Name: Bir Polimer Ekstrüzyon İşleminde MQTTye Dayalı Veri İletişimi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-07-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 15 s
Description: Öğrenin, MQTT protokolü kullanarak polimer ekstrüzyon sistemlerinde esnek veri iletişimi ve gerçek zamanlı izleme yöntemlerini. Bu teknik, mevcut ekipmanların modern sistemlere entegrasyonunu sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma, SeoulTech (Seul Ulusal Bilim ve Teknoloji Üniversitesi) tarafından finanse edilen Araştırma Programı tarafından desteklenmiştir.

1. Broker kurulumu
NOT: İnternet üzerinden işlenen verilerin izlenmesi ve kaydedilmesi için, verileri aktaran bir bilgisayar sistemi hazırlanmalıdır. Sisteme Şekil 2'de gösterildiği gibi hem yayıncılardan hem de abonelerden erişilebilmelidir. Bu nedenle, herhangi bir iletişimden önce bilinen genel bir IP adresine sahip olması gerekir. Sistem13'e Eclipse Mosquitto adlı açık bir MQTT brokeri yüklenir.
<ol><li>Genel bir IP adresi vererek bir bilgisayarı Internet'e bağlayın. Adresi işletim sisteminin IP ayarında verin.</li>
	<li>Bilgisayara Eclipse Mosquitto gibi bir aracı yazılımı yükleyin. Yükleme dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.</li>
	<li>Aracıyı MQTT Lens gibi bir test programı ile test edin. MQTT Lens'i bir tarayıcı kullanarak indirin ve yükleyin. Ardından, yayımlanan iletilerin abone olduğundan emin olun.</li>
</ol>2. Ana yayıncı hazırlığı
NOT: Bu bilgisayar, makine verilerini TCP üzerinden MQTT aracılığıyla aracıya yayımlar. Eski veriler yorumlanmalı ve gönderilmek üzere yeniden paketlenmelidir. Bu genellikle RS485 veya Ethernet ile yapılabilir. Donanım düzeyindeki bağlantı, veri yolu türüne bağlı olarak doğrulanmalıdır. Ekstrüzyon makinesi, verileri Modbus üzerinden bir Ethernet portu üzerinden gönderir.
<ol><li>Makine sitesine fiziksel olarak bir bilgisayar yerleştirin ve ana yayımcı olarak ayarlayın. NOT: Zorunlu olmamakla birlikte, bu çalışmada endüstriyel bir bilgisayar seçilmiştir.</li>
	<li>Python3'ü bilgisayara yükleyin. Yükleyici dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.</li>
	<li>PyModbus16'yı yükleyin. Yükleyici dosyasını bir tarayıcı kullanarak indirin ve çalıştırın.</li>
	<li>HMI makineyi kontrol ederek ekstrüzyon kontrolörünü inceleyin ve ekstrüzyon kontrolörünü ana yayıncıya bağlayın.</li>
	<li>ModbusPoll veya QModMaster gibi bir Modbus aracı kullanarak Modbus protokolündeki verileri ve ilgili adresi makineden tam olarak tanımlayın. Gönderilen makine verilerinin Modbus aracının ilgili hücrelerinde gösterildiğinden emin olun.</li>
	<li>Yayımcı bilgisayarına ekstrüzyon denetleyicisinden verileri alan bir Python kodu yazın. NOT: İşte bir kod örneği: pyModbusTCP.client import ModbusClient sitesinden client = ModbusClient(host="192.168.1.***", port=***, unit_id=***) client.open() ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58))</li>
	<li>PCIe, USB, RS232 ve RS485 aracılığıyla diğer cihazlardan gelen ek veri akışlarını birleştirin. NOT: Bu basittir. Ek bir veri dizesi elde edildikten sonra, verileri aşağıdaki kodla yapılan mevcut veri akışına eklemeniz yeterlidir: ExtrusionData += AdditionalData</li>
	<li>paho-mqtt'yi pip install paho-mqtt17 ile yükledikten sonra paho.mqtt.client dosyasını içe aktarın.</li>
	<li>Verileri aracıya bağlamak ve yayımlamak için kodu uygulayın. Not: aşağıdaki kod örneğine bakın: url="117.xx.xxx.xx"; bağlantı noktası = 1883; kullanıcı adı = "****"; şifre = "xxxxx"; topic = "Ekstruder" mqttc = mqtt. İstemci() mqttc.username_pw_set(kullanıcı adı, şifre) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.loop_start() ExtrusionData = str(client.read_holding_registers(1000, 58)) Pub1= mqttc.publish(konu, ExtrusionData)) Pub1.wait_for_publish()</li>
</ol>3. Ek yayıncı hazırlığı
NOT: Bu bilgisayar ayrıca makine verilerini TCP üzerinden MQTT aracılığıyla aracıya yayımlar. Bazen, ana yayıncı üzerinde yapılamayan ek ölçümler gerekebilir. Raspberry Pi ve Arduino gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları rol alabilir. Bu çalışmada sıcaklık verileri ve aydınlatma verileri için Raspberry Pi kullanılmıştır. Yordam, protokol bölüm 2'ye benzer.
<ol><li>Sensör konumunun yanına bir Raspberry Pi yerleştirin. NOT: Kablolama mesafesi sınırlı olduğundan, Raspberry Pi ölçüm konumundan çok uzağa yerleştirilemez. Bununla birlikte, ekstrüderin çevresi çok sıcak olduğundan, cihazın ölçüm konumundan en az 1 m uzağa yerleştirilmesi gerekir.</li>
	<li>Python3'ü Raspberry Pi'ye komut satırında aşağıdaki komutlarla yükleyin: sudo apt güncelleme sudo apt yüklemek Python3 idle3</li>
	<li>Sensör verilerini almak için kodu uygulayın. Sensör verileri I 2 C veyaGPIO üzerinden iletilebilir. NOT: GPIO aracılığıyla ek sıcaklık verileri için aşağıdaki kod örneğine bakın: max6675 ithalat MAX6675'den cs_pin1 = 24; clock_pin1 = 25; data_pin1 = 18 cs_pin2 = 9; clock_pin2 = 11; data_pin2 = 19 birimler = "C" termokupl1 = MAX6675(cs_pin1, clock_pin1, data_pin1, birimler) termokupl2 = MAX6675(cs_pin2, clock_pin2, data_pin2, birimler) T1 = termokupl1.get() T2 = termokupl2.get()</li>
	<li>paho.mqtt.client dosyasını içe aktarın.</li>
	<li>Aracıya bağlanmak ve veri yayımlamak için bölüm 2'deki kodu yeniden kullanın.</li>
</ol>4. Abonenin kurulumu
NOT: İnternetteki herhangi bir cihaz, işlem verilerini aracı aracılığıyla alabilir. Veriler bir Python kodu tarafından da işlenir ve görselleştirilir. Geliştirmenin zor olması durumunda, Google Play'deki MQTT İstemcisi ve App Store'daki MQT Aracı gibi mevcut uygulamalar kullanılabilir. Kullanıcı arayüzünün uygulanması oldukça uzun olduğundan, ayrıntılar burada açıklanmaz. Ayrıca, App Store'daki MQT Aracı gibi mevcut uygulamaların verileri alabileceğini unutmayın.
<ol><li>İnternet aboneliği için bir cihazla etkileşim kurun. Fiziksel bir kablo bağlantısı olduğundan emin olun ve ardından komut satırında aracı IP'sine bir ping işlemi yürütün (örneğin, ping 117.xx.xxx.xx).</li>
	<li>Cihaza ve işletim sistemine bağlı olarak uygun bir Python ortamı kurun. Örneğin, Google Play'den Python3 yerine bir android cihaza Pydroid3 yükleyin.</li>
	<li>Aracıya bağlanmak ve aracıdan veri almak için hem paho.mqtt.client hem de paho.mqtt.subscribe dosyasını içe aktarın. Not: aşağıdaki kod örneğine bakın: paho.mqtt.client dosyasını mqtt olarak içeri aktarın paho.mqtt.subscribe adresini abone olarak içe aktarın url="117.xx.xxx.xx"; bağlantı noktası = 1883; kullanıcı adı = "****"; şifre = "xxxxx"; topic = "Ekstruder" mqttc.username_pw_set(kullanıcı adı, şifre) mqttc.connect(host=url, port=port) mqttc.subscribe(konu, 0) mqttc.loop_start() Sub1 = subscribe.simple(topic, hostname=url) ExtruderData = Sub1.payload.decode("utf-8")</li>
	<li>PyQT5 kullanarak gerektiği gibi bir kullanıcı arabirimi oluşturun. NOT: Bu bölüm çok uzundur ve iletişimden ziyade alınan verilerin grafiksel gösterimine odaklanmaktadır. İlgili kod ek veri olarak sağlanır.</li>
	<li>Oluşturulan kodu yürüterek gelen verileri GUI'de görüntüleyin.</li>
</ol>5. Veri kaydı
NOT: İşleme verileri, izleme sırasında bir veritabanına yazılabilir. Bu çalışmada laboratuvar ölçeğinde bir veritabanı seçilmiştir. Veriler, kullanıcı bilgisayarından kolayca yazmak ve almak için bir Microsoft Access dosyasına bağlanır. Ayrıca, Microsoft Excel gibi bir elektronik tablodaki verileri çözümlemek için bir sorgu tarafından anında tablo oluşturulabilir.
<ol><li>Verileri kaydetmek için bir abone cihaz seçin.</li>
	<li>Python kodunun Şekil 318'de gösterildiği gibi veritabanına erişmesi için komut satırında "pip install pyodbc" komutunu çalıştırarak pyodbc'yi içe aktarın.</li>
	<li>İşleme verilerini kaydetmek için Python kodu tarafından veritabanına bir sorgu gönderin. Yöntem için Şekil 3'teki Python koduna bakın.</li>
	<li>Kaydedilen verilerin alınması için veritabanına bir sorgu gönderin. NOT: Veri alımı için bir kod örneği aşağıda verilmiştir: pyodbc içe aktarma pyodbc.drivers() if x.startswith('Microsoft Access Driver')] içinde x için x conn_str = ( r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};' r'DBQ=C:\Kullanıcılar\data_analysis\db1.accdb;' ) cnxn = pyodbc.connect(conn_str) crsr = cnxn.cursor() crsr.tables içindeki table_info için(tableType='TABLE'): print(table_info.table_name) sql = """"\ SELECT * FROM Process_Condition """ crsr = cnxn.execute(sql) crsr'deki satır için: RetrievedData = pd.read_sql(sql, cnxn) crsr.close() cnxn.close()</li>
</ol>6. Dağıtım
NOT: Tüm cihazlar İnternet'e bağlanabiliyorsa, kurulum basittir. Ancak, makine tarafı verilerinin güvenliğini sağlamak için, yayımcılar yalnızca intranette olabilir. Bu durumda, aracı Internet'e açılan bir ağ geçidi olabilir. Bunun için, komisyoncu, biri genel bir IP adresine sahip olması gereken iki ethernet adaptörü ile donatılmalıdır. Tüm öğeler geliştirildikten sonra, kodlar Şekil 4'te gösterildiği gibi her cihaza dağıtılmalıdır. Kablolu veya kablosuz bağlantı modu önemli değildir, ancak her cihazın aracıya erişebilmesi için güvenli hale getirilmesi gerekir. Bu, aracının güvenlik amacıyla intranet ve Internet arasındaki sınırda bir ağ geçidi görevi görebileceği anlamına gelir. Tabii ki tüm cihazlar internete maruz kalsa bile iletişim açısından bir sorun yaşanmıyor.
<ol><li>Ekstrüzyon denetleyicisini, ana yayımcıyı ve ek yayımcıları Ethernet üzerinden İntranet bağlantı noktasına bağlayın.</li>
	<li>Aracının bir ethernet bağlantı noktasını intranete, diğerini de Internet'e bağlayın.</li>
	<li>Tümü için adım 4.1'i tekrarlayarak aboneleri Internet'e bağlayın.</li>
</ol>7. Yürütme
NOT: Tüm sistemi test etmek için ekstrüzyon hattını başlattık ve tüm Python kodlarını ve Mosquitto'yu çalıştırdık.
<ol><li>Ekstrüzyon işlemini başlatın. Makinenin HMI'sında, sıcaklıkları ayarlayın ve HMI ekranındaki düğmeye dokunarak ısıtıcıyı açın. Gerekli sıcaklığa ulaşıldığında, polimer eriyiğini ekstrüzyon yapmak için vida dönüşünü başlatın.</li>
	<li>Tüm bilgisayarları açın, aracı cihazındaki aracı yazılımını "net start mosquitto" komutuyla başlatın ve ardından işlem verilerini gerektiği gibi izlemek ve kaydetmek için Python kodlarını çalıştırın. NOT: Adım 7.1 ve adım 7.2'nin sırası tersine çevrilebilir. Python kodları, komut satırına "python3 xxxxx.py" yazılarak ve ardından Enter tuşuna basılarak yürütülebilir. Cihaz her yeniden başlatıldığında komutu yazmamak için bu komutu başlangıç programlarına ekleyin.</li>
</ol>

<ol><li>Shafiq, S. I., Szczerbicki, E., Sanin, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Proposition+of+the+methodology+for+Data+Acquisition%2C+Analysis+and+Visualization+in+support+of+Industry+4.0%5BTitle%5D)+AND+%22Procedia+Computer+Science%22%5BJournal%5D)">Proposition of the methodology for Data Acquisition, Analysis and Visualization in support of Industry 4.0.</a> Procedia Computer Science. 159, 1976-1985 (2019).</li>
<li>Dilda, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Manufacturing%3A+Analytics+unleashes+productivity+and+profitability%5BTitle%5D)+AND+%22McKinsey+%26+Company%22%5BJournal%5D)">Manufacturing: Analytics unleashes productivity and profitability.</a> McKinsey & Company. , https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability (2017).</li>
<li>Ismail, A., Truong, H. L., Kastner, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Manufacturing+process+data+analysis+pipelines%3A+A+requirements+analysis+and+survey%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Big+Data%22%5BJournal%5D)">Manufacturing process data analysis pipelines: A requirements analysis and survey.</a> Journal of Big Data. 6, 1(2019).</li>
<li>Nwanya, S. C., Udofia, J. I., Ajayi, O. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+machine+downtime+in+the+plastic+manufacturing%5BTitle%5D)+AND+%22Cogent+Engineering%22%5BJournal%5D)">Optimization of machine downtime in the plastic manufacturing.</a> Cogent Engineering. 4 (1), 1335444(2017).</li>
<li>Zhou, T., Song, Z., Sundmacher, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Big+data+creates+new+opportunities+for+materials+research%3A+A+review+on+methods+and+applications+of+machine+learning+for+materials+design%5BTitle%5D)+AND+%22Engineering%22%5BJournal%5D)">Big data creates new opportunities for materials research: A review on methods and applications of machine learning for materials design.</a> Engineering. 5 (6), 1017-1026 (2019).</li>
<li>Rousopoulou, V., Nizamis, A., Thanasis, V., Ioannidis, D., Tzovaras, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predictive+maintenance+for+injection+molding+machines+enabled+by+cognitive+analytics+for+Industry+4.0%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Artificial+Intelligence%22%5BJournal%5D)">Predictive maintenance for injection molding machines enabled by cognitive analytics for Industry 4.0.</a> Frontiers in Artificial Intelligence. 3, 578152(2020).</li>
<li>Mamo, F. T., Sikora, A., Rathfelder, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Legacy+to+Industry+4.0%3A+A+Profibus+Sniffer%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Physics%3A+Conference+Series%22%5BJournal%5D)">Legacy to Industry 4.0: A Profibus Sniffer.</a> Journal of Physics: Conference Series. 870, 012002(2017).</li>
<li>Figueroa-Lorenzo, S., Añorga, J., Arrizabalaga, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+role-based+access+control+model+in+Modbus+SCADA+systems.+A+centralized+model+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">A role-based access control model in Modbus SCADA systems. A centralized model approach.</a> Sensors. 19 (20), 4455(2019).</li>
<li>Schleipen, M., Gilani, S. -S., Bischoff, T., Pfrommer, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OPC+UA+%26+Industrie+4.0+-+Enabling+technology+with+high+diversity+and+variability%5BTitle%5D)+AND+%22Procedia+CIRP%22%5BJournal%5D)">OPC UA & Industrie 4.0 - Enabling technology with high diversity and variability.</a> Procedia CIRP. 57, 315-320 (2016).</li>
<li>Nițulescu, I. -V., Korodi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Supervisory+control+and+data+Acquisition+approach+in+node-RED%3A+Application+and+discussions%5BTitle%5D)+AND+%22IoT%22%5BJournal%5D)">Supervisory control and data Acquisition approach in node-RED: Application and discussions.</a> IoT. 1, 76-91 (2020).</li>
<li>Perez-Lopez, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SCADA+systems+in+the+industrial+automation%5BTitle%5D)+AND+%22Tecnolog%C3%ADa+en+Marcha%22%5BJournal%5D)">SCADA systems in the industrial automation.</a> Tecnología en Marcha. 28 (4), 3-14 (2015).</li>
<li>Andersen, D. L., Ashbrook, C. S. A., Karlborg, N. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Significance+of+big+data+analytics+and+the+internet+of+things+%28IoT%29+aspects+in+industrial+development%2C+governance+and+sustainability%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Intelligent+Networks%22%5BJournal%5D)">Significance of big data analytics and the internet of things (IoT) aspects in industrial development, governance and sustainability.</a> International Journal of Intelligent Networks. 1, 107-111 (2020).</li>
<li>Kashyap, M., Sharma, V., Gupta, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Taking+MQTT+and+NodeMcu+to+IOT%3A+Communication+in+Internet+of+Things%5BTitle%5D)+AND+%22Procedia+Computer+Science%22%5BJournal%5D)">Taking MQTT and NodeMcu to IOT: Communication in Internet of Things.</a> Procedia Computer Science. 132, 1611-1618 (2018).</li>
<li>Connet, J. Mythbusting the MES. Systema. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.systema.com/blog/mythbusting-the-mes">https://www.systema.com/blog/mythbusting-the-mes</a> (2021).</li>
<li>Yeh, C. -S., Chen, S. -L., Li, I. -C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Implementation+of+MQTT+protocol+based+network+architecture+for+smart+factory%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Institution+of+Mechanical+Engineers%2C+Part+B%3A+Journal+of+Engineering+Manufacture%22%5BJournal%5D)">Implementation of MQTT protocol based network architecture for smart factory.</a> Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 235 (13), 2132-2142 (2021).</li>
<li>Parian, C., Guldimann, T., Bhatia, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fooling+the+master%3A+Exploiting+weaknesses+in+the+Modbus+protocol%5BTitle%5D)+AND+%22Procedia+Computer+Science%22%5BJournal%5D)">Fooling the master: Exploiting weaknesses in the Modbus protocol.</a> Procedia Computer Science. 171, 2453-2458 (2020).</li>
<li>Mishra, B., Kertesz, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+MQTT+in+M2M+and+IoT+systems%3A+A+survey%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Access%22%5BJournal%5D)">The use of MQTT in M2M and IoT systems: A survey.</a> IEEE Access. 8, 201071-201086 (2020).</li>
<li>pyodbc 4.0.34. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://pypi.org/project/pyodbc/">https://pypi.org/project/pyodbc/</a> (2021).</li>
<li>Ayer, V., Miguez, S., Toby, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Why+scientists+should+learn+to+program+in+Python%5BTitle%5D)+AND+%22Powder+Diffraction%22%5BJournal%5D)">Why scientists should learn to program in Python.</a> Powder Diffraction. 29 (2), 48-64 (2014).</li>
<li>Boyes, H., Hallaq, B., Cunningham, J., Watson, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+industrial+internet+of+things+%28IIoT%29%3A+An+analysis+framework%5BTitle%5D)+AND+%22Computers+in+Industry%22%5BJournal%5D)">The industrial internet of things (IIoT): An analysis framework.</a> Computers in Industry. 101, 1-12 (2018).</li>
</ol>

Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Sunulan protokolü izleyerek, işleme verileri MES gibi pahalı BT çözümleri olmadan izlenebilir ve kaydedilebilir. IoT teknolojileri, geleneksel makinelerden veri edinmeyi ve teslim etmeyi kolaylaştırabilir. Mesaj tabanlı protokol MQTT'nin, polimer işleme hatları için veri iletişimi için bir platform olarak başarıyla hizmet ettiği gösterilmiştir. Ayrıca, ek veriler esnek bir şekilde ölçülebilir ve birlikte iletilebilir. Bu çalışmada kullanılan ek yayıncılar Raspberry idi. Özellikle, zorlu koşullar altında sağlam çalışma sa...

4. sanayi devrimi dalgasında, çeşitli işleme verilerinin elde edilmesi ve izlenmesi önemli görevler haline gelmiştir1. Özellikle, süreç verilerini kullanarak üretim sürecinin iyileştirilmesi ve verimli işletme planlarının oluşturulması, tüm üretim tesislerinin önemli bir hedefi olacaktır 2,3. Fabrikadan bir alarm gönderilebiliyorsa veya4. zamanda kestirimci bakım yapılabiliyorsa arıza süresi büyük ölçüde azaltılabilir. Son zamanlarda, polimer proseslerinde veri analizleri için birçok çaba sarf edilmiştir 5,6. Ancak mevcut sistemlerden bu tür verilerin elde edilmesinde yaşanan zorluklar nedeniyle bu görevleri yerine getirmek kolay değildir7. Kontrol ve enstrümantasyonun hiyerarşik yapısı, veri toplama ve iletişimi zorlaştırır.
Öncelikle farklı üretim tarihlerine sahip farklı makinelerden veri elde etmek mümkün değildir. Farklı makineler arasındaki iletişimi gerçekleştirmek zordur, çünkü bu, tescilli formatlardaki farklı fieldbus'lar arasında birlikte çalışabilirlik gerektirir. Bu sayede iletişim yöntemleri ve veri formatları gizli tutulur. Bu, veri güvenliğinin kolayca korunmasına yardımcı olur, ancak kullanıcıları hizmetler ve gelecekteki gelişmeler için makine üreticisine bağımlı tutar. Polimer işleme makinelerine bağlı insan-makine arayüzü (HMI) de dahil olmak üzere son kontrol bilgisayarları bugünlerde çoğunlukla Windows tabanlıdır, ancak tescilli bir geliştirme ortamında oluşturulan yazılımlarla yüklenir. Sensörler veya aktüatörlerle iletişim kurmak için farklı şirketlerden programlanabilir mantık kontrolörleri (PLC'ler) kullanmak mümkündür, ancak çoğu durumda, üst denetleyici kontrol ve veri toplama (SCADA) sistemi kontrol bilgisayarlarına bağlıdır8. Bu uygulama, çok sayıda protokol, fieldbus ve kontrol sisteminin pazarda rekabet etmesine neden olmuştur. Bu karmaşıklık zamanla yavaş yavaş hafifletilmiş olsa da, birçok fieldbus ve protokol türü hala aktif kullanımdadır.
Öte yandan, kontrol cihazları ve SCADA arasındaki iletişim, Open Platform Communications United Architecture (OPCUA)9 tarafından standartlaştırılmıştır. Ayrıca, SCADA ile Üretim Yürütme Sistemi (MES) arasındaki iletişim de ağırlıklı olarak OPCUA aracılığıyla yapılmıştır. Bu kadar sıkı bir hiyerarşik yapıda, süreç izleme ve analizi için verileri serbestçe çıkarmak kolay değildir. Genellikle, verilerin SCADA veya MES10'dan çıkarılması gerekir. Daha önce de belirtildiği gibi, bu sistemler satıcıya özgüdür ve veri biçimleri nadiren açıktır. Sonuç olarak, veri ayıklama işlemi orijinal bilgi teknolojisi/operasyonel teknoloji (BT/OT) çözüm satıcılarından önemli ölçüde destek gerektirir. Bu, izleme ve analiz için veri toplamayı engelleyebilir.
Bir film ekstrüzyon hattında, kontrol PC'si bir SCADA sistemi11 tarafından denetlenir. SCADA sistemi kolayca değiştirilemeyen bir bilgisayar programı ile işletilmektedir. Bilgisayar programı düzenlenebilir olabilir, ancak düzenleme oldukça pahalı ve zaman alıcıdır. İşleme verilerini kolayca izlemek ve analiz etmek için, verilere herhangi bir konumdan erişilebilmelidir. İşleme verilerini siteden uzakta izlemek için, bilgisayar programı işleme verilerini Internet12'ye aktarabilmelidir. Ayrıca, açık ücretsiz bir yöntem, veri toplama masraflarını azaltır13. Bu yaklaşım, ticari BT çözümlerine yatırım yapmayı göze alamayan küçük fabrikalarda bile veri analizinin yapılmasına olanak tanır14.
Bu çalışmada yayıncı-abone modeline dayalı bir mesaj protokolü kullanılmıştır. Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT), birden çok veri sağlayıcısı ile tüketiciler arasında ileti gönderilmesine olanak tanıyan açık ve standart bir protokoldür15. Burada, mevcut üretim tesisleri için MQTT kullanarak veri elde eden, ileten ve izleyen bir sistem öneriyoruz. Sistem, performansı doğrulamak için bir film ekstrüzyon hattında test edilir. Orijinal kontrolörden gelen veriler, Modbus protokolü aracılığıyla bir uç cihaza iletilir. Ardından, veriler komisyoncuya yayınlanır. Bu arada, iki Raspberry ölçülen sıcaklıkları ve aydınlatmayı aynı komisyoncuya yayınlar. Ardından, İnternet'teki herhangi bir cihaz verilere abone olabilir, ardından Şekil 1'de gösterildiği gibi izleyebilir ve kaydedebilir. Bu çalışmadaki protokol, tüm prosedürün nasıl yapılabileceğini göstermektedir.

<table><tbody><tr><td>Edge Cihaz</td><td>Adavantech</td><td>UNO 420</td><td>Intel Atom E3815 Fansız</td></tr><tr><td>Film Ekstrüzyon Makinesi</td><td>EM Kore</td><td>Mevcut Değil</td><td>450 mm film üretimi için</td></tr><tr><td>Pydroid</td><td>IIEC</td><td>Mevcut Değil</td><td>Android Cihazlar</td></tr><tr><td>Python3</td><td>Python Yazılım Kurulumu</td><td>Mevcut Değil</td><td>Windows, Linux</td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4</td><td>CanaKit</td><td>Yok Mevcut</td><td>Standart Kit</td></tr></tbody></table>

bir polimer ekstrüzyon İşleminde mqtt'ye dayalı veri İletişimi

Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process

Bu çalışma, TCP/IP üzerinden çalıştırılan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) adlı yayımcı-abone tabanlı bir protokol kullanarak polimer işleme makinesi için esnek bir veri iletişim yapısı oluşturmayı amaçlamaktadır. Geleneksel ekipman kullanılırken bile, işleme verileri İnternet iletişimi yoluyla herhangi bir yerde çeşitli cihazlar tarafından ölçülebilir ve kaydedilebilir. İleti tabanlı protokol, varolan sunucu-istemci protokolünün eksikliklerinin üstesinden gelen esnek iletişime olanak tanır. Birden fazla cihaz, kaynak cihazlar tarafından yayınlanan işleme verilerine abone olabilir. Önerilen yöntem, birden fazla yayıncı ve abone arasındaki veri iletişimini kolaylaştırır. Bu çalışma, ekipmandan ve ek sensörlerden gelen verileri bir mesaj aracısına yayınlayan bir sistem uygulamıştır. Aboneler, komisyoncu tarafından iletilen süreç verilerini izleyebilir ve saklayabilir. Sistem, etkinliği göstermek için bir film ekstrüzyon hattı için konuşlandırıldı ve çalıştırıldı.

HMI'da gösterilen ve Raspberry tarafından ölçülen verilerin Şekil 5'te gösterildiği gibi abonelerde izlendiği ve kaydedildiği tespit edilmiştir. Videoda gösterildiği gibi, işlem verileri veritabanına kaydedilir.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63717/63717fig01.jpg"> Şekil 1: MQTT protokolünü kullanarak veri iletiminin ana hatları. Aracı, iletiyi ...

Bu çalışma, Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT) adı verilen bir ileti protokolünü temel alan film ekstrüzyon sistemi ile izleme aygıtları arasındaki veri iletişimi için esnek bir yöntem önermektedir.

Bir Polimer Ekstrüzyon İşleminde MQTT'ye Dayalı Veri İletişimi

This work aims at building a flexible data communication structure for a polymer processing machine by employing a publisher-subscriber based protocol ...

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.

data-communication-based-on-mqtt-in-a-polymer-extrusion-process

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Bir çip üzerinde fotopolimerizasyon tekniği kullanılarak bir polimer mikro oluşumu açıklaması. Atomik kuvvet mikroskobu, temas açısı ölçümleri, X-ışını fotoelektron spektroskopisi ve uçuş ikincil iyon kütle spektrometresi ve hücre bağlanma testinin zaman kullanarak yüksek aktarım yüzey karakterizasyonu da açıklanmıştır.

Biyomalzemelerin Yüksek Verimli Discovery için Polimer Mikroarray&#39;ler

Kaynak: Cabeen, M. T. ve diğerleri. Bacillus subtilis'in Tek Hücreli Mikrofluidik Analizi. J. Vis. Exp. (2018)Video, tek hücre düzeyinde bakteri büyümesini gözlemlemek için mikrofluidik bir cihazın kullanıldığını gösteriyor. Mikro ölçekli hendeklerde hapsedilmiş hareketsiz bakteriyel hücrelerin sürekli olarak floresan mikroskobu altında nasıl görüntülendiğini ve beslendiğini gösteriyor. Bu kurulum, hücre bölünmesi ve soy takibinin birden fazla nesil boyunca gerçek zamanlı görselleştirilmesini...

Mikrofluidik bir sistemde tek hücre çözünürlüğünde bakteri büyümesini takip etmek

Bu makalede, mikroakışkan hızlı prototipleme platformları için farklı teknikleri açıklıyoruz. Önerilen teknikler, ultraviyole (UV) duyarlı ve sıcaklıkta kürlenen epoksiler, polidimetilsiloksan (PDMS) bazlı borular, tel bağlama ve anizotropik yapışkan filmlere dayanmaktadır. Sunulan montaj prosedürleri, hem tek kullanımlık cihazlar hem de yeniden kullanılabilir mikroakışkan sistemler için geliştirilmiştir.

Yüksek Verimli Mikroakışkan Hızlı ve Düşük Maliyetli Prototipleme Paketleme Yöntemleri

Yivli bir mikroakışkan kanaldan geçen iki bitişik sıvı, bir prepolimer çekirdeğinin etrafında bir kılıf oluşturmaya yönlendirilebilir; böylece hem şekil hem de kesit belirlenir. Tiyol tıklama kimyası gibi fotoinitiated polimerizasyon, çekirdek sıvısını önceden belirlenmiş boyut ve şekle sahip bir mikrofiber haline hızlı bir şekilde katılaştırmak için çok uygundur.

Önceden Tasarlanmış Boyut ve Şekle Sahip Polimerik ve Biyohidred Elyafların Mikroakışkan İmalatı

Burada, biz 3 eksenli dağıtım sistemi vasıtasıyla otomatik direkt yazma prosedürü yoluyla üretilen özgürce askıya mikron / alt mikron ölçekli polimer lifler ve "web-like" yapılar imal etmek için bir protokol mevcut.

Asma Micron / Sub-mikron Ölçeği Fiber Yapıların 3-D Doğrudan Yazma Robotik Dağıtım Sistemi aracılığıyla Prescribed

Burada, polydimethylsiloxane (PDMS) Silikon uzun filamentler yerçekimi-çizerek bir fırın üretmek için bir protokol mevcut. Filamentler mikrometre çapında yüzlerce ve santimetre uzunluğunda onlarca sırasına ve hydrophobically patternable ile bir Arduino kontrollü corona deşarj sistemi vardır.

Çizim ve Hydrophobicity-desenlendirme Polydimethylsiloxane silikon filamentler uzun

Burada en az finansal ve zaman yatırımı ile özel mikroakışkan cihazlar tasarlamak ve imal etmek için bir protokol salıyoruz. Amaç, biyomedikal araştırma laboratuvarlarında ve eğitim ortamlarında mikroakışkan teknolojilerin benimsenmesini kolaylaştırmaktır.

Araştırma ve Eğitim Uygulamaları için Özel Mikroakışkan Cihazların Hızlı İmalatı

İnvaziv olmayan ve gerçek zamanlı bir teknikle, bir polimer filament içindeki nanoskopik polimer hareketi 3D baskı sırasında görüntülenir. Bu harekete ince ayar yapmak, optimum performans ve görünüme sahip yapılar üretmek için çok önemlidir. Bu yöntem, plastik tabaka füzyonunun özüne ulaşır, böylece optimum baskı koşulları ve malzeme tasarım kriterleri hakkında fikir verir.

3D baskılı katmanlarda yapıştırmanın gerçek zamanlı görüntülenmesi

Mikrometre ölçeğinde 3D baskı, nöronal hücre kültürleri için polimerik cihazların hızlı prototiplenmesini sağlar. Bir prensip kanıtı olarak, nöronlar arasındaki yapısal bağlantılar, nörit büyümesini etkileyen bariyerler ve kanallar oluşturularak kısıtlanırken, bu tür manipülasyonun işlevsel sonuçları hücre dışı elektrofizyoloji tarafından gözlemlendi.

Mikro Ölçekli Nöronal Hücre Kültürü Cihazlarının İki Foton Polimerizasyonu 3D Baskısı

Burada, Taylor dispersiyon deneyini, bir masaüstü zanaat kesici ile şirket içinde üretilen mikrokanalları kullanarak mikro ölçeğe uyarlamak için bir protokol sunuyoruz. Deneysel platform, tek tür pasif izleyicilerin difüzyon katsayısını hesaplamak ve çok türlü iyon etkileşimini ve ayrılmasını görselleştirmek için kullanılabilir.

Erişilebilir Bir Mikroakışkan Kurulum Yoluyla Elektrolit Çözeltilerinin Dağılım Katsayısını Ölçmek için Taylor Dispersiyonunun Uyarlanması

Öğrenin, MQTT protokolü kullanarak polimer ekstrüzyon sistemlerinde esnek veri iletişimi ve gerçek zamanlı izleme yöntemlerini. Bu teknik, mevcut ekipmanların modern sistemlere entegrasyonunu sağlar.

Bir Polimer Ekstrüzyon İşleminde MQTT'ye Dayalı Veri İletişimi

Daha fazla video keşfet