基于upnp构架的阀门现场工业监控系统研究和开发

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1、基于UPnP构架的阀门现场工业监控系统研究和开发宋荣（温州职业技术学院机械工程系，温州茶山325035）［摘要］木文拟研究一种适合我国国情的、强实时、高可靠性的分布式阀门监测方法，提出一套面向阀门设备状态监测的嵌入式智能化网络系统实施方案，以较好地解决当前工业监测网络技术在应用过程中存在的通用性不强、可配置性差、不能提供足够的动态支持与自适应能力等问题。现场实验证明，木文方法具有较好的自适应能力，可有效提高分布式阀门监控的效率与可靠性。［关键词］UpnP阀门分布式监控自适应［作者简介］宋荣（1980-），男，浙江

2、瑞安人，温州职业技术学院机械工程系讲师，主要研究方向：机械制造及自动化，在国内外核心期刊己发表论文10篇，SCI收录1篇。［中图分类号］T-0［文献标识码］A［文章编号］0439_8（）41（2013）08-0126-03阀门是石油化工、过程装备的必要构件，种类众多，功能不一，在实际工业起到非常重要的作用，尤其是对流程作业要求较高的场合。因此，对阀门工作状态进行实时监控是非常有必要的。此外，阀门还是是管路上的控制装置，在工业生产中发挥着重要的作用。在工业现场中，需要实时监测阀门的运行参数,比如流量、压力、温度和两

3、个法兰之间的连接间隙等参数，以确保管道或设备的安全稳定运行。当前日益成熟的传感器技术、嵌入式系统技术、网络技术给工业过程监控带来了稳定的技术支撑，使得开发分布式、柔性的、操作灵活的阀门监控系统成为可能。传统阀门现场工业监控网络系统（现场总线控制）存在的一些突出问题，如设备通用性不强、难于配置更新、实时性及自适应能力较差等，将新一代网络中间件技术-通用即插即用（UPnP）引入到工业监控领域中来，实现工业监测技术、计算机技术与网络技术的合理、奋效交叉，从而解决传统阀门现场工业监控网络系统(现场总线控制)存在的上述固有

4、问题。一、嵌入式UPnP分布式监控网络设备运行状态监测是保证设备安全运行的关键，随着工业生产规模的不断扩大，众多设备协同工作，网络化的工业监测系统就显得越来越重要。0前阀门监控系统普遍采用的方案是，针对每一个目标(阀门)，利用传感器把所需监测的物理量(温度、流量、伸长量、压力)转换成模拟电压或电流，通过专用信号处理与数据采集设备进行数据采集与相关预处理操作，再通过网络电缆传送到监控中心的计算机，由计算机完成设备的网络监测任务。传统的工业以太网监测系统是基于经典的服务器/客户机(Server/Client)架构的，

5、其技术规范只定义了物理层与数据链路层，其自身数据结构特点不能对网络架构的变化提供足够的动态支持。如果网络架构发生变化，会带来大量的繁重的配置任务。另外，由于实IP地址以及企业内部网关的限制，难于实现真正的远程在线实吋监测［1］。随着计算机与网络技术的发展，这样的应用模式越来越表现出其局限性，极大限制了网络监测系统在企业的推广和应用。因此，如何针对不同的监控B标，采用统•一的监测参数标准，提供统一的智能仪表接U，建立起通用的智能化监测系统，就显得十分迫切和必要。这样的标准和系统将使每台设备的数据采集与信号传输都处于

6、同一种运行模式下，使其参数配置简单化，网络协议兼容通用，所不同的只是各监测传感器不同而已。随着嵌入式技术和计算机网络技术的发展，上述B标的实现已成为可能。限于篇幅，在此仅介绍通用即插即用(UPnP)技术，通用即插即用(UPnP)是微软推出的面向现代数字化家庭的网络中间件技术，由设备端(Device-end)、控制端(Control-end)、数据服务中心(DataServiceCenter,DSC)三个基本单元组成，如图1所示。图1UPnP网络构架原理示意图UPnP规范基于TCP/IP协议和针对设备彼此间通讯而制

7、订的其它Internet协议，这就是它之所以被称作“通用”的原因所在。它的这一特点可以有效的解决工业网络专用性的协议壁垒以及因设备种类繁多而引起的PCT识别问题，实现不同设备以及网络之间无缝链接［2］［4］。具备UPnP设备以物理形式连接到网络中之后，它们可以通过网络自动彼此连接在一起，而且连接过程无需用户的参与和使用中央服务器［5】。因此，基于UPnP的设备状态监测嵌入式系统，能够实现监测目标设备的自动识别、自主联网，使得设备或相关服务一旦接入网络，立即就可以使用。设备间能直接进行通信和互操作，并且可以平滑地、

8、不留下任何不必要的信息地离开网络。通过它可以实现数据采集功能与监测诊断功能的分离，利用其中间件服务调用机制和时间订阅机制，实现0标设备的网络控制和设备状态监测网络的“零配置”化，以适应被监测设备的更新与变动［6-8］。二、关键技术设计与系统开发流程（一）关键技术设计1、如图2所示，嵌入式实吋监测网络节点的实现采用上下位机的双CPU结构，其中下位机为基于DSP的高速数据采集