FUXA项目中电压数据异常处理的工程实践

FUXA项目中电压数据异常处理的工程实践

FUXA Web-based Process Visualization (SCADA/HMI/Dashboard) software 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FUXA

在工业自动化系统中，电压数据的准确采集对于电力监控至关重要。本文将以FUXA SCADA系统为例，探讨如何处理电压数据采集中的异常值问题。

问题背景

在电力监控系统中，电压传感器通过Modbus RTU协议将数据传输至SCADA系统。但在实际运行中，由于电磁干扰或其他因素，偶尔会出现数据异常现象，表现为突然跳变至int16最大值(32767)。这种异常会导致系统产生误报警，影响监控数据的可靠性。

解决方案分析

简单阈值过滤法

最直接的解决方案是设置阈值过滤：

if (value >= 32767) {
    return 0;  // 或其他合理默认值
} else {
    return value;
}

这种方法实现简单，能有效过滤极端异常值，但可能丢失真实的过电压数据。

低通滤波算法

更专业的处理方式是采用低通滤波算法：

function lowPassFilter(newValue, prevFiltered, alpha, minValue, maxValue) {
    newValue = Math.max(minValue, Math.min(newValue, maxValue));
    return alpha * newValue + (1 - alpha) * prevFiltered;
}

let filteredValue = 0;
const alpha = 0.1;      // 平滑系数(0.0-1.0)
const minValue = 0;
const maxValue = 500; 

filteredValue = lowPassFilter(value, filteredValue, alpha, minValue, maxValue);
return filteredValue;

该算法特点：

1. 通过alpha参数控制滤波强度
2. 可设置合理的数值范围(min/max)
3. 对突变值有平滑作用

延时确认机制

对于需要更高可靠性的场景，可考虑实现延时确认机制：

1. 当检测到异常值时，不立即报警
2. 持续监测后续若干周期(如2-3次)
3. 若数值恢复正常，则判定为干扰
4. 若持续异常，则确认报警

工程实施建议

1. 参数调优：根据实际工况调整滤波参数，平衡响应速度与抗干扰能力
2. 分级处理：对不同重要性的信号采用不同级别的滤波策略
3. 日志记录：保留原始数据与处理后数据的对比，便于故障分析
4. 异常统计：对过滤掉的异常值进行计数和统计，评估系统干扰情况

总结

在FUXA等SCADA系统中，合理的数据滤波处理是保证监控可靠性的关键。工程师应根据具体应用场景，选择适当的滤波算法和参数，在保证数据准确性的同时，避免误报警和漏报警的发生。

FUXA Web-based Process Visualization (SCADA/HMI/Dashboard) software 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FUXA