设备信息数据库

设备信息数据库（通用10篇）

设备信息数据库 篇1

0 引言

随着智能变电站的不断建设与发展,电力设备状态信息数据量开始剧增[1,2],海量的数据存储和大规模数据分析使得传统数据仓库越来越难以适应电力企业信息化建设的需求。对电力企业来讲,电力设备状态信息数据仓库需要获取、存储和处理各种设备状态数据,这些数据规模巨大、格式不一。目前,电力设备状态信息数据仓库,尤其是在海量状态数据存储与分析方面的研究目前尚不多见。如何有效地存储、查询和分析大规模的状态数据成为学术界和工业界面临的巨大挑战。

建设企业级数据中心是电力企业信息化发展的趋势,而电力数据仓库是支撑电力企业信息化数据中心的基础。近几年来,各大电力公司都在研究建立企业信息平台、智能变电站数据中心、电力调度中心统一数据平台等[3,4,5,6],分别提出不同的数据中心建设方案,包括国家电网的SG186信息化工程、南方电网基于SOA的企业级信息系统、上海电力SG186示范工程等[7,8,9]。2011年5月,国家电网公司在北京、上海、西安分别建设了集中式信息系统灾备中心,以保障数据安全。电力数据中心和灾备中心成为电力企业信息资源的存储、处理和备份中心[10]。但这些方案依托大型服务器,采用Oracle、DB2等关系数据库系统,投资巨大,系统使用率低,可伸缩性差。因此,这些采用传统数据仓库架构的电力数据中心设计方案远未达到智能变电站与电力信息化数据中心对海量数据存储、分析与计算的需求。

Hadoop的Hive海量数据处理技术基于Map Reduce并行计算模式[11,12,13,14],能够较好地满足电力企业现有的设备状态信息存储和计算需求。Hive在许多方面不同于传统的关系数据库,例如模式自由,具有很高的可扩展性,对事务性要求不高。在性能方面,Hive是面向千万行级以上海量数据的查询与分析,完全可以满足电力设备状态信息数据仓库在离线状态下执行海量数据的查询和分析任务。Hive支持一部分关系数据库特性,能够较好地支持复杂的查询和多维分析[15,16]。作为一种开源的数据仓库技术,Hive还将会逐步融入更多传统数据仓库的优势,不断地完善其在大规模数据分析处理方面的功能。

本文给出了PMS中电力设备状态监测信息的融入方法,着重设计了电力设备状态信息数据仓库的系统结构、存储结构和工作过程。最后,利用构建的基于Hive的电力设备状态信息数据仓库实验平台对海量电力设备状态信息数据集进行多维查询与分析,验证方案的可行性。

1 基于Hive的电力设备状态信息数据仓库分析

1.1 PMS中电力设备状态监测信息的融入方法

生产管理系统(PMS)旨在以高度整合的形式集成与展现电力设备的各种信息,以便电力企业获取最佳的生产管理操作体验,为电网全方位的生产信息提供便利服务。

对于电力企业管理人员而言,电力设备状态信息需要在一个统一的平台上以高度融合的方式集成处理和展现,以便获取对设备状态信息全方位的了解和控制。目前,PMS已经基本建立了电力设备从设备台帐到运行检修的较为完整的信息体系,并在电力公司中得以推广[17]。PMS信息具体包括设备台帐信息、故障信息、缺陷信息、巡检信息和检测试验信息等,能够为电力设备生产日常管理和辅助决策提供完整的信息服务[18]。但是,当前的PMS主要用于管理静态的电力设备信息,缺乏对电力设备状态监测信息的支持。

构建电力设备状态信息数据仓库,旨在高效地存储和分析持续不断产生的海量状态监测数据,并生成有价值的设备状态信息,从而达到对电力设备动、静态信息全面有效的掌握和利用。而依托PMS可以最大限度地复用PMS内已经建立的各种基础数据资源,并根据数据仓库状态监测、诊断等主题将这些基础数据集构建成事实表和维表。

利用PMS提供的扩展功能,在已有评价导则的静态状态量规则中加入设备的状态监测量属性。同时,扩展PMS中监测类型、监测设备部件、判断依据规则、检修策略、预警信息等设备状态监测方面的新规则,并将这些规则作为数据维。结合这些数据维,分析定时导入数据仓库的历史数据,生成的决策信息存入数据仓库的事实表中,从而实现各类状态监测数据与PMS中已经建成的状态检修、辅助决策高级应用的无缝整合。PMS中电力设备状态监测信息的融入如图1所示。

1.2 基于Hive的电力设备状态信息数据仓库数据存储与查询

基于Hive的电力设备状态信息数据仓库不仅包含原PMS系统中状态量、监测类型、判断依据、检修策略、预警信息等,还包括状态监测数据、试验数据、缺陷数据、巡检记录以及基站历史数据库数据等,数据量极大,数据格式复杂且异构性强。利用Hive技术能够充分利用云计算高性能、可扩展等优点存储、查询、分析、挖掘各类电力设备状态信息。

Hadoop是运行在大量廉价的商用计算集群上的云计算技术,能够在降低数据仓库建设成本的同时,提供具有高可伸缩性的存储和计算能力[19,20]。Hadoop分布式文件系统支持的数据类型非常广泛,可以有效地存储不断产生的各类结构化和非结构化的海量状态监测数据以及PMS数据集和基站累积的各类历史运行数据,并将数据直接提供给Hive数据仓库使用。

Hive实现了在Hadoop上的大规模数据操作与传统SQL的结合。在处理电力设备状态信息时,针对状态信息数据格式与类型多样的特点,采用Hive提供的一系列工具进行数据ETL操作,生成Hive数据仓库可识别的数据格式。在执行数据查询时,通过Hive的命令解析工具转化成Hadoop计算任务,利用Hadoop强大的计算能力完成对千万行数据级以上状态信息数据的查询操作。

Hive还可通过扩展OLAP驱动,支持OLAP模型,从而满足实时查询分析的需求和数据压缩、上卷、下钻等数据仓库的常规功能。结合Mahout机器学习应用[21,22],Hive也可以完成对海量电力设备状态数据的数据挖掘功能,达到较高的扩展性。

2 基于Hive的电力设备状态信息数据仓库设计

2.1 基于Hive的电力设备状态信息数据仓库系统结构设计

基于Hive的电力设备状态信息数据仓库系统结构主要由4层构成:存储层、计算层、控制层和应用层,如图2所示。

具体功能如下描述:

(1)存储层。

存储层保存着电力设备状态信息数据仓库的所有数据,包括历史数据库数据、PM数据集、状态监测数据以及元数据。对于历史数库,需要按以下方式处理。

a)利用Sqoop。

数据导入导出工具将原始数据抽取并上传到存储层,再由HDFS读取满足上层计算任务需求的数据[23]。

b)在执行查询。

计算和分析任务结束后,可将结果利用Sqoop导出到外部状态监测历史数据库系统,而导入的原始数据生成的聚集数据可根据需求保存在存储层中,也可以直接删除。

对于PMS数据集,则直接抽取,并加入到存储层,用来构建数据仓库的维;对于持续产生的状态监测数据,则保存在存储层的数据文件中,由HDFS读取给上层的计算任务处理。HDFS会定期获取最近生成的状态监测数据文件,并更新HDFS上的状态监测数据集。元数据在构建数据仓库的过程中产生,全部存储在My SQL数据库中。

(2)计算层。

计算层利用Hadoop的底层工具Map Reduce作为数据仓库处理计算任务的方法。电力设备状态信息数据仓库的计算任务主要包括历史数据查询、多维分析、报表生成、增量维护以及元数据访问等。计算层通过执行控制层的计算任务来读写存储层中不同类型的电力设备状态数据。计算层可以将任何计算任务分解成Map和Reduce两种作业,动态地分配给集群中不同的节点并行执行。

(3)控制层。

控制层包括Hive QL和SQL两种查询语言组成的数据库引擎,处理来自应用层的不同请求,生成计算任务传递给计算层。Hive QL用于解析数据仓库的查询分析语句,具体来说,应用层的请求在控制层转化为Hive语句,经由Hive QL解析,生成Map Reduce作业,并调用计算层执行完成,生成的结果通过Hive的用户接口返回给客户端。SQL用于管理数据仓库的元数据信息。经由Hive QL创建的Hive表定义、字段以及间隔符信息均会存储在MySQL关系型数据库中。在执行对数据仓库的数据操作时,首先要启动SQL引擎验证元数据是否存在。

(4)应用层。

应用层主要集成了电力企业PMS应用、辅助决策、状态监测等功能组件,实现状态信息的查询、计算、分析与决策等功能。这些组件功能的实现依赖对海量数据操纵,需要得到控制层功能的支持,因而能够较容易地接入应用层。应用层还提供了一系列的用户接口,以方便用户访问文件系统、提交用户请求和管理数据仓库。

2.2 海量电力设备状态信息存储结构设计

为了保证电力设备状态信息的可靠存储和高效利用,结合Hadoop分布式文件系统来设计数据仓库的存储结构。

基于Hive的电力设备状态信息数据仓库运行在Hadoop集群上,由一个名字节点(Name Node)和若干数据节点(Data Node)组成。电力设备状态数据以文件的形式存储在HDFS上。名字节点将数据文件分割成多个数据块,按照冗余策略复制成若干份保存在不同的数据节点上,并维护数据块存储节点位置的信息和控制分布式计算任务的调度。名字节点还用来运行、控制和维护Hive数据仓库以及My SQL元数据库。数据节点用来存储和读写数据块文件,并对数据块执行计算层发出的Map和Reduce计算任务。为满足文件系统对数据良好的管理,名字节点能够根据计算任务和数据量灵活地扩展集群的计算能力。图3给出了电力设备状态信息数据仓库的海量数据存储结构。

2.3 基于Hive的电力设备状态信息数据仓库工作过程

电力设备状态信息数据仓库通过Hive QL创建并加载数据节点中的数据,生成的一系列表定义和属性分隔符等信息存储在My SQL数据库中。建成的数据仓库模型按照以下方式运作:客户端发起状态监测数据分析请求,根据请求命令的内容查询My SQL元数据库中对应的表定义,若满足则进入数据文件目录查询相应的表,通过Hive QL找到状态监测量属性,获取符合条件的属性值,完成命令中涉及的查询与分析、汇总、报表生成等操作,最后,将生成的数据操作计划存储在HDFS上的数据仓库中,并将状态数据分析结果返回给客户端。电力设备状态信息数据仓库的工作过程如图4所示。

3 实验结果与分析

为了验证上述方案,本文构建了一个基于Hive的电力设备状态信息数据仓库实验平台,描述如下:Hadoop运行在10个节点组成的集群系统上,集群中共有10个3.2 GHz Intel i5处理器,20 GB的内存,1 000 GB可用硬盘,其中一台机器作为Name Node,其他的机器均作为Data Node,Hive运行在Name Node节点上。Hadoop版本为0.20.2,Hive版本为0.7.1。

本文以SF6断路器的状态信息数据作为实验数据,根据SF6断路器状态监测、诊断、预测、评估等主题构建了一个具有星型架构的SF6断路器状态信息事实表,包括监测设备维、状态量维、检修策略维和日期维等6个维度。

首先将各个维表数据导入到Hive数据仓库,然后分别利用5个节点和10个节点的集群将不同大小的电力设备状态数据事实表文件导入Hive数据仓库进行测试,表1给出了实验数据文件大小和包含的元组数。

MB

将数据文件分别导入5个节点和10个节点的集群所用时间如图5所示。

可以看出,在5个节点和10个节点的集群上导入相同大小数据文件的时间曲线基本吻合,说明数据文件导入数据仓库受集群规模的影响较小。

在5个节点的集群上对不同大小的状态信息数据进行查询分析、汇总故障断路器、查询故障原因、判断依据、预警信息等操作,以查询分析的维数作为查询复杂度衡量的标准分别进行测试,测试结果如图6所示。

在10个节点的集群上进行相同的测试,测试结果如图7所示。

通过对比分析以图6、图7可以得出:在2×107行数据量的范围内,两个集群的时间—维数曲线近似吻合,数据量越小,计算效率越低;随着查询维数的增加,两个集群的计算时间均呈线性增长,计算任务都能在140 s内完成。当数据量超过2×107行时,两个集群的计算能力均有所提升,但是5个节点集群的时间—维数曲线的离散程度明显变大,查询时间大幅增加,已经不能在较短时间内完成查询请求。10个节点集群的时间—维数曲线离散程度较小,查询时间增长较慢,在处理4×107行的数据量时能够在120 s内完成,当数据量超过8×107行时,仍然表现出良好的性能。

综上测试可得,基于Hive的电力设备状态信息数据仓库能够对海量数据集在可以接受的时间内完成查询、计算、汇总等操作和多维分析,该数据仓库具有海量的存储能力和良好的扩展性。但是Hive架构的IO性能较差,有待进一步增强。此外,还需要进一步优化系统的查询分析性能,从而更加快速地完成计算任务。

4 结论

本文针对现阶段电力设备状态信息数据仓库存在的海量数据存储和查询分析能力不足的问题,设计并实现了基于Hive的电力设备状态信息数据仓库。通过复用PMS系统中已经建立的各种基础数据资源,结合Hadoop海量数据存储、高容错性和可扩展计算的特点,实现大规模电力设备状态数据存储和多维分析。实验结果表明,该方法在海量数据存储和多维分析等方面具有较高的性能。目前,该方法仅在小规模的集群上验证了离线状态下多维分析的可行性,下一步的工作将完成大规模集群下与HBase实时数据库的整合,从而满足实时数据分析的需求。

设备信息数据库 篇2

关键词：分析数据库；筑养路设备管理；具体应用

中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）15-0050-02

筑路设备、常态养路的必要设备都应被归入动态调控及监管的范围内，有序调控各步骤的设备管理。作为建筑企业，要接纳新颖的技术机理以便于提升常态管理的实效，可选取分析数据库协助企业监管日常选用的筑路设备。依照资产管理拟定的日常流程，设备传统管理都要借助手动的途径以便归档并且构建台账，这种模式并不适宜现今的设备管理。分析数据库可自动构建精准的台账，协助企业改进更持久的筑路及养路管理，提升各类设备表现出来的日常性能。

1 数据库的新性能

1.1 分析数据库的内涵

福建高速筑路及常规养路选用的各类设备都先期经过了处理，微机可以辨析设备内在的数据。从现存管理看，设备数据含有符号及数值、保养检修日期、配备的详尽说明。在日常管理中，应当构建表格以便于留存这些数值。微机经过搜集，筛选并且归类现有的设备信息[1]。后续加工时还应检索而后归纳得出最吻合的数值用作加工。分析性的数据库注重了针对于筛选数值的解析，筑养路成套的设备都设有独特的自身构架，数据库存储了关联的一切数值因而构建了紧密的集合。借助软件的支持，数据库即可调用、存储或解析某一数据。

针对于分析数据库，日常管理还应增设体系化的解析软件。唯有增设了软件支持，构建起来的数据库才会是完备的。例如：数据库内含多样的设备属性，它代表了编号及名称、设备自带的功率、厂家及选购的时间。此外，数据库还可保留各时段特定的技术信息。这样做更能便于查验筑养路各类的信息，便于拟定更合适的总体规划、存储或搜索某一信息[2]。

1.2 构建的多类模型

依照表述出来的实物模型，数据库创设了配套的设备模型借以描述设备数据。设备数据配备的模型反映了设备自带的多样属性，从概要来看这种模型可分成网状模型、有层次的模型、关系型的模型。在多类模型内，关系型数据库表征着明晰的逻辑架构且含有二维表。针对于描述数据，这类模型也增添了统一性。对于筛选的各个对象，只可借助于彼此关系用作表述它们固有的根本联系。

由此可见，分析数据库含有更简易的自身构架且根植于缜密的逻辑，表述某一设备性能时还可选取域及集合以此来表述[3]。通常来看，管理者更易接纳这类数据库。此外，分析数据库还设有内在的账本管理，便于随时予以维护或增添固有的存储信息。构建这类模型，在更广范围内提升了筑养路的综合水准。

2 数据库采纳的设备管理流程

2.1 细化的创建步骤

选取软件构建数据库并用作平日设备管理及解析。在创建步骤中，可借助于设计器、设计数据借用的向导、SQL特定语句等。例如：若要制备精准的管理台账，那么针对于现存范围内的设备调控及管理就要依循如下的流程：

首先，构建数据库前，先要明晰设计器针对于软件的现实运用。从系统菜单划定的范畴内选出视图，显示条下拉的项目含有工具栏。点击工具栏后，可弹出调用窗口。数据库配有内在的设计器，可选designer以此来筛选必备的设计按钮。经过先期的这种筛选，更能便于调配存储至数据库内的一切信息。可调用的信息含有视图、数据库的表、存储及链接等。

其次，针对养路及筑路各类的设备都应创设相应的数据库。从现存工具范围内可选取file而后点击数据库。在单选框内，构建了新的配套数据库。系统增设了对话框，可用作输入增设的新台账名称。在确定正确后，数据库可以留存新创设的这种名称。在这时，数据库还没能输入关乎属性的精准信息，这时可设定为空库并且还可增设新的各类属性[4]。

第三，设计数据库分析性的表头时，点击创建之后即可自动予以生成。可选取表头弹出的新窗口，输入对话框之内的台账用作日常管理。在这种程序内，对话界面将会出现。这种步骤注重设定了台账本身的表格架构，输入字段掩码、字段配备的详尽说明、有效性的规则。依照真实的需求以便于选取精确的表头。

2.2 创建并修正各字段

分析性的数据库必备表头，选项卡字段含有根本的类型、可选的多样格式、字段的名称等。在设计表头时，选取field以此来设定多个字段详尽的内涵。在划定的详细字段内还要配备数据类别、字符精确的宽度、名称以及索引、小数的位数等。点击单元格后，字段即可被修正。在各类性能中，字段宽度代表着可留存的字符总长度。可选最长状态下的某一设备名称，最多64个字。例如：砼搅拌机可归为单一字段。

字段名应当含有某批次的编号、设备的制造商、设备的名称等。可直接写入字段，然而要摒除字段内含的空格。在修正数据库表时，可填入最长字符为128位，表头不可多于64个字符。字段配备的类型可选定为单一或多类，例如选购某筑路设备的精准日期、计提折旧的状态、年度内的折旧状态。依照现存需要还可增设额外范围内的字段类别[5]。

3 设备管理现存的运用

数据库记下了相关信息以后，若要统计现有范围内的数值那么可选取命令框。设定详尽的指令，可调用某一命令以此来代表养路及筑路综合设备的状态。在确认了选定的指令后，针对于细分出来的各类设备予以归整并且统计。这样做，更能便于查看选定的某台设备自身性能。若查出了现存数值及应有的数值二者并不吻合，那么还应深入查验误差根源。可调用的指令含有：表尾增设记录可选append；查找带有误差的某些信息可选locate；评估或清点各年度内的资产可用copy。

可选用的软件包含多类，应当优选便于掌控的某类软件，随时录入或者查找精准的设备信息。综合形态下的设备查验及监管内含多样的可查信息，例如设备运转、修理及封存某类设备、输入突发的故障信息、输入报废信息。数据库可查询并且归类详尽的信息，后续在调用信息时应能依照真实需要以便于编辑或增删某些数值。依照更改信息的需要，打印或者保留设备状态。

4 结 语

针对于养路筑路常态管理配备的分析数据库增设了更广的通用性能，日常运用也增添了简易性。在专业领域内，分析数据库正被推广采纳。数据库设有更加齐备的自身性能，便于平常的操控及修护。可开发的多样资料含有全方位的养路及筑路资料，符合了日渐增长的市场真实需要。然而从目前看，分析数据库耗费的总成本仍偏高，后续的改进中尤为注重经常予以升级。在设备管理中，应当归结珍贵的数据库调用经验，为后续持久的设备管理提供参照。

参考文献：

[1] 唐树清，翟立琴，王世娥.Access数据库在设备管理中的应用[J].设备管 理与维修，2012，（S1）.

[2] 殷越.计算机数据库系统在信息管理中的应用[J].信息与电脑（理论版），

2011，（3）.

[3] 尹万涛.VFP数据库管理系统在设备管理中的应用[J].设备管理与维 修，2011，（S1）.

[4] 范冰.Oracle数据库在高线车间设备管理中的应用[J].江苏冶金，2012，

（1）.

设备信息数据库 篇3

关键词：X射线检测,气体传感器,液体检测,电子鼻,信息融合

1 课题背景

随着物流行业的高速发展, 快递市场被物流企业越做越大。在市场经济体制下, 能够提供快速可靠快递服务的企业就会受到客户的青睐。然而, 由于国内外形势的不断变化, 特别是从2001年9月11日发生恐怖袭击事件以来, 快递安全性成为中国的突出问题。根据快递业的特点, 应对包裹是否含有爆炸品、易燃气体、毒害品和放射性物质进行重点检查。基于以上问题, 本论文提出气体传感器与X射线安检仪相结合的液体检测方法。

电子鼻测试系统的框图 (如图1) , 整个系统包括测试箱体、传感器阵列 (PID气体传感器) 、轴流风机、微型气泵、单片机测试电路 (加热电路、采集电路、A/D转换板、微机接口) 、数据采集卡 (北京阿尔派公司的PCI8008H) 、直流稳压电源和计算机。

2 实验数据采集

2.1 电子鼻危险气体预警值的建立

首先利用乙醇对电子鼻进行一些初步实验。为了增强电子鼻探头的敏感性, 实验过程中对传感器探头从工艺上做了一些改进:通过资料查询得知传感器探头的外壳只影响其寿命, 为了进行对比实验, 将其外壳破坏掉。

在一定的风速下, 用烧杯装150ml的乙醇液体, 改变电子鼻与瓶的水平距离, 表1列出了随电子鼻探头与乙醇的距离变化的响应时间与量化浓度 (模拟输出电压) 的值。从表1中数据可得出, 改进的电子鼻探头响应时间比普通的电子鼻的响应时间提高近1秒。当距离达到一定程度时, 电子鼻基本没有响应 (可以看成响应时间无穷大) 。因此在以后的实验中, 采用的就是这种去掉探头外壳的电子鼻。

为了能够得到该电子鼻最快的响应时间, 我们对其进行了针管实验。即用一个容积为25ml的医用注射器, 抽取10ml的乙醇液体, 然后将其注射到电子鼻探头处。表2列出了两种电子鼻的响应时间与量化浓度的关系。

综合以上实验分析, 证明了搭建的系统能够在规定的时间里完成数据的采集。电子鼻的响应时间及量化浓度值与危险品的距离和气流运动情况有关。电子鼻检测到的响应时间分两部分:

(1) 气体挥发到达电子鼻的时间。气体的挥发性与风速、压强、温度特别是密封状态有关。

(2) 电子鼻探头接触气体后反应所需时间。当气体分子自上而下由敏感膜上未覆盖电极部分表面向敏感膜内部进行扩散, 直到底部, 这期间伴随着与相关物质作用, 进入敏感膜内部多余的未生成弱合物化学作用的气体分子在覆盖电极部分左右两边扩散, 这一过程耗时很短。

电子鼻第二部分的响应和恢复时间是材料固有特性, 实验中无法解决。但是第一部分的时间可以通过气流的输送来缩短。

将丙酮、乙醇、煤油、盐酸等实验数据分别输入Mathematica中, 剔除实验过程中的粗大误差, 进行多项式拟合, 可以分别得到图2至图5的拟合响应曲线。其响应时间与量化浓度值之间的数学模型分别为:

式中:t1表示响应时间;F (t1) 表示t1对应的量化浓度值。

从图中可以看出, 没有丙酮、乙醇、煤油气体存在时, 量化浓度值 (电压值) 均在65mv-70mv之间波动。当存在丙酮气体时, 曲线开始上升达到最大值, 停留一小段时间又开始下降, 最后达到初始状态。在本检测系统中, 如果系统等量化浓度值达到最大值或稳定值时才算作响应时间, 这将会造成延时, 这对于本系统的研发是毫无意义的。因此软件设计中考虑环境因素, 设置报警阈值为80mv, 即超过80mv就认为有危险气体存在。

2.2 包裹实验

本实验材料有乙醇、丙酮、水、可乐各500ml, 试剂瓶2个, 易拉罐 (铝) 1个, 矿泉水瓶1个, 洗面奶一个, 包装盒若干。五次实验分别如图6至图10。

在获得X射线图像的同时也获得包裹的气体响应曲线, 为方便处理, 只提取响应曲线的最大值列于表3。

3 实验数据处理

从文献[2]中, 可以知道日常生活中可燃液体的包装为试剂瓶、饮料瓶以及易拉罐。因此将表1与X射线检测图像信息相结合, 可以推断出:1号包裹、2号包裹为安全包裹, 3号包裹、4号包裹和5号包裹为危险包裹。由于3号包裹里只含有一个危险品, 因此可以轻易的找出危险品, 而4号和5号包裹中含有多个瓶状物无法确定危险品的位置, 因此还需要进行灰度比较。

根据表4, 编写如图11流程算法。

4 结论

(1) 建立了电子鼻检测系统, 并对丙酮、煤油、乙醇和盐酸进行实验; (2) 根据4种液体的气体响应变化规律, 确定80mv为危险液体响应值; (3) 利用X射线检测信息和电子鼻响应值对含有丙酮、乙醇的包裹进行了判别, 其结果正确。

本文依据判断分析表建立了危险包裹判断算法, 这是对包裹检测的尝试, 但是危险气液体的种类很多, 并且危险品灰度数据库也极其庞大, 如果要利用此算法还有很多后续工作。但此种检测方法对于以后安检设备的发展提供了参考价值。

参考文献

[1]王潇.多信息高性能安检设备研究[D].沈阳, 东北大学, 2005.

[2]原培新等.民用安检技术与设备[J].中国道路运输, 2007 (5) :50-53.

[3]李建平.微结构气敏传感器与电子鼻研究[D].中国科学院电子学研究所, 2000.

[4]王磊, 曲建岭, 杨建华等.发展中的电子鼻技术[J].测控技术, 1999, 18 (5) :8-10.

[5]金鹏迪.邮件多信息在线检测实时处理系统研究与应用[D].沈阳:东北大学, 2011.

[6]李海庆.多信息融合安全检测技术研究[D].沈阳, 东北大学, 2008.

[7]Julian W.Gardner, Philip N.Bartlett, performance definition and standardization of electronic noses[J], Sensors and Accrators B, 1996 (33) :60-67.

监控电网数据传输与航空设备等 篇4

实际上，这种技术是一种经过伪装的无线连接。而家庭中的供电线路则由数个回路组成，大多数为每层两组，其中一组负责所有插座线路，而另一组则负责照明线路。

Devolo的电力网络专家Peter Huddlestone确认了这一事实：在两个回路之间的连接实际上就是一种无线连接，“两个回路之间的距离必须要保持在1米之内才能够正常工作。”

BBC研发试验室的无线电干扰专家Jonathan Stott则提出了置疑，他认为，在无线电射频由一端发射，经由另一端接收的过程中，无线电也就成为了一个直接连接中的一部分。

这种设备成功通过了欧共体有关无线电干扰的条例，而经销商也有信心能够说服那些初级用户、商业用户和BBC等媒体。不过Stott表示，欧共体的相关条例中忽略了一个问题，那就是如果在城市中出现大量的这类设备，由于空中没有任何障碍物能够屏蔽或是阻挡这些信号的发射，他担心路过这些城市的飞机会受到严重的干扰。

为航空安全负责的组织机构Civil Aviation Authority发表了一个声明，在声明中提到，他们已经意识到了通过电网传输数据的设备所可能造成的危害，并且已经开始实地的监控与测试，不过他们也补充道：“除非有明确的结果证明这种危害真实存在，否则我们将不会进行任何干预。”

黑客创造MacPC

黑客们宣布他们已经能够在一台非苹果PC上运行即将发布的基于英特尔芯片的Mac OS X操作系统，并且在某些PC上运行的时候表现出的性能还要优于Mac G5。

在今年的早些时候，苹果公司的首席执行官Steve Jobs曾对那些近乎疯狂反对Wintel的Mac狂热爱好者宣布，苹果将放弃PowerPC芯片，从而将其系统逐渐向x86 PC平台转变，这一说法不亚于在所有Apple支持者中投下了一颗重磅炸弹。

不过该公司似乎还将继续施行其硬件专有的产品策略，在过去的日子里，这一策略给予了苹果公司巨大的利润，而这利润同时来自于其硬件和软件产品，并且避免了对于Windows的兼容性需求（这也是Mac有关稳定性的良好声誉的原因）。但是这也直接导致苹果公司的计算机产品及外设的价格居高不下，Mac的市场一直无法做大。

从非官方的OSx86项目站点中我们得知，OSx86的一个针对开发者的版本将运行在经由TPM（Trusted Platform Module）芯片认证的苹果计算机上。

而据报道，最近出现了这一版本OSx86的盗版产品，能够避免TPM的检测，这个盗版系统已经被放置在了公众网的文件共享服务器上，据说已经能够在许多PC和笔记本电脑上成功运行。

尽管如此，一些关注事态发展的专家提出了自己的置疑，这些黑客盗版得过于简单，而Apple方面则好像显得有些神秘。不过，可以想象的是，如果Apple投入资金去建立另一个“Microsoft”，将硬件全权交由其它公司代庖，而自己专心致志地去做软件，完全可以成为世界上最大的计算机平台。他们认为，苹果有意将OSx86泄露给了PC用户，而后再声称放弃原来的专有策略，彻底开放硬件平台，如此一来，也不会伤害那些整天抱怨自己已经被卖给了英特尔的苹果狂热爱好者。

尽管这一说法有些过于曲折，但是一个事实勿庸置疑：在不久的将来，每一位PC用户都有机会在Windows和Mac OS之间做出选择，而微软也将面对一个强大的对手。

影像编辑，享受家庭剧院PC

ATI Technologies公司推出最新影像处理技术Avivo，大幅改善PC画面的逼真度。Avivo包括多项硬件与软件技术，能够改良影片撷取与播放的功能，并大幅改进影像质量。搭载Avivo技术的计算机提供比其它PC更精准的色调，能显示高于64倍的色彩，对于编辑相片与观赏影片而言是项非常重要的功能。此外，Avivo让PC游戏在任何屏幕上呈现更逼真的画面，使用者可享受更优异的游戏影像画质。ATI Technologies PC事业部资深副总裁Rick Bergman表示：“ATI的Avivo将如同高传真对电视掀起的风潮一般，为PC提供领先全球的影片与显示技术。ATI的Avivo将为所有编辑数字相片、享受家庭剧院PC、以及执行PC游戏的使用者带来无比的利益。”

Thecus YES Box N2100全新上市

10月12日，作为面向多媒体数据存储方案和无线城域网接入系统的宏普科技（Thecus）正式面向国内市场推出Thecus Y.E.S. Box N2100网络储存解决方案。Thecus Y.E.S. Box N2100支持Intel XScale 技术，并且是使用英特尔80219处理器的IP存储设备，其内部可安置两片3.5英寸硬盘，最大容量可以扩充至1000GB，同时支持Serial-ATA接口，还可以提供RAID0、RAID1和JBOD等多种模式。Thecus Y.E.S. Box N2100不但具备双Gigabit LAN的网络连结能力，机身前后还配备有3组USB2.0连接埠可用来连结移动硬盘。

明基发布7款投影机

设备信息数据库 篇5

经过多年的信息化建设, 宁波电业局已经基本建立和完善了调度自动化、厂站自动化、电能量、在线监测、负荷监控、安全生产和SAP等多个信息系统, 但由于各个系统的应用目的和历史条件的区别, 数据重复、信息孤岛现象普遍存在。

引入PI系统以后, 实时/历史数据的共享和利用得到了比较大的提高, 同时生产管理系统、SAP系统等也积累了丰富的数据, 可是与生产实际需求相比, 数据的共享程度和利用率却仍然不高。业务和技术人员无法根据本岗位特殊的要求, 从技术或管理方面开展灵活的、个性化的数据分析, 无法及时发现和跟踪分析电网运行和生产管理中存在的问题。

电网精益化管理和智能电网的建设需要综合分析和辅助决策等系统为决策层提供强大的支持, 但是, 由于所需的基础数据分散在不同的信息系统中, 开发、利用这些系统若采用传统数据接口、总线等方法将不得不面对各种系统, 导致技术要求高、可靠性低、维护困难。因此, 虽然目前建立了很多“信息系统”, 但是信息化管理的绩效并没有实质性的突破。而对于基层业务人员而言, 面对封闭的基础系统也不可能开发个性化应用。开发一个既能为分析决策系统提供数据支持, 又可以面向用户的综合数据中心将能大大提高电网企业的管理水平。

设备对象数据中心, 是根据电网企业的运行管理特点——设备密集度高、运行可靠性要求高、管理实时性要求高, 并结合宁波目前信息化建设的实际情况, 以设备对象为中心, 整合时序数据和关系数据, 为外部系统提供统一接口, 为用户提供方便的访问工具, 如Excel插件等建设。

1 数据中心概况

有关数据中心的报道主要可以分为2类, 一类是硬件层面的数据中心;另一类是企业数据中心, 这类数据中心大多以ERP系统或MIS系统为基础, 存储着有关生产管理的关系型数据。在发电、化工、生产领域, 实时/历史数据中心建设的报道也有, 但针对电网企业的报道相对较少。而同时整合管理关系数据和运行时序数据的数据中心则未见报道。与传统的数据中心相比, 设备对象数据中心的区别在于:第一, 以电网设备为纽带, 整合时序数据和关系数据;第二, 数据来源于多个系统, 统一管理, 强调开放性和易用性。

2 建设工具要求

建设工具技术上要求能够高效的整合关系数据和时序数据, 还要求实现低成本的数据维护和简单方便的数据访问。采用传统数据集成方式很难同时满足这3方面要求。PI Analysis Framework2.0 (A F2.0) 模块却能同时满足。

A F 2.0 P I系统的一个扩展模块, 能与PI数据库无缝整合;它具有关系数据管理功能, 还可以方便地管理各种关系数据;它采用面向对象的思想对数据进行整合和维护, 保证数据整合和维护的效率, 它对外提供统一的数据访问接口和用户访问工具, 如E x c e l插件Datalink等, 技术门槛非常低, 保证易用性。因此, AF2.0模块可以作为建立设备对象数据中心的有力工具。

3 设计原则及建设方法

3.1 设计原则

一般的数据中心建设往往只关注数据集成。而设备对象数据中心即关注数据集成又注重应用开发, 以应用开发促数据中心建设, 实现良性循环 (见图1) , 同时满足以下原则。

(1) 兼容性:数据中心必须能够有效的存储和访问时序数据和关系数据。根据各种数据库产品的市场占有率, 实时数据应兼容PI, 关系数据库应兼容Oracle、DB2、SQL Server等。

(2) 易维护性:数据中心需要良好的维护才能保证数据的完整性和正确性, 应尽可能通过数据接口实现自动维护, 对无法自动维护的数据, 也需要有方便的工具供维护人员使用, 提高工作效率。

(3) 易扩展性:随着业务应用开发的深入, 对数据中心的数据完整性有越来越高的要求, 一是要求设备属性越来越完整;二是要求设备对象越来越丰富。

(4) 易用性:数据中心的数据被越多的人使用就越能体现其价值。因此不但要保证数据可以为其他系统方便的获取, 而且还要保证业务人员可以方便的获得这些数据进行个性化的应用开发。

(5) 高可用性:设备对象数据中心是时序数据和关系数据的统一, 相比较而言, 时序数据可用性要求更高, 因此应该以时序数据的可用性来要求数据中心。

3.2 建设方法

电网企业是设备密集型企业, 所以应以设备资产为中心建立数据平台, 将设备资产对象化, 即设备资产不单要有属性, 如设备名、制造厂商等, 还要有自己的状态和行为。

就宁波电业局而言, 实时数据只有PI系统, 生产管理数据在PSMS系统中得到较好的维护和应用, 因此采用整合PI数据库系统和PSMS系统的方法, 无论从技术角度还是经济角度都是最优的选择 (平台的系统架构见图2) 。

设备对象数据中心理论上可以包含电网运行涉及的所有设备, 但由于资金预算和实际情况的限制不可能一步到位。因此先建立电网运行的主要设备对象, 包括主变、线路、母线等送变电设备。

具体方法是在AF2.0服务器中建立各种设备模板, 每个模板都定义了静态属性、动态运行属性和行为方式, 配合自行开发的设备对象适配器, 将来自不同系统的设备信息配对组合, 并将结果根据设备模板生成对应的设备对象, 写入AF2.0服务器, 建立设备对象数据中心。设备对象的建立过程大部分通过设备对象适配器自动完成, 但是由于不同系统采用不同的设备模型, 加上历史原因造成的设备名称命名不规范, 部分设备对象的建立需要人工干预。设备对象一旦建立以后, 设备属性信息就可以通过自动维护功能与数据源同步, 保证用户从AF2.0服务器取得的设备信息是最新并且是正确的。

4 数据维护及应用开发

设备对象数据中心建立以后, 关键的问题就是如何维护和开展应用。由于设备对象数据中心包含设备模板和海量设备对象信息, 维护也主要围绕它们开展。

4.1 数据维护

一是设备模板的维护。设备模板是建立设备对象的基础, 在建立以后基本上是稳定的, 只有在出现缺少实际应用所需数据才会进行增加或修改。这样的维护工作应采用项目的形式, 在收集足够的需求和资料后, 由专门人员实施。

二是设备对象信息的维护。由于设备对象的数据来源于不同的系统, 在新建设备对象的时候要根据设备模板, 利用设备对象适配器来建立设备对象。设备对象建立完毕以后, 既可以采用AF2.0模块的数据链接功能实现对象信息与源数据的自动同步, 又可以通过定期同步的方式保证设备信息的时效性, 根据源系统的具体情况设定。

4.2 应用开发

设备对象数据中心的一个重要特点就是面向用户。传统的数据中心更多的是面向系统, 终端用户是没有办法开展个性化应用的。要开发个性化应用, 只能求助于系统开发商或第三方软件开发商。

而设备对象数据中心是面向用户的, 即数据可以被终端用户轻松获取。终端用户分为2类, 一类通常是第三方软件开发商, 他们根据客户的需求到设备对象数据中获取他们需要的数据, 加工后再提交给客户。这类用户通常所需数据量大, 访问效率要求较高。这些用户可以使用PI SDK来获取设备对象数据。

另一类是业务人员。这类用户有丰富的电力专业知识, 通常不具备程序开发能力, 但是熟悉常用的办公系统。他们经常需要根据岗位工作的需要进行简单的个性化应用开发, 由于设备对象数据中心基于AF2.0, 业务人员只需要通过PI客户端工具 (Excel Datalink) 就可以访问。对于有PI数据库使用经验的用户来说更不会有任何困难, 因为它的访问方式与PI数据库的访问方式是完全一致的, 只需要指定数据的来源为AF服务器。

目前宁波电业局基于该数据中心开发了“主变和线路超载分析”系统。与以往的类似系统相比, 采用这种开发模式有开发周期短, 系统维护简单等优点。系统需要主变、线路的有功、无功、电压等实时数据和对应的限额数据, 在使用设备对象数据中心以前, 这2类数据必须分别从不同的系统中获取, 至少需要开发和维护2个数据接口, 还要维护数据的关联关系。因此开发这样一套小系统往往需要2~3个月, 系统运行后还要有专人维护。基于设备对象数据中心开发后, 开发人员通过一个接口就可以获得所需的全部数据, 数据的对应关系由AF2.0模块自动维护, 免去了大量接口开发工作和系统维护工作, 开发周期也大大缩短为3~4周。

由于数据中心保存了设备的静态属性和动态属性数据, 使得数字化的设备状态评估成为可能, 为设备的全生命周期管理也提供了坚实的数据支持, 而且数据中心的基础数据维护都是通过现有的系统完成, 基本上不会增加业务人员的工作负担。

5 结语

设备对象数据中心的建成, 使电力企业设备信息数据的共享程度和使用率得到大幅度的提高, 在一定程度上消除了信息孤岛的现象, 提高了企业信息系统的投资回报率, 更好地满足了企业对数据应用的要求, 提高了企业的经济效益。设备对象数据中心的建设同时也是一个渐进的过程, 通过业务开发促进设备数据的丰富, 丰富的设备数据又为业务应用提供坚实数据基础, 进而为智能电网的建设提供坚实的数据支持。

摘要：为消除电网运行设备的信息分散在信息孤岛中的现象, 并有别于传统的数据接口、总线等解决方案, 提出了以设备对象为纽带, 整合来源于不同系统的电网设备静态属性数据和运行时序数据、定义设备行为, 建立设备对象数据中心的解决方案;讨论了基于PI数据库和AF2.0模块建立电网设备对象数据中心的建设思路、设计原则、实施和维护方法;介绍了基于该中心的一个实际业务应用案例。

关键词：PI实时数据库,设备对象,数据中心

参考文献

[1]李云强, 杨彩霞, 刘克成.基于.NET的电力企业信息系统一体化设计及实现[J].电网技术, 2007, 31 (24) .

[2]刁柏青.构建集中统一的电网集团数据中心[J].电力信息化, 2004, (2) 10.

[3]李雪梅, 朱益强, 李坤.基于企业级数据模型构建数据中心的探索[J].电力信息化, 2009, (7) 2.

[4]曹波.数据中心规划与实施探讨[J].华中电力, 2004, (17) 5.

[5]李丹, 韩福坤, 郭子明, 等.华北电网广域实时动态监测系统[J].电网技术, 2004, (28) 23.

[6]徐兴伟, 陶家琪, 高德宾, 等.实时动态监测系统在东北电网负荷建模中的作用[J].电网技术, 2007, (31) 5.

[7]王俏文, 陶文伟, 丁坚勇, 等.基于PI数据库的供电企业实时数据中心的设计与实现[J].电力系统自动化, 2009, (33) 6.

[8]成尔京, 殷国富.面向敏捷制造的行业公共数据中心实施方法[J].现代制造工程, 2004, 8.

设备信息数据库 篇6

综采工作面设备配套选型专家系统数据库的设计与一般的数据库设计有所不同,本系统的数据库主要由静态数据库和动态数据库构成。系统进行推理时,静态数据库的数据本身不会发生变化,只是为系统提供所需的知识和帮助系统完成问题求解的整个过程;动态数据库主要包括初始输入、中间结果和输出结论等动态数据。静态数据库在本系统中相对应的数据库结构为系统的知识库,动态数据库在本系统中相对应的数据库结构为系统的综合数据库。数据库是专家系统的核心,整个专家系统能否高效、稳定运行最重要的因素是对数据库技术的开发程度,要想开发出完善而高效的专家系统必须对数据库进行最合理的逻辑设计和物理设计。

1数据库的创建

综采设备配套选型专家系统中采用数据库管理系统MS SQL Server创建知识库和综合数据库。数据库管理系统的基本结构与功能如图1所示。其中,源数据库包括事实表、条件表、结论表和规则表等;数据字典主要维护系统中的数据定义和类型以及数据源的描述。

数据库管理系统通常只支持一种数据模型,并对它们进行一个或多个数据库的操作。这些操作可分为建立、删除、更新、检索、共享等。

数据库管理系统作为各种源数据库与专家系统的接口,主要为系统提供和组织数据,并从源数据库聚集和形成子集,最终建立专家系统数据库。

数据查询系统解释其他子系统的数据请求,并查阅数据字典来满足这些请求,详细阐述向综合数据库的数据请求,最后输出结果。

2数据库的连接

数据库应用系统的程序开发工具采用Visual Basic, Visual Basic中与数据库连接的开发方法有很多种,本系统采用的是ADO 数据库开发技术。

ADO(ActiveX Data Objects)是以全新的 OLE DB 技术为基础。ODBC的访问对象是SQL Server、Oracle 等关系数据库;OLE DB 不仅如此,还可以对各种数据通过统一的接口进行存取,它可以提供访问各种数据源的手段,但不能从Visual Basic 直接进行访问,可以通过ADO 的 COM 接口进行访问。ADO 可用于VBScript 和 Active Server Page 等各种程序设计语言。因此,ADO是开发基于Web 数据库应用软件的最佳手段。

3数据库的访问

本系统采用 ASP 结合 ADO 实现对数据库的访问。通过ASP设计出的页面都是动态主页,数据库的数据不仅可以随时变化,而且客户端看到的页面信息始终保持最新。ASP与Web数据库互连的具体过程如图2所示。

首先浏览器向服务器发出请求,Web服务器接收请求并调用ASP引擎执行该文件。然后通过ODBC连接数据库,由数据库访问组件ADO(Active Date Object)执行库操作。最后ASP生成数据查询结果的HTML页面返回浏览器显示,如图3所示。

4知识库的构建

知识库分为实例数据库和规则数据库。考虑到求解的方便以及综采工作面设备配套选型的特殊性,本系统知识库中只包含规则数据库,实例数据库存放在综合数据库中。规则数据库主要是通过不断与领域专家相互交流并不断搜集领域内的专门知识来获取专家的知识和经验,最终转化为知识库的知识。实例数据库主要存储已经成功设计并应用的综采工作面设备配套的数据信息,由于搜集的每个配套设备的信息很多都不完善,因此必须花费大量的时间来进行整理和验证,最终筛选出可用的配套设备信息,然后形成实例数据库。

综采工作面设备配套选型专家系统知识库分为采煤机知识库模块、液压支架知识库模块、刮板输送机知识库模块和“三机”配套选型知识库模块。每个模块都包含了专门领域内的选型规则和选型内容,它们都和整体数据库相连,推理机随时访问不同的知识领域,有利于知识库的扩充和修改。

本系统知识数据库分为两个层次:第一层用于单机选型,包括采煤机选型、液压支架选型和刮板输送机选型;第二层结合第一层选型的结果进行“三机”总体选型。系统的数据库层次结构如图4所示。

规则库主要存储专家系统推理过程中用到的所有规则,规则由条件和结论两部分组成。领域内常识性的知识以及书本的知识等可以直接转化为规则库的规则,这些知识通过适当的知识表示法就成为计算机认可的执行语句,帮助系统完成推理过程。对于领域专家的经验知识,不仅需要知识工程师进行验证和总结,而且需要归纳出合理的、正确的规则,最后才能转化为规则库的规则。图5为规则库编辑界面。表1为系统规则表,表2为系统结论表,表3为系统推理用规则表。

5综合数据库的构建

综合数据库与知识数据库不同,知识数据库存储的是静态数据,数据本身不会发生变化,而综合数据库主要存取整个推理过程中出现的包括初始输入、中间数据和结果输出等动态数据,修改其中某个数据就会影响到其他数据结果,而且很多数据是需要一个不断输入—输出—修改—再输入—再输出的反复过程。因此,综合数据库对数据的表示和组织一定要与规则数据库的表示和组织相结合。

综合数据库和知识数据库构成了整个综采工作面设备配套选型专家系统的数据库体系。综合数据库最重要的是表的设计,包括确定表的字段名、数据类型以及属性等。图6为专家系统数据结构表。图7为工作面参数表,用户通过系统界面,输入工作面参数,并将数据保存入本表,推理机访问本表而匹配知识库规则,开始推理。液压支架基本参数表、采煤机基本参数表、刮板输送机基本参数表分别见图8～图10。

6结束语

通过以上分析可知,数据库不仅是专家系统的基础又是专家系统的核心。因此只有将数据库进行合理的逻辑设计和物理设计并且将数据库的关键技术与专家系统结合起来才能开发出完善而高效的专家系统。

参考文献

[1]尹萍.SQL Server数据库性能优化[J].计算机应用与软件,2005(3):28-30.

设备信息数据库 篇7

1 存在问题与对策

目前,医疗设备档案管理工作在许多医院存在制度不健全,分工不明确、没有协调,档案收集不完整、借出后流失严重,调阅困难等问题[2]。造成这些现象的原因是多方面的,笔者认为传统的手工管理方式是问题的根源。档案收集、整理和保存是一项周期长、技术性强、涉及工作人员和业务环节众多的工作,完全的手工管理在人员投入、办公资源消耗和劳动量付出等方面都比较大,仅仅依靠个别专职档案管理员是远远不够的,因而很容易产生上述问题。

计算机技术和网络技术的发展和普及使得医疗设备档案管理实现电子信息化变得可行,也十分必要。绝大多数的医疗设备档案如合同、协议、各种呈批件和报告、各种票据与证明文件等都是纸张载体的文本资料,这些文本资料在归档保存的同时再用扫描仪扫描成电子图片,做成存储在电脑中的一个备份。每个电子图片经过简单的文件格式转换以压缩容量,使之变成适用于当前许多大型关系型数据库中某种特定数据类型的一条条“记录”。于是一个专门设计的数据库管理系统就成为建立在电脑上的“档案室”,在这个“档案室”中整理、查阅或检索档案会是一件十分轻松的任务。

2 数据库管理系统的实现

设计方案是开发专门的信息管理系统软件,基于C/S(Client/Server服务器/客户机)模式体系结构。该系统运行在医疗设备管理科室的内部局域网上,以一台配置较高的计算机作为服务器,在服务器上建立和维护数据库。客户机分布在各职能部门办公室,在客户机上运行用户程序,用以执行对数据库的各种操作,包括档案记录的存储、编辑和查阅。系统以现今流行的Power Builder9.0+SQL Server2000组合为开发工具。Power Builder9.0是前端用户程序的开发环境,数据库建立在SQL Server2000上。

2.1图片数据在数据库中的存取

SQL Server2000中image类型字段支持图片数据的存储,image类型属于大二进制数据blob类型的一种。Power Builder中最常用的数据窗口操作不能直接保存和显示数据库中的image字段,要以blob变量作为媒介,使用两条针对blob变量进行操作的命令Selectbolb、Updateblob实现图像数据在数据库中的插入、更新和提取[3]。如图1所示,图像存储过程是先通过blob变量读取外部图像文件,再用这个blob变量更新数据库中的image字段。图像提取过程则是先用blob变量和数据库的image字段进行数据交换,然后在Power Builder的图片框控件中读取blob变量包含的图片内容。Selectbolb、Updateblob命令的语法规则为[4]:

Selectblob Blob Column

into Blob Variable from Tablename

Where Criteria;

功能:在数据表中读取符合条件的blob字段内容到blob变量中。

Updateblob Tablename

Set Blob Column=Blob Variable

Where Criteria;

功能:使用blob变量更新数据表中符合条件的blob字段内容。

2.2数据库设计

在数据库中创建一个数据表,用以集合与档案信息直接相关的数据,表命名为product_archive,它的数据结构既数据列定义如表1所示,表中所列四个字段即可构成唯一且完整的一条档案信息。定义product_id和archive_id列的目的是索引和检索的需要,这两个列的组合设置为该表主键,同时设置product_id为与数据库中其它数据表关联的外键。档案内容包含在archive_document列,对应的有一个名称列archive_name。

2.3前端用户程序设计

2.3.1数据窗口设计

数据窗口技术是Power Builder的核心技术,Power Builder通过数据窗口对象从关系型数据库或其它数据源中检索、显示和操纵数据,并且可以指定显示格式、表现风格和其它诸多数据属性[5]。

创建数据窗口对象dw_archive,其作用是显示图片档案的文本信息,显示风格为列表样式,选择SQL Select数据源,显示列来自数据表product_archive,从中选择archive_id和archive_name两条数据。数据窗口提取档案记录时总是针对特定的某一台设备,所以要为数据窗口定义检索参数p_id(string类型),用以传递设备编号。

2.3.2用户界面设计

前端用户程序以Power Builder9.0为开发工具。友好的用户界面是程序设计成功的关键,本着简明、直观、信息完整而不重复的设计原则[6],本系统有关档案图片的操作界面如图2所示,窗口上方的数据窗口列出了一台设备的标识属性,窗口下方用一个标签控件对这台医疗设备的所有信息进行分类管理,共设置“基本信息”、“验收”、“使用”、“维修”、“计量”、“报废”和“档案”七个标签页。“档案”标签页专用于档案图片的存储和显示操作,它的控件设置包括一个数据窗口,两个命令按钮和一个图片框控件。数据窗口显示一条档案的编号和名称,可以在这里修改档案名称。点击“存储新图片”命令按钮会打开一个选择新文件的对话窗口,选择bmp、jpg、gif等图片文件,确定后几秒钟该图片即会出现在图片框控件中,同时该图片已储存在数据库中,“显示图片”命令按钮的作用是以一个最大化的独立窗口显示这幅图片。

3 应用优势

电子化信息较之传统纸质载体而言,最显著的优势是实现永久保存,几乎没有年限限制,也不受到场地大小约束。数字化档案更大的优势还在其应用方面。如前述,本系统采用C/S模式的系统结构,这使得工程师在自己的电脑桌面上就可以随意调阅任意所需的档案资料,免去了借阅、登记和归还等繁琐手续,也不会受到档案管理员是不是在位,档案室有没有开放的限制。系统在实际应用中可以拓展图片资料的来源,如数码相机拍摄的影像资料[7],包括设备外观、铭牌、设备维护和维修过程中的处理等,互联网上获取的技术文章、厂家与产品资料等都可以很容易地转化为图片格式文件,这样一个数据库系统必然会给设备管理工作带来极大便利和帮助。

摘要：医疗设备档案管理是当前医院设备管理的薄弱环节,本文分析了其中存在的问题,提出档案图片化并利用数据库技术进行管理的对策。然后重点描述一种档案图片数据库管理系统的设计方法。最后介绍了该系统的应用优势。

关键词：医疗设备档案,图片数据库,C/S结构

参考文献

[1]朱文芳.利用Access管理医疗设备档案[J].中国医疗设备,2008,23(5):32-33.

[2]黄瑞峰.浅谈医院医疗设备档案管理工作的现状与对策[J].医疗装备,2007,20(1):25-26.

[3]陈丽梅,肖晓华.PowerBuilder中图片存储功能的实现[J].计算机应用与软件,2002,19(4):46-47.

[4]张长富,李匀.PowerBUilder9.0参考手册[M].成都:电子科技大学出版社,2004.

[5]吴向阳,等.PowerBuilder查询技术在医疗设备管理软件中的应用[J].中国医疗设备,2008,23(12):30-32.

[6]张立科.PowerBUilder9.0程序设计与开发技术大全[M].北京:人民邮电出版社,2004.

数据库软件在设备管理中的应用 篇8

1 设备管理起到的作用

一个工程的建设, 肯定是离不开机械设备的, 它的效率和质量与机械设备的管理是息息相关的。而机械设备的具体情况、使用数量、日常工作都是由设备管理记录安排的。在施工现场, 机械设备的到位情况直接影响了工作的进程。对设备管理的加强, 不仅能够实现经济效益的最大化, 而且对整个工程的建设也起到了推动的作用。

2 设备管理的任务

设备管理对工程建筑工作起到了一个保障作用, 为企业提供设备支持, 最大程度上保证施工现场的效率.其主要任务分为以下几点:

(1) 将机械设备进行合理的支配, 最大限度的应用到施工现场, 提升建筑工程的工作进度。使每一台机械设备都能够发挥出自己的最大作用。

(2) 保证每一台机械设备的质量, 能够在第一时间发现问题并进行解决, 避免因为质量问题对施工现场造成的不必要的人身伤害和经济损失。

(3) 积极检查好每一台设备的质量安全, 做好技术革新、改造工作, 使每一台设备都能够发挥出最大的作用。把一些传统的、过时的设备投入到技术要求低的工程中去, 做到物尽其用, 从而得到最大化的经济效益。

(4) 全面重视科学技术在设备方面的成果, 引进新型的技术设备, 淘汰落后的技术设备, 做好技术设备的引进淘汰工作。

3 设备管理日常记录的内容

(1) 记录好设备的选购、使用、维修、更新、保管等工作, 将信息数据整理成档案, 方便日后的使用和查阅。

(2) 记录好设备最初的购买费用, 以及日后的维修、更新、折旧处理等一系列的费用。

(3) 记录好机械设备的租赁业务, 并做好工作人员的人事管理及档案资料管理等工作。

4 设备管理所坚守的原则

设备管理经过在实际过程中的长期实践, 总结出坚持以“预防为主, 维修为辅”的原则, 避免一切有关影响施工工程效率的因素及时铲除。“预防为主”其实就是指提前做好检修保养工作, 尽量减少甚至避免设备故障的发生。保证设备在施工工程中安全使用, 使工程进度均衡平稳的进行。

5 信息系统为设备管理提供的需求

5.1 设备台帐管理

主要是指对每一台设备的所有信息做一个详细的记录。主要包括设备的型号、生产厂家、出厂日期、购买日期、当下的质量情况、折旧率、功率等指标做出明确的记录, 才能保证在施工中正确的选择使用机械设备。

5.2 新购设备管理

就是指在购买设备的选型、审批、购置、验收等做好详细的登记, 记录好在购买时间中的所有信息, 并根据相关的制度制定出设备管理号。

5.3 设备维修保养管理

主要是对设备维护进行的数据统计, 包括记录机械设备出现故障的时间、地点、产生的维修费用以及日常期间的保养费用等都要做好记录, 制定成档案, 方便设备信息相关部门进行检查。

5.4 设备履历管理

记录好设备投入工作的时间, 并对其在工作当中的任何使用细节都要记录清楚。如设备在哪个工地施工、具体的工作时间、回库检查的时间、司机替换等信息, 方便有关部门能够在第一时间了解设备的最新使用状况。

5.5 租赁业务管理

有的施工企业会将一些暂时不用的机械设备出租出去, 设备管理人员要将设备的各项参数做好详细的记录, 上交给负责人, 将相关数据传送给系统, 这样方便租客结合自身需求进行选择。设备管理人员将租赁时间、金额、以及出租时设备的质量进行记录, 为租赁业务结算提供保障。

5.6 人事管理

对维修人员、操作人员深入了解其技术操作水平, 做好人事管理记录, 根据记录的情况提供相应的培训, 以便提高其操作技能, 提升工作效率。

5.7 工作报表

根据不同的时间段, 将设备管理的各种数据信息制定成表格的形式。比如说设备的维修费用、油耗、保养成效等等一系列的数据, 都要制定成表格的形式, 方便统计。

6 计算机数据库软件的应用经济效益解析

6.1 有助于工作效率的提升

在传统的设备管理中, 都是将数据记录在册子上, 然后建立卡片对所有设备进行管理。如果帐卡的管理人员有事外出, 其他人员就不能够及时了解到具体情况, 就会降低工作效率。设备人员在外出期间, 想要了解全部设备的当下具体情况, 因为帐卡不好携带的关系, 给工作增加了很多的难度。针对这一难题, 企业通过结合计算机数据库软件系统, 对日常中的数据使用U盘进行备份, 方便携带。这种系统, 很大程度上提升了工作效率, 提高了企业的经济效益。

6.2 有助于设备的维修保养

传统的维修需要人工检查, 很难排查故障的原因, 很多时候还需要派遣专业的工程师来检查, 费时费力。而现在通过利用监测和故障诊断系统, 很快就可以查出故障, 还可以通过异地信息传输直接传送给了维修人员, 比以往的维护更简单、有效。

6.3 提高了数据统计的效率

采用了计算机数据库软件, 显著提高了数据统计的效率, 将数据做成表格, 让管理者简单直接的看出企业的发展情况, 为未来的发展道路提供数据上的支持。

7 总结

通过全文的阐述, 设备管理采用计算机数据库软件为设备管理的各个环节都带来了诸多益处, 相较于传统的人工设备管理, 大大提升了工作效率, 促进企业的发展, 提高了企业的经济效益。

参考文献

[1]陈凤金浅谈计算机数据库软件在设备管理中的应用[J].福建建材, 2013 (01) :90-92.

[2]殷越.计算机数据库系统在信息管理中的应用[J].信息与电脑 (理论版) , 2014 (03) :89-91.

[3]徐冲, 蒋蜓露.计算机数据库管理软件在计量检定工作中的开发与应用[J].福建质量信息, 2014 (09) :22-23.

设备信息数据库 篇9

【摘要】近年来，随着社会的不断进步以及经济的迅猛发展，环境问题已经发展成为直接影响社会和谐的关键因素，国家高度重视环境保护工作的顺利开展实施。其中，确保污染源在线设备监测工作拥有较高准确性是整个工作实施的关键所在，其重要性不容忽视。在此，本文将针对污染源在线设备监测数据影响因素进行简要探讨。

【关键词】污染源；在线设备；监测数据；影响因素

1.前言

一般来说，在线环境监测主要指的是将监测子站即现场机设置于特定位置，实现监测仪器的合理配置，合理检测重点污染企业排污口废气以及废水，旨在完成针对各项污染指标全天候自动监测，并实施初步处理，而后向信息监控平台即上位机进行监测数据的实施有效传送，做到数据汇总处理，满足就污染源排污情况展开远程监视的相关需求。该项工作亟待实施，必须给予监测数据影响因素重点关注。

2.污染源在线设备监测数据影响因素分析

2.1技术因素

在二十世纪九十年代，我国污染源自动监控工作大力推广普及应用，历经多年深化发展，該项工作一直处于在建设中求得发展的过程，针对技术角度出发来看，此项工作涉及相应应用领域甚为广泛，涵盖有机械以及物理、化学、计算机、通讯、自动化等多元化学科，可谓是跨越多个行业学科的综合型应用技术，研究表明，无论何种技术由研发开始，直至应用到日常实践中均需要来自多个部门的紧密协作，这并不是单一某个技术部门能够单独完成的。然而，就目前的情况而言，多数在线监测设备生产厂家均是各自为站，造成该行业市场中相关的技术以及设备、功能未能实现有效统一，设备兼容性相对较差。与此同时，部分在线监测设备为历经严格检测工作，造成某些技术尚未成熟的设备进入到市场中，使得日后的设备运行形成较多问题，在线监测数据的有效准确性深受直接影响。除此之外，伴随着科技水平的显著提升，计算机通信技术获得深化发展，多数在线监测设备仪器对应传输模式相较于现代化应用技术而言，呈现出较为落后的形势状态，加之设备生产厂家在反馈产品升级信息的时候甚为滞后，或者是设备制造商所给出的产品生产报价严重超高，大大超越用户实际接受范围，运营商同样难以接受，进而使得在线监测设备正常运作深受消极影响，监测数据传输呈现出不稳定性，远程连接难以实现顺畅。一般是将监测站监测所得水样数据信息当作为在线设备监测所得相关数据重复性以及准确性等的基础性内容，基于此针对设备仪器状态是否正常实施优化判断，若在线设备监测所得数据存在有争议或者是有异常情况，此时若环保部门作为是主要的执法部门难以结合具体实施数据事实展开评判分析，则应在监测现场完成超标留样仪器的合理设置安装，规避企业以及环保部门、运营商相互之间出现推诿争执矛盾问题。

2.2产品因素

众多产品为充分实现成本的大大节约，常常存在有粗制滥造以及偷工减料等问题，进行在线监测设备制造的过程当中未能有效应用耐温差且耐腐蚀的产品材料，导致系统实际运行受到直接影响，催生较高产品故障发生率，在加大设备维护成本的同时导致监测所得数据信息准确性以及连续性难以获得优化保障，信息失真情况严重。针对相同污染源而言，因为地点以及水质情况的不同，会造成差异性存在，譬如说COD监测，就不同水质，某些应选用电化学法监测仪，某些则需使用化学氧化法监测仪、部分可运用紫外光谱法监测仪器，若没能就此实施有效甄别，结果分析准确性会遭受直接影响。现今，多数地区设备选型仍然停留在产品能够合格的阶段上，未能废水浓度波动以及水质差异情况、污染物相互作用等因素充分考虑在内，一旦选择使用不合适设备，就会导致监测数据难以有效准确。完成在线监测设备安装以后，因为受到企业或者是环保局等多方因素的限制，使得其难以获取明确保质期。在维修设备的过程中，相应的设备标准尚未明确统一，加之费用实际收取过程困难重重，此外，当在线监测设备形成故障的时候，难以明确界定此类型故障是否隶属于人为破坏范围之内。现如今，很多地方均大量购置进口在线监测设备并实施安装，虽然其产品稳定性较强且拥有较高质量，然而进口设备通常存在有价格昂贵且后期维护成本高的情况，无形中增加运营商压力，其工作积极性大受损伤。如此一来，产品催生故障之后难以实现及时维修养护，多数进口设备处于长期闲置状态。

2.3建设因素

在实际建设进程当中，未能实现排污口设施的规范化建设，则会造成不达标的情况出现，废水流量监测数据信息准确邮箱性深受直接影响，与此同时，由于污染物未能充分混合均匀造成所使用采样系统不能准确采集企业排污真实样品，污染因子监测数据准确性失真情况严重。部分企业未能根据实际地形情况以及排水量条件合理设置排污口，进而没有选择合适的三角堰或者是巴歇尔水槽、矩形堰；而有些企业针对瞬时流量相对较大的废水没能进行缓冲堰板设施的合理装设，造成水流难以实现匀速状态，未能在计量水槽中流入，严重时会产生溢堰等异常现象。上述种种问题均会使流量测定工作产生偏差问题。除此之外，很多企业若不能及时修复废气排放筒所存在的漏风以及破损等状况，同样会使污染源在线设备监测结果准确性深受消极影响。纵观可知，众多企业未将视频监控设备安装设置在现场废气排放口，针对已经安装的在线设备采样头设施未能采取相对较为有效的防护措施，造成企业相关人员设备使用随意性较大，监测所得数据信息严重失真。安装仪器设备的时候未遵循统一规范，各家企业公司均处于建设摸索阶段，其风格差异性明显且设备系统水准不一，监测系统安装稍显不合理，催生一定设备维修养护困难，设备正常运用遭遇影响问题，数据失真情况普遍存在。

3.相关对策分析

应努力强化完善监控系统技术应用，建议配套设置超标留样仪，增强在线监测数据的有效性，并留存超标样供仪器再次测量或环保部门、排污企业取样核实；认真做好设备产品质量监督管理工作，积极组织专门结构，配备专业人员针对相关设备实施全面抽查，严格控制产品质量，建立市场准入机制；加强系统建设管理，验收合格的由省市信息中心统一安装数采仪进行数据联网，并建立统一的设备档案，若是不合格则要求限期整改，并重新开展验收工作。

4.结语

综上可知，在污染源在线设备监测工作实施进程当中，应严格遵循规范化制度，运用成熟技术，基于全面科学先进管理模式，加之以足够经费保障，认真开展各项污染源监测工作，确保该项工作拥有较强有效准确性，对于环境工作实施起到积极促进作用。

参考文献

[1]韩玉龙.关于提高环境监测质量的探讨[J].科技研究，2014（16）.

[2]张莉.昌吉州实施污染源在线监控系统社会化运营探讨[J].新疆环境保护，2014（02）.

[3]奚务俭，孙翔，朱晓东.如何强化污染源在线监控数据的应用[J].环境保护，2012（17）.

设备信息数据库 篇10

1 做好数据设备和传输设备的对接工作

21世纪, 随着科学技术的不断更新, 人类的发展历史进入到了知识与信息时代, 各种通信技术和设施更是层出不穷, 同时通信传输监测手段和水平也在随之提升。传统的监测手段主要是采用人工肉眼的形式, 这样监测到的结果往往会出现不准确的现象, 同时工作效率也并不理想。而今采用的光缆监测系统主要的监测对象是光缆, 当光缆的运行出现异常时, 监测系统会在第一时间做出反应, 发出预警信号, 同时能够进行相应的测试, 以此来找到事故的发生点, 既方便又快捷。其中光缆检测的远端监测设备和仪器较为丰富, 主要包括:光时域反射仪、光功率监测单元以及光开关等硬件设备。远端监控可以分为监控单元和测试单元:监控单元主要负责对光缆信息进行监控;测试单元主要是对光缆运行状态进行测试。处于光缆监测系统的控制中心地位的是监测中心站, 主要包括监测网管系统和服务器两部分。

1.1 做好开销设置工作

SDH技术也是一种光纤传输体制, 以同步传输为基本概念, 其模块由信息净负荷、段开销、管理单元指针构成, 是近些年来研制的新技术。SDH技术具有一大显著特点, 即拥有标准化运行、管理以及维护功能, 并且是贯穿全网的, SDH帧结构中开销的主要作用就是为确保该功能的实现。因此, 不少开销都是由SDH设备监测的, 当发现不一致或异常情况时, 该检测设备会及时发出警报, 相关工作人员要在第一时间进行故障的处理和排除, 否则将会给公司或者是企业带来巨大的经济损失。

在数据设备与传输设备对接时, 开销字节配置问题需要予以特殊关注, 主要体现在以下几方面:

1.1.1 当开销字节中的某一段, 在传输设备接口设置为字节终结的情况下, 会导致业务无法开通的严重后果。

因此, 需要确保该段开销字节配置的一致性;

1.1.2 开销字节中的踪迹字节不一致容易导致告警或业务不同的后果。

对此, 可以将跟踪字节监视关闭, 或者保持跟踪字节的一致性;

1.1.3 在开销字节的某一段, 当配置不一致的情况下容易导致告警, 对此, 在其使用方面要保持一致性。

1.2 科学的对时钟进行配置

就目前的通信设备而言, 时钟一直都发挥着不可替代的作用, 是整个通信设备的指导基础, 更是对于通信设备合理控制的平台。在通信设备运行中, 如果设备的时钟频率出现变化和差异, 极容易造成整个设备运行损伤, 长此以往, 更是引发瞬时性业务损伤现象, 给人们生活和社会经济带来一定的影响。数据设备在与传输设备进行对接时, 要对数据设备时钟配置予以特殊关注。通常情况下, line以及internal是数据设备比较常用的两种时钟跟踪模式, 在实践中需要结合实际情况进行选择。在数据设备直接与SDH设备连接的情况下, 数据设备不宜采取internal模式, 否则将会造成传输侧指针调整, 甚至会发生瞬时误码, 从而给业务质量造成影响。

2 S DH网络中数据设备局的应用

SDH网络中复用段环、线性的重复使用部分, 以及通道运行过程中的保护机制等都要确保已经完全做好了数据传输过程中的保护装置以确保其快速性, 而使用重路由的方式还能够保障数据网中保护机制的快速反应和灵活性。在目前使用数据传输设备的实际过程中, 绝大部分都存在着两个应用的运输层次都在提供保护, 而这样就必须要对两层保护过程中的各种机制进行有效的保护。并且为了防止数据传输的过程中数据层不会因为设备出现问题而不断的振动, 大都会针对这些数据设备设置一定的时间延迟, 通俗来说, 就是数据传输设备在检查到告警的信息之后, 并需要立即退出服务, 立即执行重启路由的命令, 而是在经过一段缓冲的时间以后, 再对数据传输设备进行检测, 如果在检查的过程中发现数据设备中仍旧存在着告警的信息, 这时数据传输设备便会立即退出服务端口, 并且开始执行重启路由器的命令。但是如果在重新检测数据之后没有再发现告警的信息, 则按照目前的状态继续运行。目前, 绝大多数的数据设备都有着延迟处理的防御机制。

2.1 数据设备与传输设备对接时, 常会发生以下问题:

2.1.1 成帧与非成帧不一致;

2.1.2 级联与非级联配置不一致;

2.1.3 采取不一致的映射协议;

2.1.4 时隙对应有误, 一旦出现这些问题, 将会造成业务无法开通的后果, 在实践中必须予以格外注意。

2.2 应对事项

当相关设备出现一定故障或者问题时, 其传输设备会自动告警或者在相关的计算机上弹出警示窗口表示系统出现故障, 有可能会影响设备正常运行等等。相关人员在接收到传输设备的告警的时候, 一定要及时对其进行处理行动, 采取相关措施解决其故障问题。具体做法可以从设备的制造处入手, 设备制造商在制造设备时, 一定要对设备的告警系统进行适当调整, 实现数据设备对通道层告警的处理。但是为了尽可能的避免设备的使用过程中出现任何问题, 我们需要在使用的过程中注意以下几个方面:合理的安排配置时钟;务必做好设备的保护预警机制;随时注意设备的信息的回馈;对其中的开销要科学的设置;做好告警的处理工作。

结束语

总而言之, 现目前我国的数据传输科技技术中, 经常出现数据传输、接收设备在运行中无法形成良好、一致的对接, 从而导致了通信设备在使用中存在着一系列不良现象, 如数据传输不稳定、传输瞬时性中断等。这种现象的存在使得设备运行效率、使用寿命都存在着一定的影响。因此就需要我们在工作中加以分析和解决, 从而保证工作的顺利、持续进行, 为社会生产与经济发展提供应有服务。

摘要：随着科学技术的不断进步与发展, 21世纪的我们逐渐走进了一个利用信息与知识创造经济的时代, 致力于信息技术研究的研究人员们开发出各种通信工具以及数据传输技术, 通信技术的应用与推广, 为我们的生产和生活都带来了极大的便利。但是, 我们在使用各种通信设备, 如使用电话、手机进行双方或多方通话时, 有可能会遇到信号效果不好, 或信号突然中断等状况发生, 造成这一情况的原因主要是由于数据传输不准确或传输突然中断等。本文主要针对这一状况发生的原因作主要分析, 并提出了相应的解决对策, 以供相关同志参考。