一種基於霧計算的智能數據採集終端系統的製作方法

2023-10-25 20:23:42 1

本發明隸屬於鋼結構建築防水工程以及工業金屬屋面防水防腐的技術領域，尤其涉及一種基於霧計算的智能數據採集終端系統。

背景技術：

國外在能源數據採集方面的研究和開發比較深入，能源數據採集已經作為一項基礎設施在工廠、建築、風能、火電 等場所得到了充分應用。Honeywell的Kyusung Kim採用SCADA實現對風力發電設備的監控及數據記錄。現階段，國內很多對企業單位對於數據的重要性認識上還存在很大的不足，很多工廠、建築都沒有實施能源數據採集和管理，說明能源數據採集和管理在國內有很大的發展空間。

但目前國內數據採集技術與國外還存在較大的差距，例如國內大連理工大學的張吉禮採用STM32微處理器實現對於建築能耗的數據採集，通過RS485串口採集數據，存儲在SD卡中，使用網絡TCP協議實現數據通訊和傳輸。隨著大數據時代的到來，以及相關技術和方法的實現與拓展，數據採集技術的創新與發展顯得尤為重要，國內數據採集相關行業的系統產品存出不窮，但在專業技術和性能上還是存在很多不足，需要我們在不斷地實踐中去發掘問題，進一步開發出性能更佳、價格更廉、穩定性更好的數據採集終端系統。

當前國內數據採集大多是建立在數據採集卡與網卡的硬體基礎之上，不能實現對數據採集卡的定製化開發，使得功能擴充受到了制約，同時由於數據採集設備僅實行固定的數據採集傳輸程序，未對數據進行任何預處理或暫存儲操作，不僅影響數據採集傳輸速度，也導致數據管理中心運行計算難度加大，限制了雲計算數據中心對海量數據處理的能力，從而較大程度上增加了數據採集成本。

在中國國內市面上的數據採集終端設備具有很大的局限性，不僅成本較高，而且實現再度定製化開發的難度大，從而導致其實用性較低；而且由於數據採集終端不能對採集數據進行有效的預處理和暫儲存，限制了整個系統的數據處理能力，導致配套的伺服器設備配置要求相對較高。

技術實現要素：

本發明主要解決的技術問題是提供一種基於霧計算的智能數據採集終端系統，通過預留定製化開發埠解決現有數據採集設備不能再度開發的缺點，同時將霧計算理念融入嵌入式數據採集終端系統，對採集數據進行預處理和暫存，提升數據採集、傳輸、處理性能和安全性，並有效避免數據採集配套設備配置高的要求，大大降低數據定製化採集的成本。

為解決上述技術問題，本發明採用的一個技術方案是：提供了一種基於霧計算的智能數據採集終端系統，包括數據採集伺服器、ARM開發板以及數據採集配製主機，所述的ARM開發板通過Modbus RTU協議採集設備數據，將採集到的設備數據保存到本地文件並經過預處理後發送部分數據到所述的數據採集伺服器，所述的數據採集配製主機上運行配置程序並通過網絡發送配置信息到到所述的ARM開發板上，由所述的ARM開發板對運行設備的工作狀態進行在線監控。

在本發明一個較佳實施例中，所述的ARM開發板採用基於ARM平臺霧計算開發的嵌入式設備，內置μLinux作業系統， ARM為通用晶片架構的ARM處理器。

在本發明一個較佳實施例中，所述的數據採集伺服器為普通的PC機及數據採集軟體組成。

在本發明一個較佳實施例中，所述的ARM開發板與數據採集伺服器之間通過TCP網絡協議傳輸數據。

在本發明一個較佳實施例中，所述的ARM開發板與智能電錶之間的通訊協議採用RS485串口協議。

在本發明一個較佳實施例中，所述的ARM開發板通過計量設備或傳感器對運行設備的工作狀態進行在線監控。

在本發明一個較佳實施例中，所述的智能數據採集終端系統中植入數據計算預處理。

本發明的有益效果是：本發明的一種基於霧計算的智能數據採集終端系統，通過預留定製化開發埠解決現有數據採集設備不能再度開發的缺點，同時將霧計算理念融入嵌入式數據採集終端系統，對採集數據進行預處理和暫存，提升數據採集、傳輸、處理性能和安全性，並有效避免數據採集配套設備配置高的要求，大大降低數據定製化採集的成本。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其它的附圖，其中：

圖1 是本發明一種基於霧計算的智能數據採集終端系統的一較佳實施例的結構框圖；

圖2是本發明實施例一樓宇自控-中央空調系統數據採集的結構框圖；

圖3是本發明實施例二智能電錶數據採集的結構框圖。

具體實施方式

下面將對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬於本發明保護的範圍。

如圖1所示，本發明實施例包括：

一種基於霧計算的智能數據採集終端系統，包括數據採集伺服器、ARM開發板以及數據採集配製主機，所述的ARM開發板通過Modbus RTU協議採集設備數據，將採集到的設備數據保存到本地文件並經過預處理後發送部分數據到所述的數據採集伺服器，所述的數據採集配製主機上運行配置程序並通過網絡發送配置信息到到所述的ARM開發板上，由所述的ARM開發板對運行設備的工作狀態進行在線監控。

上述中，所述的ARM開發板採用基於ARM平臺霧計算開發的嵌入式設備，內置μLinux作業系統，ARM為通用晶片架構的ARM處理器；所述的數據採集伺服器為普通的PC機及數據採集軟體組成。

本實施例中，所述的智能數據採集終端系統中植入數據計算預處理，降低了雲數據中心伺服器及程序對數據處理能力的要求。

硬體方面

嵌入式數據採集系統是由一臺上位機以及若干臺下位機組成的集散式系統。上位機(數據採集伺服器)為普通的PC機及上位機數據採集軟體組成，下位機為基於ARM平臺霧計算開發的嵌入式設備，內置μLinux作業系統，上下位機間通過TCP網絡協議傳輸數據。另外配置一臺ARM開發板(下位機)的數據採集配製主機，數據採集配製主機採用普通微機即可，在該微機上運行配置程序，並可以將配置程序下載到開發板上。ARM開發板通過雙絞線與智能電錶連接，通訊協議採用RS485串口協議，通過計量設備或傳感器對運行設備的工作狀態進行在線監控，並返回控制機房的中心計算機。

軟體方面

ARM開發板上安裝有μLinux作業系統，ARM開發板上的數據採集程序實現的功能主要有三個：(1) 根據採集指令採集數據，並將數據保存到文件中；(2) 將採集到數據進行預處理後發送到數據採集伺服器；(3) 監聽網絡，保存數據採集的配置信息；

數據採集配置軟體運行在主機上實現功能如下：(1) 在主機上配置數據採集的參數信息，配置信息包括：通訊方式，波特率，採集命令；(2) 從主機通過網絡發送配置信息到開發板。

基於霧計算的智能數據採集終端系統包括以下幾個特點：

首先，基於霧計算理論把數據採集、處理和應用程式植入數據採集終端系統，將網絡計算從網絡中心擴展到網絡邊緣，利用設備終端對數據進行有效計算和存儲，擴充數據中心雲計算的網絡計算運作模式，降低雲數據中心伺服器及程序對數據處理能力的要求，利用霧計算的智能數據採集終端提升數據採集效率；

其次，本終端系統採用嵌入式軟體採集數據，具有採集速度快，可靠性高的優勢，軟體採集程序自主開發，可以靈活拓展數據採集的功能。例如在網絡通訊中斷的情況下，將採集的數據保存到CF卡等開發板的快閃記憶體設備上，待網絡故障解除後將數據重新發回到數據採集伺服器上；

第三，採用通用晶片架構的ARM處理器，具有體積小、功耗小、價格低的特點，通過ARM開發板自主定製開發軟體代替現有的數據採集卡功能，實現對智能計量設備的數據採集，並高效地應用到企業的設備能耗監控和管理系統中，大大降低了工業信息化及其他數據採集的成本。

實施例1：樓宇自控-中央空調系統數據採集

中央空調系統計量監測設備包括DDC控制器和多種智能傳感器，數據採集終端系統內嵌μLinux作業系統，通過計量監測設備的RS485串口，採用Modbus RTU協議發送命令並接收採集的數據，並憑藉一臺上位機以及若干臺下位機組成的集散式系統和開發板內置的快閃記憶體設備實現數據的計算預處理和暫存功能；在通訊網絡正常情況下，利用針對嵌入式智能設備監控軟體開發的數據轉發模塊，通過TCP/IP網絡協議將數據選擇性地發送到數據云管理中心伺服器，完整的數據採集過程如圖2所示。

通過以上過程，完成中央空調系統的數據採集工作；且由於數據採集終端利用「霧計算」理論對採集數據進行了預處理，一定程度上降低了數據管理中心的計算任務。

實施例2：智能電錶數據採集

智能電錶數據採集過程與中央空調系統數據採集過程一致，主要區別在於計量監測設備的差異和數據計算過程上的差異。智能電錶數據採集過程如圖3所示。

本發明的基於霧計算的智能數據採集終端系統，相比於現有技術具有如下優點：

通用性：通過RS485串口，採用Modbus RTU通用協議發送命令並接收採集數據；

易操作：配置及調試過程簡單，可基於歷史配置文件實現快速配置，簡化配置步驟；

高可靠：在網絡通訊中斷時，將採集數據保存到CF卡等快閃記憶體設備上，降低數據丟包的概率；

高效性：採用嵌入式程序實現採集數據，可靈活拓展數據採集的針對性功能；

智能化：植入靈活的數據計算和判斷程序，依數據類型實時配置預處理方式，根據網絡通斷狀態對採集的數據執行傳輸或存儲動作的判斷；

低成本，採用通用晶片架構的ARM處理器，大幅度降低數據採集成本。

綜上所述，本發明的一種基於霧計算的智能數據採集終端系統，通過預留定製化開發埠解決現有數據採集設備不能再度開發的缺點，同時將霧計算理念融入嵌入式數據採集終端系統，對採集數據進行預處理和暫存，提升數據採集、傳輸、處理性能和安全性，並有效避免數據採集配套設備配置高的要求，大大降低數據定製化採集的成本。

以上所述僅為本發明的實施例，並非因此限制本發明的專利範圍，凡是利用本發明說明書內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其它相關的技術領域，均同理包括在本發明的專利保護範圍內。