El protocolo en este trabajo permite construir una estructura de comunicación de datos flexible para una máquina de procesamiento de polímeros mediante el empleo de un código de protocolo basado en suscriptores de editor MQTT. Incluso cuando se utiliza un equipo clásico de procesamiento, los datos pueden ser observados y registrados por varios dispositivos en cualquier lugar de Internet. El protocolo facilita la comunicación de datos entre múltiples editores y múltiples suscriptores.
Hemos implementado un sistema que publica el procesamiento de datos de una línea de extrusión existente a los dispositivos de suscripción a través de un dispositivo de intermediario. Los datos de un controlador de extrusión heredado se han interpretado en un dispositivo y se han enviado al intermediario. Los dispositivos de adición para temperaturas ambiente en dos ubicaciones diferentes y durante el procesamiento también publican los datos al corredor.
Luego, el corredor transmite los datos a los dispositivos de suscriptores que están interesados en esos datos. Para mostrar y registrar los datos. El sistema de abonado ha sido diseñado y construido.
Ya que todo el código para los dispositivos participantes se ha escrito en Python. El código se puede reutilizar en los dispositivos con diferentes sistemas operativos. Finalmente, el sistema se implementa y se prueba para la línea para demostrar la validez de la instalación del primer intermediario.
Para comenzar a configurar el sistema de agente MQTT para que pueda supervisar y registrar el procesamiento de datos a través de Internet. Para que un dispositivo de intermediario transmita dichos datos, debe ser accesible tanto para los editores como para los suscriptores. Conecte un sistema informático a Internet con una dirección IP pública para que tanto los editores como los suscriptores puedan acceder al corredor.
Luego, en la instalación de la computadora, el software de corredor abierto como Eclipse Mosquito utiliza una herramienta de prueba como la lente MQTT para examinar la operatividad de los corredores MQTT. En segundo lugar, la preparación del editor principal. Ahora preparemos el dispositivo principal del editor.
Como se mencionó anteriormente, esta computadora publica los datos de la máquina a través de MQTT en el corredor. Los datos heredados deben interpretarse y reempaquetarse para enviarlos. Esto generalmente se puede hacer por RS-485 o Ethernet.
La conexión en el nivel de hardware debe verificarse en función del tipo de bus. La máquina de extrusión considerada envía datos a través de Modbus a través de un puerto Ethernet, para adquirir datos de la máquina de extrusión y publicarlos. Coloque un equipo como editor principal en el sitio del equipo.
En esa computadora, instale Python tres como entorno de software. Luego instale Pi Modbus para habilitar la conectividad y la comunicación Modbus. Examine los códigos de función Modbus del controlador de extrusión y conéctelo al editor principal.
Identifique completamente los datos y la dirección asociada y los códigos Modbus de la máquina utilizando una herramienta Modbus como Modbus poll o Q mod master en el editor principal. A continuación, escriba un código Python en el publicador que recupere los datos del controlador de extrusión. Además, combine el flujo de datos a través de PCIE USB RS-232 y RS-485 desde otros dispositivos.
Importe el cliente de puntos MQTT paho dot e implemente el código para conectar y publicar datos en el intermediario. En tercer lugar, la preparación adicional del editor. Además de la editorial principal, empleamos dispositivos IOT adicionales para adquirir y publicar la temperatura ambiente y la iluminancia de la película.
Para ello. Se han empleado dos dispositivos Raspberry Pi. Cada dispositivo publica los datos medidos en el corredor como lo hace el editor principal.
Coloque los dispositivos cerca de las ubicaciones de los sensores. Luego instale Python tres en los dispositivos e implemente el código para adquirir los datos del sensor. Los datos del sensor son transmitidos por I2C para el sensor de iluminancia y por GPIO para las temperaturas.
Reutilice el código Python anterior para publicar los datos. Gracias a la independencia del dispositivo de Python. El código para Windows se puede reutilizar para raspberry pis.
Cuarto, configuración de suscriptores. Ahora vamos a explicar cómo suscribirse a los datos de procesamiento. Como se indicó anteriormente, cualquier dispositivo en Internet puede recibir los datos a través del corredor.
Una vez más, los datos pueden ser procesados y visualizados por un código Python. En un dispositivo conectado a Internet, instale un entorno Python adecuado según el dispositivo y el sistema operativo. Por ejemplo, en un dispositivo Android, Pydroid 3 debe instalarse en lugar de Python 3, luego importar tanto el cliente de punto MQTT de punto paho como el punto paho MQTT se suscriben para conectarse y recibir datos del corredor.
A continuación, cree una interfaz de usuario según sea necesario basada en Pi QT5. Dado que la implementación de esta parte es bastante larga y puede ser laboriosa. Los detalles no se describen más a fondo aquí con este código que muestra los datos entrantes en la GUI.
También sepa que las aplicaciones existentes, como la herramienta MQT en la tienda de aplicaciones, pueden recibir los datos. Quinto, el registro de datos. Para registrar los datos durante el monitoreo, Python debería poder acceder a una base de datos.
En este trabajo, los datos se escriben en un archivo de acceso de Microsoft. Teniendo en cuenta la escala de datos y la disponibilidad de software. Seleccione un dispositivo de suscriptor para registrar los datos.
A continuación, importe pyodbc en el código Python para acceder a la base de datos. Para registrar los datos de procesamiento, envíe una consulta a la base de datos mediante el código Python. Para recuperar los datos registrados, envíe otra consulta a la base de datos.
Una vez que se recuperan los datos, los datos se pueden analizar reestructurando los datos según sea necesario. Una tabla legible en una hoja de cálculo se puede construir instantáneamente. Sexto, el despliegue.
Después de desarrollar todos los elementos, los códigos python deben implementarse en cada dispositivo. El modo de conexión por cable o inalámbrico no es importante, pero debe asegurarse de que cada dispositivo pueda acceder al corredor. Esto significa que el corredor juega como una puerta de enlace en la frontera entre Internet e Internet con fines de seguridad.
Aquí para mantener una mejor seguridad conecte el controlador de extrusión el editor principal y los editores adicionales a Internet. Luego conecte un puerto Ethernet del corredor a Internet y el otro a Internet para monitorear y registrar los datos de procesamiento. Conecte a los suscriptores a Internet según sea necesario.
Séptimo, ejecución. Para probar todo el sistema, inicie la línea de extrusión. A continuación, encienda todos los dispositivos informáticos.
Luego inicie el software de corredor Mosquito y ejecute todos los códigos de Python. Resultados representativos. Como resultado de la ejecución del sistema diseñado e implementado, los datos de procesamiento son monitoreados y visualizados.
Los datos se pueden mostrar de varias maneras, incluidos gráficos y tablas, incluso en un dispositivo móvil los datos se pueden monitorear y registrar. Además, los datos se registran y recuperan para ser analizados. Conclusión Se ha encontrado que los datos mostrados en el HMI y medidos por los IP de Raspberry son monitoreados y registrados en los suscriptores.
Al seguir el protocolo presentado, los datos de procesamiento pueden ser monitoreados y registrados sin costosas soluciones de TI como el MES.
