工业自动化的过程数据存储,随着越来越多现场传感器的大规模数据采集技术的发展,已经成为工业自动化系统的瓶颈。
以往分钟级的存储技术,已经越来越不能满足工业自动化系统对全过程的数据分析要求,需求变更为全过程数据的全息存储。
工业自动化的监控系统在数据存储技术上也逐步发生变革,以往采用关系数据库的二维表存储过程数据的技术,随着数据量的不断增大,已经无法满足海量数据的存储要求,而且,会占用大量的磁盘空间(虽然很便宜,但是维护不易),随之而来的是查询问题,查询速度已经无法满足常规监控系统的要求(秒级),查询缓慢给后续的数据分析造成障碍,或者根本无法完成分析。投资了大量现场传感器,因为上位监控系统的软件无法支撑而造成浪费。
全过程数据存储技术,在需求上表现为如下几点:
1、全息存储:理论上应该存储传感器的每次采集数据,或者存储上位通信系统感知到的全部数据,通过不断提高上位通信系统的采样精度,提高上位系统和下位系统的匹配度;
2、断面存储:用于分析事故或历史上某一时刻的系统状态,往往在追溯工业自动化系统故障时,需要同一时刻的采样点数据,或一段时间内的相关点的采样数据,以便确定问题的原因;
3、熟数据:由采样数据经过处理过的数据,包括采样值与工程值转换等,以及由人为设置的故障阀值触发的告警数据等;
4、人工数据:指认为操作数据,通常由操作日志构成,包含操作对象、操作内容等信息;
上述全过程数据的存储,已经不单是工业自动化的历史存储系统范畴,而是上位软件系统的综合性模块,涉及通信采集系统、数据处理系统、历史存储系统、日志系统等,其实现涉及诸多IT新技术的更新,包括文件系统管理、网络技术、大数据技术、高性能存储和检索设计等。
时间: 2024-12-15 04:32:59