数据库介绍——openPlant介绍

openPlant实时/历史数据库介绍

1 openPlant实时/历史数据库功能

1.1 openPlant数据库管理工具

1）openPlant数据组织结构

实时数据库处理的主要对象为从现场各控制系统采集来的各测点的实时数据，为了统一管理这些数据，保证数据的唯一性，openPlant实时数据库采用了“[数据库名].[节点名].[点名]”的多维结构，对进入系统的所有采集点、手工输入点、计算点进行统一规划和属性定义，保留控制系统原有的点名，使采集数据在全厂范围内得到统一管理并易于查询，为企业数据的集成应用提供便利；

openPlant实时数据库系统采用分布式架构，让您轻松应对集团级实时/历史数据管理要求。

其中：

root 系统的根节点

rtdb 表示一个实时数据库实例。如一个集团下属多个分厂，在每个分厂安装有一个openPlant数据库，那么每个RTDB表示一个分厂。

node 可以表示一个实时数据库实例中的某个节点，如DCS、输煤、化学、ECS、NCS等，或用户自定义的每个节点，如计算点的节点、手工输入点的节点等。

point 表示某个采集节点中的点。

2）openPlant数据库管理控制台

openPlant实时数据库提供基于B/S的数据库管理控制台，提供节点管理、数据点管理、数据导入/导出、用户管理、系统监视等功能。

3）openPlant数据库优化工具

openPlant实时数据库优化工具（Optimizer）用于对数据库的存储性能进行优化，可以分析各测点的数据变化率和占用的存储空间，列出数据库中占用存储空间较多的测点，同时给出各测点的建议优化配置参数。用户利用优化工具可以不断提高数据库的性能。

4）openPlant数据导入/导出

openPlant实时数据库提供基于数据库控制台和基于命令行方式的两种数据导入/导出工具，方便用户对数据库的配置、维护和备份。系统充分考虑实际工程经常遇到的大量点配置及数据的导入和导出，支持txt、csv、xml、Excel 等格式，大大提高工作效率。

基于数据库控制台的导入/导出

基于命令行的导入/导出

openPlant实时数据库系统为高端用户还提供基于命令行方式的数据导入/导出工具，方便用户对数据库中的点和节点进行管理。用户可以按照用户手册中提供的配置文件的样本进行节点和点的配置。

基于命令行的导入/导出工具包括如下内容：

*.op文件为数据库导入、导出配置文件格式，在其中配置需要添加、删除或修改的节点或点。

*.op文件格式如下：

<%COMMAND% OBJECT=%OBJ%>

{对象列表}

其中：

a）命令 %COMMAND% 为：

INSERT- 插入

UPDATE - 更新

DELETE - 删除

b）对象列表:

节点：

NODE_NAME, desc="描述"

模拟点：

POINT_NAME, AX, desc="描述"，low=0, high=100, eu="单位"，fm=1, archived=1, comp=1,db=0.5, db_type=PCT

开关点：

DIGITAL_NAME, DX, desc="描述"，set="设定描述", reset="复位描述"，archived=1

1.2 openPlant过程点定义工具

openPlant数据库管理控制台提供对过程点进行定义和操作，如新建、删除、编辑、修改、查询及过滤，包括模拟量点、数字量点等多种类型量的属性，包括名称、描述、工程单位、上限、下限、报警的状态等。

实时数据库主要处理对象为现场控制系统中的仪表的数值和设备状态，这些对象一般可分为数字量和模拟量两种，数字量如设备状态、开关信号、手自动信号等，模拟量如温度、流量、压力、液位参数等，能够和控制系统共享数据库工程文件。

openPlant主要字段说明：

1.3 openPlant图形组态工具

openPlant实时/历史数据库提供专业的过程图形组态工具GBuilder，以图

形的方式直观地显示过程变化的动态信息，对图形、图元可以进行建立、修改和删除等各种操作，并关联到实时数据进行发布和显示。

GBuilder是一款满足用户个性化需求的图形组态工具，使用它可以很方便地绘制和仿真各种主流控制系统的过程图形，可在一幅画面上以多种方式显示生产信息，提高用户的数据分析和决策能力，同时结合先进的组件技术，具有良好的开放性及扩展性。

GBuilder是一款用纯Java语言开发的图形组态工具，具有良好的跨平台性能。无论您的是在Windows、Unix还是Linux系统下开发，都可以很好地满足您的需求。

GBuilder具有以下主要功能：

1）基本图元绘制：

用GBuilder可以绘制各种基本的图形元素，如线/多线、矩形、多边形、椭圆、圆弧、文本、按钮、时间、图像、采集点、棒状图、趋势图等，使用户可以很方便地再现现场的控制系统。

2）图形库

GBuilder提供包括各种电力系统各种对象的图形库，如泵、风机、阀门、开关等基本元素。同时用户在绘图过程中还可生成自己的图形库。

3）定义动态条件

颜色动态：对象的颜色可以随条件而变化；

文字动态：文本对象可以随条件而文字内容；

显示动态：可以根据条件显示和隐藏对象；

移动动态：对象可随条件而变化位置；

旋转动态：对象可随条件而旋转；

图像动态：图象对象可随条件而切换图象。

事件动态：对象可以响应各种定义的用户事件；

4）文件类型

支持ASCII（*.dsp）及二进制（*.ser）两种文件存储方式。

1.4 openPlant趋势分析工具

openPlant @Trend模块提供过程点的实时趋势及历史趋势，方便用户对历史及实时数据进行分析。@Trend模块具有以下功能：

1）自定义趋势查询的起始时间、结束时间、时间间隔；

2）可将相关的测点定义为趋势组，并可以保存配置；

3）可以设置各趋势点的颜色、高低限，以及趋势背景色；

4）具有回放、前进、放大、缩小和指定区域ZOOM等功能；

5）可将趋势数据以表格的方式显示，并可将结果保存为csv文件；

6）可以将趋势图形保存为bmp/jpeg文件，也可以直接打印；

7）可在过程图形上直接点击鼠标右键查看参数的趋势，非常方便；

1.5 openPlant统计报表工具

openPlant统计报表工具可实现统计参数的在线配置，数据的自动统计、手工数据的录入、报表模板的定制及发布等功能，在提高用户的数据分析能力的同时，省去了大量的人力物力，并真正做到客观和准确。生成的报表可以在网上浏览，也可保存为Excel、PDF等格式。

openPlant统计报表工具具有以下功能：

1）基于J2EE的纯B/S报表平台；

2）提供报表统计指标的维护功能，用户可以方便地在配置界面进行统计指标的查询、新建、删除和修改；

3）统计指标可以配置专业、机组、统计周期（小时/班/日/月/年）、指标类型（实时点/计算点/手动输入点）、取值类型（最大/最小/平均/累计）等属性，灵活易用，满足用户对各类统计数据的要求；

4）具有公式解析和计算功能，内置多种函数（如水蒸汽焓熵值、数学函数等），无需编程就可获取计算点的统计指标；

5）内嵌后台统计进程，可以根据定义的统计指标自动进行统计，如整点数据、班数据、日数据、月数据等，统计类型包括最大值、最小值、平均值和累计值；

6）提供统计数据维护功能，用户手工调度统计进程修补统计数据，也可手工修改统计数据；

7）内嵌自动排班系统，对班统计数据进行有效管理；

8）提供各种常见的报表模板和配置向导，用户可以选择模板并定义相应的指标，即可生成用户自定义报表，可以多用户共用报表；

9）生成的报表可以在网页上直接浏览、打印，也可以保存为EXCEL、PDF 等格式；

1.6 图形浏览工具@GViewer

具有openPlant @Transfer图形转换工具，能够将来自控制系统中的图形转换为openPlant的图形格式。

一方面减少了实时监测系统系统图形组态的工作量，另一方面用户在客户机浏览器上看到的过程图形与控制系统中的完全一致，真正实现了过程监控从控制室到桌面的延伸。同时能够对用户的投资进行充分地保护。

OVATION图形示例

新华XDPS-400图形示例

ABB Symphony图形示例

Infi-90图形示例

三菱DIASYS-UP图形示例

Intouch图形示例

1.7 点信息@Detail

采集过程点的所有静态和动态信息，如过程点的值﹑质量、单位﹑描述﹑高低限、报警状态、记录类型﹑硬件地址及工作站号等，方便用户了解相关采集点

的详细信息。

1.8数据导入批处理工具

openPlant实时数据库系统提供针对各种常见DCS和PLC系统的点配置工具，用户可以方便地根据控制系统中的点数据库自动生成各系统的采集点配置文件，直接导入实时数据库，可以大大减少配置各系统采集点的工作量，现支持的批处理工具如下：

ovimp wdpf/ovation系统点配置工具

xdpsimp 新华xdps系统点配置工具

abbimp Infi-90/Symphony系统点配置工具

foximp Foxboro系统点配置工具

hiaimp 日立HIACS系统点配置工具

uxlimp 横河uxl系统点配置工具

macsimp 和利时MACS系统点配置工具

mitimp DIASYS-UP系统点配置工具

fiximp iFIX系统点配置工具

itimp Intouch系统点配置工具

rsimp AB RSView系统点配置工具

2 openPlant实时/历史数据库技术

2.1 openPlant系统结构

1）跨平台技术

openPlant实时数据库系统是麦杰科技开发的可用于大规模分布式生产过程数据的自动采集、存储和监视的企业级实时数据管理平台，包括openPlant 数据接口、openPlant实时/历史数据库核心模块、openPlant分布式Web应用平台、openPlant应用开发接口及工具组件。

openPlant实时数据库核心采用标准C++语言编写，对操作系统的依赖性很小，具有良好的可移植性和优异的跨平台性能。openPlant实时数据库支持当前主流的硬件平台包括PC服务器和Unix小型机，如IBM、HP、DELL、SUN 等服务器厂商的硬件平台等；

openPlant实时数据库支持Windows、Unix、Linux等主流操作系统，在各平台之上都经过工程师的严格测试和现场的实际考验，可以实现上万小时的安全稳定运行。

同时，openPlant实时数据库提供采用纯JAVA语言编写的数据库管理维护工具，可以在支持TCP/IP协议的任何一种操作系统上对openPlant实时数据库进行维护。

2）分布式数据库结构

openPlant实时数据库采用统一的通信平台，WEB应用包括J2EE/.NET都可以与openPlant高度集成，openPlant的分布式结构不仅适用于电厂实时数据平台，而且适用于构建集团级的实时数据中心，从单一小型机组到多台大型机组的数据中心，openPlant数据库可以伸缩自如。

3）高可用性标准

openPlant实时数据库支持流行的高可用性（High Availability）技术，包括Windows、Unix、Linux下的双机集群配置，经过测试并支持运行的包括：

注：MSCS - Microsoft Windows 2003 Enterprise Server

2.2 openPlant控制系统接口及成熟的接口模块清单

openPlant具有非常丰富和成熟的控制系统接口，可实现与各种主流DCS和PLC系统的数据接口，主要支持的接口如下：

DCS产品国外如艾默生Ovation/WDPF、ABB Infi90/Symphany、西门子TXP/T3000、FOXBORO IA系列、日立HIACS、横河DCS、Honeywell系列、MAX1000系列，以及国内产品如新华XDPS、浙大中控JX300X/ECS－100、和利时MACS 系列、南瑞、四方、金智等；

工控软件如Intouch、iFIX、Rslinx、Wincc、组态王、OPC服务器；

PLC系列如AB、Siemens、GE、Omron、Modicon, 以及其它智能设备等。

数据采集支持各种工业标准包括：TCP/IP、OPC /DDE、Modbus、Profibus、RTU、电力规约101/102/104、RS232/485等通讯协议。

openPlant实时数据库提供统一的数据接口层，并针对不同接口模块的特定需求进行了性能优化和功能扩展。

针对每个采集点用户可自定义其精度和采样频率，系统可实时监视采集节点的通信状态，并提供报警。

成熟的接口模块清单：

2.3 openPlant实时数据库模型

openPlant实时数据库模型由下列三要素组成：一组实时数据对象及其结构、一组操作和一组（关于对象与操作的）约束。其中的约束更突出地包括时间限制。

2.3.1 openPlant实时数据对象

openPlant实时数据库（RTDB）中包含下列两种类型的数据对象：

1）过程点对象

现实世界中的过程对象由传感器监视，其值被周期性地采样，并写入数据库。这种被实时写入的过程对象的值就是一个过程对象在特定时刻的映像，称为过程点对象。一个过程点对象有一个时标和一个有效期与之相连，它们分别对于相关过程对象的采样时刻和自此时刻开始至下一采样发生的时间区间。一个过程对象的值被采样并写入openPlant数据库而成为一个过程对象点的任务，然后建模为一个周期实时事务。过程对象的值一旦记入数据库，就不被更改，而将对过程对象的另一时刻值采样并写入数据库，作为新的过程对象。

2）导出对象

一个导出对象（DerivedObject，DEO）是经过一个事务的执行，由一组过程点对象和/或其他数据对象计算而得。显然，DEO也有时标，它是事务时间，其有效期则为导出它的多数据对象的有效之交，且可能有多个时间区间形式。

2.3.2 时间关系代数操作

openPlant实时数据库的时间关系代数有几种基本操作：选择、投影、迪卡尔积、差和并。其定义与一般关系代数略有不同：

1）时间选择

定义为选择满足时间条件表达式的数据对象。

如用户查询在一定起始时间和结束时间范围内的数据对象。

2）时间并

先定义"时间归并"操作：对于一个过程点对象，将其中所有具有相同值、不同有效期的数据对象分别并成一个，其有效期为各相有效期之并。这就意味着去掉那些值和有效期都相同的重复对象，在进行历史存储中可以有效地提高数据的压缩率，增加数据存储量。

2.3.3 时间约束