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通信亮点-PROFINET与信息模型
作者:pijing 发布日期:2022-03-27 13:32

概览

机器可读信息模型简化了统一的数据访问

       传统的通信技术主要用于控制机器和工厂的基本功能。然而,近年来,作为第二通道的赋能增值服务,比如扩展资产管理、优化和诊断工具、人工智能算法集成或能源管理等需求与日俱增。这表明当前自动化金字塔虽然自身运行良好,但对一些新应用来说过于僵化。特别是基本自动化除了要处理调节、控制、状态监测等数据之外,还要求应用程序能够被用于提升工厂、机器、部件或设备的性能或价值

       在开放世界里,通过PLC控制系统进行访问已经不能满足用户的需求。用户不愿或不希望为了获得所需的数据更改或扩展控制器的现有编程。此外,由于设备种类多、数量多,简化数据访问和组态并不容易。因此,对机器可读信息以及信息模型的呼声越来越高,这些构成了大量的数据以及更多的变量描述分配/赋值。终究,后续的附加值在于算法,而不是在数据传输

       PI技术的用户已经以功能列表行规的形式熟悉了这一点。现在的问题是如何使这些信息模型机器可读使现有的信息模型能够互联,并使得它们获得广泛的应用。为用户提供一种实用,尤其是通用解决方案

 

视频:使用PROFINET的信息模型

 

细节信息

统一语义是机器可读数据的关键

       通常,对于使用PI技术的用户来说,信息模型的发展趋势并不是个新鲜概念。如果你了解过各种各样的PI应用行规,比如PROFIBUS PAPROFIdrivePROFIenergy,你就会发现近年来这些行规使用户的日常工作变得更加容易,特别是在设备接口方面。

       未来通过机器可读信息模型遵循这样的发展道路是非常必要的。开发工作已经完成了,这要归功于经过多次验证的应用行规。标准化的OPC UA接口也简化了其应用程序配置。这意味着用户不仅可以接收变量值,还可以接收结构化和属性化的描述。由于并非所有设备都支持PI应用行规,也不是所有设备都是通过PROFINET连接,因此需要进一步的概念来获取机器可读的变量信息。

       这样做的优势是可以非常轻松地访问数据,从而在集成新组件时节省大量时间。由于统一语义数据质量也大大挺高了。由于来自现场的数据量肯定会持续性增长,使用该方法可以更容易的实现扩展或缩减。最终,信息模型将为未来技术开辟新的通道

 

清晰地分配信息

       根据其不同任务区域的配置来构造信息是很有帮助。这包括物理视图(设备、组件等等)、功能视图(功能、语境、应用程序等等)和通信视图(通信系统、报警、地址、数据传输等等)。

       通常,数据的来源和传输路径对于应用算法都不是决定性的。根据视图的分配,自动化系统或仪表的信息沿访问路径进行描述。因此,所有必需的信息都可以在应用程序的接口上获得。只有信息模型才能使PI技术组合之间的关系对用户透明,从而可以清楚地实现所有信息彼此分配,并且清晰地获悉来源和访问路径。

 

看一下细节

       由于自动化技术设备种类繁多,在工厂的全生命周期中存在不同的PI技术和不同的用例,因此有必要对其进行进一步的分类。在实际应用中,不同的设备类型、功能组和技术在彼此的接口上是相互隔离的。这就创建了可以根据应用需求和用例相互结合模块化的结构。这一改进层的基本元素被称作facets/方面特征/参考架构,这就会形成代表3个命名视图的单个模型共同描述自动化个体

  1. Base facet

    Base facet专门面向自动化设备和通信系统的物理层面。

  2. Functional facet 

    Functional facet 构成了信息模型的核心,其中与技术无关的功能相关数据从应用的角度被描述。数据根据独立功能(如,测量温度值)或功能组(如,能源管理)被构建。

  3. Composition facet 

    Composition facet (Composition/Companion Specification)将Functional facet组合成可以实现的规范。

 

展望

       PI一直致力于进一步升级其拥有工业4.0应用技术,特别是关于传感器到云的连接。毕竟,现场大约有3500万个带有PROFNET接口的设备,可用于访问有价值的数据

       目前,标准化信息模型的研发是PI的主要关注点。比如,现在已经具备大量关于压力、温度、状态,以及更普遍在能源管理或传感器健康状态监测方面的PI信息模型参考架构。

       目前,正在开发PROFINET到OPC UA的更多映射,以便于在IT应用中低成本使用设备和诊断数据。在设计PROFINET和OPC设备之间集成模型的交互时,首要考虑使用户易于上手。只有这样,信息模型才能获得广泛的应用。

 

用例

当前运行的信息模型

使用信息模型获益的典型用例:

●    清晰地识别制造工厂的所有设备和组件

●    比对规划文件和实际构建系统

●    设备状态监控

●    监控工厂的状态(状态监控)

●    设备的全生命周期追溯

●    数字化转型日志

●    分析安装单元和组件的正确尺寸

●    全厂记录集中更新单元的固件和硬件版本。

       当前,已经实施了一些用例,比如:PROFINET识别和维护数据,包括固件、硬件版本、序列号、设备名称等等。根据协同规范,这些经验证的数据已经被映射到OPC UA。不同视角都具有挑战性。比如,从技术视角来看,机器的生产数据或过程顺序更加重要,然而从运维角度来看,更加关注所使用的设备。因此,当前工作是让同一台机器的不同视角能够相互兼容和可参考

 

       另一个来自于IO-Link国际协会的用例:一个“无功能”的夹具很快变得引人注意。然而,根据夹紧压力是获得在多次循环后压力是否仍然足够,还是是否需要提前开展必要性的检查的声明会更加有趣。同样的情况也适用于传感器的参与情况。原则上,今天许多传感器已经提供了此类数据,诊断数据必须绕过PLC传递至云或其他位置,以便可以在早期进行干预-而无需费力地重建自动化解决方案。这样做的基础只能是开放传感器到云端通信。为此,IO-Link国际协会已经与OPC基金会开展合作,定义“OPC UA与IO-Link协同规范”和采用JSON交换格式用于IO-Link.

       由ZVEI、FCG组织、OPC基金会和PI联合开发过程自动化设备信息模型(PA-DIM),也是一种OPC UA信息模型。这允许软件应用程序访问流程行业中的设备信息而无需额外的映射。NAMUR建议NE 175和NE 176给出一组明确定义的用例,比如自动构建”唯一标识”多变量可能性检查”

 

连接工厂和设备的信息模型

 

通过所连接的信息模型定位工厂

 

FAQ

在这里,你可以找到几个常问问题及其答案:

1.当前有哪些形式的数据解析或数据访问方式?

         一般来说,获取数据有3种可能的方式:PLC数据访问、通过边缘设备访问数据、在PROFINET设备中直接访问数据。各有优缺点,见以下表单。

 

LC数据访问

●    应用程序依赖于PLC控制程序

●    使用控制程序中数据所采用的符号命名和语义

●    需要拟定数据

●    就寻址而言,PLC将I/O层级作为子网进行管理是有优势的

●    应用程序所需的大量数据不会对PLC性能产生破坏性影响

●    此处,仍需要拟定数据

●    许多设备位于边缘层下方待重新开发的领域

 

通过边缘设备访问数据

●    然而,在“待开发”的领域,能够从多个设备中读取数据

●    数据、网络设备和信息安全组态需要中枢位置

●    设备通过不同的私有通信协议连接

 

在PROFINET设备中直接访问数据

●    在“待开发”环境中,设备必须支持OPC UA或者其他协议

●    设备提供特定于设备的诊断数据

●    额外通信不会给PLC或边缘设备带来压力

 

2.如何开展?

       首先,检查控制设备、边缘设备或者PROFINET设备是否带有OPC UA接口。如果有,必须检查OPC UA接口是否采用了已发布OPC UA协同规范,然后就可以使用其已定义的对象和变量。如果没有,需要单独检查OPC UA接口的信息模型,检查其对象和变量是否适合应用程序。

 

3.有哪些可选的符合OPC UA协同规范的PI设备或组件?

       可以在“OPC UA和PROFINET协同规范”“在OPC UA中展示PROFINET的PI和OPC基金会联合工作组”中找到。也可以在“OPC UA和IO-Link协同规范”中找到。

       此外,PI目前正在审查“OPC UA能源管理规范”

 

更多资料

PI白皮书:关于PI应用配置文件的语义