【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业自动化与网络通信。具体说是一种基于智能链路管理系统的油田生产设备状态检测与优化方法，通过建立主服务器，实现了对油田生产设备的链路智能管理和通信优化。
技术介绍
1、随着油井信息化、自动化水平的不断提高，通过传统生产设备检测与控制已不能满足实际的生产需要。为了更充分的掌握油田生产设备的运行情况，需要一种更加高效，安全，可靠的智能链路管理系统用于油田生产设备实时监控与管理。
2、目前，针对油田生产设备智能管理系统往往只重视生产设备状态的监测与控制，忽略了数据传输链路的智能化。这就导致传统监控方法的实时性受到限制，无法实时地获取设备的状态信息，导致在故障发生时不能及时响应。对于生产设备间的通信链路连通性监测能力有限，往往不能有效地检测链路的稳定性。缺乏对链路服务质量的全面评估机制，无法精准地评估链路的性能。一旦出现故障，定位和采取相应的处理措施都比较比较困难。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，可以实现主服务器与油田生产设备之间智能通信，有助于油田生产设备实时监控与智能化管理。
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
3、智能链路管理系统，包括主服务器以及分别与其相连的显示模块和多个分生产设备，所述主服务器包括：
4、链路连通周期性测试模块，用于对各个分生产设备进行连通性测试，对未通过连通性测试的分生产设备进行报警；
5、链路
6、链路拓扑自学习模块，用于自动识别和发现分生产设备之间的连接关系，生成图形化的拓扑结构；
7、链路关键节点评估模块，用于获取拓扑结构中的节点数据，根据节点数据选取关键节点，并定期对其进行评估；
8、链路通信资源库模块，用于存储拓扑中的节点及链路数据；
9、链路通信资源自协商模块，用于实时检测拓扑中各个链路的通信资源利用情况，并对其进行动态调整优化；
10、链路服务质量评估反馈模块，用于实时监测拓扑中链路的性能指标，并对链路进行评估。
11、包括以下步骤：
12、链路连通周期性测试模块对各个分生产设备进行连通性测试，对未通过连通性测试的分生产设备进行报警；
13、链路通信实时性检测和评估模块根据设定周期定时向各个分生产设备发送测试请求，并根据响应数据对分生产设备链路的通信实时性进行评估；
14、链路拓扑自学习模块自动识别和发现分生产设备之间的连接关系，生成图形化的拓扑结构；
15、链路关键节点评估模块获取拓扑结构中的节点数据，根据节点数据选取关键节点，并定期对其进行评估；
16、链路通信资源库模块存储拓扑中的节点及链路数据；
17、链路通信资源自协商模块实时检测拓扑中各个链路的通信资源利用情况，并对其进行动态调整优化；
18、链路服务质量评估反馈模块实时监测拓扑中链路的性能指标，并对链路进行评估。
19、所述链路连通周期性测试模块执行以下步骤：
20、系统初始化测试的参数后，逐一向各个分生产设备发送连通性测试请求，等待各分设备响应；
21、当收到分生产设备响应后记录本次测试结果，若没有收到某一分生产设备的响应，则对该分生产设备发出第二次连通性测试请求，如果仍未收到响应，则发送报警信息；
22、直至遍历完所有分生产设备，完成连通性测试。
23、所述链路通信实时性检测和评估模块执行以下步骤：
24、在检测前设定评估周期和参数阈值，配置检测参数，选择检测指标；
25、按照评价周期定时向各个分生产设备发送测试数据包，等待分设备响应，记录实时性检测的结果；
26、判断响应数据中所检测的参数是否有超出指标阈值，如果有则给出报警信息。
27、所述链路拓扑自学习模块执行以下步骤：
28、通过实时监听和解析链路数据获取网络中的各个分生产设备以及设备间的连接关系；
29、扫描各个分生产设备，获取设备信息，并与主服务器中已经保存的配置信息进行匹配；
30、使用图论算法，对收集到的数据进行分析，根据源和目标地址生成系统的拓扑结构，并实时更新；
31、根据收集到的数据检测通信链路是否存在环路，如果存在环路，系统将丢弃数据包减少环路的持续时间，发送错误的报文通知，显示错误的详细信息，追踪环路发生的具体位置，确定是哪些设备路径导致了环路并调整链路拓扑结构。
32、所述链路关键节点评估模块执行以下步骤：
33、收集网络拓扑中每个节点的数据，所述数据包括节点的类型、型号、ip地址、mac地址、网络流量、负载、延迟；
34、确定用于评估节点重要性的评估指标，并对每个指标分配权重，所述指标包括节点的负载情况、通信频率、连接数；
35、根据评估指标和权重，计算出每个节点的得分；
36、将得分满足阈值的节点作为关键节点，并定期更新评估，根据关键节点评估的结果，调整权重、指标和阈值。
37、所述计算出每个节点的得分，具体为：
38、在关键节点的评估中需要考虑以下三个因素：连通性因素c、数据流量因素f以及故障影响因素i，其中：
39、c表示节点连接到其他节点的数量和质量，使用一个0到1的得分，其中1表示完美连通性，0表示没有连接，通过以下方式计算：
40、c＝(节点的连接数量/最大可能的连接数量)*连通性权重w_c；
41、f表示节点上经过的数据流量，使用实际经过节点的数据流量的百分比计算：
42、f＝(实际经过节点的数据流量/总数据流量)*数据流量权重w_f；
43、i表示节点的故障对网络的影响程度，如果节点的故障会导致整个网络中断，则该因素的得分为1，否则为0，具体为：
44、
45、最终，节点的综合得分s通过加权平均三个因素得到：
46、s＝(w_c*c)+(w_f*f)+(w_i*i)。
47、所述链路通信资源库模块执行以下步骤：
48、将需要存储的链路资源信息，链路属性，拓扑结构以及分生产设备信息存储在数据库中，同时建立资源索引；
49、设定并存储链路资源库管理策略，所述策略包括链路资源分配，调度；
50、设定权限控制机制以及链路资源库定期更新机制。
51、所述链路通信资源自协商模块执行以下步骤：
52、获取通信请求，从链路通信资源库模块中识别是否有可用的通信资源，如果有，则请求通信的一方向另一方发送链路资源协商请求，否则拒绝本次协商请求，并发送提示信息，所述链路资源协商请求包括通信参数的首选值和通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能链路管理系统，包括主服务器以及分别与其相连的显示模块和多个分生产设备，其特征在于，所述主服务器包括：
2.基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路连通周期性测试模块执行以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路通信实时性检测和评估模块执行以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路拓扑自学习模块执行以下步骤：
6.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路关键节点评估模块执行以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述计算出每个节点的得分，具体为：
8.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状
9.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路通信资源自协商模块执行以下步骤：
10.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路服务质量评估反馈模块执行以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.智能链路管理系统，包括主服务器以及分别与其相连的显示模块和多个分生产设备，其特征在于，所述主服务器包括：
2.基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路连通周期性测试模块执行以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路通信实时性检测和评估模块执行以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于智能链路管理系统的油田生产设备状态监测与优化方法，其特征在于，所述链路拓扑自学习模块执行以下步骤：
6.根据权利要求2所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘朋，赵雪峰，张阳阳，关景元，王宏亮，
申请(专利权)人：沈阳中科奥维科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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