基于云聚合远程监控的瓶装液化石油气流转跟踪系统

许 琦

(中海油能源发展珠海石化销售有限公司，天津 300450)

0 引言

作为一种清洁性强、效率高的能源，瓶装液化石油气在人们日常生活、餐饮以及各企事业单位食堂等都得到了广泛应用[1]。近几年以来，瓶装液化石油气爆燃事故经常发生，暴露出装有液化石油气的钢瓶不合格以及石油气的质量掺假等行为[2]。对于政府部门而言，也暴露出传统液化石油气流转跟踪系统在实时性和准确性方面无法满足管理要求的缺点，对液化石油气监督和管理的安全性缺乏监督，当事故发生之后，没有可以使用的技术手段追溯事故的责任方，加大了责任落实的难度[3]。远程监控技术的出现，为瓶装液化石油气流转跟踪提供了必要的手段，弥补了传统瓶装液化石油气流转跟踪系统的不足，因此，设计瓶装液化石油气流转跟踪系统，对实现系统使用后达到预期目标具有重要作用。

在国内的相关研究中，姜立标等[4]利用B样条曲线，设计了一种路径跟踪算法，在研究车辆行驶过程的基础上，为汽车构建了运动学模型，应用B样条曲线的相关理论，建立了泊车路径的优化函数，给出了车辆运动分析的约束条件，实现了路径的跟踪控制，最后采用仿真验证的方式，发现该算法的合理性更高，且具有更好的跟踪效果，但是跟踪精度较低，无法满足实际应用；包震洲等[5]提出了基于GIS的路径跟踪控制系统，利用雷达传感器计算了跟踪过程中的障碍物距离，定位到障碍物的位置，利用GIS建立了空间数据库，对数据库中的数据进行转换并展现，根据转换结果设计了路径跟踪流程，虽然该系统可以将瓶装液化石油气流转跟踪误差控制在5%以内，但是其耗时较长，工作效率较低。

为了弥补现有方法的不足，本文利用云聚合远程监控技术，设计了瓶装液化石油气流转跟踪系统，提高系统的整体性能，实现瓶装液化石油气的流转跟踪。

1 瓶装液化石油气流转跟踪系统硬件设计

1.1 瓶装液化石油气流转跟踪系统架构

瓶装液化石油气流转跟踪系统的总体架构由4部分组成，包括信息采集客户端、数据库服务器、流转跟踪客户端以及远程监控网络结构[6]，具体架构如图1所示。

图1 液化石油气流转跟踪系统架构

a.信息采集客户端。该部分主要是利用数据储存技术采集液化石油气的充装信息、检验信息、配送信息和流转跟踪信息，在每个环节验证气瓶的标签，并对液化石油气流转闭环进行严格控制，防止出现串瓶的问题。

b.数据库服务器。数据库服务器负责液化石油气流转跟踪数据的存储， 利用服务器强大的数据处理能力[7]，将跟踪结果传输到客户端。

c.流转跟踪客户端。流转跟踪客户端是将采集到的信息存入数据库中，并将流转数据汇总到数据库服务器中，实现液化石油气的流转跟踪。

d.远程监控网络结构。远程监控网络结构是利用云聚合远程监控技术将采集到的信息发送到监控中心[8]，实现远程监控，加强了液化石油气流转跟踪的力度。

1.2 瓶装液化石油气流转信息采集模块

在瓶装液化石油气流转信息采集模块中，先将RFID标签贴在液化石油气瓶上，采用非接触的方式实现信息的采集[9]。云聚合远程监控终端可以将液化石油气的充装信息标注在RFID标签的指定位置，大大提高了液化石油气的流转速度，可以有效解决流转过程中各部门之间的信息不通畅问题。

基于RFID标签机制，在采集瓶装液化石油气流转信息时，需要先验证液化石油气气瓶是否合法有效，等待验证通过之后，才能采集瓶装液化石油气流转信息，否则不会进入到流转环节，这样可以有效避免串瓶充气的现象发生，保证了瓶装液化石油气流转的安全性。

1.3 设计瓶装液化石油气流转跟踪模块

瓶装液化石油气流转跟踪流程主要包括用户登记注册、气体充装、交通运输、销售以及检验等环节。对于液化石油气的充装单位而言，其处于流转跟踪的中心位置，与其他几个单位之间都会存在一定联系，并进行登记注册、充装及检验等工作。

瓶装液化石油气流转跟踪流程如图2所示。

图2 瓶装液化石油气流转跟踪流程

2 瓶装液化石油气流转跟踪系统软件设计

2.1 液化石油气流转跟踪节点

当液化石油气流转跟踪节点o的误差数据为FA时，任意一个跟踪节点o的能量损耗为

(1)

(2)

在确定跟踪周期之后，计算了液化石油气流转跟踪滞留期，即

ln=minlo

(3)

如果定义N={n1,…,n|N|}为液化石油气流转跟踪节点集合，那么就需要先获取|N|的元向量(y1,…,y|N|)[10]，其中，yo在{0,1}范围内，同时还要满足以下3个条件：

a.满足mino∈Nyolo的最大化。

上述条件中，FAT的值通常情况下都是根据液化石油气流转跟踪的需求而设定的，k为流转跟踪节点的最小值。

在选择流转跟踪节点的增量时，通常将收益函数设置为J[11]，确定流转跟踪节点的集合为N={n1,…,n|N|}，那么液化石油气流转跟踪节点no的收益函数为

J(no)=lo

(4)

通过分析液化石油气流转安全性的影响因素，建立流转跟踪节点之间的依赖关系，在保证流转跟踪节点稳定性的前提下，根据液化石油气流转跟踪节点的收益函数，选取液化石油气流转跟踪节点。

2.2 液化石油气流转跟踪算法

将瓶装液化石油气流转路径的密度定义为分布的集中度[12]，液化石油气的流转空间e定义为

(5)

s为流转相似度；E为不同种类液化石油气的流转空间；u为液化石油气流转路径概率；bd为流转路径的差异性；A和B为流转路径。

对液化石油气的流转空间进行划分，即

(6)

∂s为液化石油气流转空间内的信息熵；Ew为流转路径的组织结构。

根据液化石油气流转空间的划分结果，利用云聚合原理，对液化石油气的流转过程进行远程监控[13]，提取出流转路径的特征值K，公式为

(7)

aij为任意一条液化石油气流转路径；vij为任意一条流转路径值；h为流转路径数量；kg为在第g个窗口内含有k个流转路径，其中有m条流转路径属于z类别。

将流转路径aij的支持度定义为Qaij，z类流转路径的支持度定义为Qz，置信度为R，基于此，构建液化石油气流转路径之间的时空关系矩阵，即

(8)

Eaij为流转路径aij支持度Qaij的计数；Ez为z类流转路径支持度Qz的计数。

在液化石油气流转路径之间的时空关系矩阵中，利用云聚合远程监控技术，远距离监控液化石油气的流转状态[14]，对流转路径进行分类，即

(9)

W为分类窗口中流转路径不属于z类别的准确率；Xg为第g个窗口中存在X升液化石油气的流转路径；μc为分类结果的平均分类误差；hg为流转路径在g个窗口内的数量。

由于采用云聚合远程监控技术对瓶装液化石油气的流转进行跟踪时，流转路径特征值之间会存在时空相关性[15]，描述为

(10)

ω为液化石油气种类；Re为流转空间置信度。

根据流转路径特征值之间会存在时空相关性，构造流转路径分类器，描述为

(11)

λ为时间窗口长度；φ为时间窗口的权值；γ为最远时间窗口的流转路径；σ为基本窗口w1向当前窗口滑动的时刻；χ为流转路径权值矢量。

基于流转路径分类器，利用云聚合理论对瓶装液化石油气流转过程进行远程监控，得到流转跟踪结果为

(12)

ξ为与流转路径对应的监控窗口；β为流转路径与远程监控窗口之间的关联信息。

根据以上过程，设计了液化石油气流转跟踪算法，实现了系统的软件设计。

3 测试分析

3.1 设置测试参数

系统测试平台采用轻量级实验平台，可利用软件对测试的网络环境进行定义，具有部署方便的特点，系统测试过程中，相关参数的设置如表1所示。

表1 系统测试参数

3.2 设定测试指标

在系统功能测试中，以用户模块为测试用例，测试系统的用户模块功能是否满足用户需求。利用跟踪成功率和吞吐量作为评价指标，成功率指标指的是成功跟踪到的液化石油气流转路径占总流转路径的比例，成功率越高说明跟踪性能越好；吞吐量指标指的是单位时间内系统成功传送的数据量，吞吐量越高说明跟踪性能越好。

3.3 结果分析

在系统性能测试方面，引入基于滑模控制的跟踪系统和基于GIS的跟踪系统作对比，测试了3个系统的跟踪成功率和吞吐量。

3个系统的跟踪成功率测试结果如图3所示。

图3 不同系统跟踪成功率测试结果

由图3可知，随着跟踪节点数量的增加，3个系统的跟踪成功率都呈现出下降的趋势，其中基于滑模控制的跟踪系统和基于GIS的跟踪系统在跟踪成功率方面得到的结果较低，最低跟踪成功率分别为23%和50%；然而基于云聚合远程监控的跟踪系统在瓶装液化石油气流转跟踪时的成功率较高，始终高于80%，因此说明本文设计系统在跟踪成功率方面具有更好的性能。

3个系统的吞吐量测试结果如图4所示。

图4 不同系统吞吐量测试结果

由图4可知，采用基于滑模控制的跟踪系统和基于GIS的跟踪系统时，每秒请求数低于500 req/s的吞吐量基本一致，但是随着每秒请求数的加快，基于GIS的跟踪系统的吞吐量更高，达到了6 400 KB/s。而本文提出的基于云聚合远程监控的瓶装液化石油气流转跟踪系统的吞吐量始终高于基于滑模控制的跟踪系统和基于GIS的跟踪系统，最大吞吐量达到了7 600 KB/s，因此说明本文设计系统在吞吐量方面具有更好的性能。

4 结束语

本文提出了基于云聚合远程监控的瓶装液化石油气流转跟踪系统研究，经测试发现，该系统不仅功能测试中可以满足用户需求，还具有更好的性能。