通过基于pc的控制系统实现大数据应用分析

企业对基于实时数据洞察做出最佳决策的需求从未如此之大。应用正确的技术来实现这一切的责任往往落在控制工程师的脚下。幸运的是，如果他们使用基于pc的控制系统，他们有很多方法来实现大数据分析，而这些方法不会超出可编程逻辑控制器(PLC)程序员的舒适区太远。

随着基于pc的控制平台发展到物联网(IoT)时代，机器和工厂中自动化控制器的角色已经被打破。早在90年代中期，一个基于pc的控制器就可以承担PLC、运动控制器和人机界面(HMI)的组合角色。这消除了以前存在的成本和依赖于多个硬件、软件和网络平台的低效率。如今，一台工业PC (IPC)可以承担物联网网关、边缘计算设备和数据分析平台的角色。

虽然在边缘计算场景中，在机器控制器上部署分析更典型，但在同一环境中开发的其他分析代码也可以在云服务中并发运行，如Microsoft Azure或Amazon Web services (AWS)。首先出现在信息技术(IT)领域的通信标准，如消息队列遥测传输(MQTT)，也在今天的制造环境中发挥作用，以及与OPC UA等工业应用相关的标准，这意味着可伸缩性得到了保证。

直接在机器控制器上运行分析软件有很多好处，可以作为在云中运行的更高级别的独立平台的补充。然而，典型控制工程师的专业知识和技能可能还没有与最新的物联网技术在制造环境中大量重叠。

通过将大数据分析工具应用于与PLC、运动控制和HMI相同的工程平台，工程师缩短了他们的学习曲线，并在许多人为他们的第一个真正的工业物联网(IIoT)和工业4.0概念推出试点项目时，为成功实施提供了有利条件。这也保护和增强了机器制造商和制造商的知识产权，而不会将新的收入来源或竞争优势拱手让给物联网服务提供商或其他第三方。

使用基于pc的控制技术，分析代码可以在整个机器控制代码中运行，用于在线和离线分析，而不会丢失任何功能或连接。图形分析序列是在软件工作台上开发的，可以转换为IEC 61131-3语言，因此控制工程师和PLC程序员易于理解代码，并确保这些分析序列能够在PLC中运行，进行24/7监控。幸运的是，基于pc的控制系统是可用的，并且可以采用计算机科学和IT编程工具。

这可以扩展到包括PC上运行的任何其他软件平台。此外，基于pc的系统可以增强机器学习和优化的分析应用程序。这些强大的算法还可以在基于pc的平台上与PLC和运动控制一起实时运行。无论完成工作所需的工具组合如何，在一个环境中进行尽可能多的工程工作对于确保更有效的项目开发是一个稳固的优势。

已经使用这种基于pc的控制技术实现其机器应用程序的机器制造商不需要新的工具来运行适当的分析。通过附带的配置工具，基于pc的控制系统提供的分析工具集的用户可以在分析记录器获取数据时筛选数据。

可用的软件库包含用于几种类型的周期分析的功能块，如数据分类、最小、最大和平均周期时间、值积分器等。它们还包含用于监控阈值的功能块，提供记录违反阈值的数量的能力。其他功能块可以分析信号振幅和存储指标，如极大值和最小值。

可以从一个大数据包中选择许多变量，以便图形化地显示它们，例如，使用基于软件的范围工具进行“后范围配置”。配置器还提供了一些来自分析PLC库的算法，以脱机检查数据以获得极限值或执行机器周期的运行时分析。机器周期的总运行时间(最短、最长和平均运行时间)可以很容易地确定。任何重要数据的结果都可以显示在为机器HMI制作的仪表板上，也可以显示在其他设备上查看的仪表板上。

在调查当前基于pc的控制架构中可用的物联网解决方案时，PLC程序员可以创建新的平台或改造现有系统，以破解大数据难题。这可以在不失去对现代控制设计的主要方面的控制的情况下实现，也可以通过添加独立物联网和分析系统的复杂性层来实现。

Daymon汤普森，北美自动化产品经理，Beckhoff自动化．由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com。

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关键词:大数据、工业物联网、控制系统

基于pc的控制系统可以帮助控制工程师利用大数据分析进行实时洞察。

应用大数据可编程逻辑控制器(plc)、运动控制和人机界面(HMIs)的分析工具缩短了控制工程师的学习曲线。

PLC的程序员可以创建新的平台或改造现有系统，以破解大数据难题。

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