楊 維，趙 維，徐建鋒，薛平貞

(西北機電工程研究所，陜西 咸陽 712099)

隨著人們對安全保障的日益重視，多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)得到了越來越廣泛的應用。通過對各類運行參數(shù)連續(xù)不斷的采集，可以獲得關鍵設備的運行狀態(tài)，并實現(xiàn)自動報警和故障診斷[1-2]。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的信息處理過程包括數(shù)據(jù)采集、顯示輸出和數(shù)據(jù)處理等多個任務，非常適合采用多線程技術(shù)[3-4]。不過，當采樣頻率較高、傳感器數(shù)量較多時，如何合理的進行任務劃分和設計多線程模型對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和執(zhí)行效率有著十分重要的影響[5]。本文提出了一種針對多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的多線程信息處理模型，并基于VxWorks操作系統(tǒng)給出了該模型的具體實現(xiàn)。通過在某綜合控制管理狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中的實際應用，驗證了該模型的有效性和穩(wěn)定性。

1 多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

圖1給出了一個典型的多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的基本架構(gòu)。其中，監(jiān)測網(wǎng)絡中存在幾十甚至上百個傳感器，用于監(jiān)測不同的測點；數(shù)據(jù)采集模塊通過監(jiān)測網(wǎng)絡可以接收各測點的運行參數(shù)，在收到運行參數(shù)之后，還需要進行顯示輸出、數(shù)據(jù)處理和故障診斷，經(jīng)過處理的監(jiān)測數(shù)據(jù)和診斷結(jié)果還要保存到數(shù)據(jù)庫中。

考慮到以下因素，則該問題更加復雜：

1)在一些監(jiān)測診斷系統(tǒng)中，希望報警點前后一段時間內(nèi)的采樣點越多越好，而在無報警時段內(nèi)對采樣點的數(shù)據(jù)密度沒有過高的要求。

2)對于不同類型的運行參數(shù)，需要采用不同的數(shù)據(jù)壓縮方法—緩變參數(shù)直接擴大采樣點時間間隔進行重采樣即可；非緩變參數(shù)則需要考慮參數(shù)變化的頻率。

2 多線程信息處理模型

針對上述多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，設計了一個多線程信息處理模型。在該模型中，將需要完成的任務劃分為主線程、數(shù)據(jù)采集線程、數(shù)據(jù)處理線程、故障診斷線程、顯示輸出線程和定時器，其信息處理流程如圖2所示。

2.1 數(shù)據(jù)采集線程

在硬件條件許可的前提下，可以適當加大采樣頻率。特別是對于非穩(wěn)態(tài)參數(shù)(如柴油機氣缸壓力參數(shù))，采樣頻率可能會大于50 MHz。為此，采用非阻塞異步通信方式接收來自多socket的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將采集到監(jiān)測數(shù)據(jù)送入預處理緩沖區(qū)。預處理緩沖區(qū)按不同參數(shù)劃分為不同的單元，每個單元都有一個報警狀態(tài)標識記錄是否報警。如果某參數(shù)一直處于正常的閾值范圍內(nèi)，則該標識置于低位0(表示正常)；如果某參數(shù)超出正常的閾值范圍，即將該標識置為高位1(表示異常)，同時記錄報警時間T_Alarm；如果處于報警狀態(tài)的參數(shù)重新回復到正常閾值范圍內(nèi)，則將該標識置為低位0，同時記錄取消報警時間T_AlarmEnd。

當傳感器數(shù)量較多且采樣頻率較高時，將會大大增加存儲空間。為此，需要進一步考慮數(shù)據(jù)壓縮。

2.2 數(shù)據(jù)處理線程

數(shù)據(jù)處理線程負責進一步處理預處理緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)。一旦預處理緩沖區(qū)中某個參數(shù)單元的緩沖區(qū)長度大于臨界值，即將緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)送入交換區(qū)，然后向數(shù)據(jù)處理線程發(fā)送請求處理通知。數(shù)據(jù)處理線程收到該通知后，按順序處理交換區(qū)中的數(shù)據(jù)：

1) 判斷當前參數(shù)單元是否為報警狀態(tài)，如果為非報警狀態(tài)，則按參數(shù)類型進行數(shù)據(jù)壓縮后存儲到數(shù)據(jù)庫中。

2) 如果處于報警狀態(tài)，則將報警窗口(T_Alarm-TL

3) 無論是否壓縮，轉(zhuǎn)存至數(shù)據(jù)庫之后，就要清空當前參數(shù)單元的交換區(qū)。

2.3 故障診斷線程

通過滑動診斷窗口，故障診斷線程實時對處于滑窗內(nèi)的數(shù)據(jù)進行基于模式識別的故障匹配。當故障匹配的結(jié)果有邏輯沖突時，還需要進行基于決策融合的沖突消解，給出最終的診斷結(jié)果。

2.4 顯示輸出線程

顯示輸出線程負責在監(jiān)控界面上以動態(tài)曲線、數(shù)字儀表等方式顯示最近時刻的運行參數(shù)和故障診斷的結(jié)果。

2.5 定時器

定時器根據(jù)需要按固定時間間隔向各線程發(fā)送通知。譬如融合診斷線程和顯示輸出線程并不是一直處于工作狀態(tài)，而是收到由定時器給出的通知信號量后才工作，待完成當前周期的任務后再自動“休眠”。

3 基于VxWorks的實現(xiàn)

基于VxWorks 5.5，實現(xiàn)了上述多線程信息處理模型。VxWorks 5.5是一個搶占式多任務實時操作系統(tǒng)，它只有一個進程，這個單一進程可以包括多個任務，并且這些多任務之間可以共享內(nèi)存和其它資源。

3.1 任務創(chuàng)建

在VxWorks環(huán)境下，提供了一個taskSpawn函數(shù)用以創(chuàng)建任務并執(zhí)行該任務的入口函數(shù)?？梢栽谄鋟srAppInit函數(shù)中執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務、數(shù)據(jù)處理任務、故障診斷任務、顯示輸出任務和定時器任務。程序代碼如下：

int t_DataCollecting = taskSpawn(“DataCollecting”, 100, 0, 8192, (FUNCPTR)DataCollect_Func, 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9); //創(chuàng)建數(shù)據(jù)采集任務

int t_DataProcessing = taskSpawn(“DataProcessing”, 100, 0, 8192, (FUNCPTR) DataProcessing_Func, 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9); //創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理任務

int t_FaultDiagns = taskSpawn(“FaultDiagns”, 100, 0, 8192, (FUNCPTR) FaultDiagns_Func, 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9); //創(chuàng)建故障診斷任務

int t_Output = taskSpawn(“Output”, 100, 0, 8192, (FUNCPTR) Output_Func, 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9); //創(chuàng)建顯示輸出任務

int t_Timer = taskSpawn(“Timer”, 100, 0, 8192, (FUNCPTR) Timer_Func, 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7, 8, 9); //創(chuàng)建定時器任務

3.2 任務間的協(xié)調(diào)與通信

1) 基于臨界區(qū)的數(shù)據(jù)保護

基于VxWorks下STL(標準模板庫)中的vector類，定義了用于緩存接收數(shù)據(jù)的預處理緩沖區(qū)。其代碼如下：

vectorRecvDatas; //定義預處理緩沖區(qū)

由于多任務之間可以共享內(nèi)存，因此各任務均可以讀寫上面定義的RecvDatas。為了避免同時搶占共享資源，可以利用VxWorks提供的taskLock函數(shù)和taskUnlock函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護。這兩個函數(shù)一定是成對出現(xiàn)的，通過taskLock函數(shù)實現(xiàn)鎖定，通過taskUnlock函數(shù)進行解鎖，而在這兩個函數(shù)之間的代碼相當于臨界區(qū)操作，避免產(chǎn)生沖突。其偽代碼如下：

taskLock?();???//鎖定

/******安全的數(shù)據(jù)操作********/

taskUnlock?();?//解鎖

2) 基于二進制信號量的通知機制

數(shù)據(jù)處理任務、顯示輸出任務和故障診斷任務并非一直處于工作狀態(tài)，而是收到通知后才執(zhí)行相關任務，完成任務后又可以暫時處于“休眠”狀態(tài)，直到收到下一個通知為止，如此周而復始?；赩xWorks提供的二進制信號量，可以實現(xiàn)上述通知機制。例如，關于定時通知顯示輸出任務刷屏，可以在usrAppInit函數(shù)中，可以先通過semBCreate創(chuàng)建一個名為sem_NotifyOutput的二進制信號量(用于定時通知顯示)。在顯示輸出任務中的Output_Func函數(shù)中，其偽代碼如下：

void Output()

{

for(;;)

{

semTake(sem_NotifyOutput);//占據(jù)通知顯示信號量

refresh();//刷屏操作

}

}

而在定時器事件中，其偽代碼描述如下：

output_Count++;//計數(shù)加1

if (output_Count % output_Interval == 0)

//若計數(shù)被顯示時間間隔整除，則

{

semGive(sem_NotifyOutput);//釋放通知顯示信號量

}

上述代碼中，Output函數(shù)的主體就是一個無條件的for循環(huán)，在其中首先通過semTake函數(shù)試圖占據(jù)sem_NotifyOutput，若成功占據(jù)則執(zhí)行refresh函數(shù)進行刷屏，否則一直等待。而在定時器事件中，output_Count一直遞增，一旦output_Count被顯示時間間隔output_Interval整除，則調(diào)用semGive函數(shù)釋放sem_NotifyOutput。

3.3 非阻塞式異步數(shù)據(jù)接收

創(chuàng)建單一的數(shù)據(jù)采集線程，以非阻塞異步方式接收來自所有客戶端的數(shù)據(jù)。在VxWorks中，提供了select函數(shù)實現(xiàn)非阻塞式異步數(shù)據(jù)接收。select函數(shù)可以監(jiān)視文件描述符集合中某個文件描述符是否發(fā)生變化，當然也可以用于監(jiān)視該文件描述符是否可讀，一旦檢測到有數(shù)據(jù)可讀后才調(diào)用相關的recv函數(shù)接收數(shù)據(jù)。

為了記錄所有客戶端socket，定義了一個基于STL的socket向量。其代碼如下：

vectorclient_Sockets;//定義客戶端socket向量

而在數(shù)據(jù)采集任務的DataCollect_Func函數(shù)中，其偽代碼如下：

void DataCollect_Func()

{

int i;

struct fd_set fds;//定義可讀文件描述符集合

struct timeval timeout={2, 0};//定義select的超時時間為2s

for(;;)

{

FD_ZERO(&fds);//每次循環(huán)都要清空集合

for(i = 0; i < client_Sockets.size(); i++)

{

FD_SET(client_Sockets[i], &fds);

}//將client_Sockets中所有項添加到fds中

switch(select(FD_SETSIZE, &fds, NULL, NULL, &timeout))

{

case -1:

{

exit(-1);break;

}

case 0: break;

default:

{

for(i = 0; i < client_Sockets.size(); i++)

{

if (FD_ISSET(client_Sockets[i],&fds))//若可讀

{

recv(client_Sockets[i], ….);//接收數(shù)據(jù)

}

}

}

}

}

4 實際應用

在某綜合控制管理狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，傳感器總數(shù)為N個，這些傳感器的采樣頻率分別為10 Hz、50 Hz和50 MHz不等。監(jiān)測網(wǎng)絡采用工業(yè)以太網(wǎng)和CAN總線，但并非所有傳感器都直接接入監(jiān)測網(wǎng)絡，鄰近測點的傳感器可能通過共同的下位機(如單片機)接入監(jiān)測網(wǎng)絡。系統(tǒng)運行的硬件環(huán)境為：P4 1.4G、1G RAM、500G HD。

通過跟蹤日志可知，在實際的使用過程中，CPU的平均使用率為45%，峰值使用率低于75%，且未發(fā)現(xiàn)死鎖、錯/漏報警等情況。表明系統(tǒng)任務劃分合理，運行穩(wěn)定。

5 結(jié) 論

對于多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)而言，合理的進行任務劃分和設計多線程信息處理模型非常重要，對系統(tǒng)的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性影響很大。本文提出的多傳感器狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的多線程信息處理模型包括數(shù)據(jù)采集線程、數(shù)據(jù)處理線程、故障診斷線程、顯示輸出線程和定時器等，具有一定通用性。在VxWorks下給出了該模型的具體實現(xiàn)。通過實際應用，表明該模型及其具體實現(xiàn)執(zhí)行效率較高，且穩(wěn)定性較好。

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