控制器局域网络(ControllerAreaNetwork,CAN)已经成为国际标准(ISO11898),是国际上应用最广泛的现场总线之一［1-2］.CAN的高性能和可靠性已被认同,其使用早已经从汽车中控领域中应用到工业自动化.楼宇.船舶.医疗设备.工业设备等方面［1-7］.现场总线是当今自动化领域 更多精彩就在： 51免费论文网|www.jxszl.com 
技术发展的热点之一,被称为自动化领域中的计算机局域网.它的出现为分布式控制系统实现各节点之间实时.可靠的数据通信提供了强有力的技术支持.在综合探究多种实验室仪器设备管理的方法后,本文开发了一个CAN总线和STM32F103单片机的智能化仪器设备管理系统,并结合云平台构建的SaaS应用,为实验室大型仪器的使用情况提供一个实时的监控系统.通过使用该系统,提高了仪器的使用率,降低了仪器管理的成本;同时通过对仪器使用情况的历史数据剖析做出相应决策,使实验室开放时间更加合理.1.CAN总线和云平台1．1.CAN总线CAN总线作为有国际标准的现场总线,凭借着其强大的扩展性.可靠性和灵活性［4］,已被广泛应用于多种领域.CAN总线一般是由数据链路层.物理层和应用层三部分结构组成.CAN总线协议包含5种类型的帧:数据帧.遥控帧.错误帧.过载帧和帧间隔［2］.CAN总线越来越受到工业界的重视,主要是因为CAN协议是一个简单的多主通信协议［4］,其网络节点可达110个［1,8］,同时具有:多主控制.系统的柔韧性.速度快.通信距离远.具有错误检测.通知.恢复.故障封闭和连接节点多［1,4,6］等诸多特点.1．2.云平台云平台SaaS［9］,即软件即服务,为商用软件提供网络的访问.云平台的使用能够在一定程度上减少自建服务器的运维成本,并且稳定性也大大增加,避免了自建服务器因断电.宕机.升级等原因造成的服务暂停［10］.尤其是考虑到大多数计算机在差不多大部分时间是空闲的,SaaS可能非常有效.2.系统设计2．1.系统整体设计大型仪器设备监控系统整体结构分为三层:硬件系统层.Web应用层和对接层,如图1所示.硬件系统层主要负责电流信号的采集,Web应用层主要负责仪器使用情况数据的展示,对接层主要负责硬件层和Web应用层的数据同步,选择与云主机分离,能够减少故障率.数据从硬件系统层经过对接层流向Web应用层,最终用户可以通过移动端或PC端查看仪器的实时使用情况,方便大型仪器使用的管理和使用.图1系统整体结构2．2.电流检测硬件系统设计硬件系统的电路设计采用单片机STM32F103.CAN控制器采用了TJA1050,CAN收发器使用的是MCP255-I/SN,电流互感器用的是ZMT103C,CAN转以太网采用的单片机是STM32F207,由于电流互感器检测到的数值太小,所以硬件系统还包括LM358双运算放大电路等外围电路.硬件设计框图如图2所示.图2硬件设计框图硬件系统的软件设计的概要内容是通过单片机控制ADC电流信号采样以及转换成UDP报文发送到以太网上.具体就是通过对单片机STM32F103实现ADC.CAN控制器.LED灯.DMA初始化和控制,将采集到的电流信号数据的多次采样取平均值.设置最小阀值来防止干扰信号等数据处理操作,把CAN报文转成UDP报文,发送UDP报文等操作.由于同一实验室仪器通常多于一台,ADC采样需要多通道DMA采样,本系统可以支持多通道ADC同时采样.2．3.Web应用设计仪器使用情况的展示主要采用的是B/S模式构建的Web应用,以保证在有网络的地方能够方便的查看仪器使用的实时情况.对于实验室和仪器的添加以及相关操作需要结合硬件系统的标识信息进行操作,这样才能保证仪器和云端的一致性.Web应用的整体框架如图3所示.图3Web应用整体框图Web应用后端采用Java语言编写,并结合spring,hibernate等最新框架技术.数据库采用的是MySQL.前端展示采用Web应用常用html,css,js,jQuery,ajax等技术.对于已经完成的Web应用,选择使用云平台以减少自建服务器的运维成本并提高稳定性.2．4.硬件系统与Web应用对接设计硬件系统采集到的电流信号以及标识信息封装到UDP报文中,通过网络发送,云主机编写的python语言实现的UDP监控程序负责把收到的报文转成相应的实验室ID.仪器ID.相应的状态以及时间等参数存到MySQL数据库中,使用者可以通过网页查看该仪器的状态信息;由于网络延时等原因,UDP监控程序采用多线程技术,提升整体处理性能.3.结果剖析说明3．1.仪器使用率剖析收集1个月内大型仪器在使用系统前的人工记录数据和在使用系统后的使用日志信息,经过ETL(数据抽取.数据转换.数据装载)过程预处理和异常点去除,将处理后的数据进行统计剖析.选择其中3种仪器,可以得到表1.表中,能够清楚地看出仪器使用率按次数和按时间的具体数值,通过对比,可以得出在使用该系统之后,仪器的使用次数和使用总时间得到了一定的提升,使用效率得到了提高.表1使用系统前后仪器使用情况3．2.用户习惯剖析实验数据选择上面3台仪器使用系统后的使用日志,对用户使用仪器以开始时间和结束时间数值对进行DBSCAN(密度的聚类)聚类［11-13］,聚类后的散点图如图4所示.在图中,坐标点代表仪器开始时间和结束时间,可以明显看出聚类结果为两个个簇,对于簇A(ClusterA)就代表了上午使用的时间分布,簇B(ClusterB)就代表了下午使用时间分布.通过DBSCAN也能进行异常检测［14］,异常点(Outliers)就表示该仪器由于忘记关电源或者硬件检测系统出了故障等因素造成的,进而可以对该仪器进一步检查.图4用户习惯聚类散点图3．3.仪器使用率提高和管理成本降低使用该系统之后,用户和管理员可以实时查看仪器使用状态,方便用户使用,避免集中使用所造成的时间冲突,从而使使用时间分布均匀,进而提高使用率.在仪器管理上,仪器的使用监控全部由硬件层系统负责,可以减少实验室管理人员,从而减少人力资源.根据图4用户习惯剖析图,一天的仪器使用时间段可以得出中午90min内仪器不在使用,在18:20以后做实验的人员已基本离开.因此可以根据目前的用户习惯调整该实验室开放关闭时间,从而可以使实验室开放时间更加合理.4.结语通过该系统对最近一个月的大型仪器的使用管理信息化.网络化和智能化［15-16］,用户能够对其使用状态等实时情况及时的掌握,有利于决定其是否使用,减少使用冲突.通过统计学知识和机器学习算法对历史数据剖析,能够很直观的反应出仪器使用的具体情况以及用户的使用偏好,对于学校关于大型仪器设备做出相应决策提供了可靠依据,有助于提高仪器使用率和实验室开放时间的管理.本系统不仅仅可以应用于实验室大型仪器的监控,同时还可以应用于别的相似场景,将来可进一步拓展到智能家居等物联网方向.
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