Bu çalışmadaki protokol, bir yayıncı abone tabanlı protokol kodu MQTT kullanarak bir Polimer işleme makinesi için esnek bir veri iletişim yapısı oluşturulmasına izin verir. Klasik bir ekipman kullanırken bile işleme verileri, internetin herhangi bir yerindeki çeşitli cihazlar tarafından gözlemlenebilir ve kaydedilebilir. Protokol, birden fazla yayıncı ve birden fazla abone arasındaki veri iletişimini kolaylaştırır.
Mevcut bir ekstrüzyon hattından abone olan cihazlara bir aracı cihaz aracılığıyla işlem verilerini yayınlayan bir sistem uyguladık. Eski bir ekstrüzyon denetleyicisinden gelen veriler bir cihazda yorumlandı ve komisyoncuya gönderildi. İki farklı konumdaki ortam sıcaklıkları ve işleme sırasında ek cihazlar da verileri komisyoncuya yayınlar.
Daha sonra komisyoncu, verileri bu verilerle ilgilenen abone cihazlarına iletir. Verileri görüntülemek ve kaydetmek için. Abone sistemi tasarlanmış ve inşa edilmiştir.
Katılan cihazların tüm kodları Python ile yazıldığından. Kod, farklı işletim sistemlerine sahip cihazlarda yeniden kullanılabilir. Son olarak, sistem dağıtılır ve İlk aracı yüklemesinin geçerliliğini göstermek için hat için test edilir.
MQTT aracılık sistemini, işlenen verileri internet üzerinden izleyebilecek ve kaydedebilecek şekilde yapılandırmaya başlamak için. Bir aracı cihazın bu tür verileri aktarabilmesi için hem yayıncılar hem de aboneler tarafından erişilebilir olması gerekir. Aracıya hem yayıncılar hem de aboneler tarafından erişilebilmesi için bir bilgisayar sistemini internete genel bir IP adresiyle bağlayın.
Daha sonra bilgisayar kurulumunda, Eclipse Mosquito gibi açık broker yazılımları, MQTT brokerlerinin çalışabilirliğini incelemek için MQTT lens gibi bir test aracı kullanır. İkincisi, ana yayıncı hazırlığı. Şimdi ana yayıncı cihazını hazırlayalım.
Daha önce de belirtildiği gibi, bu bilgisayar makine verilerini MQTT aracılığıyla komisyoncuya yayınlar. Eski veriler yorumlanmalı ve gönderilmek üzere yeniden paketlenmelidir. Bu genellikle RS-485 veya ethernet ile yapılabilir.
Donanım seviyesindeki bağlantı, veri yolu tipine bağlı olarak doğrulanmalıdır. Düşünülen ekstrüzyon makinesi, ekstrüzyon makinesinden veri almak ve bunları yayınlamak için Modbus üzerinden bir ethernet portu üzerinden veri gönderir. Makine sitesine bir bilgisayarı ana yayımcı olarak yerleştirin.
Bu bilgisayara Python üçünü yazılım ortamı olarak yükleyin. Ardından Modbus bağlantısını ve iletişimini etkinleştirmek için Pi Modbus'u kurun. Ekstrüzyon kontrolörünün Modbus fonksiyon kodlarını inceleyin ve ana yayıncıya bağlayın.
Ana yayıncıdaki Modbus anketi veya Q mod master gibi bir Modbus aracı kullanarak makinedeki verileri, ilişkili adresi ve Modbus kodlarını tam olarak tanımlayın. Ardından, yayımcıya ekstrüzyon denetleyicisinden verileri alan bir Python kodu yazın. Ek olarak, diğer cihazlardan PCIE USB RS-232 ve RS-485 üzerinden veri akışını birleştirin.
Paho dot MQTT nokta istemcisini içe aktarın ve aracı kuruma veri bağlamak ve yayımlamak için kodu uygulayın. Üçüncüsü, ek yayıncı hazırlığı. Ana yayıncıya ek olarak, ortam sıcaklıklarını ve film aydınlatmasını elde etmek ve yayınlamak için ek IOT cihazları kullanmamıza izin verin.
Bunu yapmak için. İki Raspberry Pi cihazı kullanılmıştır. Her cihaz, ölçülen verileri ana yayıncının yaptığı gibi aracıya yayınlar.
Cihazları sensör konumlarının yakınına yerleştirin. Ardından Python üçünü cihazlara yükleyin ve sensör verilerini almak için kodu uygulayın. Sensör verileri, aydınlatma sensörü için I2C ve sıcaklıklar için GPIO tarafından iletilir.
Verileri yayımlamak için önceki Python kodunu yeniden kullanın. Python'un cihaz bağımsızlığı sayesinde. Pencerelerin kodu Ahududu için yeniden kullanılabilir.
Dördüncüsü, aboneler kuruldu. Şimdi işleme verilerine nasıl abone olunacağını açıklayalım. Daha önce de belirtildiği gibi, internetteki herhangi bir cihaz verileri broker aracılığıyla alabilir.
Yine, veriler bir Python kodu tarafından işlenebilir ve görselleştirilebilir. İnternete bağlı bir cihaza, cihaza ve işletim sistemine bağlı olarak uygun bir Python ortamı yükleyin. Örneğin, bir Android cihazda Python 3 yerine Pydroid 3 yüklenmelidir, ardından aracıya bağlanmak ve aracıdan veri almak için hem paho nokta MQTT nokta istemcisini hem de paho nokta MQTT nokta aboneliğini içe aktarın.
Ardından Pi QT5'e dayalı olarak gerektiği gibi bir kullanıcı arayüzü oluşturun. Bu bölümün uygulanması oldukça uzun olduğundan ve zahmetli olabileceğinden. Ayrıntılar, bu kodun GUI'de gelen verileri görüntülemesiyle burada daha ayrıntılı olarak açıklanmaz.
Ayrıca, uygulama mağazasındaki MQT aracı gibi mevcut uygulamaların verileri alabileceğini de bilin. Beşincisi, veri günlüğü. İzleme sırasında verileri kaydetmek için Python bir veritabanına erişebilmelidir.
Bu çalışmada veriler bir Microsoft Access dosyasına yazılır. Veri ölçeğini ve yazılım kullanılabilirliğini göz önünde bulundurmak. Verileri kaydetmek için bir abone cihaz seçin.
Ardından veritabanına erişmek için Python kodunda pyodbc'yi içe aktarın. İşleme verilerini kaydetmek için, Python kodu tarafından veritabanına bir sorgu gönderin. Kaydedilen verileri almak için veritabanına başka bir sorgu gönderin.
Veriler alındıktan sonra, veriler gerektiği gibi yeniden yapılandırılarak analiz edilebilir. Bir elektronik tabloda okunabilen bir tablo anında oluşturulabilir. Altıncısı, dağıtım.
Tüm öğeler geliştirildikten sonra Python kodları her cihaza dağıtılmalıdır. Kablolu veya kablosuz bağlantı modu önemli değildir, ancak her cihazın aracıya erişebilmesi için güvence altına alınmalıdır. Bu, komisyoncunun güvenlik amacıyla internet ve internet arasındaki sınırda bir ağ geçidi olarak oynadığı anlamına gelir.
Daha iyi güvenlik sağlamak için burada ekstrüzyon denetleyicisini ana yayıncıya ve ek yayıncılara bağlayın. Ardından, işlem verilerini izlemek ve kaydetmek için komisyoncunun bir ethernet portunu internete, diğerini internete bağlayın. Aboneleri gerektiği gibi internete bağlayın.
Yedincisi, idam. Tüm sistemi test etmek için ekstrüzyon hattını başlatın. Daha sonra tüm bilgisayar aygıtlarını açın.
Ardından broker yazılımı Mosquito'yu başlatın ve tüm Python kodlarını çalıştırın. Temsili sonuçlar. Tasarlanan ve uygulanan sistemin yürütülmesi sonucunda işlenen veriler izlenir ve görselleştirilir.
Veriler, grafikler ve tablolar dahil olmak üzere çeşitli şekillerde gösterilebilir, hatta bir mobil cihazda bile veriler izlenebilir ve kaydedilebilir. Ayrıca, veriler analiz edilmek üzere kaydedilir ve alınır. Sonuç HMI'da gösterilen ve Raspberry PI'ler tarafından ölçülen verilerin abonelerde izlendiği ve kaydedildiği tespit edilmiştir.
Sunulan protokolü izleyerek, işleme verileri MES gibi pahalı BT çözümleri olmadan izlenebilir ve kaydedilebilir.
