随着工业化和信息化的深入融合， 工业系统数据采集技术已经成为现代工业生产过程中不可或缺的一部分。 数据采集技术可以实时监测和获取工业系统的各种参数，如温度、湿度、压力、流量等，为生产管理和决策提供准确、及时、可靠的数据支持，有助于提高生产效率、降低生产成本和保障生产安全。

然而，工业系统的数据采集和处理仍然面临着许多挑战。 首先，工业系统的环境恶劣，数据采集器需要具备较高的可靠性和稳定性。 其次，工业系统的数据量庞大，需要采用高效的数据处理和存储技术。 最后，工业系统的数据采集和处理需要满足实时性和准确性的要求， 需要采用先进的通信技术和数据处理算法。

为了解决上述问题， 本文将针对工业系统采集技术进行深入研究， 其中采用工业互联网操作系统(supOS)作为整个建设的底座，该平台核心就是用工业软件驱动模式打破传统的工业软件的架构，并且用工厂数据全集成的方式作为突破口。实现轻量化的创新模式。 平台为企业提供高可靠性、低成本的数据化路径。

以 HCI 中常见的 Web 网页程序为例， 在对其基本功能和架构 分 析 的 基 础 上 ， 基 于WebSocket通信协议， 分析了 Web 网页数据交互过程中的通信连接、数据传输特性等共性技术，同时对于系统稳定性进行测试。

1 supOS 系统维护解决方案

工业系统对实时数据的需求非常重要， 需要及时获取各个系统之间的参数、状态、指标等，未及时获取该数据，就会产生能源浪费、资源利用效率低下等问题。通过 supOS 工业软件进行监测采集，可以及时并且高效地获取和处理大量数据。 它可以提供快速、实时的数据采集和传输能力。 实时监测设备的运行状态，可以检测异常情况、故障预警，便于工作人员及时维护，最大程度上减少停工时间和生产损失。 并且该系统可以灵活适配不同的数据源和环境，能够和多种设备传感器相连接。 在与设备连接中通过采用安全的通信协议以及加密技术，确保数据传输的机密性和完整性，支持多种数据格式，解决了传统工业系统软件对生产数据处理不及时、不同设备之间数据不同步，以及传输过程中所面临的网络安全问题。

图 1 supOS 系统整体功能图

2 基于 supOS 数据采集技术分析

相对于传统的工业软件系统，supOS 系统更加灵活， 有更多的扩展性， 它可以通过模块化的设计根据具体需求进行配置及定制，实现不同场景下的数据采集和分析，传统的工业软件采集技术往往是定制化开发，难以适应快速变化的需求。 其中根据采集技术分析，supOS 可以通过数据采集技术、 采集精度和速度、采集范围、采集安全性能等几个方面进行叙述。 如图 2 所示。

图 2 supOS 数据采集技术分析流程图

2.1 数据采集技术

在采集技术等方面 supOS 软件系统可以根据用户需求选择合适的方式进行采集， 其中适配市面上大部分采集协议，例如：HTTP 协议、FTP 协议、SMTP 协议、数据库采集、消息队列采集等。 并且在与 Web 服务器进行交互时，支持 GET 和 POST 等请求方式，用来处理各种结构化以及非结构化数据。该系统具备强大的跨平台交互能力，在 Linux、Windows 等平台中，都可以使用 FTP 客户端和服务器进行数据传输与采集，并且为了传输的安全性， 可以提供匿名登录和授权登录方式采集各种文件和文件夹的数据。

在项目实施过程中发现工厂子系统软件想采集数据时，由于系统使用时间较久， 无法提供对应接口，supOS 还可以通过JDBC 等方式连接到数据库，获取到数据库中的数据，同时还支持各种关系型数据库和非关系型数据库的连接。

此外为了摆脱传统软件采集数据的局限性，supOS 软件系统还支持自定义数据源和数据采集规则， 通过这种方式依然能高效获取数据，并将其转换为统一的格式进行存储和处理。 实时数据采集流程如图 3 所示：

图 3 实时数据采集流程图

2.2 数据采集精度和速度

supOS 系统软件采集具备了可靠的数据传输和存储机制，可以保证数据的完整性和安全性， 解决了传统工业软件采集数据时，数据质量不高、数据丢失、数据重复等多种问题。 并且该系统软件拥有先进的数据预处理和清洗技术， 可以精确地从原始数据中提取所需的信息。

此外， 该系统软件支持多线程和分布式结合自动化和智能化采集技术，可以大大加快数据采集的速度。 使用高性能的数据采集引擎和并发处理能力，能够同时处理多个数据请求，并将数据迅速传输到目标系统，从而提高数据采集的效率和响应速度。一定程度解决了传统工业系统数据污染、 批量处理无法实时监控状态数据等多种问题。

2.3 数据采集范围

supOS 系统支持多样化的数据源：文本数据、数据库数据、接口数据等。 无论是结构化数据还是半结构化数据，都可以灵活地采集和整合。

传感器数据以及设备状态等数据， 该软件都可以进行全面采集，无论是操作层面的数据采集还是战略层面的数据分析，都可以提供数据支持， 解决了传统工业软件受限于特定的数据源无法适应多样化的数据类型等问题。

在不同硬件设备中， 该系统软件还可以根据特定需求进行定制和配置，依据不同行业和应用场景，满足企业工厂不同阶段和发展的数据采集要求，进行一体化的数据管理，让用户可以在一个平台上进行数据查询和分析。 这种一体化管理有助于提高数据的可访问性和可用性，简化数据集成和数据处理的过程。

2.4 数据采集安全性

supOS 软件系统采用高级加密协议和技术， 确保在数据传输过程中的机密性和完整性。 通过使用安全通信协议(如HTTPS)和加密算法，在防止数据在传输过程中被窃取或篡改的同时，还提供了灵活的访问控制和权限管理功能，根据用户角色和权限数据的访问权限，限制用户对数据的查看、修改和删除操作，有效避免未经授权的用户访问敏感数据。

该系统软件可以有效进行数据备份和灾难恢复， 定义备份数据，并且在发生不可逆的生产故障时快速恢复数据。 这种数据备份和恢复机制可以提高数据的可靠性和可用性， 防止数据的丢失和损坏。

该系统软件对数据采集和访问行为进行审计和监控， 通过记录和监控用户的操作行为、数据访问日志等，可以及时检测和响应安全事件，保护数据的安全性和合规性。 有助于提高数据采集过程的可见性，及早发现和解决潜在的安全问题。 并且会有专门研发人员对系统模块定期进行安全性更新和维护， 包括修补安全漏洞、更新安全补丁、更新加密算法等。 通过持续改进和维护安全性，确保及时应对新的安全威胁和风险。

3 基于 supOS 数据采集系统设计

在系统设计等方面，supOS 软件系统是模块化和可扩展性的架构设计，可以根据实际需求灵活添加或移除采集设备，以满足不断变化的采集需求。 传统工业软件系统可能由于硬件和软件的限制，扩展困难。 该系统通过设计上的优化，使得数据集成和分析更加高效方便。 其中 supOS 系统设计可以通过系统需求分析、硬件设计、软件设计、数据采集算法等几个方面进行叙述。如图 4 所示。

图 4 基于 supOS 数据采集系统设计

3.1 系统需求分析

在系统需求等方面，supOS 数据采集系统经过精心设计，可以根据应用场景的需求提供全面的功能和优化的性能。 相对于传统工业软件采集系统来说， 该系统可以灵活地适应不同的数据采集要求，并具备高速的数据采集能力;而且注重界面友好性和操作的简便性， 让用户可以更加方便地配置和管理数据采集任务，观察数据采集状态并进行数据采集分析。

在性能需求方面 supOS 采集系统通过优化硬件和软件算法，便于提供快速、实时的数据采集能力和处理能力，并且会对传输数据进行数据加密、访问控制和身份验证，以确保数据的保密性和完整性。 在采集传输过程中，系统会采用相应的安全协议和措施，防止未经授权的恶意攻击。 相比之下，工厂传统的采集软件系统可能会存在处理大量数据时延时， 无法满足实时性要求，并且对数据传输的网络安全性能保护较低。 软件系统设计流程如图 5 所示：

图 5 软件系统设计流程图

3.2 硬件设计

supOS 数据采集系统的硬件设计通常采用高度集成的硬件平台，整合多种功能和模块于一个设备中，相对于其他采集系统软件，这样设计可以减少硬件的体积和复杂度，使得系统更加紧凑和便于部署。 硬件设计支持多样化的接口和通信协议，如模拟输入接口、数字输入输出接口、以太网接口、串口等。 这样设计可以适配各种设备和传感器，并与其他系统进行高效的数据交互。 注重提供高精度和高性能的采集能力，采用了先进的模数转换器(ADC)和数字信号处理器(DSP)等技术，能够实时、准确地采集和处理各种类型的数据，这些设计使得 supOS 数据采集系统适用于更广泛的工业应用。

3.3 软件设计

supOS 数据采集系统的软件设计注重灵活性， 可以根据用户的需求进行配置和定制。 它能提供可视化的配置界面或者编程接口，使用户能够自定义采集参数、数据存储方式、采样频率等关键设置，以适应不同的应用场景。 该系统拥有强大的数据处理和分析能力，提供各种预算法、滤波技术、信号分析工具等，能够对采集到的原始数据进行实时处理和分析。

在可视化操作中，能够提供实时数据显示、图表绘制、仪表盘等功能，方便用户查看和控制。 在系统架构方面中，用户还可以根据需求和场景，设计合适的系统架构，例如分层架构、微服务架构等，使得系统提供更高效、可靠、定制化的数据采集和分析解决方案，满足不同的用户需求。

3.4 数据采集算法

数据采集通常涉及模拟信号的采样和数字化处理，supOS采集软件采用合适的采样频率和采样精度， 结合滤波算法对采样数据进行预处理。 在采集传输的过程中传感器设备可能存在误差和偏移， 该系统内有校准和校正算法对采集的数据进行校准和修正，确保数据的准确性和一致性。 数据采集之后，提供数据处理和分析算法，如统计分析、趋势分析等提取数据中有用的信息，帮助用户进行准确的决策。 在实时同步数据的过程中，数据的安全性非常重要， 该系统会采用加密算法和数据权限管理策略，在数据采集过程中避免恶意攻击和未授权访问等操作。

4 数据采集组态应用

根据本文提出的工业系统数据采集分析与设计方法， 采集到的数据分为实时监测数据和历史监测数据两类， 同时可以在系统内部模板上设置该数据点位的报警值。 当系统状态数据异常，在报警的范围内，则会把该条异常数据同步到数据库中，并且通过协议采集在页面上进行展示，可以看到详细的报警事件、报警原因、报警等级、滞留时间、用户是否确认等信息，为后期工作人员检查设备提供分析依据。

具备对报警的快速组态和展示功能，实时报警是用于显示系统正处于报警状态的信息列表，不同级别的报警可设置显示为不同的颜色，可确认单个或全屏报警，设置筛选条件过滤显示报警，让用户及时查看所关注的报警信息。 并且会对数据进行全方位的处理，包括不良数据硬隔离、敏感数据的加密脱敏处理、重要数据的定期备份、数据销毁的不可恢复性等，确保数据安全可控。

根据本文提出的 supOS 工业系统数据采集技术分析与设计技术开发的石家庄安全风险智能化管控平台项目已处于运行阶段。 根据用户需要进行系统点位的更新和迭代，把采集的数据更加安全高效地传送到调控中心， 为现场工作人员及时监护设备状态是否正常提供了重要的帮助。 实时报警界面如图 6 所示：

图 6 实时报警

5 结束语

本文详细讨论了 supOS 工业系统软件的设计与应用，从应用行业的重要性、系统软件的设计、系统的实际应用等方面，介绍了 supOS 工业系统采集数据在工厂中存在的重要意义。