施工机群（共9篇）
施工机群 篇1
1 公路建设对施工机械的要求
随着我国的公路建设进入一个新的重要发展时期。面对我国公路建设的大好形势以及公路建设任务的加重，对工程机械提出了更多、更高的要求。
我国从八十年代开始引进国外机械设备，用于修建国内的高等级公路，通过近二十多年的施工实践，人们已认识到：仅仅有众多的机械并不能保证施工的顺利进行，机械仅是物质基础，要保证高等级公路机械化施工的顺利进行，还必须有其科学的软件支持，即公路机械化施工系统管理理论。路面机械化施工系统由多种机种品种组成，在文章中，我们提出了“机群”的概念，以一个系统的观点来进行研究。根据有关企业生产规模理论，公路项目规模的经济性，主要体现在在现有工程技术和生产条件下，结合施工企业的机械化施工系统的生产能力，寻求并达到一种适度的工程项目规模，使工程施工成本最低化，生产利润最大化。综合考虑以上施工机械的选择方法和原则，结合施工企业自身的实际情况，选购或自有或租赁相应的机械后，如何把这些机械配置成有效的机群作业系统，是施工中应重点解决的问题。笔者以水泥稳定土基层机械化施工生产系统为例，简要分析了机群的配置方法。
2 水泥稳定土基层施工机群体系问题
根据水泥稳定土基层施工生产规模，我们可以对施工机群进行配置，通过不断变化料车数量来找出对应于初始机群配置的最佳料车数量及相应的成本。然后，逐渐增大拌和机的生产能力，重复上述步骤就可以找出相应的机群配置和成本。这样，我们就找到了对应于不同生产能力的拌和机的最佳机群配置，在所有这些最佳配置中在选取成本最低的，必然就是我们所希望的与该工程规模相应的经济生产能力，经济施工生产能力和经济施工速度。
目前而言，公路沥青砼路面施工生产系统包括两套系统，面层的沥青砼路面机群施工系统和半刚性基层的水泥稳定土机群施工系统，两个系统的机群配置相互独立，其机群配置的基本原则大致相同，但由于两者在施工工艺要求上有所差别，沥青砼路面考虑的是混合料在各阶段的温度，水泥稳定土则考虑的是初凝时间和和终凝时间，致使两个系统的施工生产规模也有不同。由于国内对沥青砼路面机械化施工生产系统的研究比较多，所以文章重点将放在论述基层水泥稳定土机械化施工生产系统的研究上。
3 水泥稳定土基层机械化施工生产系统逻辑简图
路面的施工工艺一般为：拌和———运输———摊铺———碾压，路面的施工机械主要有拌和站、摊铺机、压路机等。
如上图所示：水泥稳定土基层机械化施工生产系统主要由两个子系统构成：即“拌和———运料———摊铺———空返”子系统和“摊铺———初压———复压”子系统。该系统的理想工作状况是：当水泥稳定土拌和机刚拌和好一车料时，就有一辆汽车刚好到达拌和机处并装料;当摊铺机刚好需要进料时，就有一辆汽车刚好到达摊铺机处并立即卸料;水泥稳定土混合料摊铺后，压路机立即分别给予压实。
4 公路施工机群配置的基本原则
4.1 机群中的各单机和所有工作过程都要满足主体机械———水泥稳定土拌和机的生产能力
我们认为，在水泥稳定土施工系统中，主体机械是稳定土拌和机。这是因为：在该系统中，所有机械都与混合料发生联系，拌和机拌制混合料、运料汽车运输混合料、摊铺机摊铺混合料、压路机压实混合料，混合料是联系机群中各机械的纽带，而拌和机是控制混合料生产的机械;另外，从各机械的使用费及对施工质量的影响来看，拌和机的使用费是各机械中最高的，水泥稳定土拌制质量的好坏直接影响到半刚性基层的优劣。因此，我们在进行机群配置时，应使与拌和机相配套的各机种的工作容量、数量及生产率稍有储备，以充分发挥拌和机的生产率。
4.2 后续机械的生产能力要略大于前导机械
为了保证“水泥混合料”这个流的顺畅，不产生淤积，除了使各次要机械满足拌和机的生产能力以外，还要依照施工工艺上环环相扣的关系，使后续机械的生产能力略大于其相应的前导机械，即：摊铺机的生产能力要大于拌和机的生产能力，料车的生产能力要大于拌和机和摊铺机的生产能力，初压机的生产能力要大于摊铺机的生产能力，复压机的生产能力要大于初压机的生产能力。
4.3 在技术上可行的前提下寻求经济上的最优化
水泥初凝时间是从水泥加水到水泥浆开始失去塑性的时间，对水泥拌和物施工有着重要意义，是控制水泥稳定土强度的主要指标。我们主要用水泥拌和物的运输时间来控制，运输时间确定的基本原则是：运输到现场的拌和物的坍落度有所损失，但必须适宜滑模摊铺。摊铺完毕允许最长时间，应根据气温及摊铺现场拌和物达到规范中规定的工作性历时确定，并宜短于拌和物的初凝时间1h。运输允许最长时间宜短于摊铺允许最长时间0.5h。拌和物从搅拌机出料到运输、摊铺完毕的允许最长时间应符合规定。我们把水泥初凝时间作为配置机群时的一个强约束条件，凡是达不到规范要求的解一律舍去。
参考文献
[1]陈红.对沥青路面施工机械设备配置的一点认识[J].江苏交通, 2001 (3) .
高性能机群系统规划及研究 篇2
关键词：高性能机群 系统规划 模块 高性能计算 信息服务
中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1673-8454（2009）03-0017-03
一、绪论
高性能计算（High Performance Computing，HPC）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。
高性能机群（Cluster），就是采用机群技术来研究高性能计算。机群是利用标准的网络将各种普通的服务器连接起来，通过特定的方法，向用户提供更高的系统计算性能、存储性能和管理性能，同时为用户提供单一系统映像功能的计算机系统。
1.起源与发展
对机群的研究起源于机群系统良好的性能可扩展性。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段,但这一手段对系统性能的提高是有限的。接着，人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机、对称多处理机（ＳＭＰ）等。但是当CPU的个数超过某一阈值，SMP等这些多处理机系统的可扩展性就变得极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，机群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。图1显示了这种情况。
2.高性能机群分类
高性能机群的设计根据应用场合的不同有一定区别。目前高性能机群有两大应用领域：高性能计算和信息服务。机群相应分为两类：高性能计算机群和信息服务机群。
（１）高性能计算（Ｈｉｇｈ Ｐｅｒｆｅｒｍａｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）机群，简称HPC机群。这类机群主要解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等等。
（２）信息服务机群，它的应用范围很广，包括数据中心、电子政务、电子图书馆、大中型网站、网络游戏、金融电信服务、城域网/校园网、大型邮件系统、VOD、管理信息系统等。
3.机群与小型机、PC服务器群的区别与优势
（１）更高的性价比。机群系统目前已经成为高性能计算机的发展方向，世界上Tｏｐ５００排行榜的高性能计算机系统绝大多数是机群系统。
（２）更高的可扩展性。机群系统可以通过原有预留的扩展接口进行无缝的扩展。
（３）更高的可管理性。通常，管理一个机群系统比管理一个小型机系统要简单得多。
（４）更高的系统鲁棒性（健壮或强壮）。机群系统都是采用了标准的硬件设备，容易采购，同时也较容易维护。
（５）对应用系统的更多支持。机群系统可以支持大量的操作系统，并且可以同时存在多种操作系统，也支持32位和64位的软件系统。
二、高性能机群模块规划与选择
高性能机群由节点机、网络、存储、管理监控系统和机群软件、机群承载系统等模块构成。
1.节点机
节点机是一个机群系统的核心部分，是机群系统的关键。节点机根据其功能的不同，一般分为计算节点、IO节点、管理节点、登入节点等等。
（１）计算节点：计算节点主要用于完成计算，担负着繁重的计算任务。计算节点是机群系统的主体。
（２）ＩＯ节点：IO节点与存储设备、共享文件系统、高可用软件等组成存储系统，其中目前大都采用NFS共享文件系统。IO节点作为NFS文件系统主节点负责文件的I/O操作。
（３）其他节点：除了计算节点、IO节点外，还有管理节点、登入节点、编译节点、作业管理节点等等。这些节点功能多，但对性能要求不高。对于中小系统而言，一般采用一个节点完成所有这些功能，有时甚至不单独设置一个节点，而用一个计算节点和IO节点兼作这些任务。
2.网络
网络是机群中各个部件连接的枢纽。机群网络系统设计从性能的可靠性、可扩展性两个角度出发，采用多网设计，实现多网分离、专网专用、相互备份。
网络的性能包括网络的带宽和网络的延迟。
（１）高性能计算机群
１）网络系统设计
计算网络的性能很大程度上影响着整个系统的性能。目前设计的主流是从性能和可靠两个原则出发，将网络系统分为计算网络和管理网络。
２）计算网络
计算网络在高性能计算机群中主要负责并行计算的数据传递和数据交换。高性能计算机群对计算网络的要求为：
①网络延迟对整体性能有很大影响，所以尽可能采用延迟低的网络。
②为了保证多对并发通讯时的通讯性能，要求网络是一个无阻塞的网络。
３）管理网络
管理网络主要用于系统管理、监控等，它对网络性能没有较高的要求。
（２）信息服务机群
信息服务机群中，数据网一般都采用千兆以太网，也有少量机群采用百兆以太网。和HPC应用的区别是：不同的信息服务应用程序区别比较大，对网络的要求也有一定的区别。
１）与ＨＰＣ机群计算网只要求二层通讯性能不同，很多信息服务机群对交换机高层功能有相对较高的要求。
２）大多数应用在要求网络延迟的同时，更强调网络的带宽，可以说网络的带宽对于信息服务机群更有意义。
目前，ＩｎｆｉｎｉBａｎｄ（一种支持多并发链接的“转换线缆”技术）网络以其极高的带宽逐渐进入信息服务领域，同时它可以将数据网和存储网统一起来。
３.存储系统
存储系统的考虑主要从下面几点出发：
（１）扩展性
目前的存储系统都面临着数据高速膨胀的现状。因此，系统能否面对这样的问题成为关键。如果系统需要具备很好的扩展性，则应该选择SAN（存储域网络）架构的存储系统，或与SAN类似的存储系统，如InfiniBand等。
（２）冗余功能
如果系统对数据可靠性要求非常高，则在数据存储端最好配置多控制器的磁盘阵列，同时提供全面稳定的数据存储备份方案。目前比较流行的备份方案有磁带库和虚拟带库。
（３）高性能
厂商提供的磁盘阵列系统产品，各有不同性能，用户可以根据自身系统对性能的需求进行选择。
４.管理监控系统和机群软件
机群的管理和监控系统是机群系统不可缺少的一部分。离开了它，机群系统使用和管理起来就非常困难或几乎无法使用。
（１）机群的管理软件包括：机群安装部署软件、作业管理软件、高可用软件、负载均衡软件、并行环境。
对机群管理软件的要求如下：
功能完善。机群管理软件的功能必须完善，能够实现绝大部分的机群管理功能。
跨平台。一个好的管理软件必须是一个跨平台的软件，它应该能运行在主流的操作系统之上，如Linux、Windows或UNIX。同时，它能同时管理不同操作系统、甚至异构的平台。
远近结合。管理软件不仅要能够在机群上使用，而且可通过远程的方式管理整个机群。
可扩展性。管理软件必须具有很强的可扩展性，能够管理大规模或超大规模的机群系统。
（２）监控系统
机群监控系统顾名思义就是监控整个机群。监控系统的实现方式有三种：软件实现、硬件实现和软硬件结合实现。
1）软件实现方式一般是通过基于操作系统之上的程序采集机群状态信息，然后通过管理网络将状态信息传递给一台特定的节点机或者专用的监控机，最后通过某种特定的方式展现给系统管理员。
2）硬件实现方式即通过独立的硬件采集模块和独立的硬件传输网络进行监控。其优点在于不占用任何系统资源，同时也可获取一些底层硬件信息。缺点在于很难获取操作系统层或应用层的一些状态信息，同时成本较高。
3）软硬件结合的方式弥补了单纯使用软件或硬件监控方式的不足，是理想监控系统的实现方式，但成本也比前两者高。
（３）ＫＶＭ
KVM是键盘、监视器和鼠标三者的简称。它是机群管理、部署、维护和监控不可或缺的设备，用户通过它可以在不同节点机间任意切换。有了它，机群的使用和维护变得简单。
目前流行的KVM有两种，一种是通过KVM切换器实现，适用于不多于五个节点的机群系统。第二种KVM是通过USTS＋CIM（Computer Integrated Manu-factuing）的方式实现。相比前一类KVM，此种KVM具有很大的优势。它连线简单、可扩展性好，同时支持远距离的控制。目前，此类KVM在机群系统中得到了广泛的应用。
５.机群承载系统
机群承载系统虽然不是机群核心的部分，但是它的设计一旦有问题，会严重影响到机群系统的正常运行。
（１）电源系统（包括ＵＰＳ）
电源系统必须是机群专用电源，保证机群系统满载运行，并要有30％左右的富余量。电源系统必须有分时和上电功能。电源还必须具有负载均衡、电源自动保护、电源检测、电源监控等功能，能同时支持220V两相电和380V三相电。
（２）机柜和布线系统
机柜首先要选择标准机群机柜，机柜内空间充足，内含专业化的布线系统，有良好的抗冲击能力，同时必须有良好的散热性能。
三、结束语
高性能计算已成为继理论和实验科学之后，人类认识未知世界的第三大方法。随着信息化社会的飞速发展，人们对高性能计算和信息处理提出了更高的要求，机群系统也将得到更好的研究和发展。
参考文献：
[1]章文,李代平,罗清磊,张信一.机群并行系统的设计——机群并行系统设计中需考虑的因素[J].现代计算机,2003(2).
[2]于秀敏,李建中,郭风.高性能并行计算的曙光:机群系统[J].哈尔滨学院学报,2004(2).
[3]申红芳,罗四维,赵宏.集群计算系统的模型结构[J].计算机应用研究,2004(2).
施工机群 篇3
关键词：沥青混凝土路面施工工艺,机群协同作业,分析
1 概述
在国民经济水平的发展之下, 高速公路的建设也进入了新的发展时期, 在人们收入水平的提升之下, 高速公路通行量也越来越大, 这对于高速公路的路面施工质量也提出了比以往更高的要求, 下面就对沥青混凝土路面施工工艺与集群协同作业进行深入的分析。
2 沥青混凝土路面施工工艺
2.1 沥青混凝土路面施工工艺与流程
目前, 沥青混凝土路面施工工艺技术包括几个内容, 即沥青混合料的制备、运输、摊铺以及铺层的压实, 使用的机械为混凝土拌合设备、卸料车、压路机与摊铺机。
在做好相关的施工准备工作之后, 即可生产沥青混合料, 再使用卸料车将拌合好的沥青混合料送至施工现场, 将其卸在混凝土摊铺机的料斗中, 摊铺机即可根据相关的规定标准进行摊铺, 完成后, 需要等沥青路面温度降低, 待温度达到适宜碾压的值之后, 可以分阶段进行碾压, 碾压完成后需要检测好路面的相关指标, 看各个参数与指标是否合乎规范, 如果参数不符合规定的要求, 就需要及时的进行整改。
2.2 沥青混凝土路面施工中的问题
目前的施工工艺是将设备生产与拌合而成的混合料直接通过料斗车倒入料斗之中再进行摊铺和压实, 各类施工实践证实, 采取这种传统的施工工艺施工而成的路面有着一定的缺陷, 路面早期破损情况严重, 这表现在几个方面:
2.2.1 沥青混合料拌合中存在的问题
在拌合的过程中, 离析最敏感的位置就是贮料仓以及聚料斗, 将沥青倒入贮料仓和聚料斗后就会发生材料与温度离析的情况, 此外, 混合料在运输的过程中, 由于高度问题的影响, 大骨料会落在车厢周围, 因此, 粗骨料也会发生材料离析的情况。车厢的四周与外界环境会发生直接的接触, 温度也相对较低, 热混合料在接触到车厢四壁后, 温度也会显著降低, 但是在车厢中心, 热混合料的温度基本不会降低, 这就会发生温度离析的情况。此外, 沥青混凝土路面的施工是有严格材料与温度限制的, 在材料方面, 应该将沥青控制在4%-7%, 将粉料控制在4%-5%, 将骨料的粒径控制在20mm以内, 但是, 由于各个工程的施工情况都存在着较大的差异, 因此, 使用同样严格设备进行生产也存在着一定的差异。同时, 还需要严格的控制好拌合的时间, 拌合直接对于搅拌的生产率与质量有着直接的影响, 若减少拌合时间, 就可以提高生产率, 而增加拌合时间, 则可以改善材料的质量, 但是如果时间过长, 则会对拌合质量产生不良的影响, 降低沥青薄膜针入度, 导致沥青老化, 然而, 就现阶段来看, 我国多数设备搅拌时间并无统一规范。
2.2.2 运输过程中存在的问题
运输车在运输时可能由于道路不平整导致骨料离析, 同时, 温度也会对骨料产生一定的影响。目前, 运输车运输量相对较小, 保温措施不完善, 在各种因素的影响下, 混合料温度就会进一步的下降, 如果温度过低, 就会出现废料的情况。此外, 在压实时, 低温材料压实度不理想, 这就会导致路面很容易出现早期病害。
2.2.3 卸料过程中存在的问题
目前运输车在卸料时会发生运输车与摊铺机碰撞的情况, 这也会对摊铺的平整度产生不良的影响, 同时, 压路机在压实时采取连续工作的形式, 这也会影响压实质量。同时, 卸料车将混合料放置到摊铺现场之后, 受力问题就发生变化, 这也会影响摊铺机的正常工作, 影响摊铺平整度。
2.2.4 摊铺过程中存在的问题
即使通过冷料仓与贮料仓生产出沥青混合料并将其放置在料斗之后, 在摊铺机中还是可能出现离析的情况。此外, 在摊铺现场也常会出现停机的情况, 若发生停机, 那么混合料就会放置在分料室进行摊铺, 这部分混合料的温度很低, 碾压相对困难, 这样, 就会导致摊铺层不同位置温度不一致。
3 沥青混凝土路面施工机群协调方式
为了解决以上的问题, 在沥青混凝土路面施工的过程中, 应该采取机群协调施工的方式。
就现阶段来看, 最为典型的机群配置算法是以自卸车车数作为基本单元, 并假设其重量处于标准范围, 若施工过程中设备型号不一致, 就需要重新计算器载重量, 具体的系统配置方式如下:
第一, 根据工程施工的具体情况计算出施工量, 以及施工进度对于设备与机械的相关要求, 将其作为优化的主要依据。
第二, 以施工质量的控制来进行机群配置, 并在上一步的基础上, 根据业主要求与质量的标准选择好适宜的机型, 并在单机选择基础上采取科学的机群配置方式, 计算出机械设备的需求数量。
第三, 以施工成本的控制建立好评价模型, 并改进配置方案, 计算出相关的施工成本, 按照施工费用优化原则来评价, 在满足施工质量的要求下应该优先使用本单位的设备。
第四, 按照机群施工效率编制好机群配置的评价模型, 修正配置方案, 将设备的空闲率降低到最小化。
在沥青混凝土路面施工过程中, 施工环境、系统运行状态、工艺组织、设备情况都会发生不断的变化, 也有很多难以预计的外部因素, 如操作人员的调换、天气的变化等等都会导致施工状态发生变化, 但是其中影响最大的因素还是内部因素。一般情况下, 在施工进度的推进之下, 机械组合应该也发生相应的变化。根据相关的施工经验, 在沥青混凝土路面的施工过程中, 使用的机械设备主要为混合拌料设备、压力机、摊铺机、转运车, 这些设备在得到选定之后, 一般不需要发生改变。与以上几种设备相比, 运输汽车的费用不高, 在施工过程中需要根据进度的变化适当的调整好运输汽车的数量。
就我国现阶段实际施工情况来看, 对于机械设备的组合一般根据静态模型来计算, 将运输距离看做常量, 按照中间值进行计算, 并未考虑到工程施工进度的变化情况, 为了有效的提升机械设备利用率, 需要根据进度的变化来调整设备组合。
4 结语
总而言之, 沥青混凝土路面的施工工艺直接影响着公路的施工质量, 但是就我国现阶段的施工情况来看, 施工工艺中还存在着一些问题, 为了解决这种问题, 可以采用机群协调的形式进行施工。
参考文献
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施工机群 篇4
南疆上演陆空联合打击
2014年12月上旬，新疆军区某陆航旅组织大机群横跨天山转战南疆喀什重镇，开展新一轮实战淬火训练，砺剑昆仑脚下。
多机种、大机群奔袭、突击、点穴
清晨，驻地阴沉沉的天空时不时飘着雪花，转场官兵还没来得及充分休整就接到紧急升空命令，各类地面保障车辆迅速进场。机务、四站、油料、导航等各保障要素有条不紊地进行检查、充电、加油、调试通信导航设备。
20余架战鹰在滑行道、停机坪成“一”字整齐排开。“嘭”，两枚绿色信号弹伴随“嗖”的声音冉冉升空，飞行员们整齐地奔向战鹰。“03准备好”“04准备好”……“03开车”……一阵报告过后，直升机开始依次启动，随着旋翼不断加速，数十架战鹰瞬间铁翼贲张，近百名全副武装特战队员迅速登上9架运输直升机。“03起飞”，飞行员向塔台报告。“可以起飞”，收到无线电传来的指令，带杆、提总矩、蹬舵，伴随着大队长一系列熟练的动作，该旅今年列装的国产某新型武装直升机呼啸而起，向云霄冲去，后续直升机随即依次起飞，与掩护的武装直升机一道穿云破雾，奔赴任务区域。
武装侦察机实时回馈“战场”信息，长机根据“敌我”情况适时调整机群队形，避开“敌”雷达侦察及防空火力打击，10分钟后，机群准确抵达预定机降点，武装直升机迅速前出警戒，9架运输直升机降至离地面20米时，两根绳索从机身兩侧抛出，特战队员如神兵天降滑行而下。着地后，特战精英迅速进入战斗状态，掩护后面的战友机降。随后武装直升机火力突击“敌”重点目标，特战队员完成战斗任务后快速登机撤离。通过利用“蛙跳”式大纵深的空中打击、机降突击等战术，高效削弱了“敌”战斗意图、支援和补给的能力，为“点穴”式摧毁敌作战体系提供了有力的手段。
高难动作，贴近实战新型武直舞动云霄
12月上旬，该旅今年列装的国产某新型武装直升机翱翔在天空，时而呼啸俯冲、时而舞动云霄，各种高难动作轮番上演。
旅长赵斌在指挥大厅坐镇指挥，直升机的经典动作“莱维斯曼”正在上演。只见飞行员驾驶直升机以每小时200多千米的速度通场，然后突然以约80度的大仰角拉起，飞机速度逐渐降低，动能转换为势能后在不足三秒的时间内，完成在垂直面内180度的机头掉转俯冲攻击。据悉，整套动作对飞行员的空间定向能力、身体素质及直升机的操纵能力提出更高的要求。这个动作的意义在于战场情况千变万化，有可能直升机在低空掠地飞行时突然近距离遭遇目标或对点状目标进行打击时，飞行员将直升机拉起，在此过程中根据目标性质选择武器，然后掉头俯冲攻击，全面提高了陆航部队实战化训练水平。
短短的数十分钟，“螺旋升降”“九机通场”“空中芭蕾”“双机跃升倒转”“半筋斗翻转”“半滚倒转”和“俯冲旋转”等在国际上公认为武装直升机的顶级难度动作，被该旅飞行员驾驶新型战鹰逐一演示。
塔机群无线实时通信的研究 篇5
随着现代建筑业的蓬勃发展,社会对塔式起重机的需求量越来越大,同一施工现场往往同时布置有多台近距离交叉作业的塔机。为了防止塔机之间相互碰撞,需要建立一种实时、可靠的通信方式来传递各个塔机的状态信息。传统的有线通信方式布线施工周期长、物理连接困难、缺少灵活性,不利于实现新的塔机加入已有的通信系统。
目前,在工业企业网络中得到应用的无线通信技术主要有基于IEEE802.11的WLAN、BlueTooth、Zigbee技术以及RFID技术[1]。一般而言,工业监控系统对网络的数据吞吐量的要求比较低,但对在恶劣环境下数据通信的实时性、可靠性要求很高。工业现场的无线通信网络是一种使用广播信道的网络。在任何一个广播式的网络中,关键的问题是:当存在多方要竞争使用信道的时候,如何确定谁可以使用信道。传统的以太网采用CSMA/DA协议来竞争通信信道的使用,虽然极大地提高了信道的吞吐量,但是由于其对通信信道的竞争机制,不能保证响应时间的确定性,即实时性问题[2]。由IEEE802.4制定的令牌总线技术和IEEE802.5制定的令牌环网技术通过在信道中传递一种称为“令牌”的帧来控制信道的使用,确保在同一时刻只有一个节点能够独占信道。在网络中同一时刻只存在一个令牌,节点计算机只有取得令牌后才能发送数据帧,因此不会发生碰撞。由于令牌在网络上是按顺序依次传递的,对所有入网计算机而言,访问权是公平的,能够保证实时性。
基于此,本研究提出一种基于令牌传递的无线通信技术,在保证系统实时性的同时,使得新的塔机能够灵活加入或退出已有的系统。
1 塔机群的无线通信方式
1.1 通讯方式概述
通过无线通信建立的塔机群无线网络系统在物理上是一个总线网,信道上的信息可以被每一个塔机终端所接收,本研究通过使用令牌传递机制使得系统在逻辑上组成一个令牌环网。每台塔机在通讯系统中都有其惟一的系统编号,并保存其后一台令牌发送机的系统编号,形成一个通讯链。在通讯过程中,任何时候只能有一台塔机处于发送状态,其他塔机均为接收状态。在系统通信网络组建成功并且进入正常工作状态时,每一台塔机所发送的信息一般包括:自身的塔机运行状态信息、自身的塔机系统编号和令牌信息(下一台发送塔机的系统编号)。只有接收到令牌的塔机才可以发送信息,其通讯结构如图1所示,图中箭头方向为令牌的传递方向。
发送机发出的信息同时由系统中其他所有塔机接收,接收机根据收到的内容按如下几种方式处理:
(1)校验接收信息的有效性,如果接收信息有错误,为了保证系统的实时性,直接放弃该数据包,不作任何处理。
(2)由发送机发送的自身塔机系统编号和接收机的知识库中的相关信息比较、判断两塔机是否相关,如果相关,则将发送机的塔机状态信息传递给塔机防碰撞处理模块作进一步处理,不相关,则摈弃其动态信息;
(3)判断发送机发来的令牌信息中的塔机系统编号是否为本塔机,是则代表本塔机获得令牌,转变为发送信息的塔机,此时,原发送机将成为接收机。
1.2 塔机的自主入网与退网
由于塔机群工作具有随机性,通讯过程中,塔机个体可能随时入网或退出通讯循环,多塔机在交互过程中将能识别当前网络中的塔机情况,并且自动调整通讯中令牌的发送。
每台塔机设置一个表示入网/未入网状态标志,未入网的塔机监听通讯信道,在信道空闲时,自动发送入网请求帧。该入网请求帧通过无线信道进入通讯网,通讯网中的接收机接收到入网请求帧后直接摈弃,不作任何处理。通讯网中的当前令牌发送机接收到该请求帧后,将发送入网应答帧给请求入网的塔机,并设置其下一台令牌发送机为该新入网的塔机,然后发送普通的数据帧。请求入网的塔机接收到入网应答帧后,设置其状态为入网状态,并转变为普通的接收机。塔机自主入网与通讯流程如图2所示。
已入网的塔机如果需要退出通讯网,则必须在其成为令牌发送机时发送退网请求帧。通讯网中的接收机接收到退网请求帧后,比较、判断退网塔机是否为其后继发送机:是则重新设置其后继发送机,并发送退网应答帧。请求退网的塔机在接收到退网应答帧后,设置其状态为未入网状态,并发送一个只包含令牌的数据帧继续通讯循环。
1.3 通讯中的故障处理
由于存在干扰,无线通讯相对有限通讯而言,产生通讯故障的概率更高。通讯过程中,程序应该有能力处理通讯网络中的各种可能故障。该系统中,通讯故障主要为通讯网中的令牌丢失、网络通讯中断。产生的原因有以下两点:
(1) 发送机发送的通讯数据帧受到干扰破坏,导致其后继令牌发送机无法获得令牌;
(2) 通讯网中某一台塔机产生故障,令牌在传递至该塔机后无法继续传递,其后继令牌发送机永远无法接收到令牌。
针对上述问题,本研究采用定时和网络自动重组的方式。通讯系统中的各种帧格式如表1所示。
(1)发送机:
当前令牌发送机在发送完通讯数据帧后开始定时,定时时间内如果一直未收到别的塔机信息,则表示此系统中令牌丢失。此时发送故障检测帧检测其后继发送机是否正常,若收到故障应答帧,表示令牌丢失是由于通讯数据帧受到干扰破坏,则重发通讯数据帧即可;若未收到故障应答帧,表示其后继令牌发送机故障,需要进行网络重组,则本发送机设置为唯一入网塔机,接收入网请求帧,等待其他塔机加入通讯网。如果在定时时间内收到别的塔机信息,则转变为真正的接收机。
(2)接收机:
接收机在收到一帧完整信息后开始定时(定时时间大于发送机定时时间),定时时间内如果一直未收到别的塔机的信息,则自动设置为未入网状态,发送入网请求帧请求重新加入通讯网。
2 塔机群的一般工作方式
本研究建立了上述实时无线通讯模式后,当塔机群系统组网完毕进入正常工作模式后,每台塔机通过传感器检测获得自身动态信息(如塔机回转角度、速度;变幅小车位置;吊钩高度等),并结合塔机用户输入的自身静态信息(如塔机高度、位置)组成通讯数据帧。在其转变为发送机后,本研究将本塔机通讯的通讯数据帧发送到无线信道上。同时,监听该信道的所有接收机都将接收到发送机的当前状态信息,每台接收塔机将根据自身状态信息和发送机状态信息进行计算与判断。当发现发送机与接收机具有碰撞的可能性的时候,接收机根据事先设置的某种防碰撞策略,对自身塔机运行行为作出有效的调整,否则将保持原有运行状态并继续接收下一台发送机的状态信息。
由于该令牌传递通信模式具有良好的实时性,每一轮通讯循环都将在一个较短的时间内完成,可以看成在同一时刻,工地上的每台塔机都能了解其他各台塔机的位置状态信息,保证了每台塔机安全防碰撞决策的可靠性与稳定性。
3 结束语
本研究针对塔机施工现场物理布线困难等问题,利用令牌传递思路,建立了塔机群的无线实时通讯系统模型,将自主入网、自主退网、故障检测与令牌总线网相结合,使系统中各台塔机能够快速、准确地获得其他塔机的状态信息,及时做出防碰撞决策。
该研究结果表明,令牌传递模型在塔机群无线通信系统中具有良好的实时性与可靠性,这对保障塔机群安全作业及提高塔机群的工作效率具有实际应用价值。
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基于同构机群的快速傅立叶变换 篇6
信号处理有着悠久的历史。高级信号处理算法和硬件广泛见于各种系统, 从专门的军事系统到各式各样廉价大宗的日用电子产品的工业应用都是如此。在数字信号处理中, 信号是用有限精度的数的序列来表示的, 用数字运算来实现处理。而离散时间信号处理既包括了作为一种特殊情况的数字信号处理, 也包括了用其他一些离散时间计算处理样本序列的可能。Cooley和Tukey (1965) 所研究出的计算离散傅氏变换的快速傅立叶变换, 将计算量从O (n2) 下降到O (nlogn) , 从而使得FFT在数字信号处理、石油勘探、地震预报、医学断层诊断、编码理论、量子物理及概率论等领域都得到了广泛的应用。长期以来, 各种FFT的算法不断出现, 成为数值代数方面最为活跃的一个研究领域, 而其意义远远超过了算法研究的范围, 进而为诸多科技领域的研究打开了一个崭新的局面。
目前, 实现快速傅立叶变换的串行算法很多, 如基-2的时间抽取算法和频率抽取算法、N为复合数的FFT算法、分裂基FFT算法 (SRFFT) 、素因子算法 (PFA) 、Winograd傅立叶变换算法 (WFTA) 、实序列的FFT、多维FFT变换等。
国外围绕快速傅立叶变换的并行计算进行了多项研究和开发。美国New Mexico 大学Vasilios Georgitsis等人设计了2-DFFT程序, 可处理512*512个点的图像, 其底层通信基于PVM, 将2-DFFT转化成1-DFFT并行计算, 完成了二维图像的变换。离散傅立叶变换 (DFT) 在信号处理和其他领域有着广泛的应用。1965年Cooley 和Tukey发表了快速傅立叶变换的著名论文, 使n点DFT的运算量从O (n2) 下降到O (nlogn) , 对数字信号处理的发展起到了非常关键的作用。此后, 各种快速算法不断涌现, 成为数字信号处理的一个非常活跃的研究领域。随着数字信号处理的迅速发展和应用范围的日益广泛, 有些问题则要求极快的计算速度, 如遥感遥测信号处理、实时图像处理等领域。高性能计算机以其巨大的存储容量和极快的计算速度得到了信号处理界的重视, 成为国际上的研究热点。因此, 如何在并行计算机上快速有效地计算DFT成为一个新的研究课题。
现有快速算法大多是基于特定的体系结构, 如采用蝶形网络、超立方体等互联网络连接的并行计算机;或是假设任务间的通信时延为0、通信无冲突、并行处理器完全互联和可用处理器的个数不受限制等。而在消息传递系统中通信时延不能忽略。使用机群来进行并行处理, 是以较低开销来满足大量当前或即将出现的应用程序的计算需求的一个大有希望的途径。面向机群系统解决了通信和同步、任务调度以及消息在通信链路上的路由等问题。对样本数据长度N=2n, 设计实现了时间抽取算法;做到在大量数据情况下不改变计算复杂度的因子, 而是系数的改变带来的绝对计算时间的改变。
1 并行FFT算法
样本数目N=2m的算法已经有很多, 且研究非常深入, 这个领域已经基本上达到了理论研究的极限, 理论成果成形于20世纪70年代。蝶式计算可以将FFT的计算复杂度提高到Nlog2N。
蝶式计算的原理是利用系数Wundefined的周期性和对称性, 逐级对样本序列进行分割和计算。
蝶式计算可以分为两类:按时间抽取和按频率抽取。
在机群环境下, 首先利用时间抽取的FFT算法将样本序列按后端机个数分成几个大小相等的部分 (即划分成2的幂次个部分) , 然后将数据发送到后端机, 每台后端机对得到的样本数据进行按时间抽取的串行FFT计算。待所有后端机完成计算后, 在前端机的协调下完成最后几遍的蝶式计算。理想的情况时后端机的数目M=2m, 此时每台处理器的负载均衡, 并行计算的加速比最高。
前端机算法:
2 算法分析
假设样本数据量为N, 后端机个数为M时:
该并行算法的计算时间由三部分组成:数据通信时间, 前端机的数据合并时间和后端机串行算法的计算时间。假设传送一个数据的单位时间为t, 用于发送和接收数据的通信时间为2Nt;前端机数据合并的计算时间为Nlog2M;后端机串行算法的运算时间为 (N/M) log2 (N/M) 。
所以并行算法的运行时间为Nlog2M+ (N/M) log2 (N/M) +2Nt, 时间复杂度为O ( (N/M) log2 (N/M) + (log2M) N) 。
在同样机群系统及单机环境下实现算法, 实验结果如图1, 后端个数为4时, 加速比为2.7。当增加后端机个数时, 加速比加大, 这是因为计算负载固定不变时, 为达到实时性可利用增加处理器来提高计算速度;固定负载的计算分布在多个处理器上, 增加了处理器就加快了执行速度, 从而达到了加速的目的。但并行加速不仅受限于程序的串行分量, 而且也受并行程序运行上的额外开销影响, 当处理器增加到一定限度, 通信代价增大, 加速比不再增加, 且缓慢下降, 整个系统的性能价格比也显著增加。
小结
基于同构机群下设计和实现了时间抽取算法;做到在大量数据情况下不改变计算复杂度的因子, 而是系数的改变带来的绝对计算时间的改变。
参考文献
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施工机群 篇7
提升机是整合机械、电气、液压及外部相关设备于一体的大型复杂机械[1]。它沿着井筒进行煤炭和矸石的提升、材料的下放、人员和设备的升降, 是立井开拓中井上与井下的唯一通道, 是矿井生产的要道。一旦它的某一部位发生故障, 直接危及煤矿井下人员的生命安全, 严重影响矿井生产能力。现今绝大部分煤矿的矿井都属于立井, 提升机监管过程中存在一些突出问题[2,3,4]: (1) 每个煤矿的井比较多且分散于矿区不同地点, 监管部门、煤矿相关职能部门或检修维护人员按照规程检查时必须逐个井进行轮检, 如果是暗井必须下井进行检查, 往往需要花费大量的人力、物力, 非常不利于提升机的日常监测、监管和维修; (2) 虽然现在建立了一些提升机自动化监测监控系统, 但仅限于现场就地监测, 当系统或设备出现故障时, 无法记录存储故障时刻设备关键参数状态, 部分故障很难被及时发现并处理, 因而不利于设备的正常运行。
物联网技术为实现煤矿的信息化提供了前所未有的广阔平台, 使矿井提升机能够接入网, 实现系统的感知[5]。本文介绍了提升机群远程监测与智能故障诊断系统, 该系统利用物联网进行提升机的远程监控与系统运维, 实现异地检测、诊断及远程服务, 使企业的自动化水平得到极大提高, 从而延长设备的正常运行时间, 极大地提高生产效率。
1 系统总体方案设计
通过对已有提升机监控系统模型[6,7]的研究, 深化并改善了系统的逻辑框架模型和物理框架模型, 同时结合物联网技术和物联网架构的相关特点, 将M2M物联网应用模式引入到提升机群远程智能监测监管与故障诊断系统构建中, 弥补了原有提升机监测监控系统存在的缺陷, 完成了物联网环境下的提升机群远程智能监测与故障诊断系统服务功能模型分析、网络层次模型分析和总体方案设计[8,9,10]。系统总体设计方案如图1所示。
整个系统的工作方式:
(1) 上行传输。终端设备采集数据并对数据进行处理, 如将模拟信号转换为数字信号、对数据进行格式化、加密处理等, 处理后的数据通过串口或以太网接口交付给M2M网关, M2M网关接收数据并将数据进行转换处理后, 传输到工业以太网和网络应用服务中。
(2) 下行传输。企业应用服务将指令进行处理后发送到M2M网关, 网关收到数据后, 根据数据包中标注类别选择的通信方式将数据发送到终端。
2 系统服务功能与要素设计
2.1 服务功能模型
提升机群远程监测与智能故障诊断系统服务功能模型如图2所示。
实时监测平台:电气参数监测子系统实时监测提升机运行时的电气参数;钢丝绳监测子系统实时监测钢丝绳断丝情况、锈蚀情况等;天轮轴承监测子系统实时监测天轮轴承实时温度信息;闸监测子系统实时监测闸瓦间隙等信息。
监管平台:机工日检子系统对提升机过卷、急停、松绳、仓满等项目进行日检;机工周检子系统对提升机过卷、急停、松绳、仓满等项目进行周检;电气日检子系统对提升机重要电气项目进行日检;电气周检子系统对提升机重要电气项目进行周检;安全保护试验子系统对提升机过卷、急停、松绳、仓满等项目进行监管;井筒检修子系统对井筒的损坏情况进行监管;尾绳监管子系统对尾绳的断丝、锈蚀及绳径变化等情况进行监管;钢丝绳监管子系统对钢丝绳的断丝、锈蚀及绳径变化等情况进行监管;钢丝绳张力检测子系统对钢丝绳张力检测结果进行监管;防坠器监管子系统对防坠器绳的断丝、锈蚀及绳经变化等情况进行监管;提升装置月检子系统对重要提升装置的月检结果进行监管;备件管理子系统对备件的库存、出入库进行管理。
故障诊断平台:故障报警子系统根据规则库判断提升机是否存在故障, 并存储相关状态信息;故障查询子系统远程查询故障信息, 并通过图形曲线形式展现;故障诊断子系统实现基于Internet/Intranet的交互式故障分析维护;远程交互子系统在厂家与现场之间提供远程交互平台。
2.2 要素设计
提升机群远程监测与智能故障诊断系统是一个复杂的综合性系统, 它将多个不同功能的子系统进行互联互通、有效集成, 一方面采集大量的静态信息和实时动态信息, 并对它们进行传输和处理;另一方面对各类信息进行整合、传输、汇总、融合, 进而实现深度发掘和共享利用, 提升了“现场工程师—机电设备—厂家专家”的信息交互与共享, 加强了人、设备和信息管理的一体化运作, 其各要素之间的关系如图3所示。
由于系统是以高速网络通信为技术平台, 智能信息处理系统为基础, 因此, 在真正意义上促成了现场工程师—机电设备—厂家专家及现场环境所构成的矿区提升机群远程监测与智能故障诊断系统各大要素之间的关联, 使系统的安全性和效率得到根本性提高。
3 系统网络结构设计
物联网体系架构是包含感知层、网络层、应用层的3层架构模型, 如图4所示。
本文将提升机监控系统进行层次模型化, 从系统角度对模型功能和性质进行阐述。首先, 系统的具体应用是基于相关硬件基础设施 (电控系统、闸系统、天轮和钢丝绳系统) 的, 感知工具 (GPS、摄像头、RFID标签等) 或信息采集终端均属于感知层, 主要作用是识别物体, 采集信息。其次, 系统侧重于信息的共享利用, 网络层将感知层获取的信息进行无障碍、高可靠性、高安全性地传递和处理, 同时网络层还包含信息的提取、处理、存储、挖掘功能, 需处理更大的数据量, 满足更高的服务质量要求。第三, 应用层包括服务应用和反馈控制2个部分:服务应用部分包括检修日程安排、人员安排、检修报警及相关查询;反馈控制一方面根据不同的用户需求用于不同服务领域的数据处理, 另一方面根据不同的服务需求对用户功能进行扩充。
系统面向提升机群提供实时监测和故障诊断服务, 系统网络结构如图5所示。
4 系统功能设计
提升机群远程监测与智能故障诊断系统由数据感知与处理平台、实时监测平台、远程监管平台和远程维护平台等组成。
数据感知与处理平台:首先由光纤通信设备采用集中式结构连接提升机控制系统PLC和制动器控制系统上位机, 构成提升设备工业控制网络;然后由数据采集与管理系统对提升机的电气、机械和液压等相关设备的关键运行参数进行采集, 集中汇总到提升机实时数据库中;再通过数据管理服务器发布到企业网中。其中数据采集与管理系统采用双服务器双交换机机制, 将工业控制网与企业网隔离开, 从而有效保障提升机等现场设备的网络安全性。
实时监测平台:建立面向多台提升机的远程实时监测系统, 采用实时工业总线传输、通信协议解析、数据整合与实时数据库等技术, 实现面向提升机群的异地提升机监测监管、实时数据采集与显示, 并通过系统中存储的故障规则进行故障判断, 完成实时报警。此外, 还将关键运行参数和故障数据存储在实时数据库中, 为现场机电维护人员和设备厂家技术人员提供故障分析依据。
远程监管平台:该平台主要实现提升机等大型设备点检定修的维修管理, 将传统设备维修管理体制深化、细化和量化。设备点检是按照预先制定的技术标准, 定人、定点、定周期地对设备进行检查。定修是根据点检的分析及定位设备的状况, 按照设备失效的规律和周期制定设备维修计划。辅助管理层的功能体现在2个方面:一是设备点检定修信息的日常管理, 包括点检信息的录入、查询等;二是辅助决策, 包括设备点检定修的预警、报警以及设备维修计划的制定。
远程故障维护平台:在集团公司企业网提供VPN等外网访问接口的基础上, 厂家技术人员可以通过本系统的授权, 针对提升机出现的故障, 查看提升机实时运行参数以及故障时刻和故障之前提升机运行历史数据, 以此判断故障原因并发布故障维护意见, 为现场维护人员提供检修依据, 在厂家与现场技术人员之间构建了一个实时的沟通交流平台, 从而提高提升机设备和相关机电系统的维护质量和效率。
5 基于本体的提升机故障知识表示方法
提升机故障诊断知识模型通过对提升机系统及其故障知识进行分析和抽象, 结合提升机本身故障机理, 提供提升机故障诊断过程中所需要的数据和知识结构的规范说明, 为实现提升机故障诊断知识推理系统奠定基础。通过分析比较现有知识建模方法和基于本体技术的语义建模方法, 结合对提升机系统及其故障知识的分析, 提出语义环境下的提升机故障诊断知识模型, 构建基于本体方法的提升机故障语义知识库框架, 并对其中的系统组成和关键技术问题进行详细说明, 为实现语义环境下的提升机故障诊断推理系统奠定基础。
从构建矿井提升机故障诊断知识的处理系统的角度, 对矿井提升机系统进行结构与功能的分解。首先, 矿井提升机系统的结构与功能方面的描述, 为领域知识库的分层分块和分布式管理提供基础, 并且为矿井提升机系统进行更深层次的描述, 即产生更深层次的知识模型提供领域知识基础;其次, 这种结构与功能的分解与矿井提升机系统中故障的产生与传播机理是一致的, 便于对矿井提升机系统故障诊断推理机制进行深入的研究;最后, 这种结构与功能的分解为矿井提升机系统诊断问题的求解提供了有效的诊断控制策略, 并且这种控制策略与诊断专家的诊断思路十分吻合。
6 结语
提升机群远程监测与智能故障诊断系统利用物联网技术实现了面向提升机群的提升机异地监管监测、实时数据采集和显示、故障诊断和报警等功能, 提高了矿井提升机运行的安全性, 降低了通信故障率, 对于维护煤矿生产的整体安全与稳定具有重大的意义, 为煤矿大型机电装备的综合管理提供了便利和决策支持。该系统已在开滦集团范各庄矿、林南仓矿、荆各庄矿投入运行, 应用效果良好。
摘要：针对现有提升机监测系统仅限于现场就地监测, 部分故障很难被及时发现并处理的问题, 提出了基于物联网的提升机群远程监测与智能故障诊断系统设计方案。该系统利用分布式实时中间件技术传输系统运行数据, 实现了异步网络环境下分布式进程间的交互通信, 从而实现了矿井提升机群的网络化监测;建立了网络化的矿井提升机交互式智能故障诊断体系架构, 实现了提升机故障诊断交互式推理, 优化了提升机故障诊断的方法, 提高了故障诊断效率。
关键词：提升机群,远程监测,智能故障诊断,物联网,M2M网关,多源异构数据交换与融合,故障语义知识库
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施工机群 篇8
智能交通系统 (Intelligent Transportation System, 简称ITS) 是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术、图像处理及计算机技术和3S (GIS, GPS, RS) 技术等有效地集成, 运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的, 实时、准确、高效的综合交通事务管理系统。ITS可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率, 同时可以为各种交通相关事务提供科学的决策支持信息, 也可以够满足战略级和战术级应急指挥系统的需要。ITS通过强大的GIS系统可以为应急指挥人员以及应急救助人员除提供快速的定位、查询等基本功能, 还可以完成基于地理要素的区域 (空间) 分析和统计以及突发情况下的应急人员的部署和指挥等, 使得应急系统对突发事件的分析、预防和战略实施不仅可以进行数据的采集和分析, 更能形成相应的决策、反应和救援措施。ITS技术和Internet技术的融合形成了Web-ITS技术。Web-ITS技术利用WWW方式向用户提供ITS服务的信息系统, 它使产品的应用环境、产品的概念、软件的结构都发生了变化。在构建Web-ITS应用系统时, 如何保证系统的高可用性对整个系统稳定运行非常关键。
机群 (Computer Cluster) 技术就是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机, 它们构成了一个群组, 并以单一系统的模式加以管理。用户访问集群系统时, 集群像是一个独立的服务器, 对用户来说是透明的, 用户不知道整个事务是如何完成, 也没有必要知道整个处理过程。建立机群构架是用于提高可用性、可缩放性, 提高正系统的性能和处理性能。所以将机群技术应用于Web-ITS可以大大提高系统的稳定性、可用性和并发访问的速度, 解决目前传统系统结构的处理速度慢, 等待时间长的严重问题。
2 基于机群的Web-ITS系统构架
2.1 Web-ITS系统的总体构架
互联网络 (Internet) 在全球范围内的飞速发展, 使万维网 (World Wide Web) 成为高效的全球性信息发布场所, 它已经渗透各行各业。随着Internet技术的不断发展和人们对智能交通系统 (ITS) 的需求, 利用Internet在Web上发布信息, 为用户提供智能交通系统数据浏览、查询和分析的功能, 已经成为ITS发展的必然趋势。
基于Internet技术的智能交通系统 (Web-ITS) 不但具有大部分乃至全部传统ITS软件具有的功能, 而且还具有利用Internet优势的特有功能, 即用户不必在自己的本地计算机上安装ITS中的一些特殊软件 (如GIS软件) 就可以在Internet上访问远程的ITS数据和应用程序, 进行相关分析。Web-ITS的关键特征是面向对象、分布式和互操作, Internet上的任何其他系统都能和这些对象进行交换和交互操作。
Web-ITS系统是基于B/S的N层结构, 可以简化为3层结构, 其总体构架如图1所示。
其主要缺点是服务器一般为单节点, 没有冗余, 服务器负载高, 性能差。
2.2 基于机群的Web-ITS系统的构架
基于机群技术的Web-ITS系统是在Web-ITS体系结构的服务器层的主机上部署机群软件、添加必要的硬件构成的高性能、高可用的ITS业务系统。机群中的主机可以有多台, 一般为2-64台主机。在实际的系统构架中, 主机的多少根据业务的需求和对性能的要求而定。这里我们只讨论基于双节点 (2台主机) 机群的Web-ITS系统, 其总体构架如图2。
机群中主机 (服务器) 上部署了Web-ITS的业务系统, 同时也部署着机群软件。机群软件负责对Web-ITS的业务系统和主机系统运行状态的监控, 主机之间通过心跳线进行通信。
3 基于机群技术构架的Web-ITS系统性能
3.1 系统应用节点的热冗余
系统应用节点是指机群中部署应用的主机, 在机群环境中Web-ITS系统的应用程序部署在多台主机上, 每一台主机都是该系统中的一个节点, 节点之间互为热备份, 当其中一台主机发生故障时, 系统的可用性不会受到任何的影响。
系统中的故障有软件故障和硬件故障。可能发生的软件故障主要包括应用软件故障、操作系统故障和系统数据故障等。硬件故障主要包括内存、主板、磁盘和网卡等硬件的损坏。当这些故障发生时, 系统中的监测进程 (Monitor Process) 就会将故障节点踢出机群, 由其它节点提供服务保证系统应用的不间断, 从而实现系统的高可用性。
3.2 节点之间的负载均衡
机群环境中系统应用部署在多个节点中, 每个节点可以同时提供某一类服务, 当访问次数频繁、数据量大时, 机群环境中的特定监控进程 (Monitor Process) 可以将链接请求自动分配给多个主机, 减轻单个主机的负担, 提高系统的整个性能。
3.3 RAID技术下的数据冗余
RAID (RAID, Redundant Array of Independent Disks) 技术既磁盘阵列或者是磁盘冗余, 磁盘是存放数据的主要介质, RAID技术是实现系统中数据冗余的优选方案。其实现方式有硬RAID和软RAID, 硬RAID是通过硬件来实现, 软RAID是通过软件技术来实现。硬RAID的数据读写性能比软RAID较高, 但是硬RAID的成本要比软RAID贵一些, 所以在构架系统时可以根据现实情况而定。
RAID技术是一种工业标准, 目前对RAID级别的定义可以获得业界广泛认同和应用的主要有4种, 既RAID0、RAID1、RAID (0+1) 和RAID5。 下面主要讨论RAID5技术。
RAID5是目前应用最广泛的RAID技术。各块独立硬盘进行条带化分割, 相同的条带区进行奇偶校验 (异或运算) , 校验数据平均分布在每块硬盘上。以N块硬盘构建的RAID5 阵列可以有N-1块硬盘的容量, 存储空间利用率非常高。任何一块硬盘上的数据丢失, 均可以通过校验数据推算出来。RAID5具有数据安全、读写速度快, 空间利用率高等优点, 应用非常广泛。
RAID5中可以配置热备盘 (Hot Spare Disk) , 当RAID中的一块盘发生故障时, 热备盘会自动替换故障盘。另外RAID5中磁盘具有热插拔 (也称热可替换) 特性, 可以实现数据的在线恢复, 即当RAID阵列中的任何一块硬盘损坏时, 不需要用户关机或停止应用服务, 就可以更换故障硬盘, 修复系统, 恢复数据, 对实现高可用系统具有重要的意义。
Web-ITS系统中的数据量非常大, 通常在TB级以上, 所以建议在Web-ITS系统构架中优选RAID5, 这样在保证磁盘容量足够大、数据安全的同时, 可以提高数据的读写速度, 提高整个系统的性能。
4 结束语
本研究探讨了基于机群的Web-ITS系统构架问题, 主要分析系统技术框架、性能、可靠性及高可用性等问题。由于基于机群技术的Web-ITS在负载均衡和系统故障切换等方面与传统的单点系统相比有着非常大的优势, 所以有着广阔的应用前景。
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施工机群 篇9
随着国民经济的快速发展,电力系统迅速向多级化、大电网、交直流联合输电及大区联网运行发展,电力系统的动态分析即使在离线状态下也变得十分困难。实际上对一个大电力系统的动态研究最感兴趣的只是其中某一个区域,称为研究系统,而距此区域较远的区域,研究中只考虑其对研究区域的影响,可作降阶及简化,这种拟作简化的区域称为外部系统。保留研究系统不变,而对外部系统在保证其对研究系统的动态影响不畸变的条件下,进行简化的过程称为动态等值[1]。
同调等值法是动态等值的基本方法之一,其关键步骤为识别同调机群。同调机群的识别方法有很多,如相关系数法[2]、状态空间法[3]、模糊聚类法[4,5,6]、模糊相关自组织数据分析算法[7,8]等。对于大系统而言, 这些方法一般比较复杂, 计算量较大,难以满足工程实用化的要求。当前,从实时的曲线对发电机进行分群[9,10]的方法已经比较成熟,但是该类方法对于功角曲线的数据时间窗宽度有一定要求,且数据处理方法本身存在一定的局限性,给分群结果带来较大的影响。随着新理论的不断涌现,文献[11]提出轨迹特征根的概念,文献[12,13]将此思想进一步推广,并在小故障下验证了该思路的实用性。在此基础上,文献[14]用故障后系统的轨迹特征根进行机组分群趋势的预测,但该方法能否适应复杂系统和连锁故障场景及多摆失稳的情况,有待进一步研究。文献[15]分别提出了基于小波变换和人工神经网络的同调机群识别法,但这些方法仍克服不了计算复杂、耗时的缺点,且神经网络建模技术所强调的训练误差最小化的做法,易引起模型对样本数据的过拟合,从而导致模型的泛化能力较差。
文献[16]提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)方法的同调机群识别方法。该方法通过构造量测样本数据的线性组合,重新组成一组新的相互无关的综合变量,最终获得量测数据的主成分分量。从本质上说,该方法是通过降维达到分群目的,原理简单、计算量小,可以满足大系统在线应用的要求。然而,PCA完全是从数学角度分析量测样本矩阵,因此只能抽取样本的代数特征,从而有可能导致在分解结果中产生负值,而负值往往无法从物理角度进行解释,这样就失去了对原始问题的最佳解释,也就是说,提取特征的过程丢失了部分信息,有可能会导致最终结果的不准确。
针对上述问题,非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)提供了一种新的解决方案[17]。NMF是由Lee和Seung在1999年提出的一种新的矩阵分解算法[17],与PCA等其他特征提取算法相比,该算法对分解结果非负的限制使得NMF具有实现上的简便性、分解形式的可解释性等优点。为简单方便地对分解结果进行聚类分析,采用了K均值聚类算法[18]。K均值聚类算法是一种能用在许多聚类问题上的快速迭代算法,算法简单且聚类效果较好,是到目前为止应用比较成熟的一种聚类分析算法。
基于上述分析,本文提出一种基于NMF的电力系统同调机群识别方法。通过NMF对发电机转速数据降维,降维结果归一化后再利用K均值聚类对其进行聚类,以达到同调机组的分群目的。
1 NMF和K均值聚类算法
1.1 NMF问题描述
NMF问题可描述为[19]:对一个n×m阶的非负矩阵V,可以将其分解为一个n×r阶的非负矩阵W和一个r×m阶的非负矩阵H的乘积。
分解后可理解为,原矩阵V中的列向量是对矩阵W中的所有列向量的加权和,而权重系数是矩阵H对应列向量中的元素。故称W为基矩阵,H为系数矩阵(权矩阵)。这种基于基向量组合的表示形式具有很直观的语义解释,它反映了人类思维中“局部构成整体”的概念[20]。一般情况下,r的选择值要比n小,即r满足(n+m)r<mn,这时用系数矩阵代替原始数据矩阵,就可以对原始数据矩阵降维(且是非线性的维数约减),得到数据特征的降维矩阵,从而可以减少存储空间,节约计算资源[21]。
1.2 NMF实现算法
NMF的实现可以表述成最优化问题,常用的目标函数有2个,其中,i和j分别表示矩阵的行和列。
1)矩阵V与矩阵M(M=WH)的欧氏距离的平方,即
式中:Vij和Mij分别为矩阵V和M中的元素。
2)矩阵V与矩阵M推广的K-L离散度,即
式(1)与式(2)都是当且仅当V=M时达到最小值0。
因此,优化问题转变成:在约束W≥0,H≥0下,寻找使得式(1)或者式(2)表示的目标函数达到最小值时所对应的矩阵W和矩阵H。文献[17]提出了一种乘法迭代算法,即从任意非负初始值出发,交替更新矩阵W和矩阵H,直到它们的改变足够小。具体算法步骤如下。
步骤1:对非负矩阵W和H分别随机赋初值。
步骤2:更新W和H。
对于式(1),更新法则为:
式中:Wik,Hkj,Aik,Bik,Ckj,Dkj分别为矩阵W,H,A,B,C,D的元素,A=VHT,B=WHHT,C=WTV,D=WTWH;k为降维后矩阵的维数。
对于式(2),更新法则为:
步骤3:重复步骤2直至收敛。
本文以式(1)作为NMF的目标函数。
1.3 K均值聚类算法
聚类是将数据集划分为若干个类(cluster)的过程,使同一个聚类中数据对象(样本点)具有较高的相似度,而不同聚类中的对象相似度较低。聚类方法中的K均值聚类算法具有复杂度较低、效率高、可扩展等优点。其基本思想是首先确定若干初始聚类中心,然后逐步改变或者调整这些中心,使聚类趋于合理[22]。
K均值聚类算法流程如下。设X=[x1,x2,…,xi,…,xN]为原始数据,k为聚类数。首先,从N个数据对象中随机选取k个对象作为初始聚类中心,其他对象则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)分别分配到最相似的类中。假设cj为第j个类的聚类中心,则xi与cj的相似度为:
式中:xik′和cjk′分别为xi与cj的第k′个属性。
然后计算每个更新的类的聚类中心,假设第j个类中的样本为[xj1,xj2,…,xjm′],即包含m′个样本,则该类的聚类中心为cj=[cj1,…,cjk′,…,cjn′],其中cjk′可根据式(8)求得:
不断重复上述过程,直到标准测度函数收敛为止(从表现形式上看即更新后的聚类中心与更新前一致),一般采用均方差作为标准测度函数,其形式为:
最后得到的聚类具有如下的特点:聚类内部尽可能紧凑,不同类之间尽可能分开。
2 基于NMF的同调机群识别
在发电机的分群问题上,将具有相似动态行为的机组划分为一组机群,需要处理的信息是发电机的转子角等指标在研究时间内的相互接近程度[4]。为了便于与基于PCA的同调机群识别方法的分群结果相对比并清晰展示NMF的思想,分群指标选取文献[16]中采用的发电机实际转速。
发电机转速矩阵作为原矩阵,其自身是一个非负矩阵,而NMF的乘法迭代算法保证了基矩阵W和系数矩阵H中无负数元素,满足了一定物理意义的约束。从另一个角度来看,测取的发电机转速可以看做是表征发电机动态行为的物理量,参照NMF在文本领域应用中的解释,可将分解得到的基矩阵中的列向量理解为对发电机转速产生影响的各个因素的集合,系数矩阵H则描述的是每个因素集合的重要程度。将列向量通过系数矩阵中的权值进行线性组合得到原矩阵,这就是本文发电机转速进行NMF的直观的“局部构成整体”的感受。通过对系数矩阵H的聚类,也就是对因素重要程度的聚类,可以实现同调机群的识别。
文献[16]采用PCA对发电机转速降维,然后分别取前2个主成分和前3个主成分进行机组分群,结果表明用后者进行分群比前者更精确。本文对NMF和PCA进行比较时,将降维的维数定为3,这样有利于作三维图,使结果可视化,确定机组的同调特性,并进行分群结果对比。
设系统有m台发电机,利用仿真测取各发电机N个转速数据,记为
接着对N×r阶的非负矩阵W和r×m阶的非负矩阵H随机赋非负初值,其中r=3。依照式(3)和式(4)所示的更新法则更新W和H,重复上述步骤直至式(1)所示的目标函数达到最小值。降维所得到的r×m阶的矩阵H即为进行同调机群识别所需要的数据。可以看出,NMF解决了源数据维数高的问题,实现了对源数据的特征提取。
对于降维矩阵H,先进行归一化,再用K均值聚类算法对它进行聚类。通过对提取特征的聚类来确定各机组的同调特性,实现机组的分群。
基于NMF的同调机群识别的流程如图1所示。
3 算例分析
本文采用的算例以New England 10机39节点系统作为分析对象。通过算例中不同线路端点发生故障的2个方式来验证基于NMF的同调机群识别方法的有效性,并通过K均值聚类的标准测度函数J的值来比较基于NMF和基于PCA的方法的分群效果。在设置的2种不同故障方式下用PSD-BPA分别进行时域仿真,测取各发电机300个转速数据作为源数据进行算例分析。
3.1方式1
方式1在Bus9-Bus8的Bus9侧发生三相瞬时接地短路故障(定义为Bus9*-Bus8),0.10 s切除故障。下面分别采用基于NMF和基于PCA的同调机群识别方法,对10机39节点系统的机组进行分群。
将方式1中的源数据分别用NMF和PCA进行降维。NMF实现算法的目标函数值为7.996 4×10-9。NMF实现降维的过程实际上是一个优化问题,目标函数值越小,基矩阵W和系数矩阵H的乘积更接近于原矩阵V,W和H保留V的信息更多,也体现了“局部构成整体”的感受。降维数据归一化后利用K均值聚类的聚类结果如图2和图3所示。聚类结果均分为5类,即(G30),(G39),(G31,G32),(G34,G38),(G33,G35,G36,G37),由此可以看出,基于NMF和基于PCA的同调机群识别方法的结果是一致的。分群结果如表1所示。
此故障方式下各机3 s内的原始功角摇摆曲线如图4所示, G30为参考发电机。可以看出,(G31,G32),(G34,G38),(G33,G35,G36,G37)的同调特性较强,此方式下将10机系统分为5群符合系统发电机的功角轨迹趋势,同调机群结果为(G30),(G39),(G31,G32),(G34,G38),(G33,G35,G36,G37),验证了基于NMF和基于PCA的同调机群识别方法在该方式下的分群是合理的。
方式1分别用NMF和PCA对源数据降维并归一化后,K均值聚类的标准测度函数的值如表2所示。NMF的标准测度函数的值为0.24,PCA的标准测度函数的值为0.36。可见,方式1中NMF之后利用K均值聚类的标准测度函数的值小于PCA之后利用K均值聚类的标准测度函数的值。标准测度函数所描述的是每个数据样本与所属类的聚类中心之间的均方差,因此NMF使得同调机群的聚类内部更紧凑,表明此方式下相比于PCA,NMF可使同调机群聚类的效果更好。
3.2方式2
方式2在Bus28-Bus26的Bus28侧发生三相瞬时接地短路故障(定义为Bus28*-Bus26),0.10 s切除故障。将方式2中的源数据分别用NMF和PCA进行降维。NMF实现算法的目标函数值为4.539 4×10-10。降维数据归一化后利用K均值聚类的聚类结果如图5和图6所示,基于NMF和基于PCA的同调机群识别方法的结果是一致的。分群结果如表3所示。
此故障方式下各机3 s内的原始功角摇摆曲线如图7所示,G30为参考发电机。可以看出,(G31,G32,G33,G35,G36)的同调特性较强,此方式下将10机系统分为6群符合系统发电机的功角轨迹趋势,验证了基于NMF和基于PCA的同调机群识别方法在该方式下的分群是合理的。
方式2分别用NMF和PCA对源数据降维并归一化后,K均值聚类的标准测度函数的值如表4所示。2种方法的标准测度函数值的比较同样表明此方式下NMF比PCA的同调机群聚类效果更好。
综上所述,由方式1和方式2这2种不同故障的仿真算例可以看出,NMF较好地保留了原矩阵的主要信息,基于NMF进行同调机群识别也是可行有效的。标准测度函数值的比较表明,基于NMF的同调机群识别方法使同调机群的聚类内部更紧凑,即聚类效果更好。
4 结语
本文提出了基于NMF的同调机群识别方法,利用NMF对发电机转速源数据进行降维,得到具有非负性质的低维映射矩阵,归一化后进行K均值聚类,确定机组的同调特性,实现机组分群。基于不同方式下的算例测试结果验证了本文算法的有效性。本文的模型和方法具有以下特点。
1)低维矩阵较好地保留了原矩阵的信息,简化了分群工作。
2)在某些数据样本中,负值往往无法从物理角度进行解释,而NMF对分解结果非负的限制至少满足了一定的物理意义的约束,并使其具有分解形式的可解释性。
3)分群结果准确,聚类效果更好。通过与基于PCA方法的同调机群识别方法的分群结果的比较,清晰展示了本文方法的思想,并且通过标准测度函数值的比较表明了本文方法在聚类效果上的优势。
摘要：为了解决源数据维数较大的问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)的同调机群识别方法。采用发电机角速度作为源数据,使用NMF算法对其进行降维。由于此低维矩阵具有非负性质,因而该模型在消除冗余数据、降低维数的同时,保留了原始问题的实际意义。对低维矩阵归一化,再利用K均值聚类算法对其进行聚类,达到同调机群的分群目的。通过New England 10机39节点系统比较了基于NMF和主成分分析方法的分群效果,验证了基于NMF的同调机群识别方法的有效性。
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