宏集方案 | 如何用工业树莓派和MQTT平台打通OT和IT?
一、应用设备
OT端设备:步进电机,MODBUS TCP远程I/O模块,PLC设备
边缘侧设备:宏集工业树莓派;
IT端设备:PC、安卓手机;
IT端软件:宏集HiveMQ MQTT通信平台
二、原理
宏集工业树莓派通过MODBUS协议分别采集步进电机、MODBUS TCP I/O模块、PLC设备数据,并在工业树莓派完成一些简单的数据处理。宏集HiveMQ将PC端配置为MQTT Broker;工业树莓派可通过MQTT协议将数据传输到PC端;在手机端,操作人员可通过自行编写的APP程序订阅PC端的数据主题。
三、实际测试
1.工业树莓派源码
- import threading
- import time
- from doctest import OutputChecker
- from os import P_PID
- from time import sleep
- from threading import Thread
- from tkinter import W
- from myCtrlLib import *
- import sys
- import serial
- import paho.mqtt.client as mqtt
- import json
- def on_connect(client, userdata, flags, rc):
- print(f”Connected with result code {rc}”)
- client = mqtt.Client()
- on_connect = on_connect
- connect(“192.168.1.168”, 1883, 60)
- #读取PLC数据
- def read_plc_data():
- on_motor()
- i = 0
- j = 0
- while True:
- Weight = readFromName(‘Weight’) #读取PLC重量值数据
- Humidity = readFromName(‘Humidity’) #读取PLC湿度值数据
- Temperature = readFromName(‘Temperature’) #读取PLC温度值数据
- #读取光电开关状态,0表示两个光电开关没有被触发;1表示光电开关1被触发,2表示光电开关2被触发,3表示两个光电开关同时被触发
- Switch = readFromName(‘Switch_1’)
- sleep(1)
- Back_motor()
- sleep(1)
- Advance_motor()
- #根据光电开关状态控制电机
- if Switch == 1:
- i = i+1
- if Weight > 500:
- j = 1
- else:
- j = 0
- #构建JSON数据
- data = {
- ‘Stepping_motor_speed’:300, #电机转速
- ‘Temperature’:Temperature, #温度值
- ‘Humidity’:Humidity, #湿度值
- ‘Obj_weighth’:Weight, #重量值
- }
- json_data = json.dumps(data)
- publish(‘IndustrialProductionLin’, payload=json_data, qos=0, retain=True)
- print(i)
- #电机启动
- def on_motor():
- writeToName(‘Motor’,1)
- pass
- #电机正转
- def Advance_motor():
- writeToName(‘DIR’,0)
- pass
- #电机反转
- def Back_motor():
- writeToName(‘DIR’,1)
- pass
- #电机停止
- def stop_motor():
- writeToName(‘Motor’,0)
- pass
- # 创建并启动线程
- plc_thread = threading.Thread(target=read_plc_data)
- #启动线程
- start()
- # 主线程等待两个线程结束
- join()
2. 效果
四、为何选择宏集工业树莓派和宏集HiveMQ方案?
- 宏集工业树莓派集成了较多的现场总线协议,配合对应的Python库,能通过一些简单配置就能够实现OT端数据的采集,例如该案例使用的MODBUS协议,通过PiCtory配置,就能够编写Python程序,快速实现OT端的数据对接;
- 宏集工业树莓派目前最高配置达到了8GB RAM,性能上等同于一台PC,能够完成一些较为复杂的运算和轻量化机器学习模型。
- 宏集HiveMQ平台是基于MQTT通信的物联网解决方案,支持快速配置MQTT Broker,支持高负载、高并发、高扩展性。在实际应用中,能够确保数据的快速稳定传输,保证不会出现任何一条数据丢失。除此之外的话,它还支持企业级扩展,例如对接Kafka以及企业级信息安全管理等功能。
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