本文關(guān)鍵詞：基于OPC通信協(xié)議的油田分布式共享系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展,工業(yè)控制領(lǐng)域也在發(fā)生深刻的變化。在油田中,聯(lián)合站因數(shù)量眾多、分布地域廣泛等特點,生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集監(jiān)控主要采用的是依賴組態(tài)軟件的SCADA系統(tǒng),在應(yīng)用的過程中,帶來了一系列問題:首先,由于各聯(lián)合站在SCADA系統(tǒng)選型上沒有統(tǒng)一的規(guī)范,不同聯(lián)合站的SCADA系統(tǒng)廠商、型號各異;其次,針對聯(lián)合站各自情況不同,設(shè)計的SCADA系統(tǒng)也各不相同,相互獨立的SCADA系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本身的封閉性會排斥與其他SCADA系統(tǒng)的資源共享。近年來在工業(yè)自動化中提出的OPC(OLE for Process Control)技術(shù)為硬件開發(fā)商和應(yīng)用軟件開發(fā)者提供了一套標(biāo)準(zhǔn)的接口規(guī)范。OPC規(guī)范在工業(yè)底層現(xiàn)場設(shè)備或者實時數(shù)據(jù)庫等大數(shù)據(jù)源之間以及與上層用戶和決策層的通信提供了統(tǒng)一的傳輸標(biāo)準(zhǔn),為系統(tǒng)的集成和數(shù)據(jù)的監(jiān)控、共享提供了方便。本文通過研究OPC技術(shù)開發(fā)一套油田分布式共享系統(tǒng),該系統(tǒng)一方面通過OPC規(guī)范解析技術(shù)實現(xiàn)中間服務(wù)器與SCADA系統(tǒng)的交互,達(dá)到數(shù)據(jù)采集的目標(biāo);另一方面實現(xiàn)基于Web的遠(yuǎn)程監(jiān)控,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合改進(jìn)遺傳算法實現(xiàn)負(fù)載均衡,減輕服務(wù)器負(fù)載壓力。本文的主要研究內(nèi)容如下:第一,分析OPC數(shù)據(jù)訪問規(guī)范。通過分析傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法的缺陷不足,引出OPC規(guī)范,并將基于OPC規(guī)范的數(shù)據(jù)采集方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方案進(jìn)行比較,明確基于OPC規(guī)范的數(shù)據(jù)采集方案的開發(fā)意義,最后詳細(xì)介紹OPC數(shù)據(jù)訪問規(guī)范體系結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。第二,基于OPC通信協(xié)議設(shè)計油田分布式共享系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。以大慶油田某一聯(lián)合站采用的監(jiān)控組態(tài)軟件對于OPC接口的支持說明采用OPC方案的可行性,并給出基于OPC通信協(xié)議的油田分布式共享系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計。第三,設(shè)計負(fù)載均衡算法。為了保證Web服務(wù)器集群各節(jié)點實時準(zhǔn)確的負(fù)載信息,本文提出以各節(jié)點的CPU利用率、內(nèi)存利用率、網(wǎng)絡(luò)利用率、磁盤利用率、剩余時間利用率五項綜合指標(biāo)作為衡量標(biāo)準(zhǔn),并通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)路對各節(jié)點的綜合指標(biāo)預(yù)測得到下個周期的服務(wù)器節(jié)點的分配比例,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分配比例往往存在偏差的現(xiàn)象,難以達(dá)到精度要求,提出改進(jìn)遺傳算法,運用改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)秀全局搜索能力來搜素各服務(wù)器節(jié)點的分配比例最優(yōu)解。第四,對中間服務(wù)器和油田數(shù)據(jù)分布式共享可視化子系統(tǒng)的實現(xiàn)。首先,通過引入OPC規(guī)范,利用OPC自動化接口和動態(tài)鏈接庫設(shè)計開發(fā)具有較強通用性和面向過程數(shù)據(jù)通信的中間服務(wù)器;然后,采用C#.Net+Oracle作為系統(tǒng)開發(fā)平臺,利用.Net、AJAX、VML、Socket等技術(shù)實現(xiàn)油田數(shù)據(jù)分布式共享可視化子系統(tǒng)。針對可視化子系統(tǒng)中用戶訪問速度慢的問題,提出一種中間服務(wù)器聯(lián)合Web服務(wù)器的二級動態(tài)緩存結(jié)構(gòu),并在緩存的替換策略中引入最近緩存命中時間因子,能夠增加緩存命中率,提升用戶訪問速度。
【關(guān)鍵詞】：OPC 分布式 負(fù)載均衡 Socket 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE938;TN915.04
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 創(chuàng)新點摘要8-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 SCADA系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 OPC技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 負(fù)載均衡研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容15-16
• 1.4 論文安排16-18
• 第二章 OPC規(guī)范研究18-25
• 2.1 引言18
• 2.2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方案18-19
• 2.2.1 驅(qū)動程序法18
• 2.2.2 動態(tài)數(shù)據(jù)交換法18-19
• 2.3 基于OPC規(guī)范的數(shù)據(jù)采集方案19-20
• 2.4 OPC規(guī)范20-24
• 2.4.1 OPC數(shù)據(jù)訪問規(guī)范20-22
• 2.4.2 OPC服務(wù)器對象22-23
• 2.4.3 OPC組對象23-24
• 2.4.4 OPC項對象24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于OPC通信協(xié)議的油田分布式共享系統(tǒng)結(jié)構(gòu)25-32
• 3.1 引言25
• 3.2 聯(lián)合站監(jiān)控系統(tǒng)25
• 3.3 組態(tài)軟件的OPC支持25-28
• 3.3.1 紫金橋的OPC接口26-27
• 3.3.2 OPC服務(wù)器與實時數(shù)據(jù)庫的連接27-28
• 3.4 油田分布式共享系統(tǒng)結(jié)構(gòu)28-31
• 3.4.1 Web服務(wù)器集群結(jié)構(gòu)28-30
• 3.4.2 中間服務(wù)器結(jié)構(gòu)30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 負(fù)載均衡算法研究與設(shè)計32-50
• 4.1 引言32
• 4.2 改進(jìn)的遺傳算法32-37
• 4.2.1 基本思想32
• 4.2.2 基本遺傳算法32-33
• 4.2.3 算法改進(jìn)33-37
• 4.3 改進(jìn)遺傳算法收斂性分析37-38
• 4.4 改進(jìn)遺傳算法的測試38-41
• 4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)遺傳算法聯(lián)合實現(xiàn)負(fù)載均衡策略41-49
• 4.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理負(fù)載信息41-43
• 4.5.2 IGA算法優(yōu)化分配比例43-46
• 4.5.3 負(fù)載均衡優(yōu)化46-49
• 4.6 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于OPC的油田數(shù)據(jù)分布式共享系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用50-66
• 5.1 引言50
• 5.2 SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取50-55
• 5.2.1 數(shù)據(jù)采集模塊51-54
• 5.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存模塊54-55
• 5.3 油田數(shù)據(jù)分布式共享可視化子系統(tǒng)55-59
• 5.3.1 工藝流程圖模塊56-57
• 5.3.2 報表分析模塊57
• 5.3.3 對比分析模塊57-58
• 5.3.4 報警信息模塊58-59
• 5.4 Web服務(wù)器集群59-62
• 5.5 關(guān)鍵技術(shù)62-65
• 5.5.1 優(yōu)化動態(tài)緩存技術(shù)62-64
• 5.5.2 優(yōu)化Socket多線程技術(shù)64-65
• 5.6 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 發(fā)表文章目錄71-72
• 致謝72-73

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