© WZL/Fraunhofer IPT Konzeption und Umsetzung einer cloud-basierten Schwingungs- erfassung Seminarvortrag Aachen, 27. Januar 2015 Sascha Duda Abteilung Steuerungstechnik und Automatisierung Gruppe Automatisierung Bildquelle: Wolf

Seite 2© WZL/Fraunhofer IPT Zusammenfassung und Ausblick 6 Cloudbasierte Erfassung von Sensordaten 5 Integration von LabVIEW durch COM in C# 4 Datenerfassung des Sensors 3 Konzept 2 Motivation 1 Inhalt

Seite 3© WZL/Fraunhofer IPT Motivation Ungeplante Ausfälle beim Betrieb von Verpackungsmaschinen Für Produktionsanlagen werden heutzutage Verfüg- barkeiten von 98% und höher gefordert Für eine geplante (kosteneffiziente) Instandhaltung ist die Überwachung des Komponenten- und Maschinenzustands notwendig Bisherige Überwachung solcher Systeme findet seine Grenzen in: –Keine dynamische/intelligente Abbildung der Wechselwirkung von Technik- und Prozessseite –Konzepte und Innovationen zur Weiterentwicklung der Auswertung stagnieren –Unzureichender Datenbasis: der Schwerpunkt liegt auf lokaler Messdatenerfassung und Auswertungs- algorithmik Es existieren keine geeigneten Lösungen zur maschinenübergreifenden Zustandsüberwachung!

Seite 4© WZL/Fraunhofer IPT Motivation Ausgangssituation Quersiegler Folienabzug Funktionsweise Schlauchbeutelmaschinen werden z. B. in der Lebensmittelindustrie verwendet, um eine große Zahl von Produkten zu verpacken Schlauchbeutelmaschinen fallen aufgrund von Komponentenver- schleiß aus Zur prädiktiven Instandhaltung kann eine Schwingungsanalyse durchgeführt werden Exemplarisch: Schlauchbeutelmaschine (Wolf VCI 180) Bildquelle: Wolf

Seite 5© WZL/Fraunhofer IPT Konzept Lösungsansatz Ausstattung von Komponenten (z.B. Quersiegler) mit Schwingungs- sensorik Anschluss aller Sensoren an externes Mess- system Private Cloud wird durch Application Server realisiert WildFly ist AS für Java-Anwen- dungen Aggregation von Messdaten Erfassung von Sensordaten über cDAQ –Programmierung in LABView –Bildung von Kennwerten aus Sensordaten Integration des cDAQ in C# über COM-Schnittstelle Auslesen von Sensordaten Anbindung von lokaler Anwen- dung an überge- ordnete private Cloudlösung

Seite 6© WZL/Fraunhofer IPT Datenerfassung des Sensors Funktionsprinzip des Schwingungssensors Eingesetzte Sensoren funktionieren vereinfacht nach dem Prinzip des Einmassenschwingers Masse im Sensorinneren ist über ein Feder- Dämpfersystem mit Messobjekt verbunden Bei Beschleunigung wird eine Kraft auf Masse ausgeübt –Daraus resultierend auch auf die Feder Piezoelektrische Materialien ändern bei Verformung die elektrische Ladung –Dadurch kann eine Spannung gemessen werden Auswerteelektronik im Sensor errechnet daraus die Beschleunigung und gibt sie als Stromwert aus Bildquelle: Kistler, Epro

Seite 7© WZL/Fraunhofer IPT Datenerfassung des Sensors Messsystem CompactDAQ 9178 Mobiles Messsystem von National Instruments Flexibler und dynamischer Aufbau einer applikations- spezifischen Messplattform –Durch Einbau unterschiedlicher Module (z.B. Analog Eingang) Programmierung erfolgt graphisch über Projektierungstool „LabVIEW“ Konstante Verbindung zu PC über USB Bildquelle: National Instruments

Seite 8© WZL/Fraunhofer IPT Datenerfassung des Sensors Programmierung in LabVIEW 1 LabVIEW ist eine grafische Entwicklungsumgebung Einsatzgebiete sind Mess-, Regel- und Automatisierungsanwendungen Block-Diagramm dient zur Programmierung –Virtual Instruments einfügen und verbinden Front Panel zeigt z. B. Variablen und Diagramme als graphische Benutzeroberfläche (GUI) Zeit Frequenz

Seite 9© WZL/Fraunhofer IPT Datenerfassung des Sensors Programmierung in LabVIEW 2 DAQ Assistent erlaubt Akquirierung der Sensordaten Fast Fourier Transformation(FFT) wandelt Sensordaten in Frequenzspektrum um –Umgesetzt durch PS/PSD VI Bildung von Kennwerten aus Rohdaten –Quadratisches Mittel oder Root Mean Square(rms) –Spitze-Spitze oder Peak-Peak Zeit Frequenz

Seite 10© WZL/Fraunhofer IPT Integration von LabVIEW durch COM in C# Component Object Model Component Object Model(COM) bietet Schnittstelle zum Aufruf anderer Programme –Über RPC-Protokoll(Remote Procedure Call) –Client/Server-Prinzip –Ermöglicht Nutzung von Funktionalitäten LabVIEW stellt COM-Server zur Verfügung –Erstellung eines C#-Client zur Steuerung möglich –Kennwerte können entnommen werden Nutzung möglich durch implementieren und referenzieren der „LabVIEW“ COM-Bibliothek

Seite 11© WZL/Fraunhofer IPT Integration von LabVIEW durch COM in C# Einfaches Beispiel zur COM-Nutzung Beispiel: 1. lv = new LabVIEW.ApplicationClass(); 2. string vipath 3. VirtualInstrument vi= lv.GetVIReference(vipath,"",true); 4. string[] str1 = {"rms","dc","peak-peak"}; 5. object param1 = (object)str1; 6. object[] str2 = new object[3]; 7. object param2 = (object)str2; 8. vi.Call(ref param1,ref param2); 9. var Wert = ((object[])param2)[0].ToString();

Seite 12© WZL/Fraunhofer IPT Cloudbasierte Datenerfassung von Sensordaten Application Server Datenerfassung soll maschinen- und unternehmensübergreifend realisiert werden  Definierte Schnittstelle nötig Eine Möglichkeit: Application Server wie WildFly –Ermöglicht Nutzung von Representational State Transfer (REST)  Programmiersprachen- und plattformunabhängig durch HTTP-Anfragen  Z.B. GET/POST Anfragen zum Lesen/Schreiben REST stellt Zugriff auf Ressourcen bereit –Jede Ressource hat Unique Resource Identifier (URI) –Eine Ressource entspricht dabei z. B. einer Maschine Bildquelle: Red Hat

Seite 13© WZL/Fraunhofer IPT Cloudbasierte Datenerfassung von Sensordaten REST in C# REST Methoden sind teil der „System.Net“ Bilbiothek –„HttpWebRequest“-Klasse enthält Methoden für GET, POST etc. Anfragen Erstellen einer Anfrage benötigt Angaben –HTTP-Adresse –Methode (GET, POST etc.) –Inhaltstyp (HTML, XML etc.) und Inhaltslänge Senden der Anfrage und Empfangen der Antwort

Seite 14© WZL/Fraunhofer IPT Cloudbasierte Datenerfassung von Sensordaten REST in C# - Beispiel 1. var PostData = Encoding.GetEncoding( "iso ").GetBytes(rmsBox.Text); 2. var request = 3. request.Method = HttpVerb.POST; 4. request.ContentLength = PostData.Length; 5. request.ContentType = "text/xml"; 6. var writeStream = request.GetRequestStream(); 7. writeStream.Write(PostData, 0, PostData.Length); 8. var response = (HttpWebResponse) request.GetResponse();

Seite 15© WZL/Fraunhofer IPT Cloudbasierte Datenerfassung von Sensordaten Application Server Ressourcen und Umgang mit Anfragen muss definiert werden –Definition durch Java-Programm Beispiel zum Umgang mit POST-Anfrage: 3. public Response setMValue(String value) { 4. wzm[01].add(new SensorValue(value)); 5. return Response.ok( " success “).build(); } Bildquelle: Red Hat

Seite 16© WZL/Fraunhofer IPT Zusammenfassung / Ausblick Zusammenfassung Erfassung von Sensordaten über cDAQ –Programmierung in LABView –Bildung von Kennwerten aus Sensordaten Auslesen der Daten in C# von LabVIEW über COM-Schnittstelle Übertragung der Daten zu Application-Server über Representational State Transfer (REST)

Seite 17© WZL/Fraunhofer IPT Zusammenfassung / Ausblick Ausblick Datenbankauswahl –No-SQL oder relationale Datenbank Einsatz von BigData-Struktur -> mongoDB eine Möglichkeit –Daten werden im JSON-Format abgelegt  REST unterstützt JSON-Format –Wie MySQL open source –Skalierbar – Überschaubar bis BigData Signalauswertung und Rückführung durch Machine learning Bildquelle: mongodb