性能监测

关键词： 保压 单体 支柱 煤矿

性能监测（精选八篇）

性能监测 篇1

目前, 大多数煤矿普遍使用DK型单体支柱检测仪进行支柱密封保压试验, 每套仪器只能带15只传感器, 检测一批支柱需要很长时间, 影响了工作效率。为此, 山东科技大学和大屯煤电公司联合研制出了一种高性能单体液压支柱保压性能监测仪, 经过在肥城、兖州、枣庄、北京等矿区煤矿应用, 普遍反映良好。

该高性能单体液压支柱保压性能监测仪主要由计算机、通信接口、智能控制显示器、压力传感器等组成的。其工作原理:通过计算机输入所接传感器的常数和设定参数, 经通信接口初始化智能控制器, 智能控制器保存接收的参数并开始检测传感器、而后进行计算、判断、显示等;即使断电后再上电也不需要再初始化, 可直接进入正常检测。该仪器可独立工作, 自动识别初压, 在计算机控制下开始计时, 计算降压误差, 一旦检测到不合格支柱就发出声光报警信号。整套仪器完全自动运行, 无需人工操作。

性能监测 篇2

摘要：传统的绝缘电阻监测方法不具备实时检测的功能，特定条件下无法监测，且抗干扰能力差。具有一定的局限性。本文在分析传统绝缘电阻监测方法的基础上，提出一种注入低频交流信号的有源式绝缘电阻监测方法，基本实现了绝缘电阻的故障实时监测.该检测方法分为两个阶段：故障检测、绝缘电阻计算。其中，故障检测：通过测量“测量电阻”两端电压，计算出正、负绝缘电阻的并联电阻值，并由此判断绝缘电阻故障状态；检测出绝缘电阻故障后，进行绝缘电阻的精确测量：断开负载、交流信号源，分别与正负极绝缘电阻并联接入两个电阻并测量其两端电压，计算出正负极绝缘电阻值。仿真结果表明，故障误报率小于2.15%，基本实现了绝缘电阻的故障实时监测。这项技术能够有效保证微电网蓄电池储能电站的绝缘性能，一旦事故发生，能够及时的发现故障，排除隐患，继续安全、稳定的运行。因此对高压电池组在实际生产中有较大的应用价值和意义。

关键词：绝缘电阻；绝缘检测；电池管理系统

中图分类号：TP29 文献标识码：A

1引言

为使微电网储能电站的动力电池达到高功率输出的要求，常常需要将多个电池通过“串并联”的方式构成高压电池组。电池组的直流电压普遍高于300V，因而电池的绝缘性能至关重要。由于直流高压电池组的工况复杂，应用环境恶劣。其绝缘电阻容易受到温度（冷热交替）、湿度（潮湿）、振动、撞击、电池腐蚀性液体等影响，造成高压动力电池组的正负母线对地的绝缘性能下降，影响储能系统的安全运行。如电池组的绝缘电阻降低到某个阈值，则不仅会影响电站的正常运行，严重时还会造成安全灾难。因此，绝缘电阻检测是高电压动力电池组的电池管理系统（BMS）安全监测的重要任务。

传统的直流系统的绝缘电阻检测方法有：外接电阻切换法、直流漏电电流检测法、平衡电桥法等。外接电阻切换法通过并联接入电阻来计算出绝缘端正负极的绝缘电阻。这种方法的不足在于并联接入的电阻会降低设备的绝缘性能。直流漏电电流检测法，其检测电路的结构与外接电阻切换法相似，只是在两个与正负极绝缘电阻并联的电阻中间增加了一个电流传感器，测量该直流漏电电流值。在实际应用中，由于外部干扰，判断当电流传感器测量电流大于某个阈值时，认为绝缘电阻故障。在检测绝缘电阻状态时会降低其绝缘电阻性能，同时在正负极绝缘电阻同时下降时存在漏报情况。平衡电桥法是在电池组接入正、负极对地，分别并联接入电阻，通过测量其两端电压是否相等，来判定绝缘电阻是否正常。平衡电桥法因为同时并联接入电阻，也会降低设备的绝缘性能；在正负极绝缘电阻同时降低相同值时，检测不到绝缘电阻故障。值得指出的是，以上常用的三种直流系统的绝缘电阻检测方法均不具有绝缘电阻的实时监测功能。一旦发生故障，电池组的绝缘性能将会降低。如果无法及时发现并排除隐患，将会造成生命财产损失，甚至引发严重灾难。

本文通过注入低频交流信号的方式，提出一种有源式直流系统绝缘电阻检测方法，能够实现对电池组的实时监测，适用于直流高电压储能电池。该方法的绝缘电阻检测分为两个检测等级：故障检测、绝缘电阻计算。前阶段为在线过程，后阶段为离线过程。这种方法能够很好地解决在线检测问题，且对其负载回路没有任何影响。

2总体思路

本文提出了一种有源式直流系统绝缘电阻检测方法。高压动力电池组绝缘性能监测的等效电路如图1所示，其中虚线框内为实际的运行电路部分，U为高电压的储能电站电池组的电压源，R_L为等效负载，R_p、R_n分别为直流电压源的正极、负极对地的绝缘电阻（下文称之为正、负极绝缘电阻）。R_p、R_n常因环境而发生变化，影响电路的安全运行。为了实现对正、负极绝缘电阻的实时监测，我们提出了一种如图中虚框以外部分的辅助有源测量电路，其中U_s为低频率的交流信号源，R为“测量电阻”，C为隔离电容（大功率电容）。

监测时，打开K₁、K₂，在电路中注入低频交流信号源U_s。通过测量“测量电阻R”两端的电压，则可计算出正、负绝缘电阻的并联电阻值，并由该值来判断系统的正、负极绝缘电阻的故障状态；如出现异常，断开负载、交流信号源，即系统处于离线状态，接通K₁、K₂，分别测量“接入电阻R₁、R₂”两端电压值，可计算出正、负极绝缘电阻R_p、R_n值的大小，为系统的故障诊断提供可靠依据。

这种有源式直流系统绝缘电阻检测方法针对复杂环境下的直流系统绝缘电阻故障可实时监测，且对整个负载没有影响；绝缘电阻故障后，离线测量，并计算绝缘电阻R_p、R_n值的大小，以对整个系统的故障诊断提供依据。在线检测和离线检测相结合，增加了监测的可靠性。

本文中绝缘电阻检测方法分为故障检测和绝缘电阻计算两个阶段。整个检测模块的流程框图如图2所示。

3绝缘电阻故障在线检测

绝缘电阻故障的在线检测方法：在线路中接入交流信号U_s，测量电阻R两端的电压，则可计算出正、负极绝缘电阻的并联电阻值R_pn，并由该值来判断系统的正、负极绝缘电阻是否出现故障。

断开K₁、K₂，注入信号U_s，由图1可计算出电阻R两端的电压为：

其中，U_s为交流信号源的电压，为交流信号源的频率，且满足，R_pn为R_p、R_n的并联电阻：且R_p、R_n均为被监测的未知量，同时，由式（1）可得：

由计算出的R_p、R_n的并联电阻P_pn与设定的阈值R_th比较即可判断绝缘电阻是否存在故障。

在正常情况下，绝缘电阻值R_p=R_n，由式（2）可知，R_pn小于绝缘阻值R_p、R_n：

因此，判断R_pn是否小于阈值R_th，若是，则绝缘电阻故障，否则，绝缘电阻正常。

阈值R_th是通过相关技术标准（由于暂无储能电站电池组绝缘电阻安全标准，这里参考了电动汽车的技术标准）及直流电压源的电压值的大小而设置。例如：电动汽车电池组直流电压源的电压为U=350V，并参考国家技术标准：《GB/T 18384.1电动汽车安全要求第1部分：车载储能安全》，该标准要求参数大于500Ω/V。则电动汽车电池包直流电压源的绝缘电阻R_p、R_n均要大于175KΩ。由此可设定阈值R_ih=175KΩ。

从图1可看出，由于在线检测时，因K₁、K₂是断开的，故交流信号源对整个负载回路没有影响，这样可以实时监测绝缘电阻的故障状况。

4绝缘电阻计算

在检测到绝缘电阻故障后，断开负载R_L及交流信号源U_s（即系统处于离线状态）。接通K₁、K₂，将正、负极绝缘电阻R_p、R_n分别与“接入电阻”R₁、R₂并联，其等效电路图，如图3所示：

因为正、负极绝缘电阻P_p、R_n处于悬空状态，很难测量到其两端电压值，接入电阻R₁、R₂是为了方便的测出R_p、R_n的电压值。分别测量电阻R₁、R₂两端电压U_p、U_n以及故障检测数据，则可计算出正、负极绝缘电阻值。由此可得下式：

式（5）与式（2）联立组成方程组，可计算得到正、负极绝缘电阻R_p、R_n的大小为：

因此，通过上述在线绝缘故障检测和离线绝缘电阻测量两个过程，形成切实可行的绝缘电阻检测方案，以实现绝缘电阻的故障实时监测。在实时监测绝缘电阻时，对整个负载电路没有任何的影响，而且检测到故障后，系统进行离线测量，使数据真实有效，为整个系统故障诊断提供依据。

5仿真验证及误差分析

为了验证有源式直流系统绝缘电阻检测方法的有效性，有必要对方案进行仿真模拟。由于这套有源式直流高压电池组绝缘性能检测方案的离线测量部分检测原理清晰，电路设计简单。故这里的仿真验证只针对在线故障检测环节。

5.1参数配置

根据相关技术标准要求储能电池组的绝缘电阻大于500Ω/V，及动力电池组的总电压U=350V，则相对应的正、负极绝缘电阻均要大于175KΩ，即x>175KΩ（x∈{R_p，R_n}）。由此可设定电阻阈值R_th=175KΩ。

考虑到绝缘电阻故障检测电路测量精度、测量周期、稳定时问及阈值大小等因素，选取仿真配置参数如表1所示。

由表1给出的配置参数可知低频交流信号源的周期为T=0.1s，由此可求得稳定时间t_s≈4（R+R_pn）C。即在正常情况下，R_pn在之间1MΩ～10MΩ，则稳定时间在几秒到几十秒之间；在存在故障情况下，稳定时间则在1秒以下。在式（1）中，由于参数R_pn与1/Cω在同一数量级，因此，该类参数配置不会影响测量精度。

然而，在绝缘电阻检测时注入低频交流信号源，其电阻R的端电压U_m滞后于交流信号源U_s，因此采用其平均值计算。

故障检测的SIMULINK仿真模型如图4。

图4中下部分为故障检测电路；上半部分为故障检测的测量与计算，模块Mean是计算交流信号源U_s、测量电阻R的端电压U_m的有效值；模块Calculation是计算正、负极绝缘电阻的并联电阻值R_pn。其内部的封装如图5所示：

Mean模块由两个通道，分别对交流信号源U_s、测量电阻R的端电压U_m进行采样、积分求得各个电压平均值Mean_U_m、Mean_U_s。其中，采样模块Sampling和Sampling_sub以及积分模块In-tegration和Integration_sub均由SIMULINK软件S函数编程实现。

Calculation模块是实现公式（3）的计算，Mean模块计算得到交流信号源、测量电阻的端电压的平均值，再根据公式（3）计算得到正、负极绝缘的并联电阻值。为了验证对正、负极绝缘的并联电阻值R_pn测量的准确性，设置6组数据进行实验，并统计其测量误差。其包括：绝缘电阻正常、不同故障情况下的数据。正、负极绝缘电阻值的数据设置如表2所示：

实验结果说明：

由表2可以看出，前3组实验随着绝缘电阻的下降（但未低于阈值R_th=175KΩ，仿真结果误差增大。后3组实验是R_p和R_n中至少有一个低于阈值，即绝缘电阻出现故障的仿真结果。正、负极绝缘电阻并联的计算测量误差在4.4%以内。经过分析，误差主要原因来自求其有效的计算时的积分。因此，通过计算正负极绝缘电阻R_pn的并联值，则可提取绝缘电阻变化状态特征。

5.2故障误报率分析

故障报警是在线监测的必备环节。当R_p≠R_n或R_p、R_n任何一个值小于设定阈值R_th（本文阈值设为R_th=175 KΩ）时，系统将会报警。考虑到测量R_pn时存在4.4%以内的误差，因此，有必要分析故障报警率。

图6是故障率误报分析图。曲线R_pn=R_pR_n/R_P+R_n（图中实曲线）的左下方区域（A、B、C、D、E、F区域）为故障报警区域。由于故障报警条件及测量误差，区域E为绝缘电阻故障误报区域。其区域占故障报警区域小于2.15%，并绝缘电阻故障并不是突变的过程，绝缘电阻完全正常情况下，正、负极绝缘电阻R_p、R_n均大于10R_th，因此，本套绝缘电阻检测方法能够满足实际应用。

6结语

玉米精密播种机性能监测系统研究 篇3

播种是农业生产的重要环节,只有符合农业技术的要求,才能为增产打下坚实的基础。在农业机械迅速发展的今天,精密播种机具以其播种量精准和株距准确等优点引起关注[1]。国内使用的玉米精密播种机绝大多数是机械式播种机,由于播种过程为后续跟进封闭作业,所以机手无法直观地观测到播种机的作业情况[2];特别是当播种过程中出现传动故障、种箱缺种、导种管堵塞等故障时,必然导致作业质量的下降,严重时甚至导致作业的中断。显然,实时准确监测排种器的性能参数,对保证、提高播种机的作业质量具有重要意义[3]。

目前,国外与整机配套的检测技术比较完善,智能化程度及可靠性均较高[4];而国内精播机电子监测仪的研究现状是对传感器以及监测部分研究较多,其大多侧重于种子的漏播、重播现象进行的警报[5],存在一定的局限性,缺少对播种机作业过程中的其他技术参数的监测。为此,笔者开发了一套针对播种机排种性能的智能监测系统,不仅可以对重播、漏播等现象进行警报,也可以实时显示播种机作业过程中的排种量以及株距等重要指标。

1 主要功能及原理

1.1 种子排种量监测

在播种机正常工作过程,当种子通过排种管壁处安装的红外传感器时,红外传感器发出红外光束受到种子的遮挡即发出电信号,接收管返回低电平;当没有种子经过时,返回值为高电平。单片机经过比较电平值的高低即可判断是否有种子通过。当有种子通过时,计数器对低电平次数进行计数;当没有种子通过时,判断检测时间是否超过或者少于预定的时间进行报警。

1.2 播种株距及漏播、重播警报

为保证精密播种机播种株距的精确性,本文采用机器前进速度与相邻两粒种子下落的时间差相乘的方法确定种子的播种株距。该方法具有测量准确性高、即时性好等优点。其中,速度的测得采用在播种机的地轮处安装转速传感器,通过换算测得播种机前进的速度,通过单片机编程实现播种速度与种子下落间隔时间的乘积得出精准的株距L。当株距L>1.5L时表示漏播,并立即发出漏播警报;当株距L<0.5L时表明重播,并发出重播警报;当种箱种子过少或者排种器堵塞时,将没有种子落下,通过程序设定连续3个株距长度下没有种子落下,则进行声光警报。逻辑判断流程图,如图1所示。

2 硬件设计

系统的硬件是整个监测装置的基础,主要实现对信号的采集、传输及显示功能[6]。本监测装置主要由传感器电路、无线收发电路、警报电路和显示电路等部分组成。传感器电路实现监测指标的信号采集;无线收发电路实现信号的无线传输,减少播种机复杂工况对线路布置的影响,降低故障的发生,提高系统的可靠性;警报电路是对当前产生的漏播、重播等故障进行即时的播报;显示电路则是对所需监测的指标进行即时的显示,使操作者能直观地得到播种机在工作过程中各项指标的动态变化,方便及时地发现故障,并进行排除。其系统硬件框图如图2所示。

2.1 传感器电路

传感器种类繁多,按不同的方法有不同的分类,从传感器的覆盖性能、抗尘性能、光谱特性等方面考虑[7],本系统采用红外光电传感器。考虑到播种机的作业环境很恶劣,传感器在使用中的抗尘性差,本传感器模块为了改善抗尘性能,对信号放大器进行了选择比较,采用输入阻抗比较高的电压比较器进行放大,可以使抗尘性能明显提高。红外传感器发射接收端电路图如图3所示。

2.2 无线收发电路

本系统原理图如图4所示。nRF24L01芯片组成的无线收发模块,该模块由两部分组成:一部分为发射模块,当需要发射数据时,单片机先把待发送的数据写入TX_PLD寄存器,将接收方的接收通道地址写入TX_ADDR,并把CE引脚置高电平约10μs,即可发送数据;另一部分为接收模块,nRF24L01 的接收和发送状态是通过 CONFIG 寄存器的第 0 位来切换的。 当nRF24L01 处于接收状态时,它会一直监听空中的无线电波。如果有同频信号,就收下来,打开信息包提取发射地址; 如果发射地址与自己的接收通道地址相同,就取出信息包里面的有效数据,IRQ 引脚变化为低电平,通知单片机接收到有效数据。单片机检测到IRQ引脚电平变化,向 nRF24L01 写入控制命令R_RX_PAYLOAD(0x61),以读取有效数据。

2.3 警报电路

当出现漏播或重播等现象时,警报装置启动,蜂鸣器发出持续的声响。考虑到播种机在播种过程中环境吵杂,单纯依靠声音报警,可能被操作员忽视,所以本装置在采用声音警报的同时,还增添灯光闪动报警,以提醒操作员发现并排除故障。

2.4 显示电路

本装置的显示装置选用北京迪文有限公司生产的迪文DMG80600C080_01W型号触摸显示屏。本显示装置采用M600内核,功能强大,线路简单,与单片机连接电路只需要连接4条数据线即可实现数据的传输与显示功能;其内部自带串口电平转换电路,采用RS232接口,当需要远距离传输时,提高了系统的抗干扰性能。显示屏系统自带软件操作指令,其输出终端是基于图形界面操作,图形界面开发与软硬件开发同时进行,大大缩短软件及硬件的开发周期,节约时间。显示模块原理图如图5所示。

3 软件设计

整个软件程序均采用模块化设计,主要由程序初始化模块、数据采集模块、无线发射模块、数据显示模块和声光报警模块组成,如图6所示。

系统每次接通或复位后,都进行1次系统自检。自检完成后,单片机系统初始化,完成IO口及定时/计数器的设置、nRF24L01无线传输模块配置、红外传感器模块和霍尔转速传感器模块开启;将信号分析、处理发送给c8051f020芯片,无线芯片的发射端开启发射模式,对信号进行发射,同时无线接收端开启接收模式,对信号进行接收;最后由主控芯片AT89c52芯片[8]进行处理,如果达到警报条件进行报警,正常工作则通过迪文显示屏进行显示。

4 试验与结果分析

为验证本系统的功能和可靠性,在山东理工大学农机性能试验室将其安装在排种器性能检测试验台上试验。

4.1 排种量检测试验

选择1 000粒玉米种子作为试验用种,对种子进行随机分组,分成5份,分别对每1份进行试验,最终做误差分析。

试验方法,采用播种机试验台进行模拟试验,当种子均匀落下,经过红外传感器,显示屏得出种子落下的数目,通过人工统计的方法得到实际的排种量,将两者对比计算得到该检测系统所检测的排种量。排种量检测结果如表1所示。

从表1可知,该系统对排种量的平均监测精度可以达到97.2%,可见利用红外传感器能够准确地检测到排种量的数值。

4.2 株距检测试验

试验方法,在播种机的试验台的承种皮带上涂抹黄油,可以通过人工对种子的实际株距进行测量和系统自动检测计算结果进行对比,确定系统检测的准确性。株距检测结果如表2所示。

从表2可知,该系统对株距的检测平均精度可达到98.5%,完全可以满足实用要求。可见,该监测装置可以精准地得到播种机播种过程中的即时株距。

5 结论

1)开发了具有检测排种量、株距等多项功能的智能检测系统。该系统构成简单,稳定性高,具有一定的市场前景。

2)试验表明,系统用于对玉米播种机的各项性能的检测,精度可达到97.2%,完全满足使用要求。

参考文献

[1]刘淑霞,马跃进.精密播种机检测系统研究[J].农业机械学报,2008(29):72-75.

[2]周晓玲,刘俊峰.免耕穴播播种机播种过程监测系统的研究[J].农机化研究,2008(5):81-83.

[3]宋鹏,张俊雄,李伟,等.精密播种机工作性能实时监测系统[J].农业机械学报,2011,42(2):71-74.

[4]王振龙,范红刚.气吸式精密播种机智能检测装置的研制[J].农机化研究,2005(1):168-16.

[5]宋金虎,赵立燕.农业机械智能作业面积测量系统的研究设计[J].农业机械,2009(64):92-94.

[6]张锡志,李敏.精密播种智能监测仪的研制[J].农业工程学报,2004(2):136-139.

性能监测 篇4

在水利工程施工中,各工程机械分布广泛,工作环境恶劣、载荷不稳定。随着技术的发展,水利工程机械的结构亦日趋复杂,对其故障的定位准确度要求很高,通常一个系统部件的不正常可能引起多个检测参数的异常响应。一个系统参数的不正常反应或系统的失效可能由多个系统部件的损坏造成,而现场工作人员由于经验和水平有限,对一些复杂的问题或未曾遇到的问题难以做出准确的判断,影响了施工的进行及经济效益[1]。基于远程技术的水利工程机械性能监测系统,是在状态监测与故障诊断技术的基础上,结合计算机科学和网络技术及故障诊断技术,将制造厂、设备维修企业领和域专家等技术资源有机地结合起来,为设备的性能监测和技术维护等提供方便、有效的远程服务。该系统既能避免地域分布带来的不利影响,又能使水利工程机械得到及时、高效的维护及诊断,使设备运行在最佳的性能状态下,具有良好的社会效益和经济效益。

1 远程性能监测系统基本架构及工作原理

基于Internet的水利工程机械远程性能监测系统主要由客户端(包括远程监测现场的数据采集处理系统和单机处理系统等)、网络通信协议和远程性能监测服务中心等3个部分组成,其总体架构如图1所示[2]。

系统首先需要在水利工程机械上建立状态监测点,采集设备状态数据。数据主要包括了设备关键位置的温度、压力、振动与变形等信息,这些信息能够最敏感地反映设备状态的变化,并且有助于尽早发现设备的故障。以SWE45A型液压挖掘机为例,由于其故障大多来自于发动机和液压系统,所以检测参数主要从发动机和液压系统中来选取。通过分析和研究,最终确定SWE45A型挖掘机由发动机转速、冷却水温度、冷却水位、燃油油位、机油温度、机油压力、发动机振动频率、主泵1～2压力、液压油温、液压油位、滤清器差压、空滤器负压以及发电机电压等14项参数作为监测项目[3]。

针对信号性质的不同,现场监测中心还应采用不同的方式对信号进行处理,以适应远程诊断服务中心对输入信号的要求,并尽可能地消除误差。如对温度、压力和油门位置等信号的处理,通常先对其进行低通滤波和信号隔离,再送入A/D转换器;对尾气检测信号应进行放大,使输出信号量程达到A/D转换器的全量程范围。

远程监测服务中心可通过Internet实时监控设备的健康状况。当现场设备出现故障而现场人员或现场监测中心不能对其做出诊断时,可将反映现场设备状态的数据通过现场监测计算机(客户机)的Web浏览器发送给远程监测服务中心,并提请故障诊断及远程信息咨询等服务。远程监测服务中心经过权限认证后,即可启动Web服务器上的相应功能模块,与用户端进行实时信息交互,同时根据传入的数据进行推理诊断,最终将诊断的结果返回给客户。

2 远程监测服务中心结构分析

2.1 远程中心基本结构

水利工程机械远程监测服务中心是整个系统设计最关键的部分之一,其基本结构如图2所示[4]。客户端包括了现场监测中心、生产维修企业、领域专家和系统管理员等,各客户须通过身份认证方能连接访问远程服务器。

2.2 数据库系统

性能监测数据库包括了实测数据库、档案数据库和诊断数据库等。实测数据库用于存储与设备运行相关的状态信号,是水利工程机械性能监测的依据;档案数据库存储各类水利工程机械性能检测的标准数据,由设计制造及维修企业等共同建立并维护,它还包括了各类设备检测的历史信息;诊断数据库存储系统推理决策的中间结果和最终结果。

数据库设计的关键内容包括字段设计和实体设计两大部分。诊断数据库字段设计的字段名包括了设备类别、设备编号、故障部位、故障原因和解决方案等,其字段长度可根据需要进行调整,各字段可根据表1存储的信息进行设计。

由于实测数据库用于存储设备远程检测时的各种实测信号,而档案数据库是设备正常工作时各类信号标准值的集合,所以需要通过实体设计将实测信号和标准值转换为数据模型,才能形成数据库,实测数据库与档案数据库之间必须通过信号名联系起来。在实际工作时,实测数据库数据与档案数据库数据通过比较分析,运用故障诊断机理(如BP神经网络故障诊断技术)进行诊断推理,最终获取设备性能变坏的部位及严重程度等信息[5]。

2.3 知识库系统

知识库用于储存和管理专家系统运行中所需要的知识,系统的推理与决策都是围绕运用知识库中的知识来进行匹配、演算和纳等操作的。本系统知识库的核心内容是诊断知识,它是领域专家通过长期的研究和实践积累而来的。

知识库的填充与完善是由系统的维护和使用者在系统的运行过程中进行的。知识库系统具备较强的学习功能,其需要获取的知识包括:设备运行中出现各种故障的现象、部位、原因,以及专家对各种故障诊断的方法、诊断原理和经验数据等。获取知识的方法主要有两种途径:一是由专家手工组织的各类知识库、模型库和方法库等;二是由系统通过各种算法实现的自动获取知识的过程,它通过对典型案例、典型故障样本等的归纳和类比学习,发现具有指导意义的新知识[6]。如采用基于案例推理(CBR)的故障诊断方法,建立一个有效的实例索引机制与实例组织方式,通过回忆以前相似状况,并重新利用那种状况的信息和知识来求解新问题,可以在知识获取不完备的情况下提高推理效率,缩短诊断过程[7]。

知识库的知识表示也是系统设计的一个重要问题。本系统采用应用最广泛的产生式规则法进行知识表示,以“发动机过热故障”为例 [8]。

Fail-Code: INT 0001 *规则标号*

Fail-Symptom: STRING 发动机过热 *故障现象*

Rules01: IF 冷却液面过低

THEN 加冷却液

Rules02: IF 冷却液面正常

ADD 空气滤清器堵塞

THEN 清洗空滤器

……

3 监测专家系统结构及推理技术

3.1 专家系统基本结构

现场监测中心的请求经网络进入远程监测服务中心后,通过程序中的控制模块对请求指令进行内部译码,调用监测专家系统进行分析诊断,并将诊断结论和检修意见返回诊断现场。专家系统主要由知识库、推理机、解释机以及任务管理模块等组成,它融入先进的故障诊断机理,以确保诊断结论的准确性与可靠性。基于Web服务器的监测专家系统结构如图3所示[8]。

3.2 系统推理技术

推理技术主要解决的是知识的选择与应用问题,以控制整个问题的求解过程。它根据数据库中的当前信息,将知识库中的诊断原则拿来匹配,以此推断出对设备的诊断结论。

推理策略有正向推理、反向推理和双向推理等。正向推理的法则是由实测数据库(输入的发动机信息)出发,寻找与知识库中规则的前提条件相匹配的事实,如果匹配成功,则该规则被触发,从而产生新的结论,把新的结论并入数据库,继续进行匹配,直到得出对结论再也不能进行匹配为止;反向推理法则是首先假设结论正确(故障存在),再去验证条件是否满足,若满足则结论正确,不满足则再用另一条假设去推断结论[9]。

考虑到水利工程机械结构及工作原理的复杂性,为提高监测及故障诊断的精确性及效率,本系统可采取双向推理策略。其基本思路是:先根据系统输入的事实(即设备实测信息)进行正向推理,并检测相应规则,当推理到某个中间结论时,启用反向推理机,根据中间结论进行假设方案(故障现象与原因)的选择,并根据该假设方案反向检测相应的规则[10],即先以正向推理缩小搜索空间,后以反向推理获得求解。图4所示为系统双向推理的结构图[11]。

推理实例:某日立EX220挖掘机,故障现象为回转无力。系统通过正向推理,得出可能的故障原因有主泵故障、补油阀磨损和限压阀阻尼孔堵塞等。在动臂全速提升状态下,测得发动机的负载程度达到额定功率的2/3以上,证明主泵工作正常,因此判断故障应发生在补油阀或限压阀。经拆检发现,故障是由补油阀阀芯磨损所致,更换阀芯后挖掘机工作恢复正常[12]。

4结束语

本文所提供的系统架构基本上具备了水利工程机械远程性能监测所要求达到的远程服务、专家会诊和数据共享等基本功能,通过扩展系统还可具备远程教学、用户检索和客户留言等附加功能。随着技术的发展,尤其是电子控制技术在水利工程机械上的应用日益广泛,本系统的先进性、便利性以及由此带来的社会经济效益将进一步显现。

参考文献

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中心计算机性能实时监测需求与实现 篇5

运行在中心计算机上的实时测控软件实时性和可靠性要求较高［1 －2］,因此需要对软件的实时性和资源占用率等性能进行有效测试。由于测控软件系统是多进程多线程并发运行的［3］,故增加了定量测试的难度。

本文通过研究中心计算机实时测控软件系统进程和线程模块级时间开销的测试方法和软件集成技术, 构造软件资源监测环境,设计出中心计算机实时测控软件系统专用的性能测试软件,使得在测控软件调试、 维护以及飞行器试验任务中,软件编程人员和试验指挥人员能够实时掌握中心计算机系统的运行情况,为保障中心计算机系统完成飞行器试验任务提供技术支持。

1 性能监测需求分析

中心计算机实时测控软件系统在设计时采用多进程多线程体系结构,其特点是实时性强、可靠性高、数据量大、接口关系复杂［3］。通常,中心计算机软件设计人员对研制的测控软件系统不仅要完成软件功能测试,且要进行性能测试,尤其是对软件的实时性、资源占用率等性能进行必要测试,以确定所研制的测控软件系统能否满足设计任务书的性能指标要求。其次, 在飞行器试验任务中,软件编程人员和试验指挥人员要实时掌握中心计算机系统的工作情况,包括硬件和软件的工作状态,若无实时监测手段,便不能及时了解程序的运行情况。另外,中心计算机实时测控软件是自研软件,经常需要根据不同任务需求进行适应性修改,所做的维护工作需要监测手段来确认其正确性,靠大量的测控系统联试来验证维护工作是否正确,必然要消耗大量的时间、人力和物力,且不可能做到精细。 因此,需要设计一个通用高效、直观可靠的监测软件, 对中心计算机系统进行性能监测。

通常,系统性能监测包括硬件资源、软件资源、软件运行状态和效率监测等。因此,针对中心计算机系统的性能监测内容应包括: 内存、I/O端口、网络接口等硬件监测,以及CPU使用率、系统资源使用情况、多人合作联机静态监测,实时测控软件进程和线程模块运行效率和运行状态监测等。

以上监测内容按照功能划分为通用监测和专用监测两部分,其中通用监测包括: ( 1) 多用户静态监测。 ( 2) CPU运行效率监测。( 3) Threads资源监测。( 4) 存储器、I/O端口、网络监测。

专用监测包括: ( 1) 测控软件实时性定量测试。 ( 2) 系统运行状态测试。

2 监测功能实现方法

2. 1 集成通用监测环境

对于通用性能的监测,目前有较多的商品化监测软件可供选用,可根据测控软件的需要集成到中心计算机系统中,构造成一个适用的通用监测环境,用来支持对硬件和应用软件进行的测试。该环境包括以下软件包:

( 1 ) Prestoserve I/O Accelerator、Profiler、Heap Analyzer、Porting Assistant等软件包实现对中心计算机硬件资源的监测。

( 2) 多用户静态监测包Source Insight。其能用于多用户源代码设计,能在多台仿真终端上多人合作进行源程序静态检测,用来完成对测控软件系统的所有进程和线程源程序的静态检查。其为测控软件系统多人进行合作开发提供了高效的静态监测工具。

( 3) 运行效率动态监测包CPU View。主要功能是以可视化方法实现应用软件的CPU使用效率的监测［4］。该软件可在中心计算机系统控制台上运行,也可在仿真终端上操作运行。使用CPU View能够动态监测中心计算机测控软件系统占用的CPU时间。通过这种测试可粗略监测系统的机时开销是否满足任务书的总体设计指标。

( 4) 资源开销监测包Visual Threads。其能够对多进程多线程占用的操作系统资源,如消息队列、信号灯、条件变量锁、实时调度策略、调度优先级、系统事件、时钟、存储开销等进行动态监测。中心计算机测控软件系统资源的开销情况可用其进行监测。

2. 2 专用监测实现方法

专用监测需要完成对测控软件系统在进程和线程模块级的实时性和功能性的精确度量,该技术有利于软件设计人员对软件各模块功能和性能进行的分析与改进,并可有效预防由于软件错误导致测控失利。

本文在不影响测控软件性能的情况下,采用“软件模块嵌入”技术,将所开发的监测功能程序嵌入到中心计算机测控软件系统中,实现了对中心计算机测控软件系统进程和线程模块级时间开销的测试。另外,采用特征提取技术设计出“监测模型”,实现了对中心计算机实时测控软件系统运行状态的可视化监测。

2. 2. 1 实时性测试软件模块嵌入技术

采用测试软件模块嵌入技术实现各模块系统实时性的定量测试需考虑两个关键因素: ( 1) 嵌入的软件不能影响系统的实时性,要考虑运行效率。( 2) 软件嵌入的位置恰当,才能保证测试结果的可信度。

基于以上因素,考虑到线程每个周期的运行时间不均匀,需要通过统计得到平均值,作为线程平均周期消耗时间。因此,提出了一种基于统计原理的时间开销测试方法。

该方法的基本原理是: 在外时统的配合下,在中心计算机各进程的线程入口记录时间,在线程出口上设置线程状态记录程序,统计每个时间周期内各线程执行消耗时间和线程结束的原因,计算出平均时间和任务完成率。从而判断进程线程模块级动态运行效率。

通过这种方法完成中心计算机测控软件系统的实时性测试,测得的结果与设计指标相比较,便可得到测控软件实时性是否满足任务书要求的结论。

2. 2. 2 监测模型设计

在测控软件调试、维护以及在飞行器试验过程中, 需要对中心计算机测控软件系统的工作状态进行实时监测,这对于中心计算机系统岗位的软件开发人员和操作人员较为重要。

为达到对系统运行状态的有效跟踪、报警和预测, 增强信息表达效果,应在系统运行时进行直观的可视化监测［5］。要监测到中心计算机测控软件内部模块的运行状态,可对其中的软部件运行过程进行特征抽取, 采用模型化方法,构造抽象的监测模型。基于这种抽象的模型设计监测软件,通过该软件实现对测控软件系统运行状况的监测。

监测模型的设计原理是根据测控软件模块结构化设计特点,统一将部件体划分成若干监测单元,每种监测单元被定义了状态,状态反映了单元的运行结果,定义数据对象表示监测单元状态值,监测单元的状态信息被存储在测控软件系统的共享区中。

数据对象模型定义及含义说明形式如下:

该对象模型用来获取和存储软部件的状态,由监测单元相关的部件体根据各自运行情况送出状态值,状态发生变换时及时更新。中心计算机任一作业启动后就开始形成状态数据,直到作业结束时为止。其中读写锁在进程初始化时初始化为PTHREAD _ RWLOCK _ INITIALIZER,通过控制本对象的rwlock读写锁,实现各部件读写同步,避免破坏对象中的状态信息。status的值由本结构对象的写入者根据情况设置。JCi( i =1,2, …,5) /XCi( i =6,7,…,24) 的取值含义由表1 定义。

中心计算机测控软件中的监测数据接口程序,将上述模型数据对象实时发送到监管工作站上,并由实时过程监测软件接收和处理,同时在屏幕上以可视化的方式将其显示。各监测单元被模型化为如图1 所示的形式。

图1 中各框表示部件的状态,根据数据对象模型中的状态值,定义不同色彩显示监测单元的状态。通过监测状态的变化,能够得知中心计算机测控软件系统中的进程和线程模块的运行状况。图2 为采用监测模型建立的中心计算机实时测控软件运行状态可视化监测画面。由图可知,通过这种监测模型化方法,能够及时了解软部件的运行状况,迅速判断软件故障的位置。

3 结束语

为探索实时测控软件系统实时性测试途径和方法,对多进程多线程并发运行性能测试的问题进行了深入的研究,研制出多进程多线程时间开销测试的软件,并利用外时统和借助中心计算机实时测控软件的操作控制机制,实现了中心计算机测控软件系统实时性的定量测试。通过构造进程/线程监测模型的方法, 实现了中心计算机实时测控软件运行状态的实时监测。有效地解决了实时测控软件系统测试和运行状态监测的问题。

摘要：针对中心计算机实时测控软件系统实时性和可靠性的要求,分析了其系统性能监测软件的设计需求。通过设计通用监测环境和研究多进程多线程模块级专用监测方法,实现了对多进程、多线程、高并发系统实时性的定量测试,以及对中心计算机实时测控软件系统运行状态的可视化监测。实际应用证明,建立的实时监测软件系统能满足中心计算机系统性能实时监测需求,同时也为保证系统的可靠运行提供了工具支持。

断路器性能参数在线监测装置的设计 篇6

随着电力体制改革的深入,断路器的性能作为影响电力系统安全的重要因素开始备受人们关注。在电力市场,为了保证电力设备运行的可靠性和维修的经济性,用状态检修模式取代现有的计划检修模式,已成为电力工业发展的趋势。而断路器性能参数的在线监测是实现断路器状态检修的基础[1]。断路器的在线监测工作,无论是国内还是国外,都还没有通用的在线监测装置,各研究机构或制造厂家根据不同的断路器装置和用户要求而生产不同的产品。总的来说,断路器的在线监测装置可以分为两种类型,一种是具有综合功能的在线检测装置,它监测断路器的状态参数相对多一些,如断路器的分、合闸速度和时间、断路器的开端电流和燃弧时间、气体压力等;另一种则是专门的参数状态监测装置,如断路器的机械状态监测、绝缘的在线监测、温度监测等[2]。本文中主要对断路器的闭合﹑断开电流电压进行监测,根据数据产生的波形来判断断路器状态的好坏。

1 系统组成原理

断路器性能参数在线监测装置整体结构框图如图1所示,由电流传感器和电压传感器分别采集断路器上的电流电压信号,经过信号处理电路把采集到的信号转换成ARM可以接受的电压,ARM芯片内部的A/D转换器将经过处理的模拟信号转换成微处理器可识别的数字信号。微处理器将收到的数据经过处理存储并发送给上位机,上位机通过串口模块与控制板进行数据通信,并将收到的数据在VB制成的监控界面中实时显示,最后经过综合分析,得到断路器的当前状态。

2 硬件部分设计

2.1 控制模块

本设计中主要采用嵌入式芯片LPC2478为控制部分,它的主要任务是处理A/D转换过的数据,控制断路器的闭合﹑断开,检测断路器状态等。微处理器模块内部集成有1个10位逐次逼近型模数转换器,提供8路模拟信号输入,具有独立的参考电压Vref 输入端,通过芯片指定管脚输入模拟信号,再配以高精度精密基准电压源,即可精确完成A/D转换,最终实现信息的精确采集。

2.1.1 手动控制

断路器在电路中一般作为高压装置,容易造成触电事故,在控制板上设计手动按键对断路器进行遥控,既保证了安全,又便于调试[3]。按键设置三个,分别控制断路器的断开,闭合和整个控制系统的复位。因为在控制断路器输出的电路中需要用到3种电压110 V,15 V和高低电平,所以需要考虑到电路隔离和驱动问题,本设计中采用金属-氧化层-半导体场效应管IRF820实现电路的隔离驱动,再通过合理的参数设计使得驱动电路具有较快的开关速度,为了满足断路器的稳定控制,采用单通道驱动器IR2118和超快玻璃钝化整流器MUR160配合来产生稳定的电压信号,为了防止驱动信号输入电流太小,采用三极管SS8050对输入信号进行放大。按键接口电路和断路器控制输出电路的设计如图2所示。在2,3脚间接断路器。

2.1.2 数据处理

微处理器将经过A/D转换后的数据分为两个任务,一是把这部分数据暂时存入SD卡中,二是把得到的数据在规定时间内经串口发送到上位机。本设计采用的控制模块MCU内部带SD/MMC卡控制器,因此设计SD/MMC卡接口电路如图3所示,为了使本电路可以同时兼容SD卡和MMC卡,MCIDATA0～MCIDATA3、MCICMD信号线都使用47 kΩ电阻上拉至3.3 V。SD卡接口的ESD保护器件型号为PESD5V0L6U,它为可靠的数据存储操作提供了强有力的静电保护[4]。P1.13管脚的接入线用于检测卡是否插入,当卡未插入卡座时该管脚线为高电平,当卡完全插入时被拉为低电平。P0.14管脚的接入线用于检测卡是否写保护,其检测原理与检测卡是否插入原理一样。为了防止SD/MMC卡进入不确定状态时,可以对卡重新上电使卡复位而无需拔出卡,本设计的SD/MMC卡接口电路采用可控供电方式,可控电路采用P型MOS管2SJ355,由引脚MCIPWR进行控制,当其为低电平时给卡供电,高电平时不供电。

MiniARM M24嵌入式工业控制模块提供4路通用异步串行接口—UART0、UART1、UART2和UART3,其中UART1符合16C550标准具有Modem功能,UART3具有IrDA通讯功能。UART0是下载和调试程序的重要通信端口,本设计中利用UART0与上位机进行通信。UART0和UART2串口通信接口电路如图4所示。为了防止人体放电和气隙放电对控制板造成危害,本系统采用SP3232E作为RS-232C的驱动器和收发器,其中SP3232E内部具有ESD保护,可以使其管脚承受15 kV的人体放电和气隙放电,而且其还有一个高效的电荷泵,工作电压为3.3 V时只需0.1 μF电容就可进行操作。电荷泵允许SP3232E在+3.3 V到+5.0 V内的某个电压下发送符合RS-232C的信号。

2.1.3 状态检测

在某些场合,我们需要知道断路器当前是断开的还是闭合的,例如在检测断路器的闭合或者断开时间时需要在上位机上显示是断开的时间还是闭合的时间,这时就需要处理器采集断开还是闭合的信息。断路器状态检测电路如图5。由管脚P1.19控制断路器是否处于状态检测状态,由管脚P0.4和P0.5捕获断路器是处于断开状态还是闭合状态,最后由LED灯指示断路器当前是断开还是闭合的。

2.2 信号调理部分

信号调理电路即电压电流模拟量输入接口电路,本部分的主要任务是将采集到的断路器信号变换为适合在微处理器中处理的信号,同时为了保证数据的传输速度,在通信协议设计中,每个电压或者电流信号占用一个字节,因此在本信号调理电路中需要将采集到的信号最终变换为0—2.5 V的电压信号。在本设计中利用微型电压互感器TV26B01将采集到的电压信号精确地由高电平变换为低电平,再经多个4路运放TL084将电压变换为需要的0—2.5V电压。电压模拟量输入接口电路如图7所示。电流信号同样由TL084最终变换为0—2.5V的电压信号。电流模拟量输入接口电路如图6所示。

3 软件部分设计

3.1 μC/OS-II操作系统

μC/OS-II是一种嵌入式实时操作系统,它的主要特点是源代码开放,可移植性,可固化性,可裁剪性,抢先式,多任务,可确定性,稳定性和可靠性等[4]。本系统利用其时间的可确定性和任务的抢先式可以始终保证数据的采集和处理稳定可靠地执行,利用其多任务性和系统服务功能可以提高数据的处理速度和资源的利用效率。

3.2 应用程序设计

在μC/OS-II操作系统的基础上,软件系统设计分为3个任务,任务1是读取A/D转换后的值并进行相应的数据处理,最后经串口发送到上位机;任务2将经过处理后的数据存入SD卡;任务3负责采集断路器闭合、断开时间和断路器的当前状态。其中任务1优先级最高,任务2次之,任务3最低。本软件设计中主要包括4个流程图,主程序流程图如图8所示,上电后,先将各个模块初始化,然后开始读串口,为了保证控制板和上位机间数据传输的正确性,故制定了一个通信协议,即当需要传输数据时,首先由上位机向控制板发送连接信号“EE”,若控制板读到的是“EE”,则回发“AABBCC”,说明系统进入模式一,以后每次发送的数据将是“电压U1,电压U2,电流I”,否则回发“FF”,让上位机重新发送连接信号,直到正确为止。接下来启动定时器,周期性地启动和关闭A/D转换,从而保证了数据的准确采集,提高了系统效率。

当前期的准备工作做好后,程序进入优先级最高的任务一,流程图如图9所示,在任务1中,当等到A/D转换结束的信号量后,立刻读取A/D转换的值,经过与标准电压的换算后,通过串口传送给上位机。任务2的主要任务是把在任务1中得到的准确数据存入SD卡。

执行任务三时,首先采集断路器当前状态一,当断路器状态变为状态二时,计算两个状态间所耗费的时间,然后判断断路器是否闭合。若闭合,则发送闭合时间和当前状态,否则发送断开时间和当前状态[5]。

3.3 上位机

本设计将采集的数据通过RS-232上传到上位机,在上位机上利用VB友好的图形界面显示数据,并实时地将数据变化以波形的形式动态地显示出来,同时存储到断路器状态数据库中,使得数据的分析处理更加简单准确。上位机界面设计如图11所示。其中图形显示是断路器某段时间内的数据波形在需要观测的时候可以从数据库中查询并显示出来。

4 实验结果

在线监测的各项数据可在上位机上实时显示出来,系统包括两个界面,一个为主界面,另一个为放大后的图形界面。显示主界面如图12所示,包括数据接收区,依次显示电压U1﹑电压U2﹑电流I;实时显示区,显示电压电流的波形图;查询显示区,按照断路器的断开或闭合次数显示查询出的数据;查询图像显示区,将上一步查询到的数据以图形的方式显示出来;传输总数据数;断开时间;闭合时间;放大等。第二个界面主要是显示放大后的查询图像,以便于下一步的分析判断[6],如图12所示。

5 结论

通过对断路器性能参数在线监测装置硬件和软件两部分的设计,最终形成硬件以LPC2478为核心,负责整个系统的控制,软件以μC/OS-II操作系统为基础,利用多任务的方式编写各功能模块的程序,再配以适当的信号采集、调理、转换电路,通过串口与上位机进行数据通信,最后在上位机上进行分析诊断得到断路器的状态。本设计采用ARM作为核心控制芯片,相较于以往的单片机控制,采集和处理数据的速度得到了很大提高,满足了系统的高实时性和高稳定性要求,在分析断路器状态方面不采用液晶屏,而是利用上位机和SD卡使得显示界面友好,数据存储方便。

摘要：为了准确、实时地在线监测和分析断路器运行过程中的性能参数,设计了一套断路器性能参数在线监测装置。本装置主要对断路器闭合、断开过程中的电流、电压信号进行监测。硬件部分以ARM微处理器LPC2478为核心,负责整个装置的控制。软件部分以μC/OS-II为操作系统,用C语言编写基本的功能程序。在上位机上利用VB制作监控界面,对现场采集到的数据进行分析和处理。

关键词：断路器,在线监测,ARM,VB,μC/OS-II

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性能监测 篇7

随着人类社会的不断发展,信息呈现爆炸性增长的方式,产生的数据也越来越多。目前的存储系统容量已达PB级,并且继续向更高一级的层次发展。相关应用比如IPTV和数字娱乐、3G移动通信、石油勘探、视频监控等等,在实际运行过程中,都会产生大量数据和信息,有些在保证数据信息安全的同时还要保证使用者对于大量数据的快速访问,因此,对其存储系统的设计和实现就提出了很高的要求。

海量存储系统作为大容量分布式的集群存储系统,拥有着PB级的存储容量和数以千计的并发访问。在管理成百上千的节点的同时,还要提供数据保护、负载均衡以及系统的高可用等功能。这些实现对监控系统提出了很高的要求,因此需要建立一个合适的监控模型来完成对海量存储系统的性能管理和监测。

1 海量存储系统的监控要求和模型选择

1.1 可扩展性

海量存储系统是可扩展的,其性能随着节点数量的增长而线性增长。同时在任意一个时刻整个系统均有可能会发生节点的加入和移除。这就要求监控系统能够随时发现并且动态地处理这些情况,保证集群的稳定运行。

1.2 可靠性

作为大规模分布式的海量存储系统,任何时候在任何地点都有可能出现故障,节点失效成为一个必不可少的需要考虑的因素。监控系统应该通过备份或者数据多向传输的方式来保证在数据节点甚至是管理节点失效的时候仍然可以完成资源监控的功能。

1.3 可管理性

海量存储系统中对资源的监控是必不可少的,但同时产生的数据量也是非常的庞大。需要监控的条目众多,涉及到CPU、磁盘、内存、访问连接等方方面面。监控这些资源的使用情况是为了更好地对整个系统进行管理。比如说在磁盘或者CPU利用率过高的情况下要采取一定的措施来进行负载均衡。这就要求在监控值超过一定的标准之后系统能够发出报警,发出需要采取措施的通知,实现更好的管理。

1.4 安全性

海量存储系统中包含着几个小的集群系统,它们之间地位平等,因此某些情况下相互之间的监控数据不能被对方看到,应该采取一定的措施对信息安全度进行分级,从系统管理级到集群管理级分别设立不同的监视标准,使信息的传输更加安全高效。

1.5 开 销

海量存储系统本身要承担对数据大量的并发访问,因此对资源的使用有着极高的要求。监控系统作为一个单独的实现部分,不能过多地占用系统的资源,应该尽可能地降低开销,减少资源使用,使集群达到性能最大化。

1.6 模型选择

ganglia是由UC伯克利开发的一款专门用于大规模、多节点网络系统的开源监视软件。设计的初衷是为了满足高性能计算领域计算实体与工具的不断变化的要求,即由单一或者少数超高性能计算机转变为大量的分布式的普通计算资源。它对于多种计算机和硬件都有不同程度的支持,同时对于集群系统、网格系统以及行星状系统都有良好的适应性。这个软件系统是基于一个集群系统的分等级的设计,目标节点分为几个层次,依靠一个基于多播的监听回复协议来监视整个集群的状态,同时在一些有代表性的节点之间建立点到点的通信树来联合整个集群并且集合他们的状态。它使用XML作为数据表示,使用XDR做数据压缩与传输,以及使用RRDtool进行数据的存储与显示。它使用精心设计过的数据结构和算法来保证每个节点的低开销和高一致性。实现也是非常可靠的。

通过对海量存储系统监控特点的分析和理解,我们发现ganglia是一个比较合适的监视工具,可以作为整个监控模型的基础,但同时我们需要对它进行改进,因为有些地方它不能满足海量存储系统的要求。

2 模型的改进与完善

2.1 增强可靠性

ganglia的功能示意如图1所示。

如图gmond是ganglia监视守护进程,gmond的工作是收集运行它的机器的性能量度,并跟踪运行在其他集群节点上的gmond守护进程的状态,如果发现某个gmond守护进程死掉(例如:由于集群节点失效),所有运行的gmond守护进程都会发现。

gmetad节点每隔固定时间轮询gmond节点,搜集信息,然后将它发送至上层节点,这些信息由RRDtool存到数据库中并且由web页面显示出来。

通过图1可以发现一些问题,那就是对于中层的两个gmetad节点来说,由于相互之间并没有什么联系,因此一旦其中一个失效,整个下层的叶子节点的信息就都会丢失,因此必须产生足够的信息冗余来保证系统一定的容错性。

在这里可以采取两方面的措施:

第一,合并一部分分离的gmond节点。由上图可以看出,在ganglia 的体系结构中,gmond节点是成簇状分布的。即一部分gmond节点组成一个簇,簇内节点共享整个簇的节点状态信息。所以,为了保证足够的信息冗余,我们可以将相邻的两个或者几个簇进行合并,合并之后的簇内节点共享这几个簇的所有信息。这样当某一个簇的上层gmetad节点失效之后,其叶子节点的信息也能及时传到上层节点之中。

第二,增加链路冗余。如上图所示,一个簇内的节点信息只会传到它所属上层的一个gmetad节点之中,为了保证足够的容错性,我们可以将一个簇内的节点信息在传到其上层节点的同时传到相邻簇的上层gmetad节点。这样在所属上层节点失效的时候下层节点信息也能发送到上层,保证一定的容错。

2.2 增强可管理性

ganglia的设计侧重在数据采集,但对于海量存储系统来说,要实现对于整个系统的监控,还必须配合增加一些功能。比如在节点失效或者磁盘利用率超出负荷的情况下能够发出警报,或者通知管理员进行处理。在本系统中,我们通过配合使用nagios来实现海量存储系统的监控告警功能。

nagios也是一款运行于Linux上的监控软件,相比于ganglia,它更侧重于告警功能。将两者结合到一起,就可以很好地实现对于系统资源的监视和警报。图2是一张nagios的监控示意图。

如图nagios监控目标节点上的多项资源和服务,并显示出其当前状态,OK为正常。同时还有warning、critical和unknown三种异常状态。为了更好地实现对于海量存储系统的监控,我们需要在监控资源出现异常的情况下发出告警并且通知管理员。在本系统中我们通过修改nagios 的配置文件,采用飞信的方式实现对管理员的异常信息发送功能。

2.3 增强安全性

为了便于管理,一个大的集群往往分散成几个小的集群,这些分开的集群之间没有必要时刻进行联系,同时为了数据的保密性,有些信息只能由特定的节点通过特定的方式才能查看,一般节点不应采集这些信息或者需要进行过滤。在海量存储系统中,我们通过为节点信息增加数据访问安全位来实现这一点。

在节点采集的信息中,我们为其增加一个字段来设置这个信息的安全级,每项节点信息在进入系统之初都被设定一个初始的安全级,这个节点在系统运行过程中,只会搜集到安全级小于等于自己信息安全级的节点信息,对于大于自己安全级的信息,则弃之不用。对于节点信息安全级的设计主要基于以下二点:

第一,当前节点信息需要保密或者需由指定链路进行发送,即将此节点安全级设为大于普通节点。

第二,当前节点的信息或为保证冗余等原因可以由一般节点进行接收,安全级即设为小于等于普通节点。

这样的设计可以使信息实现分层次的发送、接收和管理,在一定程度上保证信息的安全。

2.4 增强功能性

ganglia的设计实现了很多监控功能,包括CPU、内存、交换页的大小等等方面,但是这些并不是通用的,对于海量存储系统来说,这些已实现的功能还不够,需要我们自行设计插件来增加另外一些功能。

首先是对于磁盘的监控。磁盘作为节点资源的重要内容,它的状态时时刻刻都应该处在系统的监视之下。磁盘利用率过高或者负载过重都会对系统性能造成很大影响。

其次是增加对TCP连接数的监控。连接数过高会造成系统无响应或者相应变慢,及时进行调整有助于系统保持在一个比较好的状态,因此,增加这一项监控功能也是必不可少的。

2.5 减少开销

系统运行时开销往往是影响系统性能的一个重要方面。通过对海量存储系统的研究和分析,我们发现监控系统在减少运行时开销方面仍有可以提高的空间。

系统运行过程中每个节点都会周期性地接收其他节点发送过来的数据并且存储到本地,这么做在一定程度上会增加节点的运行时开销,因为有时候节点状态没有发生变化的时候这些信息仍然需要重新存储一遍。为了减少这部分多余的操作,我们为节点信息增加一个改变位,这个位只有一个比特,只有0和1两个状态。一旦状态信息发生变化,这一位就会改变。每个节点在接收到其他节点发送来的节点信息时,先与这一位进行比对,如果相同,则将此信息丢弃,不同的时候才将信息进行存储,这样就可以在一定程度上减少系统的运行时开销。

3 结 语

本文从五方面入手,分别针对可靠性、可管理性、安全性、功能性以及性能开销等问题对基于ganglia的海量存储系统监控模型进行调整和完善,弥补了模型自身的不足。经过完善的系统模型能够更好地适应海量存储系统的监控要求,更加有效地完成对系统的性能监测和管理,为海量存储系统的运行和稳定提供了一个可靠保障。

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性能监测 篇8

一、分析发动机部件参数对性能的影响

1) 总压比对性能的影响。总压比对发动机的耗油率有着直接的影响作用, 主要体现在发动机的耗油率跟总压比呈反比, 也就是总压比越高越好, 耗油率就会有所降低, 大大减少了发动机的运行成本。但是, 当总压比较高时, 对发动机的要求就会越高, 也就是生产成本就会越高。就目前所使用的涡轮轴发动机而言, 总压比普遍较低, 在结构上限制了总压比的提高, 而且, 压气机设计技术不合理, 也会导致发动机的高耗油率。当燃气涡轮进口温度保持不变时, 总压比的变化还会改变发动机的输出功率, 随着总压比增加, 输出功率呈开口向下的抛物线变化趋势, 因此, 存在一个最优总压比使得输出功率最大, 发动机性能达到最强。

2) 燃气涡轮进口温度对性能的影响。航空涡轮轴发动机的燃气涡轮进口温度也是判断发动机性能的重要因素。燃气涡轮进口温度对耗油率基本没有影响, 但是可以很大程度上改变发动机的输出功率, 基本呈线性增长趋势。温度低会使得发动机的输出功率低, 这会使得发动机的迎风面积增加, 发动机不断增重, 导致发动机的功率质量比与单位流量功率降低, 使得发动机的性能大大降低, 也会影响发动机的寿命, 加速发动机性能的退化。

3) 其他影响因素。除了以上影响因素外, 发动机的部件效率也是判断发动机的性能的重要参数, 涡轮轴发动机的性能随着发动机部件效率的降低而减弱。目前, 比如燃烧室总压恢复系数、部件机械效率、进气道与涡轮之间连接管道总压恢复系数对发动机性能的影响虽然也不小, 但是这些因素都是由发动机设备本身决定的, 基本上已经达到较高水平, 因此, 在进行性能监测时基本上不予分析这些因素。而压气机与燃气涡轮的等熵效率以及涡轮工作效率等也是发动机性能的重要影响因素, 在监测技术中也是重要的参数, 对发动机性能分析有着重要作用。

二、大偏差变量模型的建立与误差补偿技术

(一) 大偏差变量模型建立

大偏差变量模型的建立是基于描述发动机在某一个动作点附近的状态变化, 体现发动机是呈非线性的特性, 利用状态变量模型来代替非线性模型, 从而描述相对应工作状态下的小偏差运动, 并且与稳态基点模型进行适当的组合, 便可描述发动机过渡态的加、减速运动。在建立过程中, 因为发动机的工作状态是不断变化的。所以, 在建模时, 应以某个参数作为索引值, 从而得到相对应的状态变量模型以及稳态基点, 具体的建立方法可以用插值法或拟合法。

(二) 对大偏差变量模型的建模误差的补偿

稳态基点模型与非线性模型之间虽然不存在建模误差, 但是发动机与非线性模型、稳态基点模型与发动机之间都存在一定的建模误差, 这会导致发动机制造与安装使得同一型号各台发动机间的工作特性产生差异, 也会导致所建立的状态变量模型与真实发动机之间不匹配, 从而影响健康参数数据的准确性, 影响发动机性能的判断。因此, 必须对发动机大偏差变量模型进行误差补偿。

目前, 普遍采用的是神经网络补偿功能进行误差补偿。利用神经网络建立建模误差补偿机制, 可有效提高航空涡轮轴发动机大偏差变量模型的精度, 从根本上降低了模型与发动机之间的建模误差导致的故障诊断误诊的发生率, 为航空涡轮轴发动机故障诊断和性能监测分析奠定了基础。

三、发动机性能退化的预测及评估

发动机性能退化主要包括三方面部件的性能退化, 分别是涡轮、压气机以及燃烧室, 对发动机性能退化的预测与评估可以从这三方面部件进行分析。

1) 涡轮。涡轮性能退化主要体现在导向器泄漏、叶尖间隙增大以及叶片型面磨光退化等方面, 通过分析这些现象, 预测出涡轮性能退化, 从而及时的采取相应的解决措施, 防止出现故障。导致涡轮性能退化的原因有很多, 其中最主要的就是积垢堆积以及腐蚀。积垢的主要来源有灰尘的积淀以及燃烧残留物的堆积, 因此, 可以根据积垢的堆积程度评估其性能退化程度。

2) 压气机。压气机性能退化的主要原因与涡轮相似, 但其主要体现在叶片型面发生变化, 同时灰尘积淀也会使得机匣偏离, 而燃油流路减小, 使得压气机的效率不高。砂石之间的摩擦以及海水蒸汽对导向器的烧蚀, 使得压气机的叶片松动, 流路破裂, 也会在很大程度上降低压气机的工作效率。

3) 燃烧室。燃烧室的性能退化主要体现在燃料燃烧的程度以及燃烧室的燃烧情况。经过一定设计的燃烧室的燃烧效率是可以保持不变的, 但是燃料的改变也会改变燃烧室的性能, 对燃烧室的性能退化有着密不可分的关系。

四、结语

总而言之, 航空涡轮轴发动机的性能监测技术对航空技术的进步有着重要意义, 是提高飞行效率与安全性的重要基础与保障。通过对发动机部件参数对性能影响的分析, 提高航空涡轮轴发动机性能监测水平, 确保其安全稳定运行。目前, 航空发动机多为涡轮燃气发动机, 其结构复杂, 工作状态恶劣且多变, 属于故障多发系统, 应用性能监测技术为发动机的健康稳定提供了保障, 提高了飞行的安全性, 降低了发动机的运行成本与维护费用, 促进了航空事业的稳步发展。

参考文献

[1]耿志东.航空涡轮轴发动机性能监测技术研究[D].南京:南京航空航天大学, 2008:40-70.

[2]冀春俊, 范苏月, 王澄宇, 刘卫兵.压气机失速研究及设计方法的讨论[J].内燃机与动力装置, 2010, (02) :145-150.