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    基于云平臺的棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計

    2019-09-10 13:50:50蔣子琦張正華韓春陽楊冬晗崔瀟葛偉楠肖哲倫
    計算機與網(wǎng)絡(luò) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:云計算

    蔣子琦 張正華 韓春陽 楊冬晗 崔瀟 葛偉楠 肖哲倫

    摘要:針對棉紡行業(yè)生產(chǎn)過程中各種參數(shù)的采集、傳輸、Oracle數(shù)據(jù)庫以及用戶平臺的搭建展開深入研究,在現(xiàn)有棉紡防火技術(shù)的基礎(chǔ)上,對棉紡車間可能出現(xiàn)的一系列危險隱患進行了仿真,提出一種基于云平臺的棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng)。運用云計算的優(yōu)勢,實時監(jiān)控和更新棉紡企業(yè)工廠環(huán)境以及機器的狀態(tài),優(yōu)化報警系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),以推動我國棉紡企業(yè)生產(chǎn)安全裝備的技術(shù)進步和紡織行業(yè)的行業(yè)創(chuàng)新。

    關(guān)鍵詞:棉紡防火;云計算;安全系統(tǒng)

    中圖分類號:TP399文獻標志碼:A文章編號:1008-1739(2019)01-58-4

    0引言

    紡織行業(yè)是我國傳統(tǒng)行業(yè)之一。長期以來,我國的棉紗、紗布、絲制品、化纖和服裝生成量等各項均居世界第一[1]。但是總體來看,中國紡織行業(yè)面臨著技術(shù)裝備落后、處在產(chǎn)業(yè)鏈低端等問題[2]。而科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展為紡織產(chǎn)業(yè)內(nèi)的升級起到了重要作用[3-4]。

    棉紡企業(yè)作為紡織行業(yè)中的生產(chǎn)巨頭,是生產(chǎn)過程中的中堅力量和中心環(huán)節(jié)。而火災(zāi)是棉紡企業(yè)生產(chǎn)中最怕出現(xiàn)的問題,紡織車間在清花、梳聯(lián)過程中會產(chǎn)生大量的花絮和棉塵著火點低,一旦遇到微小火星便會引發(fā)大火。因此,必須在棉紡生產(chǎn)工序中對棉紡進行數(shù)據(jù)的采集和發(fā)送,預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生[5]。

    目前,通過在設(shè)備上安裝傳感器采集設(shè)備數(shù)據(jù),傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫中,再由數(shù)據(jù)庫連接至網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)“物物相連”是可行的。在傳統(tǒng)的棉紡防火設(shè)備中,均只能現(xiàn)場檢測火警,一旦火花探除器本身出現(xiàn)問題或需要維護時,需要調(diào)試工作人員到現(xiàn)場進行工作,有時候會造成資源浪費,而國外的同類棉紡防火設(shè)備均未安裝帶有遠程數(shù)據(jù)監(jiān)控裝置。

    本文基于云平臺的棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng),傳感器采集紡織企業(yè)現(xiàn)場的工作數(shù)據(jù),通過云端實時地對大量數(shù)據(jù)進行計算,分析各個設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù),從而能夠及時地將情況反饋給用戶,并提供設(shè)備運行維護建議等[6]。

    1系統(tǒng)總體設(shè)計

    前端通過電感線圈探測金屬,紅外探測器測火星以及探測器本身的工作狀態(tài)(電源工作狀態(tài)、自檢情況、報警次數(shù)以及其他用戶需要獲得的數(shù)據(jù)),將數(shù)據(jù)傳輸至現(xiàn)場網(wǎng)關(guān),重新打包分裝,通過接口傳至網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)傳輸至企業(yè)內(nèi)部用戶服務(wù)器和交換機服務(wù)器,經(jīng)過數(shù)據(jù)分類清洗之后存入Oracle數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)通過交換機服務(wù)器建立的數(shù)據(jù)庫傳至云平臺進行數(shù)據(jù)分析從而生成大數(shù)據(jù)。棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng)的整體模型如圖1所示。

    2硬件設(shè)計

    棉紡防火安全服務(wù)的數(shù)據(jù)采集與傳輸主要由數(shù)據(jù)采集模塊、無線傳輸模塊和報警模塊組成。其中,數(shù)據(jù)采集模塊又由三相數(shù)據(jù)采集模塊和溫濕度傳感器組成。

    2.1三相數(shù)據(jù)采集電路

    本電路采用的是三相電壓、電流變送器,其功能主要是按比例將高電壓變?yōu)榈碗妷?、大電流變?yōu)榈碗妷?,其中,三相電壓變送器的輸入電壓范圍?~500 V,輸出電壓范圍是0~5 V;三相電流變送器的輸入范圍是0~25 A,輸出范圍是0~5 V,不容易受寄生熱電偶、電阻壓降和溫度漂移的影響。

    2.2溫濕度采集模塊

    本模塊使用的是數(shù)字式溫濕度傳感器DHT11,具有溫濕度一體化、單總線結(jié)構(gòu)的特點,由NTC測溫元件和電阻式測濕元件組成。該傳感器具有以下性能指標:工作電壓為3.5~5.5 V,平均工作電流為0.5 mA,溫度測量范圍為0~50℃,濕度測量范圍為20%~90%RH,很好地滿足了棉紡車間的溫濕度測量要求。

    2.3數(shù)據(jù)采集處理電路

    數(shù)據(jù)的處理控制器選用的是STM32F4單片機,具有功率低,接口豐富的優(yōu)點。采用32位高性能ARM Cortex-M4處理器,運行速度快。傳感器通過單片機控制,把環(huán)境參數(shù)進行實時采集,然后傳送到控制器中,控制器根據(jù)接收到的數(shù)據(jù),進行處理,轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的空氣溫度、濕度。三相數(shù)據(jù)采集電路實時獲取電壓電流數(shù)值,比例降壓后輸入到單片機中,單片機通過ADC采樣,寄存器配置連續(xù)轉(zhuǎn)換模式,經(jīng)換算處理顯示機器的電壓電流,對機器的工作狀態(tài)進行實時監(jiān)控。

    2.4報警電路

    設(shè)計中,在控制器中設(shè)置了溫度、濕度、三相電壓和三相電流的上下限報警值,當系統(tǒng)檢測到環(huán)境參數(shù)或者機器參數(shù)大于或者小于控制器給出的上下限報警值時,系統(tǒng)就會發(fā)出警報信號,提醒工作人員對異常情況進行處理。

    2.5 nRF24L01無線通信模塊

    nRF24L01是一款單片射頻收發(fā)器件,工作在2.4~2.5 GHz ISM頻段。設(shè)計中使用STM32的SPI1接口驅(qū)動nRF24L01,通過配置STM32的SPI1接口,實現(xiàn)nRF24L01模塊數(shù)據(jù)讀寫操作,通過設(shè)置nRF24L01模塊的收發(fā)模式,實現(xiàn)對溫濕度、三相電壓和電流數(shù)據(jù)的無線傳輸。nRF24L01功耗低、低功率工作模式多樣,符合節(jié)能的設(shè)計。

    3軟件設(shè)計

    Web網(wǎng)頁端與安卓移動端實現(xiàn)客戶的遠程登錄,查詢機器的基本情況、工廠的環(huán)境情況以及機器報警情況。數(shù)據(jù)將通過圖表、文字等多種方式呈現(xiàn)。當數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常或超出正常標準,系統(tǒng)會及時做出警報。同時,系統(tǒng)還會根據(jù)近期數(shù)據(jù),為用戶提供合理、專業(yè)的建議。

    3.1 Oracle數(shù)據(jù)庫搭建

    在接收到數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)庫根據(jù)要求分類存儲,同時也能用于將數(shù)據(jù)進行必要的查詢與顯示。以下為數(shù)據(jù)庫的4個表:

    userland表為用戶登錄表,主要用來存儲用戶的登錄ID、登錄密碼以及用戶詳細信息;

    machine表為探除器信息表,主要用來存儲火花探除器的基本信息數(shù)據(jù);

    selfcheck表為自檢表,主要用來存儲火花探除器自檢反饋情況的信息數(shù)據(jù);

    conditionmonitor表為狀態(tài)監(jiān)控表,主要用來存儲火花探除器的電壓、電流,周圍環(huán)境的溫度、濕度以及機器的報警次數(shù)等信息數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)庫的e-r模型如圖2所示。

    3.2 Web網(wǎng)頁端及安卓軟件開發(fā)

    Web網(wǎng)頁開發(fā)采用B/S結(jié)構(gòu)。在這種結(jié)構(gòu)下,用戶工作界面通過瀏覽器來實現(xiàn)。利用HTML語言與CSS樣表,通過表單元素來設(shè)計登錄、注冊、查找和顯示界面的設(shè)計,完成對界面的優(yōu)化;利用PHP技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)網(wǎng)頁,完成網(wǎng)頁與數(shù)據(jù)庫的連接,通過表單的提交,對數(shù)據(jù)庫進行訪問,完成對用戶數(shù)據(jù)以及機器監(jiān)控數(shù)據(jù)的添加、刪除和查找。

    安卓軟件開發(fā)則在Android Studio平臺上進行。編寫程序使得所開發(fā)APP可以實現(xiàn)通過WiFi或運營商網(wǎng)絡(luò)與SQL數(shù)據(jù)庫連接并接收下載數(shù)據(jù),再設(shè)計APP界面,優(yōu)化后實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)在移動設(shè)備上的呈現(xiàn),從而完成對機器的遠程監(jiān)控以及報警。

    3.3基于Hadoop的云平臺搭建與管理

    由于國內(nèi)棉紡廠家分布廣、數(shù)量多,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)量龐大且雜亂,并且在接收到大量數(shù)據(jù)后,需要系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行清洗、分類和存儲。將分析過后的數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶,并能夠根據(jù)實際情況為用戶提供專業(yè)合理的建議。數(shù)據(jù)庫并不能夠支撐起如此大量的數(shù)據(jù)處理與分析,系統(tǒng)引入了基于Hadoop的云平臺用于處理解決這一問題。Hadoop是由Apache所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),具有可靠性高、可擴展性好、性價比高和靈活等的特點。在這里,主要運用到了HDFS(Hadoop Distributed File System),HBase(Hadoop Database),Hive。

    HDFS用于數(shù)據(jù)文件的存儲。HBase建立分布式的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),用于解決海量數(shù)據(jù)的存儲。Hive作為數(shù)據(jù)倉庫工具,則為系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)整合、查詢和分析的功能。借此,系統(tǒng)既可以對實時的數(shù)據(jù)進行分析,并予以及時的報警或提示,又能夠?qū)Ψ菍崟r的數(shù)據(jù)進行分析,提出合理建議優(yōu)化產(chǎn)品和客戶體驗。同時,基于Hadoop的云平臺服務(wù)系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)的安全性有保障,從而可以保護客戶的數(shù)據(jù)不外泄、不丟失并減少出錯。

    4仿真結(jié)果與分析

    根據(jù)《紡紗車間溫濕度控制標準》,得出的有關(guān)溫濕度的要求信息如表1所示。將用于梳棉、并粗和精梳車間的探測器的春秋季溫度范圍定為24~30℃,相對濕度定為52%~56%;夏季溫度的范圍定為27~32℃,相對濕度定為52%~60%;冬季溫度的范圍定為22℃~28℃,相對濕度定為53%~57%。

    在同一工作環(huán)境中,從機采集機器工作三相電壓、三相電流和報警次數(shù)發(fā)送給主機。主機采集機器工作三相電壓、三相電流、報警次數(shù)以及環(huán)境溫度、濕度,同時接收從機傳送的數(shù)據(jù),如圖3所示,置于溫度為27℃,相對濕度為59%,符合標準。仿真結(jié)果正確。

    主機接收到從機發(fā)送過來的數(shù)據(jù)之后,與本身測得的數(shù)據(jù)一起打包封裝,并通過GPRS進行數(shù)據(jù)包發(fā)送,如圖3(a)的主機界面所示,數(shù)據(jù)已成功發(fā)送。云平臺通過監(jiān)聽指定端口抓取數(shù)據(jù)包并進行保存,如圖4所示,成功抓取數(shù)據(jù)包并保存進數(shù)據(jù)庫,仿真結(jié)果正確。

    5結(jié)束語

    本文系統(tǒng)地介紹了基于云平臺的棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)成。實時地監(jiān)控系統(tǒng)以及報警系統(tǒng)極大程度上降低了在發(fā)生意外情況時的損失;數(shù)據(jù)的存儲與分析為客戶提供了功能工廠環(huán)境與機器本身長期的詳細信息,再結(jié)合專業(yè)的建議減少了事故發(fā)生的幾率;基于云平臺的服務(wù)系統(tǒng)很好地解決了由于國內(nèi)棉紡廠家分布廣、數(shù)量多而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)量龐大且雜亂的問題?;谠破脚_的棉紡防火安全服務(wù)系統(tǒng)具有低成本、高效益的優(yōu)勢,同時,還擁有極大的應(yīng)用前景以及成長空間。

    參考文獻

    [1]陳剛.南通紡織工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究[D].南京:南京理工大學(xué), 2008.

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    [3]王春娥,肖琴.自動化智能化新技術(shù)在紡織企業(yè)的應(yīng)用[J].棉紡織技術(shù),2016,44(7):81-84.

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    [5]楊海亮.安全生產(chǎn)遠程監(jiān)控系統(tǒng)助力棉紡企業(yè)防火[J].中國消防,2012(16):49.

    [6]袁春園.基于Hadoop云計算平臺的數(shù)據(jù)挖掘分析[J].信息與電腦(理論版),2015(15):58-59.

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