diff --git a/RICS/RICS_readme.md b/RICS/RICS_readme.md new file mode 100644 index 0000000..50e7c8d --- /dev/null +++ b/RICS/RICS_readme.md @@ -0,0 +1,120 @@ +# RICS — 规则信息集中服务 + +## 概述 + +RICS（**R**ule **I**nfo **C**entralized **S**ervice）是 EIS 系统中的规则配置信息集中展示服务。它**不执行算法**，而是将 DB2 中配置的所有规则解析、格式化为结构化 JSON，然后推送到 Memcached 供前端页面和仪表盘使用。 + +与 eqpalg 不同，RICS 不做实时数据监控和报警，它专职负责**规则的配置信息的读取和格式化输出**。 + +## 进程架构 + +RICS 作为单个 PACE 平台组件运行，注册 ICE 端点 `"baosight/RICS"`，通过定时器周期性刷新全量规则信息。 + +``` +┌─────────────────────────────────────────────┐ +│ RICS 进程 │ +│ │ +│ TimeNotify() ──→ RICSAlg::timed_task() │ +│ │ │ +│ ├→ alg_handle(algId) │ +│ │ ├─ 读 T_RULE_CFG │ +│ │ ├─ 解析 ruleParam │ +│ │ └─ exp_handle() │ +│ │ │ +│ ├→ get_json_by_algid() │ +│ │ └─ 格式化为JSON │ +│ │ │ +│ └→ write_memcaced() │ +│ └─ Memcached 写入 │ +└─────────────────────────────────────────────┘ +``` + +## ICE 接口 + +| 方法 | 说明 | +|------|------| +| `SendDataShort(99999, seq)` | 调试/测试入口，调用 `RICS_alg_->dispose()` | +| `SendDataLong(...)` | 复杂数据接口（未实现） | +| `TimeNotify(...)` | 定时触发，调用 `timed_task()` 全量刷新 | + +## 核心工作流 + +### `timed_task()` — 定时刷新 + +定时触发后，遍历 **15 种算法 ID**（`{1,2,3,4,5,6,7,8,12,13,14,15,16,17,18}`），对每种算法： + +1. **`alg_handle(algId)`** — 从 DB2 `T_RULE_CFG` 读取该算法类型下的所有规则配置 +2. **`exp_handle()`** — 按算法 ID 解析 `ruleParam` JSON，提取表达式字符串、参数、阈值等 +3. **`get_json_by_algid()`** — 将所有规则组装为 `{columns: [...], data: [[...]]}` 的表格 JSON +4. **`write_memcaced()`** — 以 `"{unitNo}_Alg_{algId}"` 为 key 写入 Memcached + +### 算法参数解析 (`exp_handle()`) + +针对不同算法 ID 提取不同的参数字段： + +| algId | 算法类型 | 表达式数 | 关键参数 | +|-------|----------|---------|----------| +| 1 | 简单报警 | 1 | — | +| 2 | 阈值监控 | 2 | limit_down, limit_up, unit | +| 3 | 动作-反馈(逻辑) | 3 | hold, timeout | +| 4 | 动作-反馈(阈值) | 3 | hold, timeout, limit_down, limit_up | +| 5 | 持续限值 | 2 | hold_time, limit_down, limit_up | +| 6 | 保持时间 | 1 | limit_time(小时) | +| 7 | 出现次数 | 1 | limit_times | +| 8 | 斜率/趋势 | 1 | interval_time, deltaX, diff, CS_AVG_SIZE | +| 12 | 相关性 | 3 | scale, min_len | +| 13 | 相关性+最小长度 | 3 | scale, min_len | +| 14 | 变化率 | 1 | interval_time, deltaX, diff(%), CS_AVG_SIZE | +| 15 | 数据窗口 | 1 | length(100-1000) | +| 16 | 多变量离群 | 2 | detect_mode, limit_warn, limit_error, hold_time | +| 17 | 限幅检查 | 2 | limit_warn, limit_error | +| 18 | 多变量离群v2 | 2 | 同 algId 16 | + +### Memcached 输出 + +- **Key 格式**: `"{unitNo}_Alg_{algId}"`（如 `C308_Alg_1`） +- **Value 格式**: `{"columns": [...], "data": [[...]]}` +- 列包含：规则ID、规则名称、机组、标签名及中文翻译、表达式、参数等 + +## 关键技术细节 + +- **规则配置来源**: DB2 `T_RULE_CFG` 表，其中 `ruleParam` 是 JSON 字符串，包含 tags、before_exec（前提条件表达式）、function（算法参数）三大部分 +- **中文翻译**: 通过 `BinaryTele` 从共享内存读取 `T_LOV_FDAAITEM` 表，构建 item 名→中文翻译的映射 +- **算法 ID 缺失**: 算法 9、10、11 从未在 RICS 中实现展示 + +## 与 eqpalg 的关系 + +| 方面 | RICS | eqpalg | +|------|------|--------| +| 职责 | 规则配置展示 | 规则执行与报警 | +| 数据方向 | DB2 → Memcached（只读） | 共享内存 → 算法 → 报警 | +| 触发方式 | 定时全量刷新 | mon 持续/cron 定时/task 按需 | +| 输出 | Memcached 中的 JSON | 报警、DB2 统计结果 | + +**RICS 是 eqpalg 的"配置展示面"** — 它将 eqpalg 所用到的同一批规则配置（来自 `T_RULE_CFG`）格式化后提供给前端，使得操作人员能看到当前正在运行哪些规则、每个规则的参数和表达式是什么。 + +## 目录结构 + +``` +RICS/ +├── RICS.cc/h # 进程入口，启动 ICE 服务 +├── RICS_icei.cc/h # ICE 接口，处理电文和定时触发 +├── RICS_alg.cc/h # 核心逻辑：规则读取、解析、JSON 输出 +├── utility.cc/h # 时间工具函数 +├── item2chinese.hpp # 标签名→中文翻译映射 +├── public.h # RuleInfo / CfgRuleInfo 数据结构 +├── table_struct/ # DB2 表结构映射 +│ ├── t_rule_cfg.h # 规则配置表 +│ ├── t_eqp_data.h # 设备数据表 +│ ├── t_eqp_repair.h # 设备检修表 +│ └── fv_pdi.h # 卷材生产数据视图 +├── json/ # JSON 模板文件 +│ ├── eqp_status.json +│ └── norm_info.json +└── CMakeLists.txt +``` + +## 作者 + +- Cat (null.null.null@qq.com) +- 宝信软件（Baosight Co. Ltd.） diff --git a/dsm/dsm_readme.md b/dsm/dsm_readme.md new file mode 100644 index 0000000..96c8bc6 --- /dev/null +++ b/dsm/dsm_readme.md @@ -0,0 +1,160 @@ +# dsm — 数据存储管理 + +## 概述 + +dsm（**D**ata **S**ave **M**anager / 数据存储管理）是 EIS 系统中的历史数据归档服务。它的核心职责是： + +- **周期性**从 iHyperDB 工业历史数据库查询指定规则的历史数据 +- 将查询到的数据（标签值 + 时间戳）保存为 **JSON 文件**在磁盘上 +- 按规则 ID 和日期组织文件，区分正常数据和报警数据 + +## 进程架构 + +dsm 作为单个 PACE 平台组件运行，注册 ICE 端点 `"baosight/dsm"`。它**被动接收**其他进程推送的规则 ID 列表，然后定时从 iHyperDB 拉取数据归档。 + +``` + eqpalg / 其它进程 + │ + │ ICE SendDataShort(99999, {"ruleid": [...]}) + ▼ + ┌──────────────────────────────────────────┐ + │ dsm 进程 │ + │ │ + │ dsmICEI::SendDataShort(99999) │ + │ │ │ + │ ▼ │ + │ DsmAlg::dispose() → need_ruleid_ │ + │ │ + │ dsmICEI::TimeNotify() │ + │ │ │ + │ ▼ │ + │ DsmAlg::timed_task() │ + │ │ │ + │ ├→ dsm_handle(ruleid) │ + │ │ ├─ 读共享内存 ZONE10 获取配置 │ + │ │ ├─ DataQuery → iHyperDB 查询 │ + │ │ └─ save_json_file() → 写磁盘 │ + │ │ │ + └───────┼───────────────────────────────────┘ + │ + ▼ + /dscdata/RuleNormData//.json (正常数据) + /dscdata/RuleAlertData//.json (报警数据) +``` + +## ICE 接口 + +| 方法 | 事件号 | 说明 | +|------|--------|------| +| `SendDataShort` | 99999 | 接收规则 ID 列表，解析 JSON `{"ruleid": [...]}` 存入 `need_ruleid_` | +| `SendDataLong` | — | 未实现 | +| `TimeNotify` | — | 定时触发 `timed_task()`，处理所有待处理的规则 | + +定时器根据 `config/config.json` 中的 CronTab 配置触发（默认每分钟第 18、19 秒各执行一次）。 + +## 核心模块 + +### 1. DsmAlg — 数据归档调度 + +| 方法 | 说明 | +|------|------| +| `dispose(event_no, seq)` | 解析 ICE 消息中的 JSON，提取 `ruleid` 数组存入 `need_ruleid_` | +| `timed_task()` | 遍历 `need_ruleid_`，调用 `dsm_handle()` 处理每个规则 | +| `dsm_handle(ruleid)` | 核心归档逻辑（见下） | + +**`dsm_handle()` 工作流程**： + +1. 从共享内存 `ZONE10` 读取该 `ruleid` 的 `DataInfo`（含 start/end/tags/data_type） +2. 根据 `data_type` 确定输出目录： + - `flag=0` → `/dscdata/RuleNormData/`（正常数据） + - `flag=1` → `/dscdata/RuleAlertData/`（报警数据） +3. 构建文件路径：`//.json` +4. 如果文件已存在则跳过（防止重复写入） +5. 调用 `DataQuery` 从 iHyperDB 拉取数据 +6. 调用 `UtilityTools::save_json_file()` 写入磁盘 + +### 2. DataQuery — iHyperDB 查询 + +通过 `mix_cc::ihd` API 查询工业历史数据库： + +- **输入**: 标签名称列表 + 时间范围 +- **输出**: JSON 对象，每个标签对应一个 `vector` 值数组，外加 `"time"` 时间戳数组（毫秒 epoch） +- **连接**: `config.json` 中配置的 `10.3.226.3:5673` + +### 3. 共享内存 ZONE10 + +- **区名**: `"ZONE10"` +- **结构**: `CMemMap` +- **容量**: 最多 5000 条规则 +- **DataInfo 字段**: + - `start` / `end`: 时间范围（epoch 毫秒） + - `tags`: 最多 30 个标签名，每个 50 字符 + - `flag`: 0=正常数据，1=报警数据 + +### 4. 定时调度 + +根据 `config/config.json`，ICE CronTab 每整分钟的第 **18 秒**和**第 19 秒**触发 `TimeNotify`。ICE 代理列表包含 `"baosight/ProxyTest"` 和 `"baosight/pyml"`。 + +## 数据流 + +``` + 其他进程推送 ruleId + │ + ▼ + dsm.process 维护 need_ruleid_ 列表 + │ + │ (每分钟两次) + ▼ + 共享内存 ZONE10 → 读取 DataInfo (start/end/tags/flag) + │ + ▼ + iHyperDB 查询 → Eigen Matrix → JSON 转换 + │ + ▼ + /dscdata/ + ├── RuleNormData//YYYY-MM-DD.json + └── RuleAlertData//YYYY-MM-DD.json +``` + +## 与其它进程的关系 + +| 进程 | 关系 | +|------|------| +| **eqpalg** | eqpalg 产生报警和规则统计，写入共享内存 ZONE10，dsm 据此归档历史数据；eqpalg-mon 的 TimeNotify(5) 定期向 dsm 发送 ruleId JSON | +| **RICS** | 独立模块，RICS 做规则配置展示，不直接交互 | +| **eqpm** | 独立模块，eqpm 做设备点检管理，不直接交互 | + +dsm 本质上是 eqpalg 的**数据归档下游** — eqpalg 负责检测和报警，dsm 负责将相关规则的原始数据拉取保存到磁盘，供后续离线分析和问题追溯使用。 + +## 目录结构 + +``` +dsm/ +├── dsm.cc/h # 进程入口 +├── dsm_icei.cc/h # ICE 接口 +├── dsm_alg.cc/h # 数据归档调度 +├── data_query.cc/h # iHyperDB 数据查询 +├── utility.cc/h # 时间/文件系统工具 +├── public.h # DataInfo / DsmMapConfig 数据结构 +├── table_struct/ # DB2 表结构（当前未直接使用） +│ ├── fv_pdi.h +│ ├── t_eqp_data.h +│ └── t_eqp_repair.h +├── json/ # 测试/模板数据 +│ ├── norm_info.json +│ └── eqp_status.json +└── CMakeLists.txt +``` + +## 配置文件（项目级） + +| 文件 | 用途 | +|------|------| +| `config/config.json` | DB2 凭据、IHDB 连接参数、共享内存路径、样本目录、CronTab 调度 | +| `config/dsfconfig.json` | DSF 数据源订阅配置（服务器 `10.64.3.20:1234`） | +| `config/zone.cfg` | 共享内存区域定义（含 ZONE10） | + +## 作者 + +- Cat (null.null.null@qq.com) +- 宝信软件（Baosight Co. Ltd.） diff --git a/eqpalg/eqpalg_readme.md b/eqpalg/eqpalg_readme.md index bc2b950..3ea26c2 100644 --- a/eqpalg/eqpalg_readme.md +++ b/eqpalg/eqpalg_readme.md @@ -1,160 +1,332 @@ -# eqpalg — 设备算法监控进程 +# eqpalg — 设备算法监控引擎 ## 概述 -eqpalg（**Eq**uipment **P**rocess **Alg**orithm）是 EIS 系统中的核心设备监控与报警引擎。它基于宝信 PACE 平台构建，通过 ICE 中间件与系统内其他进程通信，从 iHyperDB 实时数据库和共享内存获取工业现场数据，根据数据库中配置的规则对设备运行状态进行实时监控、统计分析和报警。 +eqpalg（**Eq**uipment **P**rocess **Alg**orithm）是 EIS 系统中的核心设备监控与报警引擎。它基于宝信 PACE 平台构建，通过 ICE 中间件与系统内其他进程通信，从共享内存实时读取 PLC 数据，根据 DB2 中配置的规则，以数学表达式引擎对设备运行状态进行实时监控、统计分析和报警。 ## 进程架构 -eqpalg 以 **3 个子进程** 的形式运行，通过 ICE 通信协作： +eqpalg 以 **3 个进程实例** 的形式运行，部署为不同的 PACE 组件名，各行其责： | 进程名 | ProcessType | 功能 | |--------|-------------|------| -| `eqpalg-mon` | kMon | **监控进程** — 实时读取共享内存数据，周期性执行所有启用的规则，产出实时报警；同时维护共享内存缓存和数据库时间戳 | -| `eqpalg-cron` | kCron | **定时任务进程** — 按固定周期（默认24小时）查询 iHyperDB 历史数据，执行统计分析（如置信区间更新、样本累积） | -| `eqpalg-task` | kTask | **单次执行进程** — 响应用户在页面上发起的一次性分析任务，从 iHyperDB 拉取指定时间范围的历史数据，运行算法并返回结果 | +| `eqpalg-mon` | kMon | **实时监控进程** — 从共享内存双缓冲区读取实时 PLC 数据（~19ms 刷新一次），周期性执行所有启用的规则（执行间隔可配置，最小 20ms），产出实时报警 | +| `eqpalg-cron` | kCron | **定时学习进程** — 每 1 秒轮询一次，从 `RuleStatShm`（由 mon 累积的统计值）中取出统计数据，通过 `DAA::STA` 分布分析类计算置信区间，将学习结果写回 DB2（`T_SAMPLE_STAT`、`T_SAMPLE_MAG`）。默认每 24 小时更新一次 | +| `eqpalg-task` | kTask | **单次执行进程** — 响应用户发起的按需分析任务，从 iHyperDB 拉取指定时间范围的历史数据，执行算法并返回结果（含报警回测、多项式拟合、相关性计算等） | + +**三者协作**：eqpalg-mon 收到 99999 电文（规则 CRUD）时，通过 ICE 代理转发给 eqpalg-cron，确保 cron 的配置与 mon 保持同步。三个进程各自实例化独立的 `AlgorithmManager`，从 DB2 独立加载规则，但 mon 的执行频率最高（毫秒级），cron 次之（秒级），task 按需触发。 ### 关键依赖 -- **ICE** — 进程间通信（接收电文、转发请求） -- **DB2** — 存储规则配置、报警记录、样本数据和统计结果 -- **iHyperDB** — 工业实时/历史数据库，存储设备 tag 点数据 -- **共享内存（SHM）** — 实时数据的低延迟访问通道 -- **Boost** — 通用工具库（filesystem, serialization, stacktrace 等） -- **dlib / mlpack / Armadillo / Eigen3** — 机器学习与数值计算库 +- **ICE** — 进程间通信，注册端点 `"baosight/eqpalg-{mon|cron|task}"` +- **DB2** — 存储规则配置（`T_RULE_CFG`）、报警记录（`T_RULE_RESULT`）、样本统计（`T_RULE_SAMPLE_1D`、`T_SAMPLE_STAT`、`T_SAMPLE_FIT`、`T_SAMPLE_MAG`）、时间戳（`T_RULE_RECORD_TIME`） +- **共享内存（SHM）** — 实时 PLC 数据的低延迟访问通道，基于 `MemFix` 双缓冲区设计 +- **iHyperDB** — 工业历史数据库，供 cron/task 查询历史趋势 +- **Boost** — 通用工具库（filesystem, serialization, stacktrace, container 等） +- **dlib / mlpack / Armadillo / Eigen3** — 数值计算库（`DAA::STA` 统计分布分析、`DAA::LSM` 最小二乘拟合、矩阵运算） - **nlohmann/json** — JSON 解析 ## 核心工作流 ``` - ┌─────────────┐ - │ DB2 (配置) │ - └──────┬──────┘ - │ 读取规则配置 - ▼ - ┌────────────────────────┐ - │ AlgorithmManager │ - │ (构建所有规则实例) │ - └───────────┬────────────┘ - │ - ┌─────────────┼─────────────┐ - ▼ ▼ ▼ - ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ - │eqpalg-mon│ │eqpalg-cron│ │eqpalg-task│ - └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ - │ │ │ - 共享内存(实时) iHyperDB(历史) iHyperDB - │ │ │ - ▼ ▼ ▼ - ┌─────────────────────────────────────┐ - │ threads::Manager │ - │ (多线程调度，每个 TaskSeq 一个线程) │ - └──────────────┬──────────────────────┘ - │ - ▼ - ┌─────────────────────────────────────┐ - │ HandlerExec │ - │ (单个线程的执行句柄，管理规则集) │ - └──────────────┬──────────────────────┘ - │ - ▼ - ┌─────────────────────────────────────┐ - │ AlgBase │ - │ (具体算法实例的执行) │ - └──────────────┬──────────────────────┘ - │ - ▼ - ┌──────────────┐ - │ 报警 / 统计结果 │ - └──────────────┘ + 现场PLC/传感器 + │ + ▼ + DSF 数据采集 ──→ 共享内存 MemFix + │ + ▼ + GlobaltemSharedMemory (双缓冲区, ~19ms刷新) + │ + ├──→ eqpalg-mon: mm_vars → matheval 表达式引擎 → mon_proc() + │ │ + │ ├──→ 报警 → AlarmPoster → CMemQueue / ICE MQ / DB2 + │ ├──→ 正常数据 → ExpModule → DB2 T_RULE_SAMPLE_* + │ ├──→ 统计累积 → RuleStatShm (供 cron 学习) + │ └──→ 页面数据 → EqpStat → Memcached + │ + ├──→ eqpalg-cron: RuleStatShm → DAA::STA → 置信区间 → DB2 + │ + └──→ eqpalg-task: iHyperDB(指定时间范围) → 拟合/统计/回测 ``` +### 数据源模式 + +每个规则可以配置两种数据源（`DataSource`枚举）： + +| 模式 | 值 | 说明 | +|------|---|------| +| MEMORY | 1 | mon 进程默认：从 `GlobaltemSharedMemory` 双缓冲区实时读取，延迟低至 20ms | +| IHDB | 0 | cron/task 进程使用：通过 `mix_cc::ihd` API 从 iHyperDB 查询历史数据 | + +### 共享内存双缓冲区 + +`GlobaltemSharedMemory` 是 eqpalg 的数据中枢： + +- **写侧**：`mem_cached_thread_`（仅在 mon 中）以 ~19ms 为周期，使用 `CLOCK_MONOTONIC` 单调时钟计时，从 `MemFix` 顺序读取所有 tag 值，写入 write 缓冲区后执行 swap（通过 `std::shared_mutex` 保护） +- **读侧**：监控线程无锁读取 read 缓冲区，不会与写操作竞争 +- **超时处理**：若一次刷新超过 19ms，记录 Error 日志并立即开始下一次循环，不再 sleep +- **索引构建**：构造函数中遍历 `BinaryTele` 电文定义，将 tag 名→缓冲区索引的映射一次性构建 + ### ICE 电文接口 -进程通过 `EqpAlgICEI` 接收三类 ICE 调用： +`EqpAlgICEI` 继承自 `MessageICE`，处理三类调用： -1. **SendDataShort(eventNo, seq)** — 处理控制指令： - - `eventNo=99999`：规则增删改查/执行指令（mon 进程转发给 cron） - - `eventNo=11111`：收到外部报警信息，转发报警 - - `eventNo=22222`：更新规则的上下限阈值 +**SendDataShort(eventNo, seq)** — 同步消息分发： -2. **SendDataLong** — 复杂数据接口（当前未实现具体逻辑） +| eventNo | 用途 | 处理逻辑 | +|---------|------|----------| +| 99999 | 规则 CRUD + 单次执行 | JSON `{"eventNo":N, "ruleId":"...", "algId":N, ...}` → `AlgorithmManager::dispose()`。mon 收到后通过 ICE 代理转发给 cron | +| 11111 | 外部原始报警 | 直接调用 `AlarmPoster::alarm(str)` | +| 22222 | 规则上下限更新 | JSON `{"ruleid":"...", "lb":N, "ub":N, "va":N, ...}` → `update_limit_alarm()` | -3. **TimeNotify(eventNo)** — 定时任务触发： - - `eventNo=1`：更新设备运行状态 - - `eventNo=2`：更新规则统计的共享内存数据 - - `eventNo=5`：定期向 dsm 进程推送最新 ruleId 列表和共享内存统计 +**SendDataLong** — 复杂数据接口（未实现） -### 规则生命周期 +**TimeNotify(eventNo)** — 定时器回调： + +| eventNo | 用途 | 触发周期 | +|---------|------|----------| +| 1 | 更新设备运行状态到 Memcached | ~1秒 | +| 2 | 更新规则统计共享内存数据 | ~1秒 | +| 5 | 向 dsm 发送 ruleId 列表和共享内存统计 | 定期 | + +### 规则生命周期（eventNo=99999） ``` -页面/外部发起 → ICE电文(JSON) → AlgorithmManager.dispose() - │ - ┌────────┬────────┬─────────┼──────────┬────────┐ - ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ - kCreate kDelete kUpdate kEnable kReset kExec - (创建) (删除) (更新) (启/停用) (重置) (单次执行) +页面/外部 → ICE 电文(JSON) → AlgorithmManager::dispose() + │ + ┌───────┬────────┬──────────┼──────────┬────────┐ + ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ + kCreate kDelete kUpdate kEnable kReset kExec + (1) (0) (2) (3) (4) (10) ``` -- 所有规则操作均通过 JSON 电文驱动 -- 创建/更新时同步维护 DB2 表 `T_RULE_CFG` 和 `T_RULE_RECORD_TIME` +- **kCreate(1)**: `thread_manager_.storage()` → `attach()` → 启动线程执行 → 更新 DB2 `T_RULE_RECORD_TIME` +- **kDelete(0)**: `delete_instance()` → 停止线程 → 删除 DB2 记录 +- **kUpdate(2)**: `detach()` → `storage()` → `attach()` → 更新修改时间 +- **kEnable(3)**: `thread_manager_.enable(ruleId, usable)` → 更新 DB2 时间 +- **kReset(4)**: 重置算法 6（累计时间）和 7（出现次数）的统计值 +- **kExec(10)**: 单次执行，从 DB2 重新读取最新配置，创建独立线程运行 `exec_task(time_range)` + +## 线程模型 + +### 三层调度 + +``` +threads::Manager ← 顶层：按 TaskSeq 分配线程，维护 handles_ map + │ + ▼ +HandlerExec ← 中层：单个线程的执行句柄，管理队列和规则集 + │ + ▼ +AlgBase (子类实例) ← 底层：具体算法执行 +``` + +### HandlerExec 执行循环 + +每个 `HandlerExec` 运行在独立线程中，线程名格式为 `alg_{algId}_{dataSource}_{taskSeq}`（cron 加后缀 `_cron`，task 加后缀 `_task`）： + +- **mon 模式**：遍历规则，对每条调用 `exec_mon_call()`。每条规则执行间隔由配置的 `delay_time_` 控制。若单次执行超过 20ms，跳过 sleep 立即下一轮 +- **cron 模式**：每秒轮询一次，对每条规则调用 `exec_cron_call()` +- **task 模式**：每秒轮询一次，每条规则执行一次后从活动集中移除 + +### 线程安全 + +通过多级队列实现无锁化动态增删： + +| 队列 | 用途 | +|------|------| +| `attach_queue_` | 新增算法排队加入 | +| `detach_queue_` | 待删除的规则 ID 列表 | +| `reset_queue_` | 待重置统计的规则 ID | +| `usable_queue_` | 待设置启/停用的 `(ruleId, bool)` | +| `once_exec_queue_` | task 单次执行请求 `(algo_ptr, time_range)` | + +每轮 `event_handler()` 清空所有队列，修改活动规则集。 + +### 随机偏移（防惊群） + +`AlgBase::init()` 使用 `XorShift128Plus` 随机数生成器为 `save_interval_ms_` 和 `rule_state_update_interval_ms_` 添加随机毫秒偏移，避免大量规则同时写 DB2。 ## 算法体系 -所有算法类继承自 `AlgBase`，`AlgBase` 提供： -- 表达式解析引擎（基于 `mix_cc::matheval`） -- iHyperDB/共享内存双数据源 +所有算法继承自 `AlgBase`，基类提供： +- 表达式解析引擎（`mix_cc::matheval::Expression`） +- 双数据源（共享内存 / iHyperDB） - 执行间隔控制、心跳日志、前提条件判断 -- 报警/正常数据保存、共享内存统计更新 +- 报警保存、统计累积 -### 当前使用的算法（18种） +### 表达式变量系统 -| algId | 类名 | 名称 | 说明 | -|-------|------|------|------| -| 1 | `ExpBase` | 实时逻辑判断 | 对监控变量做布尔逻辑判断，触发报警 | -| 2 | `ExpBase` | 监控变量-上下限 | 检测变量是否超出上下限区间（含在线自学习） | -| 3 | `ExpBase` | 动作反馈-逻辑判断 | 当触发动作条件后，监测反馈是否在规定时间内到位 | -| 4 | `ExpBase` | 动作反馈-上下限 | 触发动作后，监测反馈变量是否回到合理区间 | -| 5 | `ExpBase` | 上下限-保持时间 | 变量超出区间并持续超过设定时间才报警 | -| 6 | `ExpTimes` | 运行时间累计 | 累计设备/部件运行时长，超阈值报警 | -| 7 | `ExpTimes` | 出现次数累计 | 累计事件发生次数，超阈值报警 | -| 8 | `TrendSlope2` | 斜率监控 | 监测变量变化趋势（斜率），检测过快变化 | -| 9 | `Roller2` | 离群检测(百分比) | 同组多变量中检测某个值偏离群体百分比 | -| 10 | `FaultCode` | 故障代码解析(整体) | 将数字故障码与 DB2 字典表比对，解析为可读故障信息 | -| 11 | `FaultCode` | 故障代码解析(按位) | 按位解析数字故障码，适用于组合故障信号 | -| 12 | `ExpSample2D` | 多项式拟合 | Cron 累积 XY 样本，Mon 用拟合多项式做预测与偏差检测 | -| 13 | `ExpSample2D` | 皮尔逊相关性 | Cron 累积样本计算相关系数，Mon 检测相关性偏离 | -| 14 | `TrendSlope3` | 趋势检测增强版 | 斜率监控的改进版本 | -| 15 | `GlitchDetection` | 毛刺检测 | 检测数据中突发的尖峰/毛刺信号，可联动 Python 算法 | -| 16 | `Roller3` | 离群检测(百分比v3) | 离群检测的改进版本 | -| 17 | `ExpBound` | 数据超限幅值 | 检测变量是否超出设定的误差限和警告限 | -| 18 | `Roller3` | 离群检测(实际值v3) | 基于实际值阈值的离群检测 | +表达式引擎中可用以下特殊变量（通过宏替换注入实际值）： -### 已弃用的算法（位于 `.do_not_use/`） +| 变量 | 含义 | +|------|------| +| `m{tagN}` | tagN 的当前值（如 `m{tag1}`） | +| `p{tagN}` | tagN 上一次执行时的值 | +| `s{tagN}` | 动作开始时的快照值 | +| `mx_tagN` | tagN 的历史最大值 | +| `mi_tagN` | tagN 的历史最小值 | +| `mv2_tagN` | tagN 的累积变化量 | +| `up_tagN` | tagN 的上限 | +| `dw_tagN` | tagN 的下限 | +| `time` | 当前运行时间 | +| `stime` | 动作开始时间 | +| `etime` | 动作结束时间 | +| `now` | 当前时间点 | -包括但不限于：样板曲线检测、CPC 检测、区间分布统计、波形监控、DTW 动态时间规整、一类 SVM 异常检测、KRR 核岭回归、FFT 频谱统计等实验性算法。这些代码保留供参考但不再参与编译。 +### 自定义带状态函数 -## 表达式系统 +| 函数 | 含义 | +|------|------| +| `KeepT(N, T)` | tagN 为真后保持 T 分钟 | +| `KeepC(N)` | tagN 为真后累计次数 | +| `RiseEdge(N)` | tagN 的上升沿检测 | +| `Detect(N, T)` | T 分钟内检测 tagN 是否为真 | +| `hold(N, T)` | 将 tagN 保持 T 分钟不变（hold 变量有独立的状态管理） | -基于 `mix_cc::matheval` 数学表达式解析引擎，规则配置中可书写数学表达式来引用 tag 变量和内置函数： +### 算法详细说明 -- **变量语法**: `m{tagN}` — 引用第 N 个监控 tag 点（如 `m{tag1}`），`s{tagN}` — 动作开始时的快照值 -- **自定义带状态函数**（`StatExp::FunVars`）: - - `KeepT(N, T)` — tagN 为真后保持 T 分钟 - - `KeepC(N)` — tagN 为真后累计次数 - - `RiseEdge(N)` — tagN 的上升沿检测 - - `Detect(N, T)` — T 分钟内检测 tagN 是否为真 -- **hold 函数**: `hold(N, T)` — 将 tagN 保持 T 分钟不变 -- **数学函数**: 标准四则运算、三角函数、log、绝对值等 +#### 1-5: ExpBase — 表达式类算法 + +所有基于表达式的算法共享 `ExpBase`，通过 `exp_type_` 区分行为： + +| exp_type_ | algId | 名称 | 核心逻辑 | +|-----------|-------|------|----------| +| Logic (1) | 1 | 实时逻辑判断 | 评估 `exp_act_` 表达式，结果为真即报警 | +| Bound (2) | 2 | 变量上下限 | 计算 `exp_result_` 值，与下限/上限比较。支持在线自学习：`is_learning_=true` 时累积统计值到 `EqpStat`，cron 定期用 `DAA::STA` 计算新置信区间写回 DB2 | +| ActionFeedBack (3) | 3 | 动作反馈-逻辑 | 跟踪状态机：`act_start_done()` → 超时/保持检测 → `act_done()` → 反馈表达式评估 | +| CondBound (4) | 4 | 动作反馈-上下限 | 与 3 相同流程，反馈后用上下限判断 | +| BoundHoldTime (5) | 5 | 上下限-保持时间 | 仅在超限持续超过 `hold_time_` 毫秒后才触发报警 | + +**动作反馈状态机**（algId 3/4）： + +``` + act_start_done() ──→ act_not_hold() ──→ 停止 + │ (未保持) + │ act_timeout() ──→ 超时报警 + │ + ▼ + act_done() → 反馈评价 → 正常/报警 +``` + +#### 6-7: ExpTimes — 累计统计 + +| algId | 名称 | 逻辑 | +|-------|------|------| +| 6 | 运行时间累计 | 跟踪条件满足的持续时间，累积到 `running_time`（小时），超过 `max_time_` 阈值报警。结果持久化到 DB2 `T_RULE_SAMPLE_1D` | +| 7 | 出现次数累计 | 跟踪条件满足的次数，累积到 `shear_times`，超过 `max_times_` 阈值报警 | + +两种累计均支持通过 kReset 事件重置。 + +#### 8, 14: TrendSlope2 / TrendSlope3 — 趋势检测 + +| 类 | algId | 检测方式 | +|----|-------|----------| +| `TrendSlope2` | 8 | **原始值斜率**：在 `deltaX_` 间隔内查询 iHyperDB，计算连续间隔均值之间的斜率 `deltaY / deltaX`，若在连续 `CS_AVG_SIZE_` 个间隔中斜率超过 `limit_slope_` 则报警 | +| `TrendSlope3` | 14 | **百分比变化**: 斜率为 `100 * deltaY / avg[i-1]`，适用于量级不同的变量，实现归一化 | + +#### 9, 16, 18: Roller2 / Roller3 — 离群检测 + +| 类 | algId | 检测方式 | +|----|-------|----------| +| `Roller2` | 9 | **基于均值**：计算所有变量的算术平均，任一个体偏离均值超过 `limit_over_%` 即报警 | +| `Roller3` | 16 | **基于中位数（百分比）**：计算所有变量的中位数，偏离超过 `limit_warn_%`（警告）或 `limit_error_%`（错误）即报警，支持 `hold_time_` 持续判断 | +| `Roller3` | 18 | **基于中位数（实际值）**：使用实际值阈值代替百分比 | + +Roller2/3 的典型应用场景是"轧辊组监控"——同组多个传感器（如多个轧辊温度计），检测其中某个是否明显偏离群体。 + +#### 10-11: FaultCode — 故障代码解析 + +维护一个 DB2 `T_LOV_FCODE` 查询缓存（`map2fcode_`），将整数值映射为故障名称和内容： + +| algId | code_type_ | 解析方式 | +|-------|------------|----------| +| 10 | 0 | **整体解析**：将故障码整数值在字典中查找对应描述 | +| 11 | 1 | **按位解析**：检查 0-15 每一位，对每个置位位查找对应故障描述 | + +#### 12-13: ExpSample2D — 二维拟合与相关性 + +| algId | 名称 | mon 执行 | task 执行 | +|-------|------|----------|-----------| +| 12 | 多项式拟合 | 评估 X/Y 表达式，用 DB2 中存储的拟合系数计算 Y_fit，偏差超 `scale_ × |Y_fit|` 即报警 | 收集 (X,Y) 数据点，用 `DAA::LSM` 做最小二乘拟合，系数存入 `T_SAMPLE_FIT` | +| 13 | 皮尔逊相关系数 | 累积到 `min_len_` 个数据点后计算皮尔逊 r，与存储值偏差超 `scale_` 报警 | 收集数据→计算皮尔逊系数→存入 `T_SAMPLE_FIT` | + +#### 15: GlitchDetection — 毛刺检测 + +将监控变量累积到固定大小数组（最大 2000 点），数据满后通过 `ProxPy` 将数据传递给外部 Python 进程（"glitch" 模块）执行毛刺分析。是唯一与 Python 联动的算法。 + +#### 17: ExpBound — 双阈值限幅 + +单独配置一个值表达式，设置两层阈值： + +- `limit_warn_` — 警告阈值，触发 **WARN** 级别 +- `limit_error_` — 错误阈值，触发 **ERROR** 级别 + +### 已弃用算法（`.do_not_use/`） + +样板曲线、CPC 检测、FFT 频谱统计、DTW 动态时间规整、一类 SVM 异常检测、KRR 核岭回归、区间分布统计、波形监控等实验性算法。保留代码供参考但不参与编译。 + +## 报警机制 + +### 报警通道 + +`AlarmPoster` 多渠道推送报警： + +``` + mon_proc() 返回 AlarmInfo + │ + ▼ + AlarmPoster::alarm() + │ + ├──→ CMemQueue (内存队列) → AlarmHandler 线程 (500ms轮询) → 统一处理 + ├──→ ICE MQ (baosight/zmqp) — 可选，用于消息队列服务 + └──→ DB2 T_RULE_RESULT — 可选，persist 到数据库 +``` + +### 去抖 + +`AlarmPoster` 强制每规则最小报警间隔（默认 5 分钟 × `AlarmIntervalHours`），防止信号振荡导致报警风暴。 + +### 报警信息结构 + +``` +AlarmInfo { + bool alarmed; + json content; // 报警内容（含规则ID、名称、组、值、上下限等） + time_point alarm_start_time; + time_point alarm_end_time; + ConfigInfo cfg_info; // rule ID / name / group / remark +} +``` + +## 表达式配置示例 + +DB2 `T_RULE_CFG.ruleParam` JSON 格式： -配置格式示例（JSON）： ```json { - "exp_str": "m{tag1} > (limit_up_ + 0.251) or m{tag1} < (limit_down_ - 0.251)", - "limit_up_": 800, - "limit_down_": 200, - "hold_time": 5000, - "delay_time": 1000 + "datasource": 1, + "delay_time": 1000, + "before_exec": "m{tag1} > 0", + "function": { + "exp_str": "m{tag1} > limit_up_ or m{tag1} < limit_down_", + "exp_feedback": "m{tag10} > 0", + "exp_result": "m{tag1} + m{tag2}", + "limit_up_": 800, + "limit_down_": 200, + "hold_time": 5000, + "is_learning_": true, + "dist_mode_": 1, + "time_out": 30000, + "keep_mode": true, + "max_times_": 100, + "max_time_": 720, + "unit": "℃" + }, + "tags": { + "tag1": ["C308_TEMP_01", "1号温度"], + "tag2": ["C308_TEMP_02", "2号温度"] + } } ``` @@ -162,87 +334,93 @@ eqpalg 以 **3 个子进程** 的形式运行，通过 ICE 通信协作： ``` eqpalg/ -├── eqpalg.cpp/h # 进程入口，start() 中启动 ICE 服务 -├── eqpalg_icei.cpp/h # ICE 接口实现，处理电文分发 -├── algorithm_manager.cpp/h # 算法管理器：从 DB2 加载规则，协调生命周期 -├── build_algorithm.cpp/h # 算法工厂：algId → 具体算法类实例 -├── alg_base.cpp/h # 所有算法的基类，提供表达式引擎、数据获取等 -├── gb_logger.cpp/h # 全局日志模块 -├── gb_item_memory.cpp/h # 全局内存数据管理 -├── algs/ # 算法实现 -│ ├── exp_base.* # 表达式类算法 (algId 1-5) -│ ├── exp_times.* # 时间/次数累计 (algId 6-7) -│ ├── exp_bound.* # 限幅值检测 (algId 17) -│ ├── exp_sample2D.* # 二维拟合/相关性 (algId 12-13) -│ ├── trend_slope2.* # 斜率监控 (algId 8) -│ ├── trend_slope3.* # 斜率监控增强版 (algId 14) -│ ├── roller2.* # 离群检测 (algId 9) -│ ├── roller3.* # 离群检测 v3 (algId 16,18) -│ ├── fault_code.* # 故障代码解析 (algId 10-11) -│ ├── glitch_detection.* # 毛刺检测 (algId 15) -│ └── null.h # 空算法（未匹配时使用） +├── eqpalg.cpp/h # 进程入口，根据进程名确定类型 +├── eqpalg_icei.cpp/h # ICE 接口，含共享内存缓存线程 +├── algorithm_manager.cpp/h # 算法管理器：DB2 加载 + 规则 CRUD +├── build_algorithm.cpp/h # 算法工厂：algId → 具体类 +├── alg_base.cpp/h # 所有算法的基类 +├── gb_logger.cpp/h # 全局日志 +├── gb_item_memory.cpp/h # GlobaltemSharedMemory 双缓冲区 +├── algs/ # 18 种算法实现 +│ ├── exp_base.* # algId 1-5: 表达式/上下限/动作反馈 +│ ├── exp_times.* # algId 6-7: 累计时间/次数 +│ ├── exp_bound.* # algId 17: 双阈值限幅 +│ ├── exp_sample2D.* # algId 12-13: 拟合/皮尔逊相关性 +│ ├── trend_slope2.* # algId 8: 原始斜率 +│ ├── trend_slope3.* # algId 14: 百分比变化率 +│ ├── roller2.* # algId 9: 均值离群 +│ ├── roller3.* # algId 16,18: 中位数离群 +│ ├── fault_code.* # algId 10-11: 故障码解析 +│ ├── glitch_detection.* # algId 15: 毛刺检测 → Python +│ └── null.h # 未匹配的空算法 ├── threads/ # 多线程调度 -│ ├── manager.* # 线程管理器：按 TaskSeq 分配线程 -│ └── handler_exec.* # 单线程执行句柄：管理队列，调度规则 -├── exp_macro/ # 表达式宏（delta/max/min/hold/persist 等） -├── feature_extraction/ # 特征提取（LSM 拟合 / STA 统计 / 分布分析） +│ ├── manager.* # 按 TaskSeq 分组，维护 HandlerExec +│ └── handler_exec.* # 单线程执行句柄 + 5 种队列 +├── exp_macro/ # 表达式宏替换（delta/persist/hold/max/min） +├── feature_extraction/ # DAA::STA(统计) / DAA::LSM(拟合) / 分布分析 ├── utility/ # 工具类 -│ ├── alarm_poster.* # 报警推送 -│ ├── alarm_handler.hpp # 报警处理器 -│ ├── build_alarm_info.* # 报警信息构造 -│ ├── condition_monitor.hpp # 条件监控 -│ ├── eqp_stat.* # 设备统计 -│ ├── eqp_status.* # 设备运行状态 -│ ├── ExpModule.* # 表达式模块 -│ ├── HoldTime.* # 保持时间处理 -│ ├── update_data.* # 共享内存数据更新 -│ ├── proxy_py.* # Python 算法代理 -│ ├── StatExp.hpp # 带状态表达式函数 -│ ├── VarsCache.hpp # 变量缓存 -│ └── XorShift128Plus.hpp # 随机数生成器 -├── table_struct/ # DB2 表结构映射（ORM） -├── define/ # 全局定义（枚举、常量、结构体） +│ ├── alarm_poster.* # 报警多渠道推送 + 去抖 +│ ├── alarm_handler.hpp # CMemQueue 消费线程 +│ ├── build_alarm_info.* # 报警 JSON 构造 +│ ├── condition_monitor.hpp# 正常数据保存条件判断 +│ ├── eqp_stat.* # RuleStatShm 统计管理 +│ ├── eqp_status.* # 设备运行状态读取 +│ ├── ExpModule.* # 表达式加载与变量管理 +│ ├── HoldTime.* # hold(N,T) 状态保持 +│ ├── update_data.* # 规则数据写入 Memcached +│ ├── proxy_py.* # C++→Python 通信（共享内存 + ICE） +│ ├── StatExp.hpp # 带状态自定义函数 +│ ├── VarsCache.hpp # mm_vars 预分配缓存 +│ └── XorShift128Plus.hpp # 随机数（防惊群） +├── table_struct/ # DB2 ORM: T_RULE_CFG / T_RULE_RESULT 等 +├── define/ # 枚举常量：ProcessType / ExpType / EventCase 等 ├── doc/ # Doxygen 文档 -├── .do_not_use/ # 弃用的算法代码（不参与编译） -└── CMakeLists.txt # 构建配置 +├── .do_not_use/ # 弃用算法（不参与编译） +└── CMakeLists.txt ``` -## 数据流 +## 数据流全景 ``` - 现场PLC/传感器 - │ - ▼ - iHyperDB (实时/历史数据库) ──← cron/task 查询历史 - │ - ▼ - 共享内存 (实时 tag 数据) ──← mon 实时读取 - │ - ▼ - eqpalg 进程 - │ - ├──→ 报警 → ICE电文 → 其他系统 / 页面展示 - ├──→ 统计结果 → DB2 (T_RULE_RESULT, T_RULE_SAMPLE_*) - └──→ 运行状态 → DB2 (T_RULE_RECORD_TIME, T_EQP_*) + PLC/传感器 + │ + ▼ + DSF/OPC ──→ 共享内存 MemFix + │ + ├──→ GlobaltemSharedMemory (双缓冲, ~19ms) + │ │ + │ ├──→ eqpalg-mon: mm_vars → 表达式引擎 → 报警/统计 + │ │ │ + │ │ ├──→ AlarmPoster → DB2 T_RULE_RESULT / ICE MQ + │ │ ├──→ 正常数据 → DB2 T_RULE_SAMPLE_* + │ │ ├──→ 统计累积 → RuleStatShm → cron 学习 + │ │ └──→ 页面数据 → EqpStat → Memcached + │ │ + │ ├──→ eqpalg-cron: RuleStatShm → DAA::STA → CI → DB2 + │ │ + │ └──→ eqpalg-task: iHyperDB → 拟合/统计 → DB2 + │ + └──→ dsm: ZONE10 → DataQuery → /dscdata/Rule*Data/*.json ``` ## 启动流程 -1. `eqpalg::start()` — 根据模块名确定进程类型（mon/cron/task） -2. 创建 `EqpAlgICEI` 实例 — 注册 ICE 接口 -3. `AlgorithmManager` 构造 — 从 DB2 `T_RULE_CFG` 表读取所有规则配置 -4. `threads::Manager::start()` — 按 `TaskSeq` 分组创建线程 -5. 每个线程创建 `HandlerExec`，根据规则 algId 调用 `build_algorithm()` 创建算法实例 -6. mon 进程额外启动 `mem_cached_thread_` — 以约 19ms 间隔刷新共享内存缓存 +1. `eqpalg::start()` — 根据模块名确定 `glob_process_type` +2. 创建 `EqpAlgICEI` — 注册 ICE + 初始化共享内存缓存线程（仅 mon） +3. `AlgorithmManager` — 从 DB2 `T_RULE_CFG` 加载所有规则配置 +4. `threads::Manager::start()` — 按 `TaskSeq` 分组创建 `HandlerExec` 线程 +5. mon: 额外启动 alarm handler 线程（500ms 轮询 CMemQueue） +6. mon: `mem_cached_thread_` 开始以 ~19ms 间隔刷新 `GlobaltemSharedMemory` ## 相关进程 | 进程 | 关系 | |------|------| -| **dsm** | eqpalg-mon 定期向 dsm 推送统计数据 | -| **eqpalg-cron** | eqpalg-mon 收到 99999 电文时转发给 cron | -| **RICS** | 同系统内其他设备算法进程 | -| **页面服务** | 通过 ICE 发送规则增删改查指令 | +| **dsm** | eqpalg-mon 的 `TimeNotify(5)` 向 dsm 推送 ruleId 列表；eqpalg 将规则配置写入共享内存 ZONE10 供 dsm 读取归档 | +| **eqpalg-cron** | eqpalg-mon 收到 99999 电文时通过 ICE 代理转发给 cron，保持配置同步 | +| **RICS** | RICS 读取同一条 `T_RULE_CFG` 配置，格式化为 JSON 推送到 Memcached 供前端展示，与 eqpalg 是"展示面"与"执行面"的关系 | +| **eqpm** | eqpalg 产生报警写入 `T_RULE_RESULT` → eqpm 查询 `FV_RESULT_JOIN_EQPID` 获取报警统计用于设备状态面板 | +| **前端/页面服务** | 通过 ICE 发送规则 CRUD 指令；通过 Memcached 读取规则状态和设备数据 | ## 作者 diff --git a/eqpm/eqpm_readme.md b/eqpm/eqpm_readme.md new file mode 100644 index 0000000..1f83956 --- /dev/null +++ b/eqpm/eqpm_readme.md @@ -0,0 +1,154 @@ +# eqpm — 设备点检与状态管理 + +## 概述 + +eqpm（**Eq**uipment **P**oint-inspection **M**anagement / 设备点检管理）是 EIS 系统中的设备预测性维护和实时状态监控服务。它做两件事： + +1. **预测性维护** — 根据生产累计指标（处理重量、长度或经过天数），计算设备何时需要检修，预测下次检修日期 +2. **实时状态监控** — 解码遥测二进制数据，跟踪报警信息，将设备状态推送到 Memcached 供仪表盘使用 + +## 进程架构 + +eqpm 作为单个 PACE 平台组件运行，注册 ICE 端点 `"baosight/eqpm"`。 + +``` + ┌──────────────────────────┐ + │ eqpm 进程 │ + │ │ + ICE TimeNotify ──→│ 事件0 → update_repair() │──→ DB2 T_EQP_REPAIR + ICE SendData ────→│ 事件1 → 状态写入 │──→ Memcached + (1002/99999) │ 事件2 → update_alarm() │──→ DB2 + │ 事件3 → update_coil() │ + │ │ + 共享内存 ────────→│ EqpmAlg::update_data() │──→ 产量环形缓冲区 + (FV_PDI) │ │ + └──────────────────────────┘ +``` + +## ICE 接口 + +| 方法 | 事件号 | 说明 | +|------|--------|------| +| `SendDataShort` | 99999 | 触发 `update_repair()` 刷新检修计划 | +| `SendDataShort` | 1002 | 解码机组状态二进制遥测数据 | +| `SendDataLong` | — | 未实现 | +| `TimeNotify` | 0 | 更新检修计划 | +| `TimeNotify` | 1 | 获取状态 JSON 写入 Memcached（key: `"unit_status"`） | +| `TimeNotify` | 2 | 更新报警信息 | +| `TimeNotify` | 3 | 更新钢卷信息 | + +## 核心模块 + +### 1. EqpmAlg — 预测性维护引擎 + +负责设备点检计划的计算。核心数据结构： + +``` +EqpRule { + int rule_type; // 0=无 1=重量(吨) 2=长度(千米) 3=时间(天) + double data; // 自上次检修后的累计值 + TimePoint repair_date; // 上次检修日期 + TimePoint repair_plan; // 预测下次检修日期 +} +``` + +**三种检修规则类型**： + +| rule_type | 名称 | 计算方式 | +|-----------|------|----------| +| 1 | 基于重量 | 从 FV_PDI 累计每日重量(吨)，超阈值触发检修，按日均重量外推未来日期 | +| 2 | 基于长度 | 从 FV_PDI 累计每日长度(千米)，超阈值触发检修，按日均长度外推未来日期 | +| 3 | 基于时间 | 按日历天数计算，距上次检修超过 interval 天后预测在 interval 天满的那天 | + +**工作流程**： + +1. **`update_data()`** — 从 FV_PDI 视图读取每日钢卷产量（长度、重量），写入共享内存环形缓冲区（10年，3650天） +2. **`update_slope()`** — 计算 3 日滑动平均的日产量（`length_slope_`、`weight_slope_`），用于外推预测 +3. **`update_repair()`** — 从 DB2 加载设备规则配置，针对每条有规则类型的设备计算累计值和下次检修日期 +4. **`update_db2()`** — 将计算结果写回 DB2 `T_EQP_REPAIR` 表 + +**产量数据流**： + +``` +FV_PDI (钢卷视图) → EqpmAlg::update_data() + │ + ▼ + EqpmRecord 共享内存 (环形缓冲区) + /users/dsc/shm/EqpmRecord_boost.mmap + │ + ▼ + update_slope() → 日均产量 + │ + ▼ + update_rule_data() → 预测检修日期 +``` + +### 2. EqpStatus — 实时状态监控 + +解析来自 PLC 的二进制遥测数据，转换为结构化 JSON。 + +**解码的数据组**： + +| 数据组 | 内容 | +|--------|------| +| `status_data` | 泵状态、液位、温度、速度等 25 个数值测点 | +| `tension` | 张力数据（2组 × 12个值） | +| `cpc` | CPC 对中数据（3组 × 10个值，含位掩码处理） | +| `TR` | 运输辊道数据（钢卷ID + 5个数值，含时间格式转换） | +| `POR` | 卷取机数据（入口/出口共2组，钢卷ID + 4个数值） | + +**报警跟踪**（`update_alarm_info()`）： + +- 查询 DB2 视图 `FV_RESULT_JOIN_EQPID`，统计最近 3 天的报警 +- `isAlarm = 0`: 无报警；`isAlarm = 1`: 有新报警(statuscode=100)；`isAlarm = 2`: 仅跟踪报警(statuscode=200) + +**钢卷信息**（`update_coil_info()`）： + +- 从 DB2 `FV_DSC_PDI_DATA` 读取当前生产中的钢卷数据（最多4条） +- 每条包含：入口外径、出口外径、厚度、宽度、重量、长度、钢种等9个字段 + +### 3. 共享内存环形缓冲区（EqpmRecord） + +- **路径**: `/users/dsc/shm/EqpmRecord_boost.mmap`（500MB） +- **结构**: `Map`，天偏移量为 key，存储每日重量和长度 +- **容量**: 3650天（10年） +- **元数据**: `TimeRecord` 记录有效时间范围和日均产量 + +## 目录结构 + +``` +eqpm/ +├── eqpm.cc/h # 进程入口 +├── eqpm_icei.cc/h # ICE 接口（处理事件和定时回调） +├── eqpm_alg.cc/h # 预测性维护算法 +├── eqp_status.cc/h # 实时状态监控、遥测解码 +├── EqpmRecord.h # 共享内存环形缓冲区定义 +├── utility.cc/h # 时间工具（时区感知、UTC+8） +├── jsonReader.hpp # JSON 文件读取工具 +├── rule_info.h # 规则信息结构体（暂未使用） +├── table_struct/ # DB2 表结构 +│ ├── fv_pdi.h # 卷材产量视图 +│ ├── t_eqp_data.h # 设备规则配置 +│ ├── t_eqp_repair.h # 检修记录（输出） +│ ├── FV_RESULT_JOIN_EQPID.h # 报警信息视图 +│ └── FV_DSC_PDI_DATA.h # 钢卷信息视图 +├── json/ # JSON 模板与配置 +│ ├── eqp_status.json # 输出模板 +│ ├── eqp_status_config.json # 遥测解码映射 +│ └── eqpm.json # 测试用 MQ 消息 +└── CMakeLists.txt +``` + +## 与其它进程的关系 + +| 进程 | 关系 | +|------|------| +| **eqpalg** | eqpalg 产生设备报警 → eqpm 查询 FV_RESULT_JOIN_EQPID 获取报警统计 | +| **RICS** | 同系统内独立模块，RICS 做规则配置展示 | +| **dsm** | 同系统内独立模块，dsm 做规则数据归档 | +| **前端页面** | eqpm 将实时状态和检修计划写入 Memcached 供前端读取 | + +## 作者 + +- Cat (null.null.null@qq.com) +- 宝信软件（Baosight Co. Ltd.）