基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)

張月娟

（甘肅省定西市臨洮農(nóng)業(yè)學校，甘肅 定西 730500）

1 基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)設計

1.1 硬件設計

在礦山作業(yè)中，為了能夠利用云計算來實現(xiàn)工作中隨時隨地對共享資源池進行訪問，需要搭建一個合理的系統(tǒng)硬件基礎云平臺架構。搭建的硬件層級架構如下圖所示：

圖1 基礎云平臺層級架構

該架構中包括3個服務器，這3個服務器中的資源分別用來計算、存儲和共享，基礎云平臺是使用Openstack管理平臺進行搭建，利用該管理平臺對這3個服務器進行管理。該平臺具有兩種模式，基礎設施模式與平臺即服務模式[2]。基礎設施模式主要是負責檢測數(shù)據(jù)的存儲、計算，它使用了虛擬化技術管理系統(tǒng)的基礎資源、礦山下日常數(shù)據(jù)的檢測資源以及層級架構中上層的各個模塊資源，將這些資源都聚集在了虛擬資源池中。

隨著監(jiān)測設備發(fā)展，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不能支持海量數(shù)據(jù)的監(jiān)測，因此，數(shù)據(jù)表包含空間屬性中列族的位置坐標。構建基礎云平臺層級架構更加有利于決策人員實時快速的處理多地點、多指標的決策支持問題，使之成為礦山安全預測的重要保障。

1.2 軟件設計

在完成硬件設計的基礎上，對軟件進行設計。軟件著重設計的部分就是監(jiān)控系統(tǒng)的可靠度算法。在物聯(lián)網(wǎng)中，基于云平臺網(wǎng)絡的可靠度算法是整個系統(tǒng)的關鍵之處。可靠度的精確算法是指通過樹和圖等工具，對網(wǎng)絡中的模型進行簡化，再用數(shù)學方法精確計算。

本文選擇了因子分解算法，該算法在實際應用中方便有效，尤其是對于大規(guī)模的網(wǎng)絡，能夠抑制信號抖動，其典型公式為：

R(G)為可靠度，Pe為事件e的概率，R(G＊e)與R(G-e)為可靠度因子。在物聯(lián)網(wǎng)礦山機電智能設備中，需要實現(xiàn)采集控制終端的數(shù)據(jù)通信功能。這就需要在解析程序中設定URL，并通過Wifi去解析，其流程主要是：通過整體數(shù)據(jù)得到網(wǎng)址、POST/GET和數(shù)據(jù)內(nèi)容，利用網(wǎng)址進一步解析能夠得到文件名、地址以及端口號。在進行解析注冊時，需要提供一個服務ID碼，利用該ID碼作為標識并存入后臺數(shù)據(jù)創(chuàng)建新的主機，解析調(diào)用數(shù)據(jù)信息進行大容量存儲。至此完成了整個基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)的設計。

2 實驗

為了驗證本文設計的基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)的有效性，設計對比實驗。并對實驗結果進行統(tǒng)計分析。實驗一共分成5組，每組包括不同數(shù)量的信息，分別使用現(xiàn)有的系統(tǒng)與本文設計的系統(tǒng)進行監(jiān)測并上傳，得到的實驗結果如下：

表1 實驗結果與分析

根據(jù)表1可以看出，在5組實驗中，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)最多能夠存儲的數(shù)據(jù)只有500條，本文系統(tǒng)最多能存儲的數(shù)據(jù)能夠達到1000條，比傳統(tǒng)的系統(tǒng)多存儲500條，驗證了設計的基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)的有效性。

3 結語

傳統(tǒng)的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲量少，因此設計一個基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)。在硬件設計中，搭建基礎云平臺層級架構，將各個模塊中的資源整合在同一層級，方便資源的共享和調(diào)取；在軟件設計中，確定了因子分解作為可靠度算法，能夠抑制信號抖動，在解析程序中利用Wifi解析URL文件，至此完成了基于云平臺的礦山機電設備智能監(jiān)控系統(tǒng)的設計。為了驗證設計的系統(tǒng)的有效性，設計對比實驗，實驗結果表明，設計的系統(tǒng)最多能存儲的數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)系統(tǒng)多500條，驗證了設計系統(tǒng)的有效性。