电力设备诊断软件：通用电气Predix二次开发_（10）.二次开发案例分析与实践.docx

PAGE1

PAGE1

二次开发案例分析与实践

在上一节中，我们讨论了通用电气Predix平台的基本架构和开发环境的搭建。本节将通过具体的案例分析，详细介绍如何在Predix平台上进行二次开发，以实现电力设备诊断软件的定制化需求。我们将从以下几个方面展开：

需求分析

系统设计

开发流程

代码示例

测试与部署

1.需求分析

1.1项目背景

假设我们的项目背景是为一家电力公司开发一个定制化的电力设备诊断系统。该系统需要能够实时监测电力设备的运行状态，并通过数据分析预测设备的故障，以减少停机时间和维护成本。

1.2功能需求

实时数据采集：从电力设备中采集实时数据，如电流、电压、温度等。

数据存储与管理：将采集到的数据存储在Predix平台的数据存储服务中，并进行管理。

数据分析与预测：通过机器学习算法对数据进行分析，预测设备的故障。

可视化展示：将分析结果通过可视化界面展示给用户，方便用户进行决策。

报警与通知：当设备出现异常时，系统能够自动发送报警通知给相关人员。

1.3非功能需求

可靠性：系统必须能够稳定运行，保证数据的准确性和及时性。

可扩展性：系统应具有良好的可扩展性，能够方便地增加新的设备和数据源。

安全性：系统必须具备数据加密和访问控制功能，确保数据的安全性。

性能：系统应能够高效处理大规模数据，保证分析的实时性。

2.系统设计

2.1系统架构

系统架构可以分为以下几个层次：

数据采集层：负责从电力设备中采集实时数据。

数据存储层：负责将采集到的数据存储在Predix平台的数据存储服务中。

数据分析层：负责对存储的数据进行分析和预测。

应用层：负责将分析结果展示给用户，并提供报警和通知功能。

2.2技术选型

数据采集：使用PredixMachineSDK进行数据采集。

数据存储：使用PredixTimeseries服务存储时间序列数据。

数据分析：使用PredixAnalytics服务进行数据分析。

可视化：使用PredixUIKit和Angular框架进行前端开发。

报警与通知：使用PredixAlerting服务进行报警和通知。

2.3数据流设计

数据采集：设备通过PredixMachineSDK将数据发送到Predix平台。

数据存储：Predix平台接收到数据后，将其存储在Timeseries服务中。

数据分析：数据分析服务从Timeseries服务中读取数据，进行分析和预测。

数据展示：分析结果通过RESTAPI传递给前端应用，前端应用展示给用户。

报警与通知：数据分析服务根据预测结果，调用Alerting服务发送报警通知。

3.开发流程

3.1环境准备

确保您已经安装了以下工具和库：

Node.js：用于后端开发。

AngularCLI：用于前端开发。

PredixCLI：用于与Predix平台进行交互。

PredixMachineSDK：用于数据采集。

3.2数据采集

3.2.1安装PredixMachineSDK

首先，安装PredixMachineSDK：

npminstall@gepredix/machine-client--save

3.2.2配置设备

配置设备以发送数据到Predix平台。假设我们有一个电力设备，需要采集电流、电压和温度数据。

//配置PredixMachine客户端

constmachineClient=require(@gepredix/machine-client);

constconfig={

clientId:your-client-id,

clientSecret:your-client-secret,

uaaUri:https://your-uaa-uri,

assetUri:https://your-asset-uri,

timeseriesUri:https://your-timeseries-uri,

zoneId:your-zone-id

};

//创建客户端实例

constclient=newmachineClient.Client(config);

//连接设备

client.connect().then(()={

console.log(ConnectedtoPredixMachine);

}).catch((err)={

console.error(Failedtoconnect,err);

});

3.2.3发送数据

假设设备每5秒发送一次数据，我们可以通过以下代码实现数据发送：

constdata={

curr