标签: 数据上云

一、前言 工业4.0的浪潮下，许多中小型制造业企业渴望通过数字化转型谋求新的发展动力，然而，在转型之路上常常会面临一个问题： 传统数据采集设备数量多、种类杂，不支持比较新颖的现场总线协议或者通信技术 ，最终导致企业难以迈出数字化转型的第一步。那么，有什么方法可以同时接入数量庞大的传统数据采集设备并同时满足不同数据采集设备的通讯需求呢？ 传统数据采集设备普遍具有RS232/RS485或以太网接口，支持串口通信、MODBUS RTU协议、MODBUS TCP协议，所以 最基础的解决方案就是通过MODBUS协议把传统设备数据采集上来，然后通过HTTP或MQTT等协议，把数据发送到云平台。 这样子就可以满足不同种类的传统数据采集设备的通讯需求，掌握一个设备，就可以完成整个车间乃至整个工厂的数据上云。 虹科工业树莓派同时满足上述解决方案中的硬件接口和通讯协议要求 ，接下来我们一起来看看具体如何实现该方案。 二、虹科工业树莓派实现方案 本方案中虹科工业树莓派通过MODBUS TCP协议连接多个底层设备的数据，通过HTTP协议将数据发送至OneNET平台。 1. 配置MODBUS TCP主站 为每一个从站设备配置一个虚拟主站，填写相应从站IP地址，并配置寄存器地址及其相应的功能码。 2. 编写程序，获取数据，并上传至OneNET平台 （1） 获取相应寄存器数据 这分别涉及到对设备1和设备2数据的直接读取，对设备3数据的数据处理 （2）配置云平台凭证信息 （3） 上传数据至云平台 完整源码如下： 源码中涉及的getByteOffset()函数和readFromName()函数来自myCtrlLib库文件， 属于虹科自行开发的库文件，有兴趣的可以联系我们。 3. 最终效果 三、总结 基于我们提供的python库，不需要能力非常强大的软件开发工程师，就可以轻便地实现我们代码编写。 除此之外，虹科工业树莓派支持MODBUS RTU和MODBUS TCP，并可以同时扩展30个从站设备，这就表示一个虹科工业树莓派可以同时采集多个传统设备的数据，并将其发送至云平台，在一定程度可以减少成本，以简便的方式帮助企业加速实现数字化转型。程序中包含了简单的MODBUS数据转换，有更高需求的话，可以基于工业树莓派做更复杂的数据处理以及边缘计算。

一、 简介 目前在物联网领域内，大多数企业都通过添加云计算优化物联网的IT性能并降低成本。从长远来看，基于云的物联网解决方案不仅更具成本效益，还提供了更好的安全性、数据移动性、增强的协作能力和更先进的恢复解决方案。在工业网络中，多个位置有相同子网是常见的问题，这会导致不能够实施一个中心VPN管理工具。而Corvina Cloud 1云平台是市场上唯一一个能够无缝解决这一问题的解决方案，允许用户顺利进行部署。下面将详细介绍虹科物联网HMI与Corvina Cloud 1云平台的连接。 二、连接过程 1. 登录，进入配置界面 2. 设备配置 进入设备编辑页面，点击“Add gateway”。 （1）网关配置 网关名称必须唯一，密码需设置为8位及以上，包含数字、字母和标点。 （2）终端设备配置 部分设备下还连接着PLC、网关等，可以根据自身需求添加终端设备。 选择终端设备的最大数量，添加并填写信息。其中“Application profile”需要在创建应用程序后再设置。 （3）用户登录许可配置 从允许访问的用户中选择允许登录的用户。 （4）设备地址配置 三种方式设置设备位置： a）搜索框内直接搜索预设的设备位置。 b）设置设备所在处的经纬度。 c）在地图上拖动设备图标到预设位置。 上述设备参数设置完成后，点击“Add Grateway”板块下的“Add”添加所有配置信息。 3. 配置应用程序 进入应用程序编辑页面，添加应用程序。 配置应用程序名称、类型、协议类型等。应用程序有SSH、VNC、Telnet等类型，协议类型有TCP、UDP、UDP&TCP三种可选。你可以根据自身需求在上述类型中进行选择。 根据自身需求选择是否启用浏览器和适用于Windows的应用的方式。Mac OS X的配置同理。 上述参数配置完成后，点击“Add Application”板块下的“Add”添加刚刚的配置信息。 4. 多个应用程序的组合使用 当网关需要使用多个应用程序时，点击“Profiles”，可添加文件进行应用程序组合。 上述配置信息填写完成后，点击“Add Profile”板块左下角“Add”。 5. 完善设备信息配置 返回设备编辑页面，找到添加的终端设备，选择设备的应用程序。 6. 连接云平台 浏览器新建标签页，输入IP地址访问进行登录。登陆后，进入云服务编辑界面。 输入服务器地址，用户名和密码。用户名格式为：设备名称+/+组织，登录密码为刚刚设置的用户密码。 配置完成后点击保存，连接云平台成功。 返回设备创建标签页，创建的设备也已显示连接成功。 三、 总结 虹科物联网HMI使用的Corvina Cloud 1是一个远程和电信辅助的解决方案。Corvina Cloud 1是基于安全的VPN和Web访问，可用作预制云基础设施，提供所需的上线时间和性能，从浏览器全面可访问、可配置，适用于任何规模的工业应用和控制服务。

前言 工业树莓派支持MODBUS TCP/RTU通讯协议，因此，在使用Modbus协议的温湿度传感器、电子天平、PLC等设备场景中应用十分广泛。当工业树莓派作为MODBUS TCP/RTU主站时，最多可以连接30个从站设备，由此可见，工业树莓派具有较好的可扩展性。 一、 面临的挑战 MODBUS从站设备有16位整型数据，但应用更多的是32位浮点型数据，这是因为32位浮点型数据能够在通讯过程中的控制更加精准，这类常应用于如电子天平的体重数据、温湿度传感器的温度/湿度数据、电机的转速等场景。 但在这个过程中会面临数据解析的问题： 浮点型数据的应用需要遵循IEE745的数据转换规则，以实现与整型数据的转换和利用。 寄存器只能存放16位数据，所以浮点型数据会被拆分成两个数据部分，分别存放在相邻的两个寄存器中，具体如下： 1. 在进行数据读取的时候，需要把两个寄存器数据通过数据解析还原成浮点型数据（如图1中所示）； 2. 在进行数据写入的时候，要通过数据解析把一个浮点型数据拆分成两个十六进制分别写入到相应的寄存器内（如图2中所示）。 图1. 寄存器数据合并成浮点型数据 图2. 浮点型数据写入到寄存器 二、解决方案 针对此类问题，虹科提供一种解析方法，具体如下： 1、读取两个寄存器数据，通过位操作把两个寄存器数据合并成浮点型数据。 2、写入一个浮点型数据，通过位运算把32位浮点型数据拆分成两个16位整型数据，分别写入到两个寄存器中。 三、总结 工业树莓派采用Debian系统，开源性较高，可以通过C/C++、Java、C#、Python等方式进行编程。关于浮点型数据转换成16进制整型数据并进行数据解析可以使用的方法有很多，以上仅为其中一种数据解析方法，这种解析方法存在误差，误差范围为±0.01，可以适用于对浮点型数据精度要求不是特别高的情况。针对以上场景，如有其他解析方法，欢迎添加工程师微信进行交流。 四、方案简介 虹科工业树莓派产品具有实时Raspbian系统，内置Broadco多核处理器具备诸如图像处理类复杂任务处理能力。 此外，它小巧灵活，功耗低，支持用Python/Java/C/C++/C#、Node-RED可视化编程工具进行开发，还能实现CPDESYS软PLC功能，在数据采集和小型控制等场景可帮助用户快速创建应用，实现工业物联网和数字化生产。 想要了解更多相关资讯？欢迎私信、关注博主

前言 HTTP是超文本传输协议的英文缩写，是基于TCP/IP通讯协议之上用来传输HTML和图片文件的应用协议，它是一个应用层面向对象的协议，优点是简捷、快速，适用于分布式超媒体信息系统。 HTTP协议主要工作于B-S架构之上，这个时候浏览器作为HTTP的客户端通过URL向HTTP的服务器（web服务器）发送所有请求，web服务器根据接收到的请求后，向客户端发送响应信息。客户端向服务器请求发送时，需要传送请求方法和路径。路径就是URL，而HTTP常用的请求方法为GET和POST方法，每种方法规定了客户端与服务器通讯方式和数据报文。 本文以虹科工业树莓派为例进行实践，尝试把工业树莓派的一些数据上传到云平台。 工具 硬件 RevPi Connect*1 24V电源*1 网线*1 软件 SSH工具-FinalShell 注册OneNET云平台 操作步骤 云平台配置 1. 进入OneNET云平台的多协议接入服务： 多协议接入服务 2. 选择HTTP服务； 3. 添加产品，详细信息可参考如下； 4. 添加设备，设置一个设备名称和编号即可； 5. 点击设备详情，添加APIKey； 6. 保留这个页面或者保存好API地址和APIKey，后面需要用到； 7. 云平台配置完成。 工业树莓派配置 1. 用SSH工具登录工业树莓派命令行，并使用sudo su指令进入管理员权限； 2. 新建一个python文件，这里的话就直接用nano指令新建了一个python文件，然后会直接进入新建的python文件里面； nano http_Test.py 3. 在新建的python文件里面添加如下代码，注意APIKET和apiurl都需要填写OneNET云平台生成的API地址和APIKey； 4. 添加之后如下图所示； 5. 编辑完成之后，Ctrl+X退出，Y保存，回车键确认保存； 6. 运行以下代码，即可运行http_Test.py文件； python3 http_Test.py 7. 打开OneNET平台，点击设备的数据流，打开实时刷新即可看到数据在实时更新； 总结 以上操作只是把工业树莓派CPU温度上传到云平台进行一个显示效果。但是结合工业树莓派强大的功能，可以做更多的操作和应用。工业树莓派本身支持很多的通讯协议，例如Modbus TCP/RTU、EtherCAT、Profinet等。工业树莓派就可以作为一个协议转换的网关，将工业现场设备数据通过通讯协议传输到工业树莓派上进行数据，然后再将处理后的数据通过HTTP协议上传到云平台进行管理。 如需咨询树莓派方案详情，可以扫描下方二维码联系虹科。

​ 1 前言 虹科工业树莓派CloudRail.Box可以充当车间和云之间的边缘网关。它适用于使用辅助传感器的棕地环境，以及使用 OPC-UA 的绿地场景。 即插即用设备供应，智能数据转换，高级安全功能和边缘计算等功能使CloudRail成为市场上最先进的边缘解决方案。它使您可以极快地实现IIoT试点，同时也是大规模安装的最佳选择。 ​ 本文将介绍如何借助虹科CloudRail.Box用4个简单步骤极快地实现IIOT，将激光距离传感器的数据上传到阿里云物联网平台。 2 准备工作 硬件准备 名称 数量 CloudRail.Box模块 1 IFM IO-Link主站AL1330 1 IFM O5D150测距传感器 1 M12连接线 1 M12/RJ45转接线 1 AL1330电源适配器 1 网线 1 24V电源 1 路由器（需连公网） 1 软件准备 阿里云物联网平台（国际站） 3 阿里云物联网平台配置步骤 1. 如果是第一次通过CloudRail.Box将数据上传到阿里云，首先需要在阿里云物联网云平台新建一个产品，如下图进行配置： ​ 创建用户。 3. 创建完用户后请妥善保存用户的AccessKeyId 和AccessKeySecret，此后将不再显示。然后在用户界面为新建立的用户添加权限，在系统策略里搜索iot，选择AliyunIOTFullAccess，点击ok即可。 ​ ​ 4.然后登入CloudRail.Box的设备管理云（https://devices.cloudrail.com/），进入Credential Manager界面，点击Add Credential，按要求输入相关信息即可（标签名、地区、Access KeyID、Access Key Secret、Product Key），可点击Verify按钮进行验证确认。 ​ 4 虹科CloudRail.Box模块配置步骤 1.硬件连接 将测距传感器通过M12连接线连接到AL1330的一个A-Port端口。AL1330的IoT Port通过M12/RJ45转接线连接到虹科CloudRail.Box的右侧网口（也可以连接到路由器并将CloudRail.Box的右侧网口同时连接到路由器）。将CloudRail.Box的左侧网口连接到路由器，并将所有设备上电即可。 ​ 2.传感器数据上云 (1)在设备管理云My Box页面，首先通过Box侧面标签上的序列号添加Box，然后点击New Connection，添加传感器（注意此时Box的状态应为Online，如果不是的话请检测设备网络情况）。 ​ (2)此时设备会自动识别到已连接的IO-Link主站以及传感器，在本例中，我将测距传感器连接到了port3。 ​ (3)选择好所需的传感器之后，点击Next Step，进入第二个步骤，选择数据发送的模式。有两种模式可以选择，Interval可以自定义时间周期性发送数据，也可以选择On Change根据传感器数据的变化比例发送数据，只有数据变化超过一定的界限，才会发送数据。在这里，我选择On Change，阈值设为20%。 ​ (4)点击下一步，进入选择云平台界面，此处选择阿里云即可。 ​ (5)选择好云平台之后，输入设备名称，点击创建就可以了。 ​ (6)至此，传感器数据上云就完成了，是不是很简单，只需要几个简单地步骤，其他的交给设备自动处理就好。 5 在云平台查看数据 (1)在CloudRail界面查看传感器数据 ​ 添加自定义功能，进行如下配置： ​ 物模型数据中查看距离传感器的数据了。 ​ (4)至此距离传感器设备的数据上云就彻底完成了。第一次配置云平台可能相对比较麻烦，但第一次配置好之后，以后就无需再进行配置了。之后只需要三个简单的步骤就可以： 选择传感器 选择数据上传模式 选择云平台，输入设备名 6 总结 虹科CloudRail.Box支持超过12000种工业传感器，最多可以连接8个IO-Link主站，每个主站包含4或8个端口。 同时CloudRail.Box也 支持OPC UA ，只需输入OPC-UA服务器的IP地址，选择数据点并选择目标云即可。 CloudRail.Box 支持多种云平台 ，包括亚马逊、谷歌、微软、阿里云、IBM、Aveva、SAP等。同时，也可以使用其它MQTT Broker进行数据上云。 ​ CloudRail.Box支持强大的边缘计算功能，可以在本地运行逻辑，也可以运行AWS IoT Greengrass之类的边缘计算。它也支持Azure IoT Central等云应用程序，或使用诸如设备影子之类的特殊功能。 ​