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数据中心运维管理-机房动力环境监控系统

2025-07-09 15:22:42
行业:产业互联网
载体:网站、H5
技术:Node.js、Vue、Vue Router

业务背景

智能数据中心基础设施监控系统, 针对UPS、精密空调、漏水、温湿度、安防、门禁、消防、烟雾传感器等设备, 通过通讯交互,智能分析,智能控制,人性化的展现方式,让数据中心运维人员及时了解数据中心的健康状况,创建新型绿色节能机房。

功能介绍

机房动力环境监控系统是一套综合性的智能化管理平台,旨在对机房内的动力设备、环境参数、安防状况等进行实时监测与集中管理,保障机房稳定、高效运行,具体功能如下:​
一、动力设备监控​
供配电系统监测:实时监测市电输入的电压、电流、频率、功率等参数,以及 UPS(不间断电源)的输出状态、电池组电压、充放电情况等。一旦出现市电中断、UPS 故障、电压异常波动等问题,系统立即触发报警,便于运维人员及时处理,避免因电力供应问题导致机房设备停机。​
空调设备监控:对机房专用精密空调的运行状态进行监控,包括空调的制冷 / 制热模式、温度设定值、实际温度、湿度设定值、实际湿度、压缩机运行状态、风机转速等参数。当空调出现故障(如制冷效果不佳、风机停转)或环境温湿度超出设定阈值时,系统自动报警,并可远程控制空调设备进行模式切换、参数调整,确保机房温湿度稳定在适宜范围。​
蓄电池监测:针对 UPS 配套的蓄电池组,监测每节电池的电压、内阻、温度等关键指标,评估电池的健康状态和剩余容量。通过数据分析预测电池故障风险,提前安排更换维护,防止因蓄电池失效影响 UPS 正常工作。​
二、环境监测​
温湿度监测:在机房内关键区域部署温湿度传感器,实时采集环境温湿度数据,并通过可视化界面展示数据变化趋势。一旦温湿度超过预设的安全阈值,系统自动报警,同时联动空调设备进行调节,保证机房设备处于最佳运行环境。​
漏水检测:在机房地板下、空调管道周边等易发生漏水的区域铺设漏水检测绳或传感器,当检测到有水渍时,立即触发报警,并精准定位漏水位置,帮助运维人员快速采取措施,避免设备因漏水受损。​
空气质量监测:监测机房内的粉尘浓度、有害气体(如烟雾、硫化氢、一氧化碳等)含量,当检测到空气质量异常时,及时报警并采取通风换气等措施,保障机房设备正常运行和人员健康安全。​
三、安防管理​
视频监控:在机房出入口、设备区等重要位置安装高清摄像头,实现 24 小时不间断视频监控。支持实时视频查看、录像回放、视频存储等功能,同时可与门禁系统联动,当有人员进出时自动触发录像,便于事后追溯。​
门禁管理:采用刷卡、指纹、人脸识别等多种身份验证方式控制机房出入口,只有授权人员才能进入机房。记录人员进出时间、身份信息等,形成详细的门禁日志。同时,可设置不同人员的访问权限,限制其进入特定区域,增强机房安全性。​
入侵报警:在机房门窗、重要设备区域安装红外探测器、震动传感器等入侵检测设备,当检测到非法入侵时,立即发出声光报警,并推送报警信息至运维人员手机,及时采取防范措施。​
四、智能管理与分析​
集中监控与管理:通过统一的监控平台,将机房内所有动力设备、环境参数、安防系统的数据进行集中展示和管理,运维人员可通过电脑、手机等终端随时随地查看机房运行状态,实现远程运维。​
报警管理:支持多种报警方式,包括声光报警、短信报警。

项目实现

一、Modbus 协议解析:构建设备通信桥梁​
在系统开发中,Modbus 协议是实现设备数据交互的核心纽带。我负责完成 Modbus RTU/ASCII 协议的深度解析与应用开发,针对不同设备的通信差异,设计了通用的协议解析框架。通过精准处理 CRC 校验算法,保障数据传输的准确性与完整性,解决了因协议兼容性导致的数据传输错误问题,成功实现温湿度计、UPS、蓄电池等设备与监控系统的稳定通信,使系统对设备的实时数据采集效率提升超 30%,为系统的稳定运行奠定坚实基础。​
二、温湿度计开发:精准监测与智能调控​
主导温湿度计硬件选型与软件开发工作,综合考量测量精度、响应速度、稳定性等指标,筛选出高性能传感器,确保温湿度数据测量误差控制在 ±0.5℃(温度)和 ±2% RH(湿度)以内。基于嵌入式系统开发数据采集与处理程序,实现每秒 1 次的高频数据采集,并通过数字滤波算法去除环境干扰噪声,提升数据准确性。结合监控系统需求,开发温湿度阈值报警功能,当数据超出预设范围时,可立即触发声光报警与远程推送,同时联动空调设备自动调节环境温湿度,保障机房始终处于适宜的运行环境,相关功能在实际测试中,报警响应时间小于 2 秒,有效降低因温湿度异常导致的设备故障风险。​
三、UPS 和蓄电池开发:保障电力持续稳定​
在 UPS 和蓄电池监控模块开发中,全面负责数据采集、状态监测与故障预警功能实现。针对 UPS,通过 Modbus 协议实时获取输入输出电压、电流、频率、负载率等关键参数,结合算法对 UPS 的运行状态进行智能诊断,能够精准识别过载、短路、电池放电等常见故障,并及时发出预警。对于蓄电池,创新设计了基于内阻、电压、温度多参数融合的健康度评估模型,通过数据分析预测电池的剩余使用寿命,提前 3 - 6 个月发现潜在故障风险,便于运维人员及时更换维护,有效降低因蓄电池故障导致的系统宕机概率

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Kurt
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方向: 前端-Web前端、前端-小程序、
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