智造讲堂：信号传输与设备间的连接
引自：《传感与测量技术》（作者：董永贵）
数据通信协议为工业自动化带来的最大改变，就是信号传输方式。图1是当年提出现场总线时常用的说明图。与需要多条硬接连线的传统结构相比，现场总线结构中的设备均连接在同一总线上，大大降低了布设电缆的复杂度。测控系统的架构由硬接线/专有结构封闭式系统，转为基于总线的开放式系统，更是彻底改变了器件之间、设备之间的连接方式。
图1 现场总线测控系统与传统测控系统的结构对比
实际上，在过去的30多年中，工业自动化系统发生了非常大的变化。信号传输是推动这种改变的关键技术之一。以互联网为代表的数据通信技术的进步，不仅改变了设备间的连接方式，而且直接导致了工厂运作方式的变革。新技术进入工业品的生产需要一个过程。尤其是在大型设备中，考虑到成本、安全等方面的因素，通常会采用保守设计的原则，新技术向产品的转移速度更要慢一些。相应地，现有的设备间连接方式也呈现多种技术并存的现象。
工业设备间的常见数据传输方式，大致可总结为图2所示的几种类型。以气体/液体为传输媒介的压力信号，已经有了上百年的历史。在一些特殊场合，比如石油行业的井下信号传输中还可见到应用。与实验室中常见的电压信号不同，工业现场常用4-20mA的电流信号进行传输。由于电流为功率信号，尤其适合存在电磁干扰或需要进行长距离传输的场合。4-20mA可以模拟信号的方式传输，也可用模拟/数字的混合方式传输。例如，现场总线中的HART协议，就是采用混合方式进行数据传输。以总线形式进行传输，是最为常见的数字信号传输方式。不需要布设电缆的无线信号传输方式，则是无线传感网的核心技术。
图2 信号传输的方式
设备间的连接方式如图3所示。可用2根电缆线同时实现供电与信号传输的4-20mA信号，依然是一对一信号传输的常见方案。多路复用可降低传输电缆的数目，但分时复用的工作方式会导致传输速度降低，因此常用于低速信号的传输。多点总线可用同一条电缆线连接多个设备，常用于串行总线设备的连接，应用场景比较受限。相比之下，数据总线技术更为常见，尤其是采用Profibus等现场总线协议的设备中，通常采用这种连接方式。伴随互联网技术的进步，有线、无线网络的传输方式在设备连接中越来越常见。简单易维护是网络传输的重要优势，数据传输的可靠性及网络数据的安全性，则是需要研究解决的问题。
图3 设备间的连接方式
分布式测控系统将分处于不同地理位置的多台设备连接在一起，实现协同工作。在通信协议中介绍过的“透明”概念，同样适用于这一场景。对于用户而言，系统的具体内部结构应该是“透明”的。
最简单的工业设备连接方式，是所谓的上位机下位机系统。尽管上位机下位机的概念在2000年之后的文献中就不是很常见了，这种架构的测控系统在工业现场还有广泛的应用。布设在现场的测控设备称为下位机，通过电缆线与位于控制室的中央计算机（上位机）相连。数据的复杂处理，均由上位机完成。一对一连接的上位机下位机系统在一些简单的测量场合还可见到，比如汽车称重系统。更多的上位机下位机系统则是多对一的连接。点之间可以是直接的电缆连接（图4（a）），也可以通过中间设备后，再连接到上位机中（图4（b））。
图4 上位机下位机系统
图5所示的SCADA(supervisory control and data acquisition)系统，是一类以中央计算机为核心的，侧重于大型组态软件的数据采集与监控系统。常见于分布式水、电、气资源的远程管理，在大型放疗设备中，也常采用这种架构。这类系统的应用对象一般有两个特征：一是测控设备的地理位置分散，二是需要进行大量的数据计算以及运行大型的组态软件。
图5 SCADA系统
图6所示的集散式控制系统（distributed control system，DCS），是最为常见的分布式测控系统架构。名字中之所以没有“测”是由历史原因导致的。早期的DCS系统是用于管理分布于不同地理位置的数字式控制设备。现在的DCS系统则广泛用于多台分布式测量与控制设备的中心化管理，由功能与物理上独立的多个测量、控制、数据处理、数据存储、人机交互等设备组成。所有设备都通过速度足够快的数字网络相互连接，以确保相关信息的及时传输与共享，也因此成为生产企业信息化的基本架构。
图6 集散式控制系统
上述系统架构的一个共同特征，就是数据的分布采集、集中处理。大量的数据处理是在中央计算机中进行的。从这一角度来看，几种分布式测控系统其实没有本质区别。实际上，最初的SCADA或DCS系统，都是围绕独立的计算机构建的，并没有联网功能。与简单的上位机下位机系统相比，SCADA或DCS系统的特点在于系统的规模比较大，连接的设备也比较多一些。
随着越来越多的嵌入式系统进入到测控设备中，有线网络、无线网络逐渐成为数据交互的主要载体，设备之间的连接方式也变得越来越灵活，整套系统的网络也越来越复杂。这种“中心化”数据管理方式在数据传输、数据存储、数据安全、响应时间等方面的弊端也逐渐显露出来。因此，借助分散于不同地理位置上的嵌入式系统、数据交换设备等“边缘”设备的计算资源，实现数据的“去中心化”管理，逐步成为现代测控系统的发展趋势。