解决方案:米拓cms插件自动采集发布关键词优化

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　　解决方案:分享基于OPC UA的SCADA数据采集系统

　　1 工业通信与 OPC UA

　　*敏*感*词*对OPC UA协议规范进行了大量的研究。西门子、ABB等国外公司已经推出了支持OPC UA规范的产品，也有很多成熟的OPC UA SDK。国内对OPC UA的研究相对较晚，但应用较多。为了解决工厂设备和协议种类繁多带来的数据采集和上位机开发问题，本文设计了一种基于OPC UA的数据采集系统，实现了工业设备协议到OPC UA协议的转换。设备可以通过驱动开发和简单的配置来实现。兼容的。本文设计了系统的总体方案，包括三部分：

　　本地工业设备网络

　　本地监控服务器

　　云数据处理服务器

　　系统以本地监控服务器为核心，向下采集工业设备网络数据并进行OPC UA协议转换，建立OPC UA服务器和本地监控，向上将工业设备数据结构化存储到云端服务器。首先根据功能需求设计本地监控服务器，构建基于OPC UA SDK的OPC UA服务器，使用接口标准化数据采集驱动和数据分析插件，实现工业机器人协议到OPC UA，并使用WPF设计和可视化本地监控和配置界面；然后基于Redis和MySQL构建云数据库，方便进一步基于机器学习算法的数据开发和故障预测分析；

　　2 系统需求分析及总体方案设计

　　本文设计的基于OPC UA的数据采集系统旨在为所有不提供OPC UA协议功能的设备建立通用的OPC UA转换机制，实现不同工业设备通信协议到OPC UA协议的转换。通过为不同的工业设备设计标准的数据采集驱动程序，将工业设备采集的数据进一步分解处理成收录

语义信息的OPC UA格式信息，从而映射建立OPC UA地址空间，为工业设备建立OPC UA地址空间不具备 OPC UA 功能的工业设备。OPC UA服务器实现设备协议的标准化，建立设备间的互通，

　　图1 系统总体结构

　　图1 整体系统组成图

　　系统总体组成如图1所示，主要包括由各种工业设备组成的工业设备网络、实现协议转换核心功能的本地监控服务器、存储和处理采集数据的云端数据处理服务器。 .

　　本地监控服务器通过以太网连接到工业设备网络，以工业设备网络为服务器，装有本地监控服务器的PC机为客户端，组成一个C/S（客户端）的本地数据采集监控系统/服务器）结构。利用多线程分别采集各个工业设备的数据，对采集到的数据进行分析映射到建立的OPC UA地址空间，建立工业设备的OPC UA服务器。以本地监控服务器为服务端，与*敏*感*词*客户端组成一个C/S结构的*敏*感*词*系统。将采集并转换后的数据上传至云服务器，云服务器将数据结构化存储，供进一步分析处理，实现故障预测。为了满足不同的需求，云服务器建立了基于Redis和Mysql的数据库架构来存储设备数据，通过关系数据库存储设备的历史数据和设备之间的层级关系，提高了历史数据的查找效率；使用Redis缓存实时数据，解决了实时数据访问的速度和并发系统请求的效率问题。

　　本地监控服务器采用WPF设计监控界面，采用MVVM（Model View View Model）框架实现界面与后台程序分离，方便系统扩展。任何具有OPCUA客户端功能的设备都可以直接访问已建立的OPC UA服务器，实现*敏*感*词*。

　　3 本地监控服务器设计

　　本地监控服务器是整个系统的开发核心。为了简化其开发逻辑，根据本地监控服务器各部分软件调用层次，设计成五个主要功能块：数据采集驱动开发、协议转换、OPC UA服务器搭建、数据库存储、和UI交互，如图2所示，再进一步划分各个功能块，细化系统的功能开发。

　　图2 本地监控服务器功能图

　　图3 本地监控服务器功能连接

　　图3是本地监控服务器主要功能模块的连接图。从UI交互界面开始，首先进行系统节点配置和解析配置，生成两个XML文件保存配置信息。节点配置XML文件保存设备分类节点树，解析配置XML文件保存所有数据请求的解析规则，即请求数据的信息（数据类型、语义、长度、索引）。数据采集部分读取节点配置XML文件，获取设备连接信息和数据请求信息，并调用相应的数据采集驱动，实现工业设备的数据采集；数据分析部分读取并解析配置XML文件，并将采集到的设备数据转换为具体的温度、电压、电流、接头等直观、可视化的数据。每个设备采用独立的线程进行数据采集和数据分析。基于OPCUASDK的OPCUA服务器加载节点配置并解析配置XML文件，将工厂树节点模型映射到自己的地址空间，建立OPC UA设备节点和值节点。将解析后的数据填充到建立好的OPC UA地址空间中，完成OPC UA数据采集服务器的搭建。同时，将解析后的数据通过存储模块上传至云端服务器进行持久化，便于进一步的数据处理。此外，

　　3.1 OPC UA服务器搭建

　　构建OPC UA服务器主要有两种方式，即根据OPC UA目前的13条规范[10-12]直接开发或使用成熟的SDK间接开发。前者可以根据实际需要选择性地实现相应的功能，避免程序冗余，但需要深入理解OPC UA服务器的实现原理，耗时长；后者基于现有的SDK开发，其中收录

OPC UA服务器。OPC UA的所有方法不需要开发者对OPC UA有深入的了解，可以快速搭建。本文中的OPCUA server是基于官方OPC UA SDK开发的，建立了OPCUAServer类。在类构造器OpcUaServer（字符串url）中，OPC UA服务器初始化，地址空间通过SDK给出的API接口创建[13-14]。当服务器启动时，通过创建 OPCUAServer 对象来启动服务器。其构建过程如图4所示。

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　　图4 OPC UA服务器搭建流程

　　图4 OPC UA服务器设置流程

　　服务器初始化主要使用SDK中的接口Applicationinstance、ApplicationConfiguration和StandardServer。首先，通过Application实例创建应用实例application；然后对应用实例进行基础配置，即对ApplicationConfiguration进行初始化赋值，使用生成的xml节点文件和StandardServer生成服务器的地址空间，从而创建服务器对象server；最后使用应用程序实例打开服务器对象 Run the server application.Start(server)。

　　通过配置界面生成的XML文件结合SDK接口建立地址空间是服务器建设的关键。在设备配置和解析配置界面上建立的节点模型将存储为一个XML文件。通过加载XML节点模型文件，遍历每个节点。，使用SDK提供的接口将节点模型映射到一个OPC UA节点，并为每个节点创建对应的NodeId和Description，从而完成地址空间的建立。通过数据采集分析出的数据，按照OPC UA节点名称，一个一个存储在OPC UA地址空间的值节点中，形成一个完整的OPC UA服务器。OPC UA客户端可以通过浏览服务器的地址空间直接查看相应的数据。

　　3.2 数据采集与分析模块设计

　　数据采集与分析模块采用C#语言，基于Visual Studio和.net Framework进行设计和构建。首先分析了整体方案需求，将数据采集分为设备连接和数据请求。设备连接是通过获取配置的设备IP地址和端口号来初始化设备数据获取驱动，并与设备建立Socket连接；数据请求需要知道一次读取数据的字节数或寄存器数，以及读取数据的起点。起始地址等关键信息。解析模块将每个数据请求得到的原创

字节码数据流分割成独立的数据，然后对每个独立的数据进行数据类型转换，转换成标准的直观易懂的数据。

　　由于不同的工业设备使用的通信协议和官方SDK不同，设备中存储的数据编码格式也略有不同，因此需要针对工业设备设计数据采集和分析程序。为了实现对众多驱动程序的统一管理和调用，以接口的方式对驱动程序的调用进行了规范。根据需求分别建立设备界面和分析界面。设备接口主要实现设备连接和数据读取方法，分析接口实现数据类型转换方法。不同的设备独立实现接口方法。

　　以UR5工业机器人为例，采用Modbus协议与其通信，基于Modbus协议设计了UR5的数据采集与数据分析模块。继承设备接口实现UR5设备的数据采集驱动URDeviceBase，在URDeviceBase中实现接口Connect、Read、Disconnect、StartEngine等方法。Connect方法通过Socket与UR5建立连接，通过加载配置界面生成的XML文件获取连接所需的IP地址、端口号等属性信息。Read方法根据参数“起始地址”和“字节长度”将读取到的报文打包，通过建立的Socket通道发送给UR5工业机器人控制器，并返回字节数组数据，Disconnect断开Socket连接通道。同时结束整个线程释放所有资源。StartEngine方法首先创建一个新线程，然后调用Connect方法建立连接。连接成功后，继续执行Read方法，将返回的字节数组从消息头中取出，存放到属性Data字节数组中。通过Modbus协议获取的每条UR5数据占用两个字节，而在标准数据类型中，Int占用4个字节，Float占用4个字节，Double占用8个字节，所以在数据类型转换方式中，填充0全默认字节位，从而建立UR5的Modbus协议数据转换规则，

　　3.3 UI界面设计

　　UI界面的主要功能是配置和监控显示，可以实现系统的通用功能，方便用户对系统进行操作。本文设计了基于WPF框架的UI交互界面。WPF是微软推出的基于Windows的用户界面框架。它真正将界面设计和开发分开。它使用Xmal语言和C#语言设计纯图形界面，建立后台事件。MVVM模型最大程度的降低了界面Xmal文件和后台CS文件之间的耦合度，使得界面的大幅修改不会对逻辑代码产生很大的影响。

　　UI交互界面的核心是配置功能，即节点配置、解析配置和OPC UA服务器配置，根据界面配置生成Xml文件。图5为设备节点配置界面，图5()为节点配置界面，其中左框通过TreeView控件根据实际工厂建立树状节点模型，即添加分类节点和设备节点，为每个添加的节点配置基本信息，右侧框显示选中节点的配置信息。图5(b)为常用分类节点配置了Description和Name的基本描述。图5(c)配置设备节点的参数，包括基本端口号Pot，连接工业机器人设备的IP地址IpAddress和超时TimeOut，以及一般的节点描述和节点名称。通过以上三个接口，实现了基本的树节点模型建立和节点信息配置。设备节点的配置用于建立系统与设备之间的Socket连接通道，后台实现一次数据采集操作，发送的报文信息必须包括基本Register起始地址，数据采集长度（字节数）或寄存器，一个寄存器收录

两个字节的数据）和数据请求超时。图5(d)界面向设备添加数据请求，并配置数据请求的起始地址和字节长度。分析规则是既定的数据分析配置。

　　图5 设备节点配置界面

　　解析规则配置界面，用于配置数据请求的字节数组数据。由于数据地址在设备寄存器中大多是连续的，每次数据请求都需要通过Socket通道发送一次数据读取命令，使用一个数据发送一次。command方式太耗时，一次读取一串连续的数据。读取的数据是如图6所示的一串字节数组，为了将数据请求读取的连续字节数组数据划分为具体的电压、电流、开关状态等数值数据，需要知道数据请求中每个值节点得到的字节数组的索引值及字节长度、语义（电压、电流）、数据类型（Float.Bool）等。这些信息因通信协议不同而不同，

　　图6 数据请求*敏*感*词*

　　图6 数据请求图

　　根据官方文档将字节数组数据划分为各个值节点数据，并配置每个值节点的数据名称、数据类型、字节长度等，以便分析模块对采集到的工业机器人数据进行分析通过配置信息。图7( )为分析规则配置界面。界面左侧是数据请求和每个请求中收录

的值节点名称，右侧是数据请求中收录

的值类型、长度和名称。图7(b)是具体的Value节点配置界面。

　　图7 分析配置界面

　　图7 解析配置界面

　　4 云数据处理系统设计

　　云数据处理系统设计分为数据存储和数据分析两部分。通过合理的数据库选择和存储结构构建，将工业设备运行数据结构化存储在云服务器中，结合机器学习算法利用云服务器的计算能力。大量的历史数据和实时数据计算分析，可以实现一定程度的故障预测，降低突然停机带来的风险和损失。

　　此外，基于云数据存储，结合Web技术，可建立B/S（Browser/Server）结构的工业设备*敏*感*词*系统，存储的工业设备数据可用于进一步开发。

　　本系统的数据存储部分主要存储工业设备的运行数据和工业设备的相关参数信息，必须具有一定的可扩展性。此外，还考虑了成本和使用方便性。本文结合实际需求，综合考虑了ElasticSearch、Redis、MySQL、MongoDB等四种数据库的优缺点，选择了数据存储系统。由于系统基于.NET平台开发，具有一定的存储能力，因此排除使用ElasticSearch和Redis存储工业设备运行数据；与MySQL和MongoDB相比，MySQL的部署、管理和配置虽然更加复杂，但具有读写能力稳定的优势，高可用、支持在线扩展等符合本系统的要求，故选用MySQL作为本系统的主要数据存储数据库。本系统除了使用MySQL存储大量的工业设备运行数据外，还使用非关系型数据库Redis作为系统的外部缓存，以提高系统中热点数据的读取速度。Redis数据库可以自动进行持久化操作，避免服务器崩溃导致的热数据丢失，并且可以在服务器重启后自行恢复数据。本系统还采用非关系型数据库Redis作为系统的外部缓存，以提高系统中热点数据的读取速度。Redis数据库可以自动进行持久化操作，避免服务器崩溃导致的热数据丢失，并且可以在服务器重启后自行恢复数据。本系统还采用非关系型数据库Redis作为系统的外部缓存，以提高系统中热点数据的读取速度。Redis数据库可以自动进行持久化操作，避免服务器崩溃导致的热数据丢失，并且可以在服务器重启后自行恢复数据。

　　本系统采用MySQL和Redis结合的方式进行数据存储。数据存储时，底层采集和分析的数据分别存储在Redis和MySQL中。由于设备数据已经通过协议转换部分转换为OPC UA节点形式，每条数据都有一个唯一的节点标识NodelD，以NodelD为Key，value节点为Value，所有数据以形式存储在Redis中列表列表。同时，对存储在Redis中的数据设置过期时间和内存释放策略，根据时间局部性原则清除使用频率低的数据，避免内存占用过大。MySQL中数据的存储采用分类节点建立表结构，中间表根据设备分类建立，最后根据值节点的属性值建立单独的数据表。通过表之间的关系清晰地体现节点的层次结构，方便上层软件的数据库查询操作。由于将访问量大的热点数据转移到Redis，所以查询数据时，先从Redis中查找，如果Redis查询失败，再转向MySQL查找。

　　5 实验验证

　　5.1 OPC UA 客户端测试

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　　基于OPC UA的数据采集处理系统旨在实现从采集各种工业设备数据到OPC UA协议的转换，从而达到使用同一个OPC UA客户端集中监控的目的，同时为采集

的数据建立云存储系统。便于进一步利用大量工业设备运行数据实现故障预测分析。本文以UR5和ABB120两台工业机器人为研究对象，验证整个系统的完整性和可靠性。针对UR5和ABB120，采用Modbus协议和PC SDK，按照系统标准开发数据采集驱动和数据分析模块，并将驱动加载到本地监控服务器中。

　　首先设置IP地址，在机器人控制器中，UR5设置为192.168.10.10，ABB120设置为192.168.10.11，本地监控系统的主机IP设置为192.168.10.1，从而使三者相同局域网。如图5所示，在节点配置界面配置UR5和ABB120设备节点的连接参数，分别添加6个联合电流的数据请求。以UR5为例，数据请求起始地址为290，总长度为6个寄存器。12字节，在解析规则配置界面请求数据

　　12字节的数据是语义配置的，其数据类型设置为Float。如图8所示设置OPC UA服务器系统，包括基本登录用户名和密码、服务器地址和安全代理“SecurityPolicyNone”，然后运行服务器。

　　图 8 系统配置

　　图 9 OPC UA 客户端

　　如图9所示，通过官方开发的OPC UA客户端连接OPC UA服务器，测试OPC UA服务器的可靠性和完整性。

　　在Address地址栏中填写服务器的URL地址。连接建立成功后，客户端右侧的框中会显示服务器端配置的节点信息。选择UR5设备节点可以查看设备的配置信息和数据请求的六个关节的当前数据。由此可以验证OPC UA服务器搭建成功，数据采集驱动和数据分析模块设计可行，系统可以实现工业机器人协议到OPC UA的转换，并可以实现*敏*感*词*功能。 OPC UA 客户端。

　　5.2 基于虚拟调试系统的测试

　　结合虚拟调试系统，测试数据采集系统采集和存储数据的准确性和完整性。虚拟调试用于测试在物理系统上运行的程序逻辑，提高实际程序运行的安全性。实验中，通过数据采集系统获取实际工业设备的运行数据，首先存储在云端数据库中，然后虚拟调试系统从云端数据库中获取实际工业设备的所有运行数据，这些数据用于驱动虚拟设备的运行和观察虚拟环境。设备是否可以完成物理设备的全部操作。

　　使用图10所示的虚拟调试系统，通过接口配置，首先连接虚拟设备，通过输入配置连接Redis，获取数据采集系统采集的物理设备数据，将采集到的物理设备数据导入到虚拟设备通过输出配置。，比较虚拟设备和物理设备的操作。将机器人和车床模型导入RoboDK，然后搭建虚拟平台，如图11所示。

　　图10 虚拟调试系统配置

　　图 10 虚拟调试系统配置

　　图11 RoboDK虚拟设备

　　该系统通过物理设备的简单拾取操作进行了测试，机器人从仓库中取出工件并将其放在车床的卡盘上，然后车床的门关闭。如图12所示，可以看出仿真机器人及时准确地从Redis中获取到真实机器人的位置数据，并将工件准确放置在卡盘上。虚拟设备通过采集到的物理设备数据，准确再现物理设备数据。设备运行表明，数据采集系统能够准确、完整地采集和转换物理设备数据。

　　图12 虚拟设备运行结果

　　六，结论

　　本文设计并实现了一个基于OPC UA的数据采集系统，旨在实现不同工业设备协议向OPC UA标准协议的转换，使得任何具有OPC UA客户端功能的设备都可以实现对所有设备的数据采集。工厂里的工业设备。远程查看和监控。本文通过设计数据采集接口，规范了工业设备不同协议的数据采集驱动。对于任何工业设备，只要按照标准接口设计相应的驱动程序，并在本地监控接口上进行简单的配置，就可以实现向OPC UA协议的转换。此外，本系统还建立了基于Redis和MySQL的云数据存储结构，两者都具有良好的可扩展性。存储的工业设备运行数据结合机器学习算法可以实现一定程度的故障预测和分析，减少设备突然停机带来的危害和损失。本文通过UR5和ABB120工业机器人验证了系统的可行性和完整性。所提出的系统解决了工业设备和协议多样化带来的上位机软件多样化问题，具有很强的通用性。通过UR5和ABB120工业机器人验证了系统的可行性和完整性。所提出的系统解决了工业设备和协议多样化带来的上位机软件多样化问题，具有很强的通用性。通过UR5和ABB120工业机器人验证了系统的可行性和完整性。所提出的系统解决了工业设备和协议多样化带来的上位机软件多样化问题，具有很强的通用性。

　　作者丨浙江工业大学信息工程学院余欣怡尹慧武史天峰唐全瑞白季华欧琳琳

　　来源丨《计算机科学》2020年S02期

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