Transmisja danych w oparciu o MQTT w procesie wytłaczania polimerów

Podsumowanie

Ta praca proponuje elastyczną metodę komunikacji danych między systemem wytłaczania folii a urządzeniami monitorującymi, opartą na protokole wiadomości o nazwie Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).

Streszczenie

Ta praca ma na celu zbudowanie elastycznej struktury komunikacji danych dla maszyny do przetwarzania polimerów poprzez wykorzystanie protokołu opartego na wydawcy i abonencie o nazwie Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), który jest obsługiwany przez TCP/IP. Nawet w przypadku korzystania z konwencjonalnego sprzętu, dane przetwarzania mogą być mierzone i rejestrowane przez różne urządzenia w dowolnym miejscu za pośrednictwem komunikacji internetowej. Protokół oparty na komunikatach umożliwia elastyczną komunikację, która pozwala przezwyciężyć niedociągnięcia istniejącego protokołu serwer-klient. Wiele urządzeń może subskrybować dane przetwarzania publikowane przez urządzenia źródłowe. Proponowana metoda ułatwia komunikację danych między wieloma wydawcami i abonentami. W ramach tych prac zaimplementowano system, który publikuje dane z urządzenia i dodatkowych czujników do brokera komunikatów. Abonenci mogą monitorować i przechowywać dane procesowe przekazywane przez brokera. System został wdrożony i uruchomiony dla linii do wytłaczania folii, aby zademonstrować jego skuteczność.

Wprowadzenie

Na fali czwartej rewolucji przemysłowej pozyskiwanie i monitorowanie różnych danych przetwarzania stało się ważnym zadaniem¹. W szczególności usprawnienie procesu produkcyjnego z wykorzystaniem danych procesowych i ustanowienie efektywnych planów operacyjnych będzie ważnym celem wszystkich zakładów produkcyjnych^2,3. Czas przestoju można znacznie skrócić, jeśli alarm może zostać wysłany z fabryki lub jeśli konserwacja predykcyjna może być wykonana na czas⁴. W ostatnim czasie podjęto wiele wysiłków w celu przeprowadzenia analiz danych w procesach polimerowych^5,6. Nie jest jednak łatwo przeprowadzić te zadania ze względu na trudności w pozyskiwaniu takich danych z istniejących systemów⁷. Hierarchiczna struktura sterowania i oprzyrządowania utrudnia pozyskiwanie danych i komunikację.

Po pierwsze, nie jest możliwe uzyskanie danych z różnych maszyn o różnych datach produkcji. Komunikacja między różnymi maszynami jest trudna, ponieważ wymaga to interoperacyjności między różnymi magistralami obiektowymi w zastrzeżonych formatach. W ten sposób metody komunikacji i formaty danych pozostają prywatne. Pomaga to w łatwym utrzymaniu bezpieczeństwa danych, ale sprawia, że użytkownicy są zależni od konstruktora maszyn w zakresie usług i przyszłego rozwoju. Najnowsze komputery sterujące, w tym interfejs człowiek-maszyna (HMI) podłączone do maszyn do przetwarzania polimerów, są obecnie w większości oparte na systemie Windows, ale są załadowane oprogramowaniem stworzonym w zastrzeżonym środowisku programistycznym. Możliwe jest użycie programowalnych sterowników logicznych (PLC) różnych firm do komunikacji z czujnikami lub elementami wykonawczymi, ale w wielu przypadkach system SCADA (upper supervisory control and data acquisition) jest zależny od komputerów sterujących⁸. Praktyka ta spowodowała, że liczne protokoły, magistrale fieldbusowe i systemy sterowania zaczęły konkurować na rynku. Chociaż z biegiem czasu złożoność ta została stopniowo złagodzona, wiele typów magistral obiektowych i protokołów jest nadal w aktywnym użyciu.

Z drugiej strony, komunikacja między urządzeniami sterującymi a SCADA została ustandaryzowana przez Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)⁹. Co więcej, komunikacja między SCADA a Systemem Realizacji Produkcji (MES) również odbywa się głównie za pośrednictwem OPCUA. W tak ścisłej strukturze hierarchicznej nie jest łatwo swobodnie wydobywać dane do monitorowania i analizy procesów. Zazwyczaj dane muszą być wyodrębnione z SCADA lub MES¹⁰. Jak wspomniano wcześniej, systemy te są specyficzne dla dostawcy, a formaty danych rzadko są otwarte. W związku z tym ekstrakcja danych wymaga znacznego wsparcia ze strony oryginalnych dostawców rozwiązań informatycznych/technologii operacyjnych (IT/OT). Może to utrudnić pozyskiwanie danych do monitorowania i analizy.

Na linii do wytłaczania folii, komputer sterujący jest nadzorowany przez system SCADA¹¹. System SCADA jest obsługiwany przez program komputerowy, którego nie można łatwo zmodyfikować. Program komputerowy może być edytowalny, ale edycja jest dość kosztowna i czasochłonna. Aby łatwo monitorować i analizować przetwarzane dane, dane powinny być dostępne z dowolnego miejsca. Aby monitorować przetwarzanie danych z dala od witryny, program komputerowy powinien być w stanie przesyłać strumieniowo dane przetwarzania do Internet¹². Co więcej, otwarta darmowa metoda zmniejsza wydatki na akwizycję danych¹³. Takie podejście pozwala na przeprowadzanie analizy danych nawet w małych fabrykach, których nie stać na inwestycję w komercyjne rozwiązania IT¹⁴.

W tym badaniu zastosowano protokół wiadomości oparty na modelu wydawca-subskrybent. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) to otwarty i standardowy protokół, który umożliwia przesyłanie wiadomości między wieloma dostawcami danych i użytkownikami¹⁵. W tym miejscu proponujemy system, który pozyskuje, przesyła i monitoruje dane za pomocą MQTT dla istniejących zakładów produkcyjnych. System jest testowany na linii do wytłaczania folii w celu sprawdzenia wydajności. Dane z oryginalnego sterownika są przesyłane do urządzenia brzegowego za pośrednictwem protokołu Modbus. Następnie dane są publikowane u brokera. W międzyczasie dwa Raspberry Pi publikują zmierzone temperatury i natężenie oświetlenia do tego samego brokera. Następnie dowolne urządzenie w Internecie może subskrybować dane, a następnie monitorować je i rejestrować, jak pokazano na Rysunek 1. Protokół w tej pracy pokazuje, jak można przeprowadzić całą procedurę.

Protokół

1. Instalacja brokera

UWAGA: Aby monitorować i rejestrować przetwarzanie danych przez Internet, powinien być przygotowany system komputerowy, który przekazuje dane. System powinien być dostępny zarówno dla wydawców, jak i subskrybentów, jak pokazano na Rysunek 2. W związku z tym musi mieć publiczny adres IP, który jest znany przed jakąkolwiek komunikacją. W systemie zainstalowany jest otwarty broker MQTT o nazwie Eclipse Mosquitto¹³.

1. Podłącz komputer do Internetu, podając publiczny adres IP. Podaj adres w ustawieniach IP systemu operacyjnego.
2. Zainstaluj na komputerze oprogramowanie brokerskie, takie jak Eclipse Mosquitto. Pobierz plik instalacyjny za pomocą przeglądarki i uruchom go.
3. Przetestuj brokera za pomocą programu testowego, takiego jak MQTT Lens. Pobierz MQTT Lens za pomocą przeglądarki i zainstaluj go. Następnie upewnij się, że opublikowane wiadomości są subskrybowane.

2. Przygotowanie głównego wydawcy

UWAGA: Ten komputer publikuje dane maszyny za pośrednictwem MQTT przez TCP do brokera. Starsze dane powinny zostać zinterpretowane i ponownie spakowane w celu wysłania. Można to zwykle zrobić przez RS485 lub Ethernet. Połączenie na poziomie sprzętowym powinno być weryfikowane w zależności od typu magistrali. Maszyna do wytłaczania wysyła dane przez Modbus przez port Ethernet.

1. Fizycznie umieść komputer w lokacji komputera i skonfiguruj go jako głównego wydawcę.
   UWAGA: Chociaż nie jest to obowiązkowe, w tej pracy wybrano komputer przemysłowy.
2. Zainstaluj Python3 na komputerze. Pobierz plik instalatora za pomocą przeglądarki i uruchom go.
3. Zainstaluj PyModbus¹⁶. Pobierz plik instalatora za pomocą przeglądarki i uruchom go.
4. Sprawdź kontroler wytłaczania z interfejsem HMI sterującym maszyną i podłącz kontroler wytłaczania do głównego wydawcy.
5. W pełni zidentyfikuj dane i odpowiadający im adres w protokole Modbus z maszyny za pomocą narzędzia Modbus, takiego jak ModbusPoll lub QModMaster. Upewnij się, że wysłane dane maszyny są wyświetlane w odpowiednich komórkach narzędzia Modbus.
6. Napisz kod w języku Python na komputerze wydawcy, który pobiera dane z kontrolera wytłaczania.
   UWAGA: Oto przykładowy kod:
   z pyModbusTCP.client import ModbusClient
   client = ModbusClient(host="192.168.1.***", port=***, unit_id=***)
   client.open()
   Dane wytłaczania = str(client.read_holding_registers(1000, 58))
7. Łącz dodatkowe strumienie danych z innych urządzeń przez PCIe, USB, RS232 i RS485.
   UWAGA: To jest proste. Po uzyskaniu dodatkowego ciągu danych wystarczy dodać dane do istniejącego strumienia danych, co odbywa się za pomocą następującego kodu:
   ExtrusionData += AdditionalData (Dane dodatkowe)
8. Zaimportuj paho.mqtt.client po zainstalowaniu paho-mqtt za pomocą install paho-mqtt¹⁷.
9. Zaimplementuj kod, aby połączyć się i opublikować dane w brokerze.
   UWAGA: Zapoznaj się z następującym przykładowym kodem:
   url="117.xx.xxx.xx"; port = 1883; nazwa użytkownika = "****"; hasło = "xxxxx"; topic = "Ekstruder"
   MQTTC = MQTT. Klient()
   mqttc.username_pw_set(nazwa użytkownika,hasło)
   mqttc.connect(host=url, port=port)
   mqttc.loop_start()
   Dane wytłaczania = str(client.read_holding_registers(1000, 58))
   Pub1= mqttc.publish(temat, Dane wytłaczania))
   Pub1.wait_for_publish()

3. Dodatkowe przygotowanie wydawcy

UWAGA: Ten komputer również publikuje dane maszyny przez MQTT przez TCP do brokera. Czasami wymagane są dodatkowe pomiary, których nie można wykonać u głównego wydawcy. Rolę tę mogą przejąć urządzenia Internetu rzeczy (IoT), takie jak Raspberry Pi i Arduino. W tej pracy Raspberry Pi zostało wykorzystane do danych o temperaturze i natężeniu oświetlenia. Procedura jest podobna do tej opisanej w sekcji 2 protokołu.

1. Umieść Raspberry Pi w pobliżu lokalizacji czujnika.
   UWAGA: Ponieważ odległość okablowania jest ograniczona, Raspberry Pi nie może być umieszczony bardzo daleko od miejsca pomiaru. Ponieważ jednak okolice ekstrudera są bardzo gorące, urządzenie należy umieścić w odległości co najmniej 1 m od miejsca pomiaru.
2. Zainstaluj Python3 na Raspberry Pi za pomocą następujących poleceń w wierszu poleceń:
   sudo apt update
   sudo apt install Python3 idle3
3. Zaimplementuj kod, aby uzyskać dane czujnika. Dane z czujnika mogą być przesyłane przez I²C lub GPIO.
   UWAGA: Zapoznaj się z poniższym przykładem kodu, aby uzyskać dodatkowe dane dotyczące temperatury za pośrednictwem GPIO:
   od max6675 import MAX6675
   cs_pin1 = 24; clock_pin1 = 25; data_pin1 = 18
   cs_pin2 = 9; clock_pin2 = 11; data_pin2 = 19
   jednostki = "C"
   termopara1 = MAX6675(cs_pin1, clock_pin1, data_pin1, jednostek)
   termopara2 = MAX6675(cs_pin2, clock_pin2, data_pin2, jednostek)
   T1 = termopara1.get()
   T2 = termopara2.get()
4. Zaimportuj paho.mqtt.client.
5. Użyj ponownie kodu w sekcji 2, aby połączyć się i opublikować dane u brokera.

4. Ustawienia abonenta

UWAGA: Dowolne urządzenia w Internecie mogą odbierać dane przetwarzania za pośrednictwem brokera. Dane są przetwarzane i wizualizowane również za pomocą kodu w języku Python. W przypadku, gdy rozwój jest trudny, można skorzystać z dostępnych aplikacji, takich jak MQTT Client w Google Play i MQT Tool w App Store. Ponieważ implementacja interfejsu użytkownika jest dość długa, szczegóły nie są tutaj opisane. Należy również pamiętać, że istniejące aplikacje, takie jak MQT Tool w App Store, mogą odbierać dane.

1. Włącz urządzenie, aby uzyskać subskrypcję Internetu. Upewnij się, że masz fizyczne połączenie kablowe, a następnie wykonaj polecenie ping do adresu IP brokera w wierszu poleceń (np. ping 117.xx.xxx.xx).
2. Zainstaluj odpowiednie środowisko Pythona w zależności od urządzenia i systemu operacyjnego. Na przykład zainstaluj Pydroid3 na urządzeniu z systemem Android zamiast Python3 ze sklepu Google Play.
3. Zaimportuj zarówno paho.mqtt.client, jak i paho.mqtt.subscribe, aby połączyć się i odebrać dane od brokera.
   UWAGA: Zapoznaj się z następującym przykładowym kodem:
   Zaimportuj paho.mqtt.client jako mqtt
   Importuj paho.mqtt.subscribe jako subscribe
   url="117.xx.xxx.xx"; port = 1883; nazwa użytkownika = "****"; hasło = "xxxxx"; topic = "Ekstruder"
   mqttc.username_pw_set(nazwa użytkownika, hasło)
   mqttc.connect(host=url, port=port)
   mqttc.subscribe(temat, 0)
   mqttc.loop_start()
   Sub1 = subscribe.simple(topic, nazwa hosta=url)
   ExtruderData = Sub1.payload.decode("utf-8")
4. Zbuduj interfejs użytkownika zgodnie z wymaganiami za pomocą PyQT5.
   UWAGA: Ta część jest bardzo długa i skupia się na graficznej reprezentacji otrzymanych danych, a nie na komunikacji. Odpowiedni kod jest podawany jako dane uzupełniające.
5. Wyświetl dane przychodzące w graficznym interfejsie użytkownika, wykonując skompilowany kod.

5. Rejestracja danych

UWAGA: Dane przetwarzania mogą być zapisywane w bazie danych podczas monitorowania. W tej pracy wybrano bazę danych w skali laboratoryjnej. Dane są połączone z plikiem programu Microsoft Access w celu łatwego zapisywania i pobierania z komputera użytkownika. Ponadto tabela może zostać natychmiast utworzona przez zapytanie w celu przeanalizowania danych w arkuszu kalkulacyjnym, takim jak Microsoft Excel.

1. Wybierz urządzenie abonenta, aby rejestrować dane.
2. Zaimportuj pyodbc, wykonując polecenie "install pyodbc" w wierszu poleceń, aby kod Pythona mógł uzyskać dostęp do bazy danych, jak pokazano w Rysunek 3¹⁸.
3. Wyślij zapytanie do bazy danych za pomocą kodu Pythona w celu zarejestrowania danych przetwarzania. Zapoznaj się z kodem Pythona w Rysunek 3, aby zapoznać się z metodą.
4. Wyślij zapytanie do bazy danych w celu pobrania zarejestrowanych danych.
   UWAGA: Przykładowy kod do pobierania danych znajduje się poniżej:
   import pyodbc
   x dla x w pyodbc.drivers() if x.startswith('Sterownik Microsoft Access')]
   conn_str = (
   r'DRIVER={Sterownik Microsoft Access (*.mdb, *.accdb)}; "
   r'DBQ=C:\Użytkownicy\data_analysis\db1.accdb; "
   )
   cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
   crsr = cnxn.cursor()
   dla table_info w crsr.tables(tableType='TABLE'):
   print(table_info.nazwa_tabeli)
   sql = """\
   WYBIERZ * OD Process_Condition
   """
   crsr = cnxn.execute(sql)
   dla wiersza w crsr:
   Pobrane dane = pd.read_sql(sql, cnxn)
   crsr.close()
   cnxn.close()

6. Wdrożenie

UWAGA: Jeśli wszystkie urządzenia mogą być podłączone do Internetu, konfiguracja jest prosta. Jednak w celu zabezpieczenia danych po stronie komputera wydawcy mogą znajdować się tylko w intranecie. W takim przypadku broker może być bramą do Internetu. Aby tak było, broker powinien być wyposażony w dwie karty Ethernet, z których jedna musi mieć publiczny adres IP. Po opracowaniu wszystkich elementów, kody powinny zostać wdrożone na każdym urządzeniu, jak pokazano na Rysunek 4. Sposób połączenia, przewodowy lub bezprzewodowy, nie jest ważny, ale musi być zabezpieczony, aby każde urządzenie miało dostęp do brokera. Oznacza to, że broker może działać jako brama na granicy między intranetem a Internetem ze względów bezpieczeństwa. Oczywiście, nawet jeśli wszystkie urządzenia są wystawione na działanie Internetu, nie ma problemu z punktu widzenia komunikacji.

1. Podłącz kontroler ekstruzji, głównego wydawcę i dodatkowych wydawców do portu intranetowego za pośrednictwem sieci Ethernet.
2. Podłącz jeden port Ethernet brokera do intranetu, a drugi do Internetu.
3. Połącz abonentów z Internetem, powtarzając krok 4.1 dla wszystkich z nich.

7. Wykonanie

UWAGA: Aby przetestować cały system, uruchomiliśmy linię ekstruzji i uruchomiliśmy wszystkie kody Pythona oraz Mosquitto.

1. Rozpocznij proces wytłaczania. Na interfejsie HMI maszyny ustaw temperatury i włącz grzałkę, dotykając przycisku na ekranie HMI. Po osiągnięciu wymaganej temperatury rozpocznij obrót ślimaka, aby wytłoczyć stopiony polimer.
2. Włącz wszystkie komputery, uruchom oprogramowanie brokera na urządzeniu brokera za pomocą polecenia "net start mosquitto", a następnie uruchom kody Pythona, aby monitorować i rejestrować dane przetwarzania zgodnie z potrzebami.
   UWAGA: Kolejność kroków 7.1 i 7.2 można odwrócić. Kody Pythona można wykonać po prostu wpisując "python3 xxxxx.py" w wierszu poleceń, a następnie naciskając Enter. Dodaj to polecenie do programów startowych, aby uniknąć wpisywania polecenia za każdym razem, gdy urządzenie jest ponownie uruchamiane.

Wyniki

Stwierdzono, że dane wyświetlane w HMI i mierzone przez Raspberry Pis były monitorowane i rejestrowane u abonentów, jak pokazano w Rysunek 5. Jak pokazano na filmie, dane przetwarzania są rejestrowane w bazie danych.

Rysunek 1: Zarys transmisji danych za pomocą protokołu MQTT. Broker przekazu...

Dyskusja

Postępując zgodnie z przedstawionym protokołem, przetwarzanie danych może być monitorowane i rejestrowane bez kosztownych rozwiązań informatycznych, takich jak MES. Technologie IoT mogą ułatwić pozyskiwanie i dostarczanie danych z konwencjonalnych maszyn. Wykazano, że protokół oparty na komunikatach, MQTT, z powodzeniem służy jako platforma do przesyłania danych dla linii przetwórstwa polimerów. Co więcej, dodatkowe dane mogą być elastycznie mierzone i przesyłane razem. Dodatkowymi wydawcami zatrudnionymi w tym dziele by...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Urządzenie krawędziowe	Adavantech	UNO 420	Intel Atom E3815 Bezwentylatorowa
maszyna do wytłaczania folii	EM Korea	Niedostępna	Do produkcji filmu 450 mm
Pydroid	IIEC	Niedostępne Urządzenia	z systemem Android
Python3	Python Software Foundataion	Niedostępne	Windows, Linux
Raspberry Pi 4	CanaKit	Nie Dostępny	zestaw standardowy