Ücretsiz Yazılım İndirme Merkezi
Endüstriyel veri toplama, izleme ve analiz
için yazılımlar.
EOS SCADA sanal veri altyapısı, toplanan verilerin farklı amaçlarla işlenebilmesi için çeşitli hazır fonksiyonlar içermektedir. Bu fonksiyonlar özellikle farklı veri türlerinin birleştirilmesi, dönüştürülmesi, kontrol edilmesi ve yeni değerler elde edilmesi amacıyla kullanılabilir.
tcsb(x)
: x sayısı çiftse 1,
tekse 0.
bstb(x;y)
: x ve y değerlerini aralarına nokta
koyarak birleştirir.
bo3i(x;y)
: x ≥ 1 ise sonuç 1, y ≥ 1 ise sonuç 2,
x ve y birlikte ≥ 1 ise sonuç 3,
hiçbir koşul sağlanmıyorsa sonuç 0 olur.
bo2i(x)
: x ≥ 1 ise sonuç 1, aksi durumda sonuç 0 olur.
bo2t(x)
: x ≥ 1 ise sonuç 0, aksi durumda sonuç 1 olur.
si16(x)
: x > 32768 ise sonuç
x - 65536, aksi durumda sonuç x olur.
ui32(x;y)
: sonuç
(x * 65535) + y
olarak hesaplanır.
si32(x;y)
: x > 32768 ise sonuç
((x - 65536) * 65535) + y,
aksi durumda
(x * 65535) + y
olur.
ie32(x;y)
: x ve y değerlerini IEEE 754 standardına
göre 32 bit gerçek sayıya dönüştürür.
Bu fonksiyonlar özellikle cihazlardan farklı formatlarda okunan ham verilerin EOS SCADA içerisinde kullanılabilecek anlamlı değerlere dönüştürülmesinde önem taşımaktadır. Böylece sürücü tarafından doğrudan tek bir veri olarak sunulmayan değerler, sanal veri aracılığıyla oluşturulabilir.
Örnek:
bo3i(MSTART@UNITE1.EUAS;MSTOP@UNITE1.EUAS)
İki farklı çalışma durumunun tek bir sanal veri
içerisinde değerlendirilmesini sağlar.
Örnek:
si16(MSTART@UNITE1.EUAS)
Cihazdan okunan 16 bitlik ham değerin işaretli
tamsayı olarak yorumlanmasını sağlar.
EOS SCADA, sanal veri olarak şartlı eşitsizliklerin kullanılmasına da olanak sağlamaktadır. Bu yapı, cihazlardan okunan bir veya daha fazla verinin belirlenen koşullara göre değerlendirilmesini ve koşulun sonucuna bağlı olarak sanal veriye farklı bir değer atanmasını sağlar.
x:y:z:⋯:u:FUNC[şartlı eşitsizlik satırı]
Şartlı eşitsizlik içerisinde yer alan ifadeler, köşeli parantez içerisinde ve noktalı virgüllerle ayrılmış bloklar halinde değerlendirilir. Koşullardan biri sağlandığında ilgili blokta belirtilen değer sanal verinin sonucu olarak kullanılır. Hiçbir koşul sağlanmazsa, else ile başlayan son blok değerlendirilir.
Bu yöntem sayesinde bir veya birden fazla gerçek SCADA verisinin durumuna göre çalışan durum bilgileri, alarm göstergeleri, çalışma modları ve benzeri türetilmiş veriler oluşturulabilir.
Örnek 1:
Tek bir SCADA verisinin değerlendirilmesi sonucunda 0 veya 1 üreten bir durum bilgisi oluşturulabilir.
[MSTART@UNITE1.EUAS;gt;5;1;else;0]
Bu ifadede MSTART@UNITE1.EUAS değeri 5'ten büyük olduğunda sanal veri 1, aksi durumda 0 değerini alır.
Örnek 2:
Birden fazla SCADA verisi aynı koşul içerisinde değerlendirilebilir.
MSTART@UNITE1.EUAS:MSTOP@UNITE1.EUAS:FUNC[v1lt5ndv2lt5eq0;v1gt5ndv2gt5eq10;else-1]
Örneğin MSTART@UNITE1.EUAS ve MSTOP@UNITE1.EUAS değerlerinin birlikte değerlendirilmesiyle farklı sonuçlar üretilebilir.
Bu yapıda her iki değer de 5'in altındaysa sanal veri 0, her iki değer de 5'in üzerindeyse sanal veri 10 ve diğer tüm durumlarda -1 olarak belirlenebilir.
Şartlı eşitsizliklerin oluşturulabilmesi için karşılaştırma, mantıksal bağlama ve zamanla ilgili çeşitli parametreler kullanılabilir.
Sanal veriler kullanılarak toplanan SCADA verileri üzerinde basit regresyon uygulamak mümkündür. Regresyon, bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki ilişkinin matematiksel olarak modellenmesini ve tahmin edilmesini sağlayan bir yöntemdir.
Bu yapıda X bağımsız değişkeni, Y ise X değerine bağlı olarak değişen bağımlı değişkeni ifade etmektedir. Regresyon için kullanılacak (X,Y) veri çiftleri sanal veri tanımı içerisinde belirtilerek cihazdan okunan mevcut bir değer üzerinde uygulanabilir.
Örnek:
Aşağıdaki yaklaşım, 4-20 mA analog bir sinyalin 0-100 aralığına doğrusal olarak dönüştürülmesi amacıyla kullanılabilir.
Cihazdan okunan değer 4 ise sanal veri 0, değer 20 ise sanal veri 100 olur.
Okunan değer 4 ile 20 arasında olduğunda ise sanal veri, bu iki nokta arasındaki doğrusal ilişkiye göre 0 ile 100 arasında hesaplanır.
Bu özellik; analog sinyallerin mühendislik birimlerine dönüştürülmesi, ölçüm aralıklarının yeniden ölçeklendirilmesi ve cihaz tarafından doğrudan sağlanmayan değerlerin hesaplanması gibi uygulamalarda kullanılabilir.
EOS SCADA sanal verileri, toplanan SCADA verileri üzerinde standart matematiksel fonksiyonların uygulanmasına da olanak tanımaktadır. Böylece cihazlardan okunan değerler üzerinde doğrudan matematiksel dönüşümler gerçekleştirilebilir.
Örneğin aşağıdaki ifadeler doğrudan sanal veri tanımı içerisinde kullanılabilir:
abs(MSTART@UNITE1.EUAS)
sin(MSTOP@UNITE1.EUAS)
sqrt(MHIZARTIR@UNITE1.EUAS)
Matematiksel fonksiyonlar, özellikle ölçüm değerlerinin dönüştürülmesi, filtrelenmesi, normalize edilmesi veya başka matematiksel büyüklüklerin hesaplanması gereken uygulamalarda kullanılabilir.
EOS SCADA sanal verileri kullanılarak cihazlardan okunan sayısal değerler üzerinde bit seviyesinde işlemler gerçekleştirmek de mümkündür.
Bu özellik özellikle birden fazla durum bilgisinin tek bir sayısal register içerisinde bitler halinde tutulduğu cihazlarda oldukça kullanışlıdır. Okunan sayısal değer ikili sayı sistemine ayrılarak her bir bit bağımsız bir sanal veri olarak değerlendirilebilir.
Burada x, cihazdan okunan SCADA verisini ifade etmektedir. İlgili veri içerisinde bulunan bitler, sanal veri ifadesi içerisinde belirtilerek ayrı ayrı kullanılabilir.
Örnek:
MSTART@UNITE1.EUAS verisinin okunan değeri 120 ise bu değer ikili sayı sisteminde ilgili bitlere ayrılarak değerlendirilebilir.
Bu durumda bitlerin her biri ayrı bir sanal veri olarak kullanılabilir.
Örneğin;
MSTART@UNITE1.EUAS{b1}
ifadesi ilgili bitin değerini verir.
MSTART@UNITE1.EUAS{b12+b3}
ifadesinde ise b12 ve b3 bitlerinin değerleri
birlikte değerlendirilir.
Örnekte b12 = 1 ve b3 = 0 olduğundan sonuç 1 olacaktır.
Bit işlemleri; durum register'ları, alarm register'ları, cihaz teşhis bilgileri ve birden fazla dijital durumun tek bir word veya integer içerisinde taşındığı haberleşme protokollerinde özellikle yararlıdır.
EOS SCADA sanal verileri içerisinde bulunan ping fonksiyonu sayesinde ağ üzerindeki bir cihazın erişilebilirlik durumu kontrol edilebilir.
Bu fonksiyon kullanılarak belirli bir IP adresine düzenli aralıklarla ping sorgusu gönderilebilir. Böylece cihazın ağa bağlı olup olmadığı veya ICMP sorgusuna yanıt verip vermediği sanal veri üzerinden izlenebilir.
Kullanım biçimi:
ping(IP No;Tarama Sıklığı)
Örnek:
ping(192.168.1.180;10)
Bu ifade, 192.168.1.180 IP adresindeki cihaza her 10 sanal veri tarama döngüsünde bir ping sorgusu gönderilmesini sağlar.
Ping fonksiyonu özellikle haberleşme altyapısının izlenmesi, uzak cihazların erişilebilirlik durumlarının kontrol edilmesi ve iletişim problemlerinin SCADA ekranlarında gösterilmesi amacıyla kullanılabilir.
Sanal veriler, SCADA sisteminde yalnızca basit matematiksel işlemler yapmak için değil, gerçek verilerden anlamlı işletme bilgileri üretmek için de kullanılabilir. Bu nedenle sanal veri tanımları hazırlanırken oluşturulacak değerin işletme açısından hangi bilgiyi temsil ettiği açık şekilde belirlenmelidir.
Sanal veri ifadelerinde kullanılan veri adreslerinin doğru yazılması ve fonksiyon parametrelerinin uygun sırada verilmesi önemlidir. Özellikle çok sayıda veriye bağlı karmaşık ifadelerde, ifadenin farklı veri değerleri altında vereceği sonuçlar mutlaka test edilmelidir.
Yeni oluşturulan veya düzenlenen sanal verilerin SCADA çalışma ortamında aktif hale gelebilmesi için düzenleme sonrasında Sakla butonuna tıklanması gerekmektedir.
EOS SCADA sanal verileri, fiziksel cihazlardan doğrudan okunmayan ancak mevcut SCADA verilerinin işlenmesiyle elde edilen yeni ve anlamlı verilerin oluşturulmasını sağlar.
Hazır fonksiyonlar sayesinde veri dönüşümü, mantıksal değerlendirme, matematiksel hesaplama, regresyon, bit işlemleri ve ağ cihazlarının erişilebilirlik kontrolü gibi çok farklı işlemler gerçekleştirilebilir.
Özellikle şartlı ifadeler ve matematiksel fonksiyonlar kullanılarak, cihazlardan toplanan ham veriler işletmenin ihtiyaç duyduğu durum, alarm, hesaplanmış ölçüm ve performans göstergelerine dönüştürülebilir.
Bu yaklaşım, SCADA sisteminin yalnızca veri toplayan bir yapı olmasının ötesine geçerek, toplanan verileri işleyen ve işletme açısından anlamlı bilgiler üreten daha güçlü bir izleme altyapısına dönüşmesini sağlar.