在自动化项目中利用MQTT、工业边缘设备

工业物联网实施洞察

• 消息队列遥测传输(MQTT)与工业边缘计算设备相结合，可以改善许多不同行业的数据传输和资产管理。
• 工业物联网的主要目标是在需要的地方提供数据，并为用户提供所需的见解，而不管交付设备是什么。

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通过工业物联网(IIoT)，我们的目标是从现场设备和遗留系统中获取有用的数据，并将这些数据转移到需要的地方——用于资产管理、监管报告、高效维护和业务决策。但是，将一个工业物联网系统组合在一起通常很复杂，涉及许多操作技术(OT)和信息技术(IT)设备、协议和软件。

系统集成商越来越多地发现，有两种工具可以简化IIoT的实现:消息队列遥测传输(MQTT)通信协议和工业边缘设备。

MQTT(以前IBM的MQ遥测传输)是最初为油气行业开发的发布-订阅(发布-订阅)协议。与典型的客户机-服务器架构相比，发布-订阅减少了连接和网络流量。每个客户端发起与中央代理/服务器的通信，然后发布数据、订阅数据或两者同时进行。

代理/服务器不存储数据;它根据需要接收和转发数据包。网络流量总体上减少了，因为数据是以异常报告(RBE)为基础进行通信的，而不是定期进行通信。

工业边缘设备的设计可以承受恶劣的工业条件，但在许多方面仍然像PC一样。他们使用OT和IT协议进行通信，这些协议通常包括软件工具，使数据采集和通信更容易。它们还提供内置的安全工具，使数据交换更安全。

考虑三个系统集成(SI)工业物联网实施项目，看看这些工具如何一起提供帮助:

• 消除系统限制，特别是对于来自远程设备的数据

• 以您需要的频率交流更多数据，而不会使网络不堪重负

• 提高系统安全性。

为工业物联网在云中建立安全的废水管理

多年来,沃特福德镇在其水/废水核心应用程序中共享了数据，包括地理信息系统(GIS)、资产管理系统(AMS)、企业内容管理(ECM)、监控与数据采集(SCADA)等。但长期存在的系统限制迫使他们寻找更新的技术。

在其网络上有超过90个控制器，轮询机制加上无线电网络有限的带宽意味着站点数据每3-5分钟才更新一次。如果一个电梯站在投票周期之间短暂运行，报告间隙和未被发现的问题就会造成问题。每增加一个I/O点，系统的延迟就会更严重。

在Waterford看来，MQTT可能是一种解决方案，在确保报告数据的同时减少带宽使用。MQTT将遵循严格的异常报告发布规则，而不是循环轮询。现场设备和其他MQTT网络客户端将自行发送数据，但只有在被监控的值发生变化时才会发送数据。

“我们有很多电梯站，大部分时间都是坐着的，”公共工程总监拉塞尔·威廉姆斯(Russell Williams)说。“为什么要一直传输数据?”

为了帮助他们执行他们的工业物联网实施愿景，沃特福德DPW参与了感知控制这是一家总部位于密歇根州的系统集成商。他们选择边缘控制器是因为其内置的MQTT功能、熟悉的编程工具和终身I/O保证。在对SCADA包进行了试验之后，他们决定使用一个具有MQTT集成的包，包括作为MQTT代理的功能。使用合适的工具建立沟通非常简单。

Perceptive的软件工程师凯文·芬克勒(Kevin Finkler)说:“这有点像魔术一样自动发生。”你基本上需要在Ignition中定义一些参数来设置代理。”

控制器的MQTT基础设施将字段更新从几分钟周期减少到次秒事件驱动的发布。在这样的速度下，沃特福德从未错过任何一个系统动作或警报通知。在每个EPIC中使用模拟I/O死区，他们还减少了带宽消耗，允许Waterford发布以前不可能发布的额外数据。

Waterford和Perceptive在亚马逊网络服务(AWS)的云中部署了新系统。Perceptive可以在空中更新控制器，减少旅行时间，加快项目开发。

为了安全起见，他们将AWS防火墙配置为只接受来自Waterford和Perceptive办公室的新边缘控制器和特定Ignition客户端的流量。他们在每个控制器上安装了客户端SSL证书，这样SCADA就可以对连接进行身份验证和加密。此外，每个授权用户必须创建强密码来访问系统中的任何边缘控制器或SCADA客户端，并且每个用户的登录都被跟踪和报告。所有这些都为Waterford DPW提供了他们需要的数据。

利用工业物联网降低成本，提高天然气生产的安全性

对大范围资产进行自动化和数据采集并不容易，石油和天然气设施就是远程资产的典型例子。

“大多数自动化公司都不了解网络部分，”公司首席执行官Dan Arbeau说netDNA在不列颠哥伦比亚。Arbeau的客户New Wave Energy Services在德克萨斯州南部二叠纪盆地的一个重大项目中需要帮助，该项目需要管理数百个钻井地点的水。

在一个业务范围广泛、变化多端的行业，流动性是必不可少的。New Wave设计了大型拖车式水输送装置，通常配有4台500-800马力的12英寸泵。直径输入，并转向netDNA来实现自动化。每个单元包括一台柴油发电机和泵，由一个通过Modbus/TCP通信的发电机组控制器控制。Arbeau在每辆拖车上添加了边缘处理器和I/O模块，用于额外的工业物联网自动化:

• 模拟输入监测放电水平和吸力。

• 数字输入监控流量计。

• 机械继电器通过发电机组控制器输出打开和关闭泵。

控制器还从发电机组控制器提取数据，包括rpm和相关的遥测数据，并将其发布到中央MQTT代理/服务器。

netDNA还可以自动化水坑和水箱，监测水位，控制水泵以避免泄漏，并监测空气质量和硫化氢(H2S)水平。硫化氢是易燃的，吸入后可能致命。仪器仪表和自动化有助于保证员工的安全并改善环境条件。

在坑和储罐处，安装了一个独立的无线传感器网关。网关与本地控制器进行Modbus/TCP通信，由本地控制器发布数据，其中包括15个遥测数据点和10个stop、E-stop和其他命令。如果发生泄漏或问题，生产数据也会被跟踪和记录。

每个拖车、坦克或坑上的边缘控制器将数据发布到MQTT代理，其他边缘控制器订阅数据。对于代理，使用托管的安全MQTT服务器。

每个控制器都包含自己的设备防火墙，以保证数据安全。边缘控制器发布的数据来自防火墙后面的设备，因此不需要对防火墙进行入站端口修改。一旦控制器与代理建立连接，任何订阅的返回数据都会通过相同的连接安全地接收。

该系统在远程无线控制方面工作良好。多个泵在一秒钟内响应发送的命令。为了节省带宽，netDNA尽可能以表格形式而不是单个数据点发送数据。

借助现代工业物联网工具，Arbeau从最初的硬件设计到为泵控制准备完整的系统仅花了三周时间。

“一些发动机和泵公司渴望自动化。有些有系统，但它们彼此之间不交流，”Arbeau说。边缘控制器使它们相互通信，MQTT为移动和远程资产提供有效的数据通信。

IIoT:人工智能视觉系统将制造数据连接到云端

加州intrinsic成像为客户提供机器视觉系统和机器视觉软件。机器视觉软件与任何IP摄像机一起工作，而不是编程专门的摄像机来检查制造品的缺陷。

最近，一位客户希望将机器视觉软件直接集成到两条高速移动离散板的生产线的过程控制中:

• 初级生产线把大块的原材料切成合适的尺寸。切割的薄片需要检查是否有多余的水分，以及凹痕、碎片和米粒大小的划痕。数百种产品类型通过这条传送带。

• 第二条线监测铣削质量，寻找沿边缘的削屑。

客户还想要一个通过/失败的I/O信号，直接集成到拒绝材料的可编程逻辑控制器(plc)中。绕过SCADA，直接到PLC操作将简化集成并减少延迟。

intrinsic的首席技术官Eric Cheng说:“我不确定什么样的设备可以为我们的云系统提供物理接口，同时还能满足我们的技术和操作要求。”

Cheng表示，机器视觉系统的通信基础设施是建立在MQTT之上的。“这对客户来说通常是新的，但通常是满足他们性能和安全要求的最佳方式。MQTT轻量级、低延迟，而且不需要我们从外部进入他们的网络。”

Cheng需要的I/O设备必须能够适应工业环境，与机器视觉软件的现有软件堆栈集成，并以最小的延迟运行。在将视频捕获发送到机器视觉软件后，只有5秒钟的时间可以进行检测和拒绝。

边缘I/O具有Cheng所需的工业构建，以及Linux核心和MQTT的多个选项。Cheng还很欣赏其基于web的界面、Node-RED运行时和嵌入式防火墙——不需要微软windows电脑。

为了安全性，intrinsic在客户的设施中构建了一个隔离网络，将摄像机和边缘I/O模块连接到一个本地MQTT代理。一个单独的网络将代理连接到互联网，用于将视频流传输到机器视觉软件，并与云MQTT代理进行数据交换，两者都运行在Amazon Web Services (AWS)上。这两个代理被桥接以交换数据，因此两个系统上的客户端都可以使用它。

每个边缘I/O模块都与本地代理建立加密连接，本地代理仅为安全连接开放了8883端口。本地代理充当系统OT端的防火墙，同时仍然允许与云中机器视觉软件交换数据。

生产线plc对特定部件的产品ID进行编码，并通过控制器发送，控制器使用Node-RED将数据作为MQTT主题发布。机器视觉软件解码产品ID并为该产品设置算法，然后将质量指标发布到IIoT实现中的MQTT代理。

边缘I/O模块通过Node-RED订阅质量数据，并通过其中继输出之一指示通过/失败决策。生产plc监视这些输出，并在需要时触发物理拒绝。

客户已经自动拒绝缺陷几个月了，系统提供者确认从测量到结果的往返时间小于两秒。

“我们在压力下迅速完成这个项目，”Cheng说，“但我们在不到一个月的时间里就搞定了……现在我们可以为低级自动化系统提供直接的物理接口。”

本森荷格兰德，营销和产品战略副总裁，光电子的22．由Chris Vavra编辑，web内容经理，CFE媒体和技术，cvavra@cfemedia.com．

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关键词:消息队列遥测传输，边缘计算，工业物联网

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