一种基于标签数据在线迭代计算的工业数据优化系统的制作方法

本发明属于工业自动化领域，特别是提供了一种基于工业数据标签数据再计算的工业数据优化系统，是一种基于工业数据标签系统的在线迭代计算功能来实现工业设备参数调优和性能评价的优化方法和系统。

背景技术：

工业数据标签是一种用于一种工业自动化过程数据的描述，是一个代表时变数据的信息。标签一般常用于代表一个具体的物理量，如压力、温度等信息，也可以描述其他比率信息。工艺参数的变化对生产过程有很重要的影响，如何对工艺数据进行适当的调优是非常重要的，在很多工业系统中有很多优化算法对工艺数据进行调优，但一般需要建立专门的复杂模型进行离线计算，一次计算需要比较大的数据量，对于某些特别灵敏的参数，很难给出一个满意的优化结果，需要进行在线计算，并且上一次的计算结果可能需要作为输入进行再次计算，优化参数应该可以随着系统数据的变化演进和优化，有了即时的在线的最优化计算结果，生产人员和调度人员在进行调度的时候可以更加准确和精确。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于标签数据在线迭代计算的工业数据优化系统，基于工业标签在线迭代计算来实现工业数据优化计算。

本发明包括基础标签和模型配置模块(TagConfig)、工业数据采集模块(DataChange)、标签数据存储模块(TagStore)、在线迭代计算模块(TagKernel)、标签数据归档计算模块(DBWriter)、系统优化度评估模块(TagValue)、人机UI模块。所有模块都部署在工业现场的一台到多台计算机服务器上面。其中,标签数据存储模块和在线迭代计算模块为整个系统的较为核心的两个模块，标签数据存储模块与标准的关系数据库系统、基础标签和模型配置模块、系统优化度评估模块、标签数据归档计算模块、在线迭代计算模块相连，在线迭代计算模块与标签数据归档计算模块、标签数据存储模块、工业数据采集模块、人机UI模块相连，主要执行实时数据的在线计算，在线计算的结果送到标签数据存储模块进行存储；基础标签和模型配置模块分别和标签数据存储模块与数据库系统连接，对标签配置信息进行建模和管理，并为标签数据存储模块提供标签配置信息；系统优化度评估模块和标签数据存储模块连接，从标签数据存储模块获取历史工业数据进行执行统计计算，根据评估阀值对系统优化度进行计算和评价，得到最优的工艺设备参数值信息后再返回给标签数据存储模块进行存储；标签数据归档计算模块与标签数据存储模块和在线迭代计算模块连接，主要功能是从在线迭代计算模块获取最新的实时数据，按照数据归档需求进行计算，计算结果再送入标签数据存储模块；在线迭代计算模块和工业数据采集模块连接，工业数据采集模块和基础自动化系统和人机UI模块连接，在线迭代计算模块获取对应自动化标签最新的取值进行最优化计算，然后优化计算结果有两个流向，一个流向是送入人机UI模块用于在线展示，一个流向是送入工业数据采集模块后向对应的控制系统发送优化参数和控制命令，可以用于对相关工艺设备的最优化参数进行调优和控制；工业数据采集模块与在线迭代计算模块和基础自动化系统进行连接，负责数据的过滤、采集和转发，充当的是一种中介的角色。系统之间的关系如图1所示,所有这些模块可以集中或者独立部署在工业计算机网络中的一台和多台计算机上，所有模块通过进程间和网络通讯协议进行通讯。

基础标签和模型配置模块的主要功能是根据过程自动化的模型特征，建立离散化标签系统和自动化模型元素之间的映射关系和处理流程相互关系，然后形成标签数据的物理存储结构。在本发明中提出一种基于模型属性和特征值相结合的标签建模结构和建模方法，如图2所示。

在本发明提到的建模结构中，包含了外部的复杂的工业过程信息应用系统，在这个系统中，包含一个个的实体对象(Entity)及其关系(Relation)。工业应用系统中包含过程信息、设备信息、产品物料信息、报警信息、质量信息、生产事件信息等诸多信息，这些信息在面向对象开发方法中可以映射为一系列的实体，实体之间的关系可以再次建模为关系实体对象，然后实体又包含了很多属性信息，在系统建模的时候，我们将工业应用系统的所有数据抽象为层次化的树结构，将系统的所有对象的属性对象上的信息抽象为一个系统属性树上的多个节点，通过属性的绝对路径确定属性的位置，每个基础的属性都与一个工业传感器相关联，在系统数据传递的时候，可以从自动化系统的采集标签通过属性树节点一级级反馈,逐级计算。除了基本的实体对象以外，还有一系列的系统约束信息，包括时间约束、属性约束、事件约束，在工业系统中设备的实时控制需要严格的时间约束，可能是在某个时间节点上需要数据状态的变迁，触发信号量的产生等等，具有严格的实时性要求；属性约束确定了属性变化的时候相关属性标签需要得到通知和计算；事件约束确定了应用系统的事件或者状态变化的时候应用系统的标签数据值必须得到通知。我们在系统中将约束信息映射为标签定义，定义了过滤器型标签用于描述系统的属性约束，定时器标签和触发标签用于描述系统的时间约束和事件约束。定时器标签是一种特殊的触发标签，根据时间约束条件定时器标签可以设置一个时间周期的循环或者一个超时时间，在时间条件满足的时候定时器标签必须触发关联的标签计算，而触发型标签上则定义了触发条件和触发标签的对应关系，新的消息或者数据到来的时候系统会不断计算触发条件，在触发条件满足要求的时候触发关联的标签计算。在标签关系树上最基础标签包括过程采集量标签、信号事件标签、报警标签、消息标签、还有其他种类的标签，这些标签代表工业自动化现场的基础数据；在基础标签上面，有属性路径型映射标签、分类过滤器标签、特征值标签、触发器标签等。复杂的业务数据信息可以使用建模时候生成的多个属性路径映射标签的数据来描述,在属性标签上关联了和其他属性标签之间的属性变化约束信息；分类过滤器标签的数据也来源于系统的属性约束和时间约束信息，用于过滤掉系统中错误数据或者噪声数据；特征值标签代表系统的特征值，与特定的数学模型有关，是在系统建模的时候根据数学模型将系统的主要变量信息根据系统的问题做了特征值的抽取和定义，通过实时计算特征值可以实现对系统整体优化度的评估。图表2描述了应用系统和系统标签的之间的层次关系,在实际系统系统中，标签的嵌套层次可能很多，在系统初始化的时候，需要确定所有标签计算的优先级顺序，减少数据的重复计算和避免遗漏计算。

标签存储模块(TagStore)负责管理所有标签的数据读写功能，标签的存储配置描述了标签的存储频率、存储时长、存储位置、压缩比、访问率等特性信息，在标签存储系统初始化的时候会在内存中建立了一个标签基本表到数据存储位置的映射关系，而且这个存储信息可以随着系统数据量的增加进行优化。在存储策略上，标签存储模块采用一种基于分布式集群下的按照数据量进行平衡的多数据表存储和分表策略，首先根据系统标签的特征，将标签的存储按照业务要求进行分类，常见的分类包括物料/能源生产消耗信息，设备参数、实时趋势、事件、消息、属性等类型,然后对于每种类型的标签，结合标签的存储频率、存储时长、压缩比率、访问频率等信息，建立数据存储集群和分表策略，将存储标签和存储数据的计算机节点、存储数据文件、内部的存储表信息建立映射关系,要求是在充分利用各个计算机上的存储资源的前提下，保证系统存储的数据容量和访问负荷接近平衡，为了容灾的需求，每个实时存储信息可以包括多个备份，并且允许在运行过程中对数据存储进行动态优化，部分点的全部或者某个时间段的存储数据在全局的存储空间进行移动；另外，允许数据根据应用的不同、存储周期的不同存储在不同速度的存储介质上，部分点设置常驻内存特性，在计算机硬盘上建立实时数据和存储缓存文件的对应关系，提高访问性能。

标签数据归档计算模块(DBWriter)用于执行标签实时数据的归档操作，按照一定存储周期、存储频率、采样模式进行最新实时数据采样和计算后将数据送入标签数据存储模块(TagStore)再写入数据库；在数据丢失的情况下，标签数据归档计算模块(DBWriter)需要根据丢数时间段的数据变化量进行按照丢数时长平均分摊，在分摊的时候还需要考虑设备停工检修的情况，在分摊的时候需要刨掉设备停工检修的时间段后再做分摊，设备停工检修的状态可以通过检测一些特定的设备运行参数来实现；如果当前标签是峰平谷电力数据标签，还需要根据峰平谷标签的数据特点，只在特定的峰段、平段和谷段进行分摊，避免数据归档出错。

工业数据采集模块(DataChange)主要负责和基础自动化系统进行交互，可以采集设备和控制数据，也可以通过发送专门的控制命令对设备的参数和运行状态进行调整。工业数据采集模块(DataChange)采集到数据存储到内存中的标签数据缓存中，经过过滤和处理后发送给在线迭代计算模块(TagKernel)进行计算，在线迭代计算模块(TagKernel)计算后的数据可以返回给工业数据采集模块DataChange进行设备控制和调优。

在线迭代计算模块(TagKernel)负责实现标签数据的迭代计算和优化。工业数据采集模块(DataChange)采集的标签类型有物理采集量型标签，信号量、状态量型标签、报警类型的标签等,这些标签数据送入到在线迭代计算模块(TagKernel)之后再进行迭代计算，再向上一层包含了属性路径映射标签、分类器、过滤器标签、特征值计算标签、触发器标签等，其中二次计算标签可以再次作为分类器、特征值计算标签再次的输入，为了避免无限嵌套运算，我们规定每次有新数据的时候才可以进行计算，并且所有的标签已经计算则不再往复计算了，除非为了提高精度提高某些标签单次计算次数，但单次计算次数也是有限的；为了降低系统的负荷，相邻两次计算的时间必须小于一个阀值。在线迭代计算模块(TagKernel)计算的结果可以发送给控制系统进行控制，也可以作为数据源提供为人机交互终端使用；另外，在线迭代计算模块(TagKernel)还会从标签数据存储模块中读取系统优化度评估模块(TagValue)计算得到的设备参数标签优化数据，结合分类器和特征值标签对实时的工艺参数值进行调整。

系统优化度评估模块(TagValue)负责对系统的优化度进行评估,评估采用一个关联矩阵，横向是所有可调整的工艺设备参数标签，纵向是实际产品产出、消耗量和关键特征值标签，通过读取历史数据并进行优化计算，可以表达出工艺参数变化和车间生产效率之间关联关系，确定合理的工艺参数范围数据再存储；在调整的时候，可以采用近期系统的历史评估值和系统真实状态综合值进行比较评判选定最合理的参数值。

附图说明

图1为本发明的系统组成关系示意图。

图2为基于模型属性和特征值相结合的标签建模结构示意图。

图3为人机交互终端示意图。

具体实施方式

如图3，在本系统中包括了一个人机交互终端，在终端上提供画面可以进行系统建模和标签建模，在画面上提供各种统计图表，可以查看各个标签的实时数据、历史数据，可以查看系统优化度信息；标签数据存储模块、标签数据归档模块、系统优化度评估模块、工业数据采集模块、标签配置模块、在线数据迭代计算模块等模块以计算机服务的方式部署在一台应用服务器上，工业数据采集模块以Windows服务的方式部署在多台采集服务器上，它和工业网络的采集设备可以通过专门的采集协议进行通讯。人机交互终端、应用服务器和采集服务器通过局域网网络相连。人机交互终端可以访问应用服务器上的多个模块，应用服务器上的服务可以访问数据采集服务器上的工业数据采集模块。