流程工业实时数据库系统研究及应用

摘要

实时数据库是实时技术与数据库技术相结合的产物，它应用于对数据库和实时处理两者的功能和特性均有要求的场合。在实时数据库系统中，数据和事务都有显式的时间限制，系统的正确性不仅仅依赖于事务的逻辑结果，而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。
　　 流程工业存在着大量的实时数据处理、存储和集成问题，仅靠采用集散控制系统(DCS)和关系数据库技术并不能完全解决。实时数据库系统能够提供高速、及时的实时数据服务，能够有效的集成异构控制系统，它和关系数据库一起构成了流程企业的数据平台，对流程工业的生产信息集成起着极其重要的作用，是流程工业CIMS实施中的关键技术。
　　 本文分析了实时数据库两方面的特征：数据特征和事务特征，讨论了实时数据库的事务并发控制协议，在分析数据库并发控制技术的基础上，比较了传统数据库和实时数据库对并发控制的不同要求。
　　 针对流程工业中大量的实时数据处理和存储问题，本文研究了过程数据压缩技术，给出了过程数据压缩问题的数学描述，研究了常用的过程数据压缩算法，对SDT（旋转门趋势化）算法的原理和压缩流程进行了分析，在此基础上提出了基于偏差反馈的SDT算法，建立了SDT算法的反馈控制系统模型，通过与SDT算法的仿真对比实验和对实际过程数据的压缩处理分析表明，本文提出的基于偏差反馈的SDT算法具备识别和处理异常点的能力，在过程数据有噪声的情况下，依然能够到达良好的压缩效果，且算法的恢复误差性能指标是可控的。
　　 针对流程工业中大量的实时数据集成问题，本文从OPC的对象接口和OPC数据访问规范两方面研究了OPC技术，介绍了OPC技术基础COM技术，给出了OPC客户端的详细实现方案，通过测试验证了该方案的可行性和有效性。采用OPC技术建立了MATLAB和B&R PLC的控制平台，MATLAB实现模糊自适应PID控制算法，PLC进行实时数据采样和输出，实现了对实际温度对象的先进控制，取得了良好的控制效果。
　　 最后采用PI实时数据库系统平台，设计了某知名化工企业MDI项目的过程信息管理系统(PIMS)，包括实时数据库、流程图、实时数据报表、统计质量控制系统(SQC)等，并已成功应用于实际生产。