对比,不需要每个设备进行单独的数据分析,此处的对比分析可以节省之后相同设备之间单独步骤对比,并且通过OPC服务器可以将信息传输至云端和本地数据库或者数据中心,对于数据信息在数据中心中进行整体的信息管理分析,一方面可以进行数据存储,另一方面可以进行数据分析。
3、本发明根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测可以判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性,搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟,可以直观的监控到运行过程中的设备故障情况。
附图说明
图1为本发明中SCADA***框架图;
图2为本发明中采集和数据分析结构图;
图3为本发明中集成监控分析结构图;
图4为本发明中模拟仿真的流程图;
图5为本发明中信号配置控件的示意图;
图6为本发明中模块配置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
如图1-6所示,一种基于WEB的SCADA***,包括车间SCADA***,车间SCADA***由采集层、监控层和应用层组成,车间SCADA***的运行流程如下:
Sp1:通过终端建立模拟仿真,***WEB***,对相应的设备的参数进行模拟做准备;
Sp2:建立监控界面,***WEB***;
Sp3:在采集层中的每个单独设备均接入设备接入总管理***,通过设备接入总管理***对设备分类和数据管理,再建立设备接入分管理***,将对应设备组和设备接入分管理***之间建立关系,同时建立模拟仿真平台,并且在每个设备接入分管理***中***WEB***,采集层包括采集对象、信息传输、信息归类分析,采集对象包括设备的属性点、车间环境、车间电力***和生产情况,信息传输通过设备接入总管理***和设备接入分管理***传输,设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,且设备接入分管理***和设备之间一一对应,信息传输数据包括车间状态、设备运行状态和故障信息,信息归类分析包括相同设备之间的信息分类对比,不同设备之间的信息分类对比。
通过对相同设备或者其他设备进行集成监控的方式,同时搭配OPC服务器,对于设备接入分管理***的数据通过OPC服务器进行数据采集统计,OPC服务器所采集到的数据包括相同设备之间的数据信息和其他不同设备的数据信息,再通过集成监控***会对相同设备进行集体监控,可以直接对数据进行分析对比,不需要每个设备进行单独的数据分析,此处的对比分析可以节省之后相同设备之间单独步骤对比,并且通过OPC服务器可以将信息传输至云端和本地数据库或者数据中心,对于数据信息在数据中心中进行整体的信息管理分析,一方面可以进行数据存储,另一方面可以进行数据分析。
Sp4:设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,可以对相同设备数据情况和不同类别型号的设备情况进行分开管理,每个设备之间相互关联,并且相同的设备之间对应不同的编号,每个设备的编号不同,对采集到不同设备的属性点,以模拟仿真和云模型分析的方式建立不同编号设备之间的关联,不同编号的设备信息包括运行状态、故障信息、运行时间、运行速度、停机时间、通讯状态和生产时长。
通过建立设备接入分管理***,在通过设备接入总管理***进行设备属性点采集之后,通过设备接入分管理***接入设备接入总管理***,从而可以使每个设备对应有一个设备接入分管理***,并且在设备接入分管理***和设备接入总管理***中均搭配WEB服务器进行网页浏览和显示,WEB服务器具有用户使用验证,并且搭载车间内网,保护整体的数据安全性,通过设备接入分管理***可以直接对设备的采集情况进行查看,可以通过设备接入分管理***和设备接入总管理***之间的连接,通过设备接入分管理***对每个采集信息进行同步分开传送,优化传输路径。
Sp5:对相同型号的设备数据,通过云模型分析相同设备的属性点,用云模型来表达出设备中各个组件故障率,判断车间的风险性;
Sp6:根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测可以判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性;
Sp7:搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟;
根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测可以判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性,搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟,可以直观的监控到运行过程中的设备故障情况。
Sp8:对模拟仿真数据进行存储,搭配云端和本地数据库形成监控层,将监控层连接应用层,并且可以数据传输,再创建组态监控应用,***数据,再进行发布应用,通过应用网页进行实时监控,监控层的模拟仿真流程如下:
S1:输出各个设备的属性点和运行数据,分析故障信息情况;
S2:当有故障信息时,故障信息为设备标准化运行状态和实际运行状态偏差情况,上传故障信息并通知处理,对比故障数据、修改基础数据进行仿真运行;
S3:当没有故障信息时,则继续标准化模拟仿真。
采集层和监控层之间建立OPC服务器,SCADA***开始运行后,由OPC服务器进程启动已经准备好的读取配置信息的函数,对服务器准备进行初始化操作,读取配置文件,根据所配置的文件进行初始化,初始化操作包括传递设备信息、信息模型实例化、服务器进程创建数据节点和等待填充内容,并且搭建WEB服务器,通过网页进行显示,采集层和监控层以OPC服务器过渡,OPC服务器对信息封装打包上传至云端和本地数据库。
采集层中设备状态变化,按照设备ID、设备属性id与信号状态的格式可以通过设备接入总管理***和设备接入分管理***显示,在采集层将信息发送给监控层,监控层解析处理协议,触发控件显示设备状态变化,通过监控层数据存储,触发应用层显示设备状态变化。
设备监控组态的开发模式,可以编辑、修改、新建设备检测的应用界面,应用发布,用户可以将自己创建完成的设备组态界面发布共享出去。支持应用的版本更新等作用,如果用户没有将自己的引用发布,则只能自己观看,不能与其他用户共享。
实施例二:
根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测可以判断故障率高的设备组件,从而可以判断出整个车间中的风险情况,引入云模型理论,比传统的隶属度函数、白化函数在处理不确定性问题上考虑更加全面客观,改进了云相似度计算方法,更准确地反映了标准评估云与综合评估云之间的相似度,提高了在对车间中设备出现故障情况的风险可靠性。
在对比综合评估云和标准评估云时,正态云是最基本的云模型,其期望曲线反映了正态云的重要几何特征,是贯穿于云滴群的骨架,所有的云滴都是在其周围波动,波动的程度由超熵控制,正态云的修正曲线为:
KL 散度是两个概率分布之间差异的非对称性度量,用来度量两个概率分布之间的差异性,KL散度越大,两个概率分布的差异性越大,通过 KL 散度来度量两个正态云的修正期望曲线的差异性,从而度量两个正态云的相似度, 对于连续型随机变量P和Q,其概率密度函数分别为p(x)和q(x),KL 散度的定义为:
结合修正期望曲线,可以推导出两个正态云的差异度计算公式为:
***逆向发生器算法:
输入:样本点xi,i=1,2,3…,n,
输出:数字特征(Ex,En,He)估计值
根据逆向发生器的算法计算出车间中设备属性点云数字的特征,结合改进正态云的曲线,可以将标准云模型和评估云模型进行对比,分析其差异性,从而可以得到车间中的设备的故障率和标准评估的故障率之间的差异,便于对设备数据情况后续的调整和改进。
对于评估出故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性,搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,根据实际运行中的设备的属性值来判断实际的故障情况,当有故障时,上传故障信号进行通知处理,同时连接模拟仿真***,模拟仿真***本身输入的是设备运行的标准数据,当有故障信号时,通过将故障信号替换原有的标准信号进行仿真,在仿真的过程中,对比标准数据的仿真结果和对比故障数据的仿真结果,对于故障率大的设备,或者设备中故障率大的组件需要搭配其他设备进行同步调整,比如当设备1故障率大或者设备1中的组件故障率大,将设备1、设备2和设备3等多个设备组件运行参数之间的配合,在满足生产的前提下,调节设备1中的参数,既可以降低故障率的发生率,也不影响生产效率,降低维修率也就间接提高了生产效率,当没有故障信号时,则选择继续同步仿真运行,根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟,可以直观的监控到运行过程中的设备故障情况。
实施例三:
某车间中,具有设备1、设备2、设备3、设备4、设备5、设备6等多种不同的设备,将设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等均通过传感器、PLC或者联网等方式与设备接入总管理***连接,同时设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等设备之间相互连接,通过设备接入总管理***进行属性点的采集,同样的设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等每一个设备单独连接一个设备接入分管理***,设备接入分管理***可以和设备接入总管理***进行信息传输,并且设备接入总管理***和设备接入分管理***中均嵌入了WEB服务器,通过设备接入总管理***和设备接入分管理***将设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等型号自动分类,相同型号的设备规划为相同设备,比如设备1、设备2、设备3为相同设备,设备4和设备5为相同设备,其他设备根据型号也分为不同组,将相同的设备进行集成监控,对比相同设备中出现的故障率问题,比如设备1、设备2和设备3中具有相同组件均出现了故障,并且对比故障的发生条件,其他相同设备之间也是以同样的方式进行监控,以每个设备的实际属性点数据为基础,通过云模型分析设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等之间结合的故障情况,通过分析实际设备1、设备2、设备3、设备4、设备5的故障情况来判断整体的车间的风险性,比如根据云模型判断出实际的风险和标准风险之间差距较大,则就会影响着整体的生产效率问题。
根据实际的风险情况和标准风险情况,将其搭建模拟仿真,在仿真的过程中,可以看到仿真过程中设备于设备之间的关联性,比如设备1、设备4、设备6等设备为同一生产线上,通过调节设备1中的组件参数,必定会影响设备4和设备6中的组件参数才可以实现生产线的正常运转,否则会出现一定的差异,因此判断了一个生产线上的设备之间的关联性,再根据仿真情况进行参数调节,可以让整体的生产故障率低,生产效率高。
在对设备1、设备2、设备3、设备4、设备5、设备6等设备之间的关联性分析完成之后,将其监控的和仿真数据进行上传,上传至云端和本地数据库中,数据包括设备运行的状态信息、设备各个组件的故障情况、设备之间的关联性、设备中的参数待调整情况等,完成存储之后,再创建设备组态监控应用,可以直接根据云端或者本地数据库的信息,直接添加在应用中添加设备型号、车间布局、设备的相关属性等,再进行发布应用,最后可以通过应用对车间实时监控。
实施例四:
在配置文件中添加与设备的接口信号,按照信号名称与信号id一对一的方式添加,每个信号id值唯一,之后手动配置的控件标识中自动添加相应id;
如图5所示,添加设备控件,根据车间设备实际布局将控件拖拽到监控界面指定位置,配置其相关属性,设备控件包括:设备编号、通讯状态、有无工件;
配置控件功能模块,功能模块根据需要配置,功能模块可包括设备信息、运行状态监控、产量监控、报警监控功能一种或多种;
如图6所示,采集层与监控层根据协议进行信息交互,采集层配置文件中的信号名称与id一一对应信息,适用于所有连接设备;
当监控到设备状态改变时,将设备名称、设备ID、设备属性id、设备属性值发送给监控层,监控层对协议进行解析,首先根据设备ID确定控件,然后获得设备属性ID与属性值调用控件事件,控件显示变化后的属性结果,来模拟设备的状态变化。
实施例五:
每个设备状态就是一个设备属性值,将每个设备属性值做到动态配置即实现了SCADA***开发的可配置性,提高了***的可移植性,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,设备控件的属性包括:设备ID、控件方向、控件位置、基本属性、特殊属性中的一种或多种,当新增一台设备或者更换某一设备中的控件时,我们只需要在SCADA***的引用层添加设备,添加设备时,需要配置设备ID以及设备类型、选择消息协议等配置信息,并且在设备运行的过程中们可以在监控层中的模拟仿真中更改数据,设备启用时,监控层就会根据设备ID去获取设备的属性以及设备数据值实时监控设备,无需花费大量的时间成本、人力成本即可快速完成的接入一台设备至SCADA***实时监控。
设备ID:控件的唯一索引,用于定位控件;
控件方向:控件布局时,考虑控件在整体页面的合理性,支持四个方向的翻转;
控件位置:模拟设备在车间的位置,参数值是每个控件相对起点的偏移;
基本属性:设备生产的基本属性包括设备生产状态,通讯状态、设备运行状态;
特殊属性:根据设备类型和用户需求的不同,网络状态等。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个引用结构”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于WEB的SCADA***,包括车间SCADA***,车间SCADA***由采集层、监控层和应用层组成,其特征在于:所述车间SCADA***的运行流程如下:
Sp1:通过终端建立模拟仿真,***WEB***,对相应的设备的参数进行模拟做准备;
Sp2:建立监控界面,***WEB***;
Sp3:在采集层中的每个单独设备均接入设备接入总管理***,通过设备接入总管理***对设备分类和数据管理,再建立设备接入分管理***,将对应设备组和设备接入分管理***之间建立关系,同时建立模拟仿真平台,并且在每个设备接入分管理***中***WEB***;
Sp4:设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,对相同设备数据情况和不同类别型号的设备情况进行分开管理;
Sp5:对相同型号的设备数据,通过云模型分析相同设备的属性点,用云模型来表达出设备中各个组件故障率,判断车间的风险性;
Sp6:根据云模型分析设备中属性点故障率,应用到对组态检测中,对设备之间的关联检测判断故障率高的设备组件,对于故障率高的设备组件需要对其进行调整,根据故障情况和每个设备的运行参数来判断每个设备之间运行的关联性;
Sp7:搭配模拟仿真技术,在建立模拟仿真平台和设备接入分管理***之间的联系的前提下,对设备之间的运行输入属性值,再根据实际的设备接入分管理***中的实际数据进行修改调节,使二者之间同步模拟;
Sp8:对模拟仿真数据进行存储,搭配云端和本地数据库形成监控层,将监控层连接应用层,进行数据传输,再创建组态监控应用,***数据,再进行发布应用,通过应用网页进行实时监控。
2.根据权利要求1所述的一种基于WEB的SCADA***,其特征在于:所述采集层包括采集对象、信息传输、信息归类分析,所述采集对象包括设备的属性点、车间环境、车间电力***和生产情况,所述信息传输通过设备接入总管理***和设备接入分管理***传输,设备接入总管理***对应多个设备接入分管理***,所述信息传输数据包括车间状态、设备运行状态和故障信息,所述信息归类分析包括相同设备之间的信息分类对比,不同设备之间的信息分类对比。
3.根据权利要求1所述的一种基于WEB的SCADA***,其特征在于:所述采集层和监控层之间建立OPC服务器,SCADA***开始运行后,由OPC服务器进程启动已经准备好的读取配置信息的函数,对服务器准备进行初始化操作,读取配置文件,根据所配置的文件进行初始化,初始化操作包括传递设备信息、信息模型实例化、服务器进程创建数据节点和等待填充内容,并且搭建WEB服务器,通过网页进行显示,采集层和监控层以OPC服务器过渡,OPC服务器对信息封装打包上传至云端和本地数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于WEB的SCADA***,其特征在于:每个所述设备之间相互关联,并且相同的设备之间对应不同的编号,每个设备的编号不同,对采集到不同设备的属性点,以模拟仿真和云模型分析的方式建立不同编号设备之间的关联,不同编号的设备信息包括运行状态、故障信息、运行时间、运行速度、停机时间、通讯状态和生产时长。
5.根据权利要求1所述的一种基于WEB的SCADA***,其特征在于:所述监控层的模拟仿真流程如下:
S1:输出各个设备的属性点和运行数据,分析故障信息情况;
S2:当有故障信息时,故障信息为设备标准化运行状态和实际运行状态偏差情况,上传故障信息并通知处理,对比故障数据、修改基础数据进行仿真运行;
S3:当没有故障信息时,则继续标准化模拟仿真。
6.根据权利要求1所述的一种基于WEB的SCADA***,其特征在于:所述采集层中设备状态变化,按照设备ID、设备属性id与信号状态的格式通过设备接入总管理***和设备接入分管理***显示,在采集层将信息发送给监控层,所述监控层解析处理协议,触发控件显示设备状态变化,通过监控层数据存储,触发应用层显示设备状态变化。
Priority Applications (1)
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