摘 要

随着市场竞争的激烈以及生产规模不断扩大，出现了数据反馈方式落后，利用率低以及真实性、一致性差等问题，在传统流程行业中，管理人员对突发问题不能及时察觉，获取方式片面、难以全局把握态势，从而导致生产安全和影响生产效率。。通过对可视化制造车间视觉监控系统功能需求的分析，研究了该系统的关键技术，设计了车间生产数据的存储方法。完成了流程制造车间监测系统的设计与实现。本文主要研究工作如下：

（1）分析可视化监控系统的功能需求，对生产过程中的数据源进行分析和分类;了解关系数据库MySQL和分布式数据库HBase的存储特性和方法，以便于数据的分类和存储;然后描述系统的五个功能模块实现方法。

（2）搭建基于Spring MVC框架的可视化监测系统。以设计存储的实时数据为基础，结合MVC，MyBatis框架设计并实现了面向流程制造工业的可视化监测系统。用户可以根据其需求在功能菜单对数据进行实时监测。

关键字：流程制造车间；分布式存储HBase；监测可视化；Spring MVC

Abstract

With the fierce market competition and the continuous expansion of production scale, there are some problems such as backward data feedback mode, low utilization rate, poor authenticity and consistency; managers cannot detect unexpected problems in time and understand the manufacturing process, low efficiency, one-sided acquisition mode and difficult to grasp the overall situation through the scene. Through the analysis of the functional requirements of visual monitoring system in visual manufacturing workshop, the key technologies of the system are studied, and the storage method of production data in workshop is designed. The design and implementation of visual monitoring system for process manufacturing workshop are completed. The main research work of this paper is as follows:

(1) Analyse the functional requirements of visual monitoring system, analyze and classify the data sources in the production process; understand the storage characteristics and methods of relational database MySQL and distributed database HBase, so as to facilitate the classification and storage of data; and then describe the implementation methods of five functional modules of the system.

(2) Build a visual monitoring system based on Spring MVC framework. Based on the design and storage of real-time data, combined with MVC and MyBatis framework, a visual monitoring system for process manufacturing industry is designed and implemented. Users can monitor the data in real time in the function menu according to their needs.

Keywords: process manufacturing workshop; Distributed storage HBase; Monitoring visualization; Spring MVC

绪论

1.1 课题研究背景及意义

由于市场竞争的激烈气氛和生产规模的扩大，过程制造车间的现场管理和信息传递延迟问题随之而来。目前，中国许多生产车间的管理仍处于人工管理阶段。这种管理方式不仅严重限制了生产车间的高效工作，也带来了生产安全问题

流程制造车间生产过程中数据和设备状况的不确定，也会导致生产效率降低。方便快捷的可视化监测系统有益于操作人员车间生产动态和设备运行状况的实时掌控，很大程度上对突发事件的能力和生产效率有所提高。传统的利用数据报表反应生产车间的监测体系实时性差，透明度低不能满足企业管理者对于流程制造生产车间的监测需求。

可视化监测系统具有改进流程制造车间管理，信息反馈迅速等效果，可大幅提升车间及人员的工作效率。借助信息集成技术，可以直观地分析复杂和混乱的数据并将其呈现给管理人员。使操作人员及时掌握车间动态，并可迅速进行调整，大大增加了管理的便捷。该系统解决了不同类型工业控制系统的数据集成难题，独立于每个管理模块。

该系统为管理人员提供了先进的生产管理工具，可快捷，自动化处理制造数据。实时反馈和分享生产数据，可实现异地操控管理;实时监测投入产出，提升生产效率，并将生产管理转向细致化;降低生产信息集成的难度，降低人为失误，提高生产信息的实时性和精确性;完整实时地记录生产数据，可以所有测点的全部历史数据，为管理人员提供可视化监测平台;建立生产模型，对生产信息进行理论化分析，提高生产信息的有用性;利用实时数据和历史数据挖掘和视图分析的具体形成，深化流程管理;实施产品质量监测和全天候追踪，实现产品质量数据共享，促进产品质量提高;实现原材料，产品和中间产品的动态分配和运营管理，平衡物资需求；对库存数据，原料运输和原料质量实行信息处理;提供生产设备工作状态信息，使管理人员能够实时掌握生产设备工作状态，合理安排生产并有效维护设备，确保生产设备的最佳性能，使生产有序，顺利进行。

1.2 相关领域国内外研究现状

1.2.1 流程制造工业数据管理管理研究现状

作为流程制造车间的数据采集在企业实际生产过程中却存在着许多困难，尤其是在离散企业中由于自动化程度较低，往往存在着以下特点：

（1）生产过程非可视化：主要体现在不能实时了解生产现场中在产品、人员、生产设备等制造过程的实时变化；

（2）生产过程复杂性：由于生产工艺和产品组成的繁杂性，造成生产过程中各工段的连接性强，生产需求多变等；

（3）数据无法有效与管理层进行交流：这种隔阂造成制造过程的非通透性，生产进度、产品状况、设备运行状态等关键数据不能汇报到管理层，增加了管理和决策的繁杂性；

（4）制造过程信息的实时性低：制造任务随需求变化而调整，不利于及时收集制造过程数据。

管理层到车间，尤其是车间设备层的信息收集复杂，一是设备层的核心数据难于收集和上传，无法达到对制造过程的监测；二是系统难以探入到车间和设备层，从而对系统的精准运行产生影响，使实时信息脱离现实难于及时传达，使得整个生产车间可视化难以产生较大作用。以上证实了制造车间迫切需要收集和管理生产过程的有效信息，以建立一个完整的高能量生产车间信息采集和分析处理系统是实现车间信息化的基础。信息采集的主要功能及其分析和处理是将车间的各种离散数据实时采集到数据库中，并进行初步预处理。将生产数据及时精准传达到系统，加强管理人员对车间生产现场的监控，并为制定生产计划提供依据。如下是几种数据采集方式。

（1）一种传感器，一种能够检测需要测量的数据的检测装置，能够将数据转换成其他形式的数据用于输出。以满足信息的存储、分析等需求。在制造车间中存在众多测点，全天候监控整个制造过程，当检测异常时可迅速反馈至系统，属于信息采集的底层环节；

（2）条码技术是实现POS机和电子商务的实现基础，是实现现代化管控的宝贵应用。条码的编解码，标志符绘制，快速识别和电脑管控等重要技术都包含其中，它是一种前端采集技术，对系统管理和数据交换至关重要；

1.2.2 可视化监测系统研究现状

可视化技术正在茁壮成长，其使用范围和影响力也在不断加深。政府和各大企业同全球各大高等学校一起创建可视化技术研究机构，众多相关性论文也不断涌出。随着互联网技术的发展，可视化的概念也在不断深化。随着网络技术和电子商务的发展，出现了信息可视化概念，它不仅可以使用视图来表示多维非空间信息，使用户加深对数据意义的理解，而且用形象直观的图像来导引搜索过程，加快搜索速度^[1]。

在国内，阿里巴巴研发了淘宝指数，通过对其旗下的电子商务交易平台上产生的商业数据进行分析与可视化，为买家、卖家和第三方提供信息分享。基于12亿台终端设备，360发布了基于数据分析的“Scammer Map”产品，使用户能够真正看到大数据并揭示网络诈骗。

在国外，可视化技术已经成熟并且可以通过可视化技术用于实现某些目的。从而提升了自己的影响力。比如一些著名的媒体，BBC、NBC、华盛顿日报、纽约时报等，都利用数据可视化使流量显著升高。事实上，随着计算机技术的发展和检索技术的成熟，政府信息的公开化，基于数据挖掘，了解基于数据的数据新闻可视化，人们获取和解析数据的可能性大大提高，成为新闻发展的新方向和突破^[2]。

Microsoft、IBM、SAS等知名企业在可视化方面取得显著发展，推出了众多优秀可视化技术方面产品。包括有名的OPENGL和DirectX，还有：

SASRVisualBI；SAS的智能商务应用程序，这种可视化技术定义了大量的实时波动交互式响应。

Skyline系列：著名的产品有TerraBuilder ，TerraExplorer，TerraGate，领先的三位数字化显示技术拥有者，已成为现在大型真实三维数字场景制作的第一选择。

Gephi：Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，是一个用于构建实时波动分层的数据视图的可视化网络探索应用。

1.3 研究内容及组织结构

在过程工业生产车间，制造设备的实时状态是判断实际生产条件的重要指标。直接并且最大程度的反应海量制造过程中产生数据也是管理人员进行快速决策的重要依托。本课题以某企业的碳纤维原丝生产这一流程行业为研究对象，其原丝生产包括纺丝、水洗、水牵、上油、烘干、卷绕等工艺流程，每一个流程都有许多关乎原丝质量好坏的关键测点，为了能够帮助企业管理人员快速了解到流程中的数据变化，系统设计有一些可视化模块，用于监控和显示数据。实现以碳纤维原丝生产线为对象，基于ThingJS生产线可视化技术，搭建面向碳纤维原丝生产车间的三维可视化模块；分析数据源，对其储存方式进行系统分类，基于不同类型的数据库，实现对其的完整保存与查询；分析碳纤维生产工艺，结合碳纤维生产过程中采集数据的特点，基于碳纤维生产过程感知数据，实现对数据的预处理，根据不同的传感数据类型，设计并实现数据可视化模块，以可视化生产过程中的数据。本文的组织结构如下：

第1章对课题研究背景进行说明，并对研究现状进行叙述，总结全文需要研究内容。

第2章将对完成此系统所使用框架，数据库，可视化技术等关键技术进行系统性分析，了解其在此系统中的作用。

第3章将对生产数据来源进行分析，并对其进行分类，再对可视化监测系统的功能需求进行分类讲述，设计数据库存储和查询功能的实现。

第4章将对系统搭建的实际操作进行讲解，并对五部分功能的和系统性能进行测试。

第5章是全文的总结和总结，然后期待视觉监控系统功能的扩展。

第2章 流程工业可视化系统关键技术研究

流程工业是可视化监测系统底层设置便是各式各样的数据，如何处理好这些数据的存储，则是本次毕业设计首先要解决的问题。面对大量的生产车间数据，分布式数据库HBase与关系数据库MySQL相结合。对于完成数据的可视化，需要使用 Spring MVC模式架构搭建可视化监测系统，系统功能实现要依赖此框架的三个部件模型、视图和控制器，而持久层开发框架 MyBatis则是数据查询请求与反馈实现的基础。

2.1 分布式存储数据库HBase的研究

2.1.1 HBase的技术特点

用于列族的分布式数据库HBase适用于存储数十亿个数据，并且可以在几秒到几十秒之间反馈数据。此功能依赖于此数据库的良好可伸缩性。正式因为其极易的扩展性，才为亿万级数据的储存提供方便。其安全的底层数据存储服务享用于HDFS，其高性能的计算能力由MapReduce提供，其稳定服务和Failover机制依赖于Zookeeper，可实现实时随机读／写海量结构化数据^[3]。

HBase数据的存储根据列族进行划分，列族包含随机数列以满足智能数据访问。创建表时就必须设置列族。

HBase使用Row key来定向区分某行存储内容。行键的概念和MySQL中的主键相一致的，由于HBase支持基于行键的单行查询，范围扫描及全表扫描。因此HBase的性能受行键很大影响，行键的设计就显得及其重要。

基于行键的不同范围，数据库会将一个大表的内容分配到不同Region里，不同Region对一定范围的数据访问和存储负责。由此即便是一张大容量表，由于被分布到不同的region，访问时延也会大大降低。

Timestamp是数据库实现多种版本的核心，使用不同的时间戳来标识相同的行键以对应的多种版本的存储内容。写入数据时，如果此时对应的时间戳没有指定，数据库自动添加时间戳，时间戳和服务器时间同步。在HBase中，相同时间戳的存储内容遵循时间戳倒序排列^[4]。

2.1.2 HBase体系架构

HBase的体系架构遵循主从式性质，完整集群中，主节点 Hmaster独自工作，从节点 HRegionServer多个工作，主节点与从节点实质上是不同的物理构成，即一个物理构成上运行的进程是 Hmaster，很多物理构成上运行的进程为 HRegionServer，主节点无单点问题，整个集群中可发动多个主节点，保证完整集群中只有一个主节点工作依赖于 zookeeper的事件处理机制。HBase具体架构如图2.1所示。

图2.1HBase架构图

HBase的分布式特性在其结构图中便可直接体现。其中HDFS负责底层数据存储，众多DataNote包含其中。Client接口是数据交换的通道，对数据库储存和查询共都能的实现要通过Client接口。整个数据库集群的管理者的角色由Zookeeper担任，负责选举出主节点并存储主节点参数，监控各个从节点的是否有异常行为。主节点是HBase的宝贵角色，并非存储节点，主节点主要工作是分配HRegion、管理下发任务，不存储初态数据，不进行一般数据读写行为。初态数据存储在从节点中，而从节点和 HRegion、 HRegion和 rowkey的关系为一对多，即多个 HRegion的集合于每个从节点，而若干主键值的数据被一个 HRegion保存，多个 HRegion对一张表进行存储。每个表初始仅包含一个HRegion。其数据量的存储具有设定量，当达到此值时，会一分为二成为两个新的单元^[5]。

2.2 关系型数据库MySQL的研究

MySQL最早起源于MySQLAB公司前身的ISAM与mSQL项目，在1996年时发布了它的第一个版本MySQL1.0。经过20多年的发展，MySQL已经变得非常成熟。由于其体积小，速度快，成本低，开源，已成为许多互联网公司开发后端数据库的首选。在国内， MySQL其实已经成为互联网公司的默认标配，在人才储备、架构、解决方案储备方面已经非常完善，几乎已经成为从事相关技术人员必须要求掌握的基本技能。当然，MySQL之所以能如此受欢迎，还是离不开其优异的特性。相对于其它数据库，MySQL更容易调试、管理和优化，而且在面对上万条的大型数据时也仍然能提供良好的处理性能。除此之外，MySQL还具有可移植性高、安装小巧简单；运行效率稳定，有丰富信息的网络支持；支持SQL语句的规范等一些优秀的特性。这些特性使得MySQL在众多关系数据库中仍能脱颖而出，吸引大批忠实使用者^[6]。与其他传统的关系数据库相比，MySQL具有以下优点。

（1）简单易用：MySQL是一个高性能，相对简单的数据库，它比Oracle等大型数据库复杂得多;

（2）开源： MySQL的学习成本与使用成本在众多关系型数据库中可以说是良心，对大多数使用者都是开源的，不像 Oracle，其正版授权非常昂贵，它的价格随着容量的增大而增加，而若想完全买断授权成本则要更高；

（3）移植方便：MySQL对操作系统没有任何限制，可以在各种版本的Linux和非Linux系统上轻松运行。

（4）连接简单且安全性能好：MySQL可以通过互联网在任何地方和任何人共享数据库，但同时它可以进行访问控制，限制不同人的访问权限，保证数据的安全性；

在本次设计中，采用了MySQL作为平台的后端数据库来存储一部分结构化数据。由于面向流程的制造车间遍布大量传感器，同时整个车间还有不同的工艺过程，故在这个过程中有许多数据是结构化数据，数据库表也相互依赖，因此不适合直接应用非关系数据库。如传感器的位置信息表与工艺参数表可能存在关联关系，这时进行查询时可能会用到join查询，而非关系型数据库并不适合处理这种查询，所以本平台秉持稳定、高效、可扩展、快速开发的原则选用 MySQL作为后端数据库来存储结构化数据。

2.3 可视化监测系统相关技术研究

2.3.1 WEB开发框架Spring MVC

Spring MVC是一个基于Spring的MVC框架。Spring和Spring MVC是父容器和子容器的关系，Spring MVC由于本身也有依赖注入功能，因此可以独立使用。

MVC模式专指模型，视图和控制器。不使用设计模式的应用程序的一般处理模式是：输入，处理和输出以及使用此设计模式的应用程序分为三个核心组件：模式，视图和控制器，它们担负不同的任务。

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