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摘要:通過對實時數據庫軟件PHD340中各類型DCS接口的研究與分析,詳細闡述了數據采集過程中數據接口的配置與通訊原理,特別是生產裝置中主流的DCS系統對數據采集技術的要求與特性,進一步優化了實時數據采集的穩定性、時效性、準確性與安全性。通過對數據的采集頻率、存儲性能、讀取速度、降低負荷等針對性部署與優化,有效提高了對企業智能工廠、生產指揮、質量優化、日效益、日優化等關鍵信息系統的數據支撐作用,同時在數字化智能化時代,進一步加強數據的使用與集成工作,努力消除數據孤島,建立統一標準的數據鏈。
數據采集系統是一個較為成熟的技術,被廣泛應用于石油、化工、鋼鐵、制藥等行業。國際較為知名的數據采集系統產品有:PI(PlantInformationSystem)、PHD(ProcessHistoryDatabase)、IP.21(InfoPlus.21)。本文所研究系統為PHD實時數據庫系統,是企業一體化解決方案(UMS,UnifiedManufacturingSolution)。
1實時數據庫PHD340的總體結構
1.1數據采集接口通訊原理
根據裝置監控系統接口多樣性的特點,數采站上運行的數據采集軟件針對不同的監控系統接口類型,根據數據采集服務器的數據請求,從監控系統讀取生產實時數據,并返回給實時數據庫。數據采集站具有本地緩存功能,使系統在接口服務器與數據采集服務器之間的網絡中斷時,數據采集不中斷。本文所研究的數據采集模塊是利用數采PHD緩存服務器將裝置控制系統中的數據采集并轉發至實時數據庫,根據裝置DCS/PLC接口多樣性的特點,數采PHD緩存服務器上運行不同的實時數據接口(RDI)。RDI是PHD從控制系統、數據庫中獲取數據的接口軟件,RDI與PHD應用工具相結合使用,具有診斷、恢復、配置管理功能。具體數采協議采用Honeywell的OPCtoRDI,OPC-RDI是Honeywell針對OPC協議開發的通用數據接口,OPC(OLEforProcessControl,用于過程控制的OLE)是一個工業通訊協議標準,基于微軟的OLE、COM(部件對象模型)和DCOM(分布式部件對象模型)技術。OPC包括一整套的接口、屬性和方法的標準集,用于過程控制和制造業自動化系統,該通訊協議適用于通過網絡把最下層的控制設備的原始數據提供給作為數據使用者的HMI(硬件監督接口)/SCADA(監督控制與數據采集)、批處理等自動化程序。
1.2數據存儲與管理
數據存儲與管理系統由實時數據存儲與管理及關系數據的存儲與管理兩大部分組成。實時數據存儲與管理基于實時數據庫,實時數據庫是數據采集系統的實時數據存儲中心,存儲從各裝置采集到的生產實時數據,并向應用系統提供數據服務。企業所用PHD340為全企業范圍內的數據采集、存儲和管理建立了一整套統一、開放,集成的一體化應用平臺,開放型的數據庫系統集成所有工廠的過程數據并支持相關應用。它存儲與工藝流程相關的幾萬至十幾萬位號點的數據,其他應用程序可從這些數據中提取出符合自身需要的信息,并對MES、計量管理系統、生產優化系統等應用系統提供數據接口。這些信息可以用來指導工藝改進,降低物耗,增加產量。實時數據庫管理具有以下主要功能:實時數據管理、歷史數據管理、標簽定義管理、數據備份與恢復等功能。
2數據接口的研究與分析
2.1各類型DCS的數采接口配置與應用
2.1.1中控ECS-700系統
確定中控ECSV700系統的軟硬件配置情況,包括操作員站、工程師站節點的IP地址、冗余交換機的網絡環境、VF軟件的具體版本等基礎信息。首先,在組態服務器端打開監控啟動軟件,下一步進入VF的系統結構組態軟件,管理員admin的權限下,在操作域組態處新增操作節點,此操作節點的控制A/B網和信息網IP地址即為服務器指定的數采客戶端。OPCServer機器根據系統步驟安裝好中控VF軟件,配置好指定生成的IP地址后連通與工程師站的控制A、B網與信息網通訊,接下來是啟動系統監控軟件,選擇對應的作用域,根據提示進行當前操作域的全部更新工作,即可完成DCS組態數據的下裝工作。接下來需要根據PHD的用戶權限來配置本機的DCOM,主要是SUPCON.SCRTCore和OPCEnum的多用戶權限,指定通訊賬戶和標識用戶賬戶,將裝置實時數據接入OPCServer[1]。接下來配置虛擬buffer機,并接入網絡,網卡一與OPCServer站對接,網卡二接數采專網,在buffer機上創建與OPC服務器統一的通訊賬戶后,并配置數采RDI采集接口,建立與OPCServer的訪問通道,并做好本地緩存機制,通過TPI工具完成buffer機與PHD服務器的SHADOW接口,并配置采集點與父節點。啟動PHD服務器端與Buffer端的RDI接口,接口狀態正常后即可將裝置實時位號值采集至實時數據庫服務器端。
2.1.2霍尼韋爾TPS系統
數采站上的數據采集軟件響應PHD實時數據庫服務器的數據請求,通過APP節點機APISERVER采集系統的生產實時數據,并上傳到PHD實時數據庫。同時,數采站具有本地緩存功能,在與PHD服務器之間網絡通信中斷時緩存數據到本地,等網絡通信恢復正常后可將數據轉發到PHD數據庫服務器。HoneywellTPS系統的接口工作包括確定工作站APP節點機和LCN纜的網絡狀態,OPCServer硬件機器首先安裝配置好LCNP客戶端,再由LCNP專用板卡接口接入LAN纜來匯入DCS的通訊網絡,網卡二接入數采VLAN專網。在buffer機上配置數據RDI采集接口,建立與OPCServer機器的訪問通道,做好本地緩存機制。同時,在buffer機器上完成與PHD服務器的Shadow接口通道,根據采集到的數據屬性和類型完成數據父節點的配置。
2.1.3橫河VP系統
橫河VP的DCS通過內部網絡配備一臺專門用于數據采集的OPCServer機器,其相當于一臺只有查詢數據沒有組態功能的工程師站,通過本機OPC與上層buffer機器的RDI接口協議實現數據采集功能,其主要是通過HISUtility來實現對外的數據發布,其中的權限需要添加ENGUSER、OFFUSER、ONUSER這3個用戶[2]。在本機的EXAopcOPC接口上的OPCtab上面確定需要連接的賬戶名稱。完成OPCServer機器的數據發布后,一般采用RemoteRdi通道來完成同PHDBuffer機器的數據傳輸。RemoteRDI接口的原理為調用實時數據庫RDIServer的遠程接口方式,實現數據的遠程采集。首先,在下層數據所在機器上注冊RemoteRdi的服務,遠程通道的端口號配置54200,在桌面服務中選擇UniformanceRemoteRdi自動運行,登陸賬戶為本地系統默認賬戶,同時允許服務與桌面進行數據交互。其內部機制是通過rditcpip.dll和rdiutils.dll的動態鏈接庫為依托,實現與上層RDI接口的數據通訊。
2.1.4霍尼韋爾PKS系統
首先,確定HoneywellPKS系統的軟件版本與硬件配置情況,主要是冗余交換機和工程師站的內網地址,確定DCS系統目前數據所在的ServerA/B服務器,在系統各項配置安全的前提下,做好OPCServer機器與DCS服務器的數據通訊[2]。在OPC接口的協議下,使用管理員權限的用戶名密碼與服務器端保持一致。接下來需要配置DCOM權限來保證數據的正常通訊,具體情況與上文涉及到的DCOM一致。完成后須重啟電腦,使用PsOPCClient這個枚舉工具來查詢到組態服務器上的HWHsc.OPCServer,接著可以add一個group組,選中數據查詢其實時值且屬性為good。到此表明數據已經成功從DCS服務器接入數采系統中,后續則通過RDIServer來接入上層服務器。
2.1.5浙江中控ECS-100系統
通常來說,中控的OPCServer包括了OPCDA標準和OPCAE標準的OPC服務器,可以向客戶端提供實時數據[2],同時也提供仿真數據供離線進行調試。OPCServer綜合版通過廣播模式可以和多個客戶端程序進行連接,每個連接可同時進行多個動態數據的交換,同時支持以診斷位號實時值的方式,對外提供控制器、通訊模塊、I/O模塊的診斷項的故障狀態[1]。通常數采現場需要配備一臺微型工作站和中控軟件專用加密鎖(即軟件狗)認證作為OPCServer。首先,需要安裝HASPUser驅動程序來正確識別中控OPC軟件狗,在中控JXserver的客戶端的系統信息中保證軟件狗的正確識別;在中控軟件配置正確完畢后,在創建同一個I/O接口下,OPC服務器將采集到的數據轉換為OPCDA數據和OPCAE數據,并通過OPC通信專網將這些數據傳送到對應的OPCDA/OPCAE客戶端,到這里即順利完成OPCServer的配置工作。接下來在保證用戶名和密碼的上下級一致后,由實時數據庫的UniformancePHDRDIServer服務來完成與OPCServer的數據對接工作。
3實時數據對各信息系統的支持作用
3.1實時數據本地優化技術的體現
實時數據庫作為收集全廠工藝數據、設備數據、報警數據、環保數據等多類型數據的第一線,通過上述數據接口技術,保證數據穩定、可靠、時效地傳輸至實時數據庫數據存儲系統中。在服務器層面最大限度地利用了實時數據庫內部數據的OPC映射傳輸原理,分布式地實施配置了多臺“影子”數據服務器,供上層50余個信息系統使用,取得了保持高并發量且長期穩定運行的良好效果。在實時數據管理與優化的層面上,通常意義上的時標型數據并非僅僅指時間戳、值和可信度,還有一個很重要的屬性,那就是及時性。及時性有兩重含義,一重是采樣間隔和數據的新鮮度。時標型數據的價值隨新鮮度降低而遞減,而得到數據的新鮮程度往往取決于采樣頻率。目前,實時數據庫從上代的180秒/次提升到了30秒/次,同時在DCS負荷安全允許的許可下,對報警數據、環保數據等特殊生產數據的采集頻率進一步提高至5秒/次。采樣的頻率快慢與否還進一步決定了實時數據庫保存信息的豐富程度。
3.2對智能工廠各功能模塊的對接
智能工廠系統作為企業信息化水平的綜合體現,一定程度上代表著企業的信息化建設程度的高低。目前,實時數據庫對智能工廠的設備健康管理與預警和工藝大數據兩大組成模塊有著舉足輕重的支持力。在對裝置DCS的重要運行狀態的預警監控子模塊上,實時數據通過安全數據接口技術采集到控制器的狀態、負荷余量,機柜電源狀態、UPS電源狀態、網絡通訊狀態、重要機組設備報警、特種閥門報警等一系列的現場設備數據。同時根據智能工廠系統對數據并發量的個性化定制需求,做好實時數據庫影子服務器對外接口的優化工作,在保證高并發量穩定傳輸的同時進一步減小采集間隔,提高數據使用率與數據的新鮮度,使系統界面能夠更迅速地自動刷新實時數據。在工藝大參數模塊中,實時數據根據系統整體的設計思路需要和算法要求,進一步提升對此模塊需求的個性化定制水平。特別是重要生產裝置關乎產品質量的在線分析儀數據的采集工作,實時數據庫針對以上特性,對包含有在線分析儀數據的裝置接口,在安全穩定的前提下需要適當提高數據的采集頻率,同時通過接口參數的微調進一步提高接口傳輸的穩定性。
3.3對裝置自控平穩提升及報警操作監控的支持
在裝置自控平穩提升及報警操作監控項目上,主要是對裝置的自控率、平穩率、報警、操作、控制系統進行監控,實施全流程自動和“黑屏操作”。對此實時數據同樣給以巨大的支持,在自控率及平穩率的相關數據采集上,根據P.I.D數據不同的數據類型,數采RDI服務通過各裝置DCS的OPCServerDA接口采集到對應的過程數據,由Nginx程序通過80端口轉發經硬件防火墻至上層報警操作服務器端,通過匯總分析與后臺計算,將各裝置回路的自控率與平穩率進行統計、評比、展示與歷史查詢。同樣,DCS報警信息由事件數據采集接口OPCA&E采集到,以只讀取不寫入的方式讀取時間數據,數據采集接口采用訂閱的方式獲取報警操作數據,訂閱式方法為監聽接口數據動態。當數據產生時,數據源主動將數據發送到監聽端,而非高頻率主動訪問,不會對數據源產生任何負載。其主要采集的目標為裝置運行的過程報警、系統報警、生產操作等事件數據,部署在數采buffer機器上的Nginx程序接收到DCS服務器端得到的事務數據再轉發至上層報警操作監控服務器,經過系統后臺運算,即可在WEB平臺對裝置的DCS報警進行實時監視、歷史查詢、報警KPI考核等一系列的模塊與功能。
3.4對企業日優化與日效益平臺的大數據支持
目前,日優化管理通過建立一體化的計劃-調度-技術-裝置優化模型體系,構建一體化全流程優化平臺,實現在線全流程的PDCA(計劃-實行-檢查-調整)計劃管理,提供效益測算和最優生產計劃。從調度預測開始,實時數據采集到當天的原油調和訂單數據以及油品性質分析等相關數據,以及現場的調和頭的閥位和儲罐的液位,為多套常減壓的進料量配比提供數據支持。在產品后續的二次加工計劃優化上,目前實時數據庫對裝置出口產品在線分析儀的數據采集覆蓋率已經達到了96%以上,而人工4h~8h間隔的產品化驗結果數據已經滿足不了調度的指令頻率,通過實時數據庫接口上來的在線分析儀產品質量數據可以在30s內通訊到日優化平臺的多個優化計算模塊和進行長期跟蹤比對。日效益平臺為企業決策層提供多方面、多層次的經營管理成本分析數據,實現對企業各個裝置效益的實時監控,推動各生產裝置持續優化日效益。通過采集裝置的能耗、物料平衡、公用工程計量數據等所需實時數據,經過系統后臺優化計算,得出噸油效益、當日效益、總產出、產品產出等實時效益數據,同時強化不同加工量、不同價格體系下的盈利能力分析,不折不扣地抓好原油加工、產品結構、銷售策略等優化測算,努力為企業實現效益最大化。
4結論
(1)實時數據庫作為生產企業MES、計量管理、生產優化、先進報警、環保監控等系統的重要組成模塊,對實時決策、指標考核、節能降耗、穩定生產等起到了積極的作用,有效提高了企業的應變能力和管理水平,讓生產過程信息觸手可及,消除了“信息孤島”,拉近生產裝置和管理層的距離,彌合了生產車間過程和企業計劃層控制系統之間的間隙,實現了底層生產信息的集成。通過對工藝歷史數據趨勢的分析對比,以及關鍵性能指標變化趨勢分析,可以迅速找到一些工藝疑難雜癥的問題所在。通過對實時數據庫設備狀態長周期的研究,設備工程師可以分析設備的運行狀況,提供設備檢修計劃,最大限度地發揮設備潛力與及保障設備的安全運行。
(2)實時數據庫系統集成了數據庫與實時系統的功能特性,即支持大量數據的共享,維持其完整性與一致性,又支持數據和事務的時序一致性。PHD實時數據庫及其衍生功能還需要進一步的研究、探索和嘗試,同時與先進控制APC的交互還可以繼續加強,與LIMS系統的配合還需更深入地融合。實時數據庫系統是企業信息化建設的核心環節,是智能工廠與生產大數據時代的基石,是過程優化控制和MES、計量管理系統等應用的前提和支撐,企業實時數據庫建設已成為流程工業企業信息化建設的一項重要工作。
作者:王壽震 單位:金陵石化 信息化與計量中心