没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于云计算的远程智能控制中央空调系统的研究与实现.pdf
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 146 浏览量
2023-04-16
19:43:58
上传
评论
收藏 1.32MB PDF 举报
温馨提示
试读
12页
。
资源推荐
资源详情
资源评论
基于云计算的远程智能控制中央空调系统的研究与实现
摘要:随着中央空调从商业级到家庭级的广泛应用,传统的中央空调需要专业人员进行
调试,才能保障中央空调处于最优的运行状态.同时,由于故障数据的不明确,导致售
后服务的成本急剧上升。为了解决厂家对于多个中央空调的实时调优与定期维护,降
低售后服务的成本,本文提出了基于云计算的远程控制中央空调的智能系统框架,能够
完成基于协议交换的数据采集,基于云计算模型的实时数据存储,和基于 AMQP 消息
的集群与并发服务。通过实验和测试,整个系统能够完成远程维护和监控的功能,能够
完成 1000000 台数据每一秒钟的实时采集的功能,数据采集的稳定性可以达到 99。
9999%,数据的延时性可以小于 3 秒的性能指标。通过专家系统分析,可以调优中央
空调的运行状态,推断故障产生的原因,给出可能的原因,给系统维护提供了有价值的
数据和方法。
关键字: 云计算,智能,海量数据,大并发,专家系统,远程控制
1 背景介绍:
对于设备的维护 和诊断的研究,从本地的中央监控系统发展到远程的移动互联的手机
监控和维护,是计算机网络技术的发展趋势。侯朝祯, 凌云, 金玫【1】开始研究并发
表了多机分布式火控设备故障诊断与自修复的报告,就是将多机的信息传入到中央监控
与分析系统。对于多台计算机的监控,刘浩 , 方肇洪【2】多级网络热传感器来实时
监控计算机的环境温度,以方便管理多台计算机集群。牛玉广, 戈志华, 李如翔, 刘志
昌, 刘吉臻对于分布式汽轮发电机组在线检测与故障诊断的研究【3】,可以利用信息的
采集与集中,在实时在线的监控与分析故障。轩建平, 来五星, 史铁林, 杨叔子利用数
据的采集与分析,完成隔离测量器在火电厂分布式网络化状态监测故障诊断【4】. 在数
据集中的同时,利用数据挖掘分析可能的状态,利用人工智能系统来判断未知情况的推
断得到了很大的发展。蒋东翔 , 倪维斗【5】在研究大型汽轮发电机组,利用混合智
能诊断方法的去解决系统故障的自动分析与诊断.计算机网络的发展,由于设备的分散
性的特点,很难集中维护,于是就发展远程的监控和诊断的研究,成为现代控制中的
一个发展方向。王邵伯, 郑崇苏【6】在大型电气设备远程监测系统的设计与可靠性
分析中,提出了远程监测系统的框架和思想.由于问题的复杂性,利用专家系统来分析
与判断的应用在远程控制中得到体现,李江林【7】电厂电气设备故障诊断专家系统的
设计,就是利用电气工程师的专业知识来推理与诊断潜在问题的原因。多变量模型的
建立中,往往需要利用神经网络来分析与判断设备的问题.马皓, 徐德鸿, 卞敬明【8】基
于神经网络和频谱分析的电力电子电路故障在线诊断,就是神经网络在设备监控的实
际应用。
传统的控制方法,睡着云计算的到来,发生的本质的变化。设备海量数据的存储,成千上
万个设备同时给服务发送数据,分布式专家系统,对于潜在问题的发现与分析判断,
是云计算在实际的空调控制中的实际应用。陈康,郑纬民【9】在云计算:系统实例与
研究现状的文章中,提出了云计算有 3 个最基本的特征:第 1 个是基础设施架构在大规
模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;
第 3 个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性。针对海量存储的思
想,肖侬,舒继武,刘芳,李明强【10】提出了存储模型,并讨论了将来的一个发展方向.
王意洁, 孙伟东, 周 松, 裴晓强, 李小勇【11】进一步深人研究了 云计算环境
下的分布存储关键技术在大并发的环境下,秦秀磊 ,张文博,魏峻,王伟 , 钟华, 黄 涛
【12】提出了云计算环境下分布式缓存技术的现状与挑战,解决如何创建分布式缓存
的问题, 提出了很有价值的方法和方向.
中央空调的控制本体部分主要是 西门子的 PLC 的控制系统,论文的出发点如图 1 所示,
基于中央空调的控制系统,通过协议传输,将各个系统的数据实时采集,并通过 485
转 232 与通用的 PC 机来完成协议交换,达到本地中央监控与控制的目的。本地收集的
数据,通过网络,每 1 秒钟实时发送与接受一次数据,与远程服务器来完成数据的存储。
如果有 10 万个用户,每间隔一秒钟,与服务器进行一次数据交互。这种一对一的模式,
将通过 AMQP 协议,完成 N 对 N 的客户与服务模型。最后,通过海量数据的监控与分
析,设计专家系统,提供客户潜在问题的提醒,故障问题的诊断,将分析与诊断的信息
发送给客户的手机端。同时,客户可以通过不同权限的用户登录,完成设备系统历史
数据的查询和数据的分析报告。
论文的安排是第 2 节,分析海量数据的存储模式,如何保证数据的冗余与水平扩展,
第 3 节是分析大并发访问云服务器模型,建议采用以交换机为中心的消息队列服务的
协议 AMQP 的开源实现 RabbitMQ.在接下来的专家系统的模型图的分析,是第 4 节的主
体内容.最后通过一个中央空调的真正的系统的实验来验证,这种远程中央空调的云架
构模式,是可行的。同时针对专家系统的建立的过程,本文利用 RESYE 专家系统来完
成中央空调的专家系统的方法和过程,提出了实验的步骤和方法。
2 海量存储模型
我们面临的云数据集的时候,如何处理数据是 DHT 的云数据集的 P2P 模型.总体
来看 Chord, Tapestry, Pastry, Kademlia, Can 的 P2P 模型,可总是采取解决三个问题:
目录服务,存储文件,数据库。目录服务意味着很少的信息量,如 URI,元数据,特别
是网络环境。关于存储文件,它应该不变,只是为了下载。和数据库第三模式,它属
于一般喜欢 NoSQL 比较 SQL Oracle 与 SQLServer。使用 NoSQL,每个条目是小,但大
量的 l 操作是查询和可变的.虽然可以说是复杂和难以理解,可以被引入到了文[ 13 ]
通常适用于 Gnutella。我们可以找到一些新的系统,Scour, FreeNet, Ohaha, Jungle
Monkey, and MojoNation.Amos Fiat 和 Jared Saia[ 13 ]介绍了 CAN 的基本知识,
它可以属于 DHT 领域,尤其用于文件共享系统[14 ]。Bongiovanni, F.,
Henrio [ 15 ]描述了可以在过去的几年中的一些 DHT 的应用。
通过对 Chord 算法的介绍,对 P2P 网络中如何搜索(路由)有了一个大概的了
解,此处将继续对 Chord#算法的详细介绍.Chord#其实是在 Chord 的基础上做了一些
优化,相比 Chord,Chord#存储 keys 是按词典编纂的顺序存储的,因此允许范围查询
成为可能。它的路由表是动态的,路由表中的记录个数为 log2N,检索信息的效率更
高.
Chord#使用下面的公式来计算路由表里的指针:
(1)
在环中的每个节点都可以实施范围查询,系统是通过节点查找来实现找到节点负
责的键,并将数据发送给它。该键是否在当前的节点和后继节点之间,如果这样的话,
最后一步通过查找来完成,否则,该信息被转到下一个最近的节点,而这个节点是通
过路由中的信息得到的,通过实时跳表查询来完成的.检测路由表是否有变化,如果有,
则发送一个更新路由表状态信息给节点,进而更新故障检测,但它的更新是可选的。
剩余11页未读,继续阅读
资源评论
apple_51426592
- 粉丝: 9523
- 资源: 9659
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功