Comunicazione dati basata su MQTT in un processo di estrusione di polimeri

Il protocollo in questo lavoro consente di costruire una struttura di comunicazione dati flessibile per una macchina di elaborazione dei polimeri impiegando un codice di protocollo basato sull'abbonato dell'editore MQTT. Anche quando si utilizza un'apparecchiatura classica, i dati di elaborazione possono essere osservati e registrati da vari dispositivi ovunque in Internet. Il protocollo facilita la comunicazione dei dati tra più editori e più abbonati.

Abbiamo implementato un sistema che pubblica i dati di elaborazione da una linea di estrusione esistente ai dispositivi di sottoscrizione attraverso un dispositivo broker. I dati di un controller di estrusione legacy sono stati interpretati in un dispositivo e inviati al broker. I dispositivi aggiuntivi per le temperature ambiente in due posizioni diverse e durante l'elaborazione pubblicano anche i dati al broker.

Quindi il broker trasmette i dati ai dispositivi degli abbonati che sono interessati a tali dati. Per visualizzare e registrare i dati. Il sistema di abbonati è stato progettato e costruito.

Poiché tutto il codice per i dispositivi partecipanti è stato scritto in Python. Il codice può essere riutilizzato sui dispositivi con diversi sistemi operativi. Infine, il sistema viene distribuito e testato per la linea per dimostrare la validità dell'installazione del broker First.

Per iniziare a configurare il sistema di broker MQTT in modo che possa monitorare e registrare i dati di elaborazione su Internet. Affinché un dispositivo broker possa trasmettere tali dati, questi devono essere accessibili sia agli editori che agli abbonati. Collegare un sistema informatico a Internet con un indirizzo IP pubblico in modo che il broker sia accessibile sia agli editori che agli abbonati.

Quindi, durante l'installazione del computer, il software del broker aperto come Eclipse Mosquito utilizza uno strumento di test come l'obiettivo MQTT per esaminare l'operabilità dei broker MQTT. In secondo luogo, la preparazione dell'editore principale. Ora prepariamo il dispositivo principale dell'editore.

Come accennato in precedenza, questo computer pubblica i dati della macchina tramite MQTT al broker. I dati legacy devono essere interpretati e riconfezionati per essere inviati. Questo di solito può essere fatto da RS-485 o ethernet.

La connessione a livello hardware deve essere verificata a seconda del tipo di bus. La macchina di estrusione considerata invia i dati tramite Modbus attraverso una porta ethernet, per acquisire i dati dalla macchina di estrusione e pubblicarli. Inserire un computer come autore principale nel sito del computer.

Su quel computer installare Python tre come ambiente software. Quindi installare Pi Modbus per abilitare la connettività e la comunicazione Modbus. Esaminate i codici funzione Modbus del controller di estrusione e collegatelo all'editore principale.

Identifica completamente i dati e l'indirizzo associato e i codici Modbus dalla macchina utilizzando uno strumento Modbus come Modbus poll o Q mod master sull'editore principale. Quindi scrivere un codice Python sull'editore che recupera i dati dal controller di estrusione. Inoltre, combina il flusso di dati tramite PCIE USB RS-232 e RS-485 da altri dispositivi.

Importa paho dot MQTT dot client e implementa il codice per connettere e pubblicare i dati al broker. In terzo luogo, un'ulteriore preparazione dell'editore. Oltre all'editore principale, impieghiamo ulteriori dispositivi IOT per acquisire e pubblicare temperature ambiente e illuminamento della pellicola.

Per farlo. Sono stati impiegati due dispositivi Raspberry Pi. Ogni dispositivo pubblica i dati misurati sul broker come fa l'editore principale.

Posizionare i dispositivi vicino alle posizioni dei sensori. Quindi installare Python tre sui dispositivi e implementare il codice per acquisire i dati del sensore. I dati del sensore vengono trasmessi da I2C per il sensore di illuminamento e da GPIO per le temperature.

Riutilizzare il codice Python precedente per pubblicare i dati. Grazie all'indipendenza del dispositivo di Python. Il codice per Windows può essere riutilizzato per il Raspberry Pis.

In quarto luogo, gli abbonati si configurano. Ora spieghiamo come sottoscrivere i dati di elaborazione. Come affermato in precedenza, qualsiasi dispositivo su Internet può ricevere i dati tramite il broker.

Ancora una volta, i dati possono essere elaborati e visualizzati da un codice Python. Su un dispositivo connesso a Internet installare un ambiente Python adatto a seconda del dispositivo e del sistema operativo. Ad esempio, su un dispositivo Android Pydroid 3 dovrebbe essere installato al posto di Python 3, quindi importare sia paho dot MQTT dot client che paho dot MQTT dot subscribe per connettersi e ricevere dati dal broker.

Quindi creare un'interfaccia utente come richiesto basata su Pi QT5. Poiché l'implementazione di questa parte è piuttosto lunga e può essere laboriosa. I dettagli non sono ulteriormente descritti qui con questo codice visualizza i dati in arrivo sulla GUI.

Sappi anche che le applicazioni esistenti come lo strumento MQT nell'app store possono ricevere i dati. Quinto, la registrazione dei dati. Per registrare i dati durante il monitoraggio, Python dovrebbe essere in grado di accedere a un database.

In questo lavoro i dati vengono scritti in un file di Microsoft Access. Considerando la scala dei dati e la disponibilità del software. Selezionare un dispositivo abbonato per registrare i dati.

Quindi importa pyodbc nel codice Python per accedere al database. Per registrare i dati di elaborazione, inviare una query al database tramite il codice Python. Per recuperare i dati registrati, inviare un'altra query al database.

Una volta recuperati i dati, i dati possono essere analizzati ristrutturando i dati secondo necessità. Una tabella leggibile in un foglio di calcolo può essere costruita all'istante. Sesto, la distribuzione.

Dopo che tutti gli elementi sono stati sviluppati, i codici Python dovrebbero essere distribuiti su ciascun dispositivo. La modalità di connessione cablata o wireless non è importante, ma deve essere garantito che ogni dispositivo dovrebbe essere in grado di accedere al broker. Ciò significa che il broker gioca come un gateway al confine tra Internet e Internet a scopo di sicurezza.

Qui per mantenere una migliore sicurezza collegare il controller di estrusione l'editore principale e gli editori aggiuntivi a Internet. Quindi collegare una porta Ethernet del broker a Internet e l'altra a Internet per monitorare e registrare i dati di elaborazione. Connetti gli abbonati a Internet come richiesto.

Settimo, l'esecuzione. Per testare l'intero sistema, avviare la linea di estrusione. Quindi accendi tutti i dispositivi del computer.

Quindi avviare il software broker Mosquito ed eseguire tutti i codici Python. Risultati rappresentativi. Come risultato dell'esecuzione del sistema progettato e implementato, i dati di elaborazione vengono monitorati e visualizzati.

I dati possono essere mostrati in vari modi, inclusi grafici e tabelle, anche su un dispositivo mobile i dati possono essere monitorati e registrati. Inoltre, i dati vengono registrati e recuperati per essere analizzati. Conclusione È stato riscontrato che i dati mostrati nell'HMI e misurati dai PI Raspberry sono monitorati e registrati negli abbonati.

Seguendo il protocollo presentato i dati di elaborazione possono essere monitorati e registrati senza costose soluzioni informatiche come il MES.