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摘 要：根据矿山信息化建设的需求,针对设备状态监测的数据传输难题,设计了一种应用于设备状态监测的边缘节点与数据管理系统。该系统通过应用 Socket 套接字和多线程技术,实现与数据采集边缘节点进行数据传输,完成了对边缘节点的管理需求,并根据矿山设备的运行状态实现了现场与云平台之间的报警数据实时同步和正常状态数据批量同步,实现在边缘层与云层之间进行可靠的数据同步。系统解决了数据传输实时性与通讯效率的矛盾,为矿山的信息化建设提供了技术支持。
关键词：状态监测 ；数据传输 ；管理系统
Development on Edge Management System for Mine Equipment Condition Monitoring
【Abstract】：According to the demand of mine informatization construction and aiming at the data transmission problem of equipment condition monitoring, a system applied to equipment condition monitoring was designed, which manage edge nodes and data. In this system, data transmission with data acquisition edge nodes was realized by applying Socket and multithreading, which completes the edge nodes management requirements. Real-time synchronization of warning data and batch synchronization of normal condition data between the edge and cloud platform were designed according to the condition of mine equipment, which completes the data synchronization requirements between the edge and cloud. The system solves the contradiction between real-time data transmission and communication efficiency, and provides technical support for the informatization construction of mines.
【Key words】：condition monitoring;data transmission;management system
0 引言
智慧矿山被认为是目前矿产行业信息化发展的主线和目标,核心技术包括大数据分析、边缘计算、云计算和物联网等现代信息技术 [1]。其要求将各矿产现场接入云平台进行统一调度管理, 在云平台处对矿山现场各类机电设备的海量运行状态数据进行分析,实现对矿山设备的全生命周期管理。这就需要将远离云平台且分散在各矿产现场的海量矿山设备状态数据可靠地同步至云平台。
但目前将各矿产现场对接至云平台面临着难以管理边缘节点采集数据和数据传输不可靠的问题 [2]。矿山设备从有零件缺陷到发生机械故障需要经历缓慢的渐变过程,需要根据设备状态控制数据采集设备以合适的采样参数采集状态数据。而矿产现场一般地处偏僻,环境复杂,较难与云平台建立可靠的广域网连接,进行海量数据同步时较难保证系统实时性和可靠性 [3]。并且已应用的监测系统大多针对单台矿山设备设计,各种系统所采用的开发技术和数据命名格式不同,难以对接智慧矿山云平台,不能充分利用云平台的丰富专家资源。因此围绕矿山设备状态监测,研究边缘数据采集节点和数据传输管理显得尤为重要 [4-6]。
基于此,本文设计一种面向矿山设备状态监测的边缘层管理系统。将数据采集边缘节点的实体信息资源进行封装,以对象的形式供系统调用,同时提出了边缘层和云层之间的数据同步策略,解决了数据同步实时性和通讯效率的矛盾。
1 边缘管理系统功能分析
对监测系统中边缘层设备与数据管理进行研究,需要先明确智慧矿山框架下基于云边协同处理的矿山设备状态监测系统运行原理。本节将根据工业边缘计算架构分析矿山设备状态监测系统运行原理,研究并确定边缘管理系统在整个设备状态监测系统中的主要功能。
1.1 工业边缘计算架构
工业边缘计算参考架构由中国信通院、华为和中兴等国内边缘计算应用研究的领军者共同推出,如图 1 所示,该架构共分为云、边缘和现场三层 [7]。
(1)云计算层的设备通常具有强大的计算能力,可以实现对被监测设备的全生命周期管理。其汇集各边缘层的数据,并通过对数据全面且深入的分析以向边缘层反馈准确的设备信息,以较长的时间维度为设备监测提供指导。
(2)边缘层是该架构的核心,主要由边缘节点和边缘管理器组成。其中边缘节点含有计算、网络和储存 3 种资源,以执行各种边缘计算任务。边缘管理器也被称为边缘管理系统或边缘服务器,主要完成对基于模型的任务编排、与云计算层进行数据对接和调用边缘节点各种资源以完成各种任务。
(3)现场层主要由各类被监测设备及其接口组成。 通过与边缘传感器或边缘控制器等数据采集设备相连, 为基于此架构的云层和边缘层提供原始数据支持。
1.2 边缘管理系统功能
结合工业边缘计算参考架构,基于智慧矿山云平台建立的设备监测系统的网络拓扑关系如图 2 所示,其中边缘管理系统承担连接现场和云平台的作用。
(1)现场层由各类传感器和设备接口组成,将矿山设备运行状态的特征物理量以固定频率输出为电信号。
(2)云层负责对汇集的矿山设备状态数据进行分析,利用丰富的专家知识对各设备模型信息进行更新, 实现矿山设备的全生命周期健康管理。
(3)边缘层的局域网由各生产现场的无线路由器搭建而成。边缘节点以站点工作模式接入局域网,负责将传感器输出的电信号转换为数字信号,并提取合适的数据特征 ；边缘管理系统负责与边缘节点建立连接,向节点发布数据采集任务,并接收节点发送的设备数据,同时向云层同步数据。
为了达到上述目标,边缘管理系统需要解决以下两个关键技术问题 ：
(1)矿山生产设备众多,并且为避免传感器与边缘节点连线影响设备运行,在各边缘层需要布置多个边缘节点。边缘管理系统需要有效地管理各边缘节点进行数据采集,同时对传输的各类设备状态数据进行分类与整理, 以保证为智慧矿山云平台提供清晰且详细的设备数据。
(2)智慧矿山云平台需要掌握矿山现场各类设备实时运行状态,而众多的现场设备会产生海量的数据。而矿山生产现场通常地处偏僻,受网络波动影响,较难与智慧矿山云平台建立可靠的通信连接,实时同步海量的数据需要较大的通信成本。因此边缘管理系统需要根据矿山设备运行状态制定合适的数据同步策略以同时满足整个监测系统数据传输实时性和通信效率的要求。
2 系统关键技术实现方法
2.1 与边缘节点通讯方案研究
边缘节点被部署在各矿山设备的不同关键部位,边缘管理系统需要根据智慧矿山云平台的需求向各边缘节点发布不同的状态数据采集任务。而网络 IP 地址在各局域网内具有唯一性, 如何将网络 IP 地址和边缘节点通信线程绑定是系统对边缘节点管理的关键。
系统与边缘节点通过 Socket 套接字进行通信。在 Socket 套接字连接过程中, Socket 服务器是被动连接方,通过绑定具体的 IP 地址和端口号监听 Socket 客户 端的连接请求 [8]。而 Socket 客户端是主动连接方,根据指定的网络参数向对应服务器发起连接请求。
边缘管理系统可以在多个边缘服务器上运行,其在局域网内的 IP 地址可能会变化, 并且用户可以通过交互界面修改连接的边缘节点参数,因此其适合作为 Socket 客户端主动发起连接。而边缘节点部署在矿山设备关键部位上,通常基于嵌入式开发板设计完成,较难在使用时修改 Socket 网络参数,适合作为 Socket 服 务器,绑定固定的 IP 等待系统客户端的连接。
通过边缘节点网卡设备配套的网络配置驱动模块提供的网络参数配置函数可以实现边缘节点以静态 IP 地址接入局域网。边缘节点以此静态 IP 地址作为参数建立 Socket 套接字服务器等待系统连接。
在系统中,将与边缘节点通信的功能模块封装为客户端控制类,类中包含 Socket 客户端实例对象和创建的新线程,用于和对应的边缘节点进行通信。通过调用不同的客户端控制对象实现向各边缘节点发布数据采集任务,并在各线程中接收相应边缘节点发送的矿山设备状态数据,避免单线程网络通信阻塞。
2.2 与云数据库数据同步策略研究
同时满足监测系统数据传输实时性和通信效率的要求,关键在于根据设备状态数据的时效性,选择性地向云数据库同步数据。按照设备状态数据是否超过阈 值,可将数据分为异常状态报警数据和正常运行的特征数据。
(1)异常状态报警数据对数据传输实时性的要求较高,需要系统在接收到边缘节点传输的状态数据后判断 是否超过阈值,若超过则实时向云数据库同步数据,未超过则将数据暂存至本地数据库。系统接收各边缘节点传输数据的流程如图 3 所示,首先与边缘节点通过 Socket 套接字完成连接,然后开辟新线程并调用客户端管理类的数据接收函数,按照设计的通信协议解析边缘节点传输的设备状态数据包,最后根据数据是否超过阈值选择性地向云层同步数据。
(2)批量数据同步旨在减轻云平台通信压力并提高系统抵御广域网网络波动的性能 [9]。智慧矿山云平台同 时对接了众多矿产现场,每个矿产现场的边缘层都采集了大量的矿山设备状态数据。将设备正常状态下的海量 数据实时同步至云平台层会造成巨大的通信压力,并且矿产现场通常地处偏远,难以保证广域网的网络质量。 因此,边缘管理系统将正常运行的大量状态数据暂存至边缘层本地数据库中,并批量同步至云数据库。这样可以有效降低边缘层与云层的通信频率,也可将受网络波动影响暂存至本地的报警数据同步至云数据库,提高系统可靠度。同时,批量同步数据需要选择合适的同步方法并设置数据库权限。
在 SQL 查询语句中使用“INTO OUTFILE”参数可以将数据从本地数据库导出为指定类型和路径的文件,再使用“LOAD DATA LOCAL INFILE”命令可以通过本地数据文件更新智慧矿山云平台数据库,从而实现数据的大批量同步。同步流程如图 4 所示,首先设置 需要同步的数据范围,其次生成对应的 SQL 语句并以此为参数调用设计的本地数据库管理类,将数据导出为本地文件,然后调用云数据库管理类访问本地文件将数据导入至云数据库,最后自动删除生成的本地文件。
3 系统实现
解决上述两个关键问题后,选择 MySQL 数据库储存数据, 使用 C# 语言在 .Net 平台编写边缘管理软件, 并在边缘服务器上运行,为矿产现场提供边缘管理服务,实现如表 1 所示功能。
系统管理边缘节点的界面如图 5 所示。通过该界面可以增加边缘节点,与之建立通讯连接,并且根据节点属性创建对应的数据采集通道。
与边缘节点连接后向其发布数据采集任务的界面如图 6 所示。通过该界面可以根据当前边缘层所有已连接边缘节点的物理通道信息生成智慧矿山设备监测平台中承载设备状态数据的虚拟通道。设置通道的各项参数后通过调用客户端管理类向对应的边缘节点发布数据采集任务。
本地数据查看界面如图 7 所示, 可以选择不同的虚拟通道查看设备状态的历史和实时数据。
本地数据管理界面如图 8 所示, 实现了报警信息提 示功能和数据批量同步功能。当虚拟通道传输的设备状态特征超过阈值时,在该界面显示报警相关信息。也可将指定通道和时间范围的设备状态数据批量同步至智慧矿山云数据库。
4 结论
文章根据智慧矿山云平台对矿山设备状态监测的需求,研究了数据采集边缘节点的管理和矿山设备状态数据的管理,基于 .Net 平台实现了系统软件设计。使用 Socket 套接字与多线程技术使边缘管理系统与边缘节点建立了可靠的通信连接,实现对边缘节点的管理。并且按照矿山设备状态数据是否超过阈值将边缘层与云层之间的数据传输分为报警数据实时同步和状态特征批量同步,同时满足了设备状态监测对数据传输实时性好和效率高的需求。
经过测试,该系统已达到预期的设计目标,满足设备状态监测对数据采集边缘节点和数据传输管理的需求,为矿山信息化建设提供了技术支持。
参考文献
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