分布式流量积算云服务系统设计与实现

刘艾侠

（宝鸡职业技术学院，宝鸡721013）

分布式流量积算云服务系统设计与实现

刘艾侠

（宝鸡职业技术学院，宝鸡721013）

针对传统制造行业生产现场数据点分散、仪器仪表智能化程度低、远程通信能力差、操作复杂、造价及维护成本高等问题，结合当前最前沿的分布式云计算技术和物联网技术，通过将现场硬件设备与云端服务程序无缝集成而建立一套网络化的管控集成系统。对现场采集控制设备和云服务中心的组成结构和功能特点进行了详细描述，深入论述了系统各个部分的实现过程，包括分布式实时数据服务器和嵌入式远程终端服务器的开发、流量补偿与积算算法的实现、云端数据归档程序和显控平台的搭建，以及基于TCP Socket连接的XML数据通信的建立等。

流量积算；分布式系统；云服务；嵌入式系统；生产现场；数据通信

1　引　言

随着互联网技术的快速发展，分布式云计算技术已开始应用于各个领域。将分布式云计算模型引入工业测控，对于提高生产过程自动化和信息化水平具有重要意义［1］。针对传统流量积算仪造价高、远程通信能力差、操作和维护复杂等问题，设计了分布式流量积算云服务系统，采用多总线现场采集控制设备采集现场实时数据并上传至云端，同时在云端建立包含有流量补偿与积算模块、云数据中心和云显控平台的云服务中心，实现了流量数据的分布式采集、云端集中积算、数据统一存储、Web交互展示和控制等功能。

2　系统功能设计

分布式流量积算云服务系统是针对工业化生产中仪器仪表智能化程度低、数据点分散、能耗管理较为粗放的行业特点，提供一种低成本、易部署、易维护、管控一体化的数据采集与监控管理方案，帮助企业实现对全厂能源、运行数据的自动采集、实时监测预警、远程遥控，实现企业能源的高效利用和生产管理水平的持续提升［2－3］。该系统基于生产现场分布式架构，将现场的每一个数据采集环节联网，并在云端进行集中管理和控制，使监控技术发挥最高效用，为系统管理提供方便。分布式流量积算云服务系统以生产过程流量测量特性及管理体系作为设计依据，以分布式系统结构为基础，以云端统一积算和管理为支撑，并结合船舶企业实际计量网络、检测设备状况、硬件环境等实际情况设计系统的总体架构。系统总体架构图如图1所示。

图1　分布式流量积算云服务系统总体架构

分布式流量积算云服务系统的总体架构分为两部分，包括分布式采集监控设备和云服务中心。

（1）分布式采集监控设备：采用分布式实时数据服务器和嵌入式远程终端服务器作为数据采集监控设备，通过分布式网络结构实现对硬件设备、计量仪表（流量计、温度传感器、压力传感器等）的实时数据采集、存储、汇总、推送、统一流量积算功能，并通过Web方式对外提供数据监视、服务器配置功能［4］。

（2）云服务中心：云服务中心建立在互联网云端的高性能服务器上，由流量补偿与积算模块、云数据中心和云显控平台组成。其中流量补偿与积算模块负责流量积算与补偿的计算；云数据中心负责实时流量数据和历史流量数据的存储和归档；云显控平台负责向接入云中的各种终端设备用户提供Web显示界面，用于监控当前的运行状况和实时、历史数据［5］。

3　分布式实时数据服务器设计

分布式实时数据服务器将网关、RTU、生产数据库、OPC通讯接口、数据接口、防火墙、控制算法、计算模型等软硬件集成在一起，部署在车间等工业现场，直接和间接地采集现场仪表的实时数据。分布式实时数据服务器结构如图2所示。

图2　分布式实时数据服务器结构图

分布式实时数据服务器提供了符合生产现场标准规范的各种接口，用于采集现场仪表的实时数据，监视现场设备的运行状态以及向现场设备和执行机构发送控制命令。其接口包括A／D模拟量采集、D／A模拟控制信号输出、I／O开关量监测与控制和RS－485、RS－422等串行总线接口［6］。

服务器内部建立了工业实时数据库，用于存放实时和历史数据。数据采集单元将采集的现场数据实时存入工业实时数据库中，使数据库中的数据一直保持更新。服务器向上通过以太网连接至云端，并将数据库中的实时数据推送至云端。同时内建的Web Server能够使用户通过浏览器直接访问分布式实时数据服务器，查看实时数据和服务器的配置信息。

4　云服务中心设计

4．1功能模块设计

云服务中心由流量补偿与积算模块、云数据中心和云显控平台三部分组成，如图3所示。流量补偿与积算模块：流量补偿与积算模块完成流量数据的统一积算功能。流量补偿与积算模块通过访问实时数据库中的实时数据，对来自不同采集设备的流量数据进行补偿积算，形成的结果写入实时数据库相应的字段中［7］。

图3　云服务中心组成结构

云数据中心：云端数据中心主要包含实时数据库和归档服务器。实时数据库负责接收分布式采集监控设备推送的实时数据及周期性批量数据，对实时数据进行管理和维护，这些实时数据常驻内存，并随时间变化不断更新，以反映现场过程的变化。归档服务器接收实时数据库中的实时数据，并依据用户实际要求对数据进行归档，同时根据一定的要求压缩归档存储于磁盘，以便于了解数据的变化历史［8］。

云显控平台：该平台既是流量数据实时运行监控、平衡调度指挥的操作性平台，又是基于海量流量数据的综合管理平台，功能包括：用户界面Web服务器、流量采集监控、能源报表、综合分析、能源预警、平衡调度等功能。

4．2与云端通信接口

分布式实时数据服务器通过云端接口服务程序与客户端（即云服务中心）进行通信。云端接口服务程序连接分布式实时数据服务器的数据库后，通过TCP／IP方式监听客户端的连接请求，并对客户端发出的指令进行相应回复。云端接口服务程序实现分布式实时数据服务器对外统一的数据发布和交互，并包含接口管理功能，其工作流程如图4所示。

图4　云端接口服务程序工作流程图

由图4可知，云端接口服务程序具有连接确认、实时数据发布、接收控制指令、其它记录功能等4项功能，其具体实现流程为：①连接确认：确认客户端（云服务中心）是否是授权客户，确认后建立连接；②实时数据发布：由客户端提出实时数据请求列表，接口服务程序根据请求的参数读取数据；③接收控制指令：接口服务程序接收客户端发送的控制指令后，对远程设备进行控制；④其它：包括记录接口配置和接口服务日志。

接口服务程序与客户端之间的交互信息采用XML格式，具体结构如下：

（1）登录请求（客户端－＞云接口服务程序）

＜Request＞

＜＞客户端编码＜＞

＜＞登陆密码＜＞

＜／Request＞

（2）实时数据请求（客户端－＞云接口服务程序）

＜Request＞

＜＞客户端编码＜＞

＜＞刷新频率＜＞

＜PointList＞（注：请求点位的清单，可以是嵌套的Xml节点）

＜Point＞1＜／Point＞

＜Point＞2＜／Point＞

＜Point＞3＜／Point＞

＜Point＞……＜／Point＞

＜／PointList＞

＜／Request＞

（3）控制请求（客户端－＞云接口服务程序）

＜Request＞

＜＞客户端编码＜＞

＜＞控制点位编码＜＞

＜＞控制点位参数＜＞

＜／Request＞

4．3流量补偿与积算模块

补偿与积算模块的主要功能是根据流量补偿与积算的数学模型，利用流体温度、压力补偿工况流量，计算得到标况流量；同时利用标况流量进行流量值高精度累加，最终得到流量积算值。流量补偿与积算模块利用用户设置的补偿参数和测量得到的流体温度、压力、工况流量进行计算，并将返回值赋予第一、二补偿流量，第一、二积算流量和主积算流量点位，完成流量的补偿与积算。一般气体补偿与积算模块的伪代码如下所示：

GasCompute（ref List＜FCITag＞taglist，FCIDevice device）

｛

／／寻找工况流量、温度和压力点位FindFTPTag（taglist）；

／／根据传感器类型进行相应补偿

switch（device．devParams．signal）

｛

／／差压式

case SignalTypes．DiffPres：

OnGasDifCal（Originalflow）；

break；

／／线性式

case SignalTypes．Linear：

OnGasLinCal（Originalflow）；

break；

／／频率式

case SignalTypes．Frequence：

OnGasFreCal（Originalflow）；

break；

｝

／／将积算值赋予对应点位

GetIntgTags（taglist）；

return taglist；

｝

蒸汽的温压补偿与积算算法是在一般气体的算法基础上增加了计算熵值和焓值的部分，伪代码如下：

StreamCompute（ref List＜FCITag＞taglist，FCIDevice device）

｛

／／寻找工况流量、温度和压力点位

FindFTPTag（taglist）；

／／计算出熵、焓值

Stream．PT2V（press，temperature，ref V，ref range）；

Stream．PT2H（press，temperature，ref H，ref range）；

／／根据传感器类型进行相应补偿

switch（device．devParams．signal）

｛

／／差压式

case SignalTypes．DiffPres：

OnStreamDifCal（Originalflow）；

break；

／／线性式

case SignalTypes．Linear：

OnStreamLinCal（Originalflow）；

break；

／／频率式

case SignalTypes．Frequence：

OnStreamFreCal（Originalflow）；

break；

｝

／／将积算值赋予对应点位

GetIntgTags（taglist）；

return taglist；

｝

5　云显控平台

云显控平台是一个图形化的人机交互界面，功能类似于工业组态软件，不同之处在于云显控平台基于B／S架构，实际上是一个Web服务器，不依赖于特定的设备和环境，任意互联网终端设备的网络浏览器都能够登陆到云显控平台，对生产现场的状况进行监控和管理，且不受时间和地理位置的限制。

云显控平台的功能如图5所示，一方面云显控平台通过访问实时数据库和归档数据库，从云数据中心读取实时和历史数据，将数据显示在用户页面上；另一方面云显控平台将用户在页面上下达的控制命令通过Socket连接传递给对应的现场设备，从而实现用户在云端对工业现场的精确控制。

图5　云显控平台工作方式

云显控平台与用户的交互通过多种多样的Web显示界面来完成，包括数据表格、二维平面流程图、3D动态虚拟现实技术等，通过先进的Web前端技术可以制作出。在显示的流量监控页面中，用户可以看到生产现场阀门的开度信息，以及该阀门所在管道的温度、压力、瞬时流量和累积流量。

6　结束语

分布式流量积算云服务系统基于分布式云服务模型，应用于流量测量与积算，实现了流量数据的分布式采集、集中积算、统一存储和展示，解决了普通流量积算仪造价高、操作和维护不方便、远程通信能力差、不能够统一管理和展示的缺点，满足了生产现场对流量数据统一管理的需求，同时为扩展其他应用模式提供了成熟可用的架构模型和基础。

［1］郭银章，徐玉斌，曾建潮．分布异构网络环境下数据访问设计［J］．太原重型机械学院学报，2003，24（1）：73－77．Silver Guo，Xu Yubin，Zeng Jian－chao distributed heterogeneous network environment，data access design［J］．Taiyuan Heavy Machinery Institute of Technology，2003，24（1）：73－77．

［2］周国平．智能流量计用于节流装置的全参数补偿［J］．浙江科技学院学报，2002（3）：1－6．Zhou Guoping．smart meter compensation for full－throttle device parameters［J］．Zhejiang Institute of Science and Technology，2002（3）：1－6．

［3］程贺．流量测量及补偿技术［M］．北京：化学工业出版社，1995．Cheng He．flow measurement and compensation technology［M］．Beijing：Chemical Industry Press，1995．

［4］胡敏，李成贵，田宏杰．气体压缩因子Z的在线修正与单片机实现［J］．传感器世界，2002（10）：10－13．Hu Min，Li Chenggui，Tian Hongjie．gas compressibility factor Z online correction and MCU［J］．sensor in the world，2002（10）：10－13．

［5］梁国伟，蔡武昌．流量测量技术及仪表［M］．北京：机械工业出版社，2002．Liang Guowei，Cai Wuchang．flow measurement technology and instrumentation［M］．Beijing：Mechanical Industry Press，2002．

［6］白继宇．基于B／S模式的嵌入式远程管理系统的研究和实现［D］．华东师范大学，2009：26－35．Baiji Yu．Research and Implementation of B／S mode embedded remote management systems［D］．East China Normal University，2009：26－35．

［7］李斌．基于CAN总线网络控制系统调度算法的分析与研究［D］．天津大学，2003：31－39．Li Bin．Analysis and Research of CAN bus network control system scheduling algorithm［D］．Tianjin University，2003：31－39．

［8］谢彦民．浅析网络时间同步方法及其安全性［J］．硅谷，2009（19）：23－26．Xieyan Min．Method of Network Time Synchronization and security［J］．Silicon Valley，2009（19）：23－26．

Design and Implementation of a Distributed Cloud Service System Flow Totalizer

Liu Aixia
（Baoji Vocational Technology College，Baoji 721013，China）

In view of the problems of the scattered production field data points of the traditional manufacturing industry，the low degree of intelligent instruments and meters，the poor remote communication ability，complex operation，high construction and maintenance costs，etc．，in combination with the current cutting－edge distributed cloud computing technology and Internet of things technology，through the seamless integration of field hardware devices and the cloud service programs，a set of networked management and control integrated system is established．The field acquisition control equipment and the composition structure and function characteristics of the cloud service center are described in detail．The realization process of each part of the system is deeply discussed，including the development of distributed real－time data servers and embedded remote terminal servers，the realization of flow compensation and integrating algorithm，the construction of the cloud data archiving procedures and the display control platform，and the establishment of the XML data communication based on TCP Socket connection，etc．

Flow integrating；Distributed systems；Cloud services；Embedded systems；Production field；Data communication

10．3969／j．issn．1002－2279．2016．05．009

TP271

A

1002－2279（2016）05－0033－05

刘艾侠（1982－），女，陕西省西安市周至县人，讲师，主研方向：计算机技术。

2016－03－04