đặt vấn đề “Xây dựng hệ thống giám sát dữ liệu từ xa ứng dụng IoT cho hệ thống bồn chứa” là một giải pháp hữu hiệu, thiết thực và khả thi để giải quyết vấn đề điều khiển, theo dõi các hoạt động. Đồng thời dễ dàng đưa ra những cảnh báo sự cho người vận hành và sửa chữa hệ thống khi có sự cố.3 Mục tiêu và nội dung đề tài 1.1 Mục tiêu Chính vì yêu cầu giám sát điều khiển từ xa một hệ thống tương đối lớn, nhiều thành phần nên các thiết bị điều khiển thông thường như vi mạch số, vi điều khiển… không thể đáp ứng được những yêu cầu kỹ thuật trong quá trình thi công. Trong phạm vi đề tài nhóm đề ra các mục tiêu như sau: - Nghiên cứu ứng dụng được PLC Siemens vào hệ thống thực tế. - Ứng dụng những tính năng vượt trội của PLC, các thiết bị như động cơ, cảm biến… để tự động hoá hệ thống ổn định mức chất lỏng.
- Ứng dụng được công nghệ IoT để tối ưu hoá hoạt động và quản lý tự động thiết bị, cho phép hệ thống tập trung kiểm soát và giám sát tất cả các quy trình.2 Nội dung của đề tài Những nội dung còn lại của đề tài “Xây dựng hệ thống giám sát dữ liệu từ xa ứng dụng IOT cho hệ thống bồn chứa” có những nội dung như sau: Chương 2. Cơ sở lý thuyết Chương này trình bày các lý thuyết về các phần được sử dụng trong đề tài như là các khái niệm, thuật toán pid, những phương pháp khác nhau nhằm có thể hỗ trợ một cách tốt nhất cho hệ thống, nêu lên những lý thuyết liên quan của các phần cứng được sử dụng trong hệ thống. Thiết kế phần cứng Chương này trình bày những yêu cầu khi thiết kế phần cứng của hệ thống và trình bày những lý do lựa chọn, đưa ra ưu nhược điểm của từng loại thiết bị được dùng, các hình ảnh mô phỏng, kết quả thực nghiệm qua những lần sử dụng thử các thiết bị và cuối cùng đưa ra những chọn về việc những phần cứng nào được chọn sử dụng trong hệ thống. Thiết kế phần mềm Chương này trình bày những yêu cầu khi thiết kế phần mềm, trình bày giao diện phầm mềm máy chủ và giao diện vận hành trên màn hình HMI.
Kết quả đạt được Chương này trình bày kết quả đạt được của mô hình hệ thống khi thực hiện đề tài. Kết luận và hướng phát triển Chương này trình bày các kết luận rút ra được từ đề tài sau khi hoàn thành hệ thống và nêu hướng phát triển trong tương lai. Mô phỏng mô hình phần cứng và giao diện hiển thị cho hệ thống giám sát từ các thiết bị thực tế, chương trình điều khiển và quản lý hệ thống.4 Phương pháp nghiên cứu Dựa trên các hệ thống bồn chứa hiện nay trên thị trường nươc ta, nhóm thực hiện cải tiến thêm ứng dụng ổn định mức chất lỏng và công nghệ điều khiển từ xa. Để thực hiện được những điều nói trên, nhóm sẽ tìm hiểu các tài liệu về: - Phương pháp thu thập và nghiên cứu tài liệu.
- Phương pháp phân tích và tổng hợp. - Lập trình, mô phỏng.5 Ý nghĩa thực tiễn Nhóm sinh viên muốn tìm hiểu ứng dụng Hệ thống bồn chứa kết hợp với IoT theo dõi giám sát, thu thập và lưu trữ dữ liệu sử dụng PLC S71200 và màn hình HMI như một bước đi đầu trong việc ứng dụng IoT vào việc giám sát hệ thống Mỏ dầu Sư Tử Đen Đông Bắc.6 Giới hạn nội dung nghiên cứu Đề tài dừng lại ở việc điều khiển và giám sát những nhà máy lọc dầu có công suất tiêu thụ ở mức trung bình nhỏ. Màn hình giám sát chỉ hiển thị những thông số cơ bản như: Mực nước, Setpoint… Do tình hình diễn biến phức tạp của dịch Covid-19 tại địa phương và tại TpHCM. Nhóm sinh viên chỉ sử dụng phần mềm mô phỏng thay vì tiến hành làm đề tài thực tế.
Chưa thực sự có cái nhìn rõ ràng về mô hình lọc xử lý dầu do chỉ tiếp cận bằng hình ảnh. 5 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Thiết bị xử lý Ở trong đề tài này có nhiều phương án lựa chọn cho thiết bị xử lý trung tâm của mô hình, như là laptop hoặc các mạch vi xử lý nhúng như Raspberry. Ngoài ra mỗi thiết bị thì có các ưu nhược điểm khác nhau. Với máy tính thì công việc và tốc độ xử lý sẽ nhanh hơn so với các mạch vi xử lý nhúng.
Đảm bảo được tốc độ xử lý nhanh chóng hơn, giúp cho các công việc đơn giản có thể được xử lý Realtime. Giúp việc giám sát và điều khiển trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn.2 Thiết bị ngoại vi Trong một hệ thống bất kì thì có nhiều thiết bị trong đó có các thiết bị chủ chốt và các thiết bị phụ trợ, ở đây các thiết bị hỗ trợ cho đề tài là bao gồm máy bơm nước, đèn chiếu sáng, đèn báo tín hiệu và các thiết bị cách ly. Máy bơm là một thiết bị phổ biến ở nhiều lĩnh vực được dùng để phục vụ nhiều yêu cầu mục đích khác nhau. Do đó để có thể lựa chọn được những thiết bị thích hợp thì phải xem xét máy bơm đó có các thông số về lưu lượng, tốc độ chảy, chiều cao cột áp, … để có thể đưa ra quyết định sử dụng loại máy bơm nào cho phù hợp với yêu cầu thiết kế.1 Node-red Node-RED được dựa trên Node.js, nó có thể được xem như một web server mà bạn có thể cấu hình tùy chỉnh các chức năng gọi là “flow” từ bất kỳ trình duyệt nào trên máy tính.
Mỗi ứng dụng Node-RED bao gồm các node có thể liên kết được với nhau với các dạng là input, output và operation. 6 Node-RED cung cấp trình chỉnh sửa luồng dựa trên trình duyệt giúp dễ dàng kết nối các luồng với nhau bằng cách sử dụng nhiều nút trong bảng màu. Sau đó, các luồng có thể được triển khai trong thời gian chạy chỉ bằng một cú nhấp chuột. Các hàm JavaScript có thể được tạo trong trình soạn thảo bằng cách sử dụng trình soạn thảo văn bản đa dạng thức.
Thư viện tích hợp sẵn cho phép lưu các chức năng, mẫu hoặc luồng hữu ích để sử dụng lại.1: Màn hình cơ bản của Node-red Thời gian chạy có dung lượng nhẹ được xây dựng trên Node.js, tận dụng tối đa mô hình hướng sự kiện, không chặn của nó. Điều này làm cho nó lý tưởng để chạy ở rìa mạng trên phần cứng giá rẻ như Raspberry Pi cũng như trên đám mây.000 mô-đun trong kho gói của Node, có thể dễ dàng mở rộng phạm vi các nút bảng màu để thêm các khả năng mới.2: Mô hình Node-red Các luồng được tạo trong Node-RED được lưu trữ bằng JSON có thể dễ dàng nhập và xuất để chia sẻ với những người khác. Thư viện luồng trực tuyến cho phép bạn chia sẻ những luồng tốt nhất của mình với thế giới.3: Mô hình lưu trữ trong Node-red Node-RED được xây dựng trên Node.js, điều này làm cho nó lý tưởng để chạy trên phần cứng giá rẻ như Raspberry Pi cũng như trên đám mây. 8 Chạy cục bộ Trên một thiết bị Trong đám mây Máy tính Raspberry Pi IBM Cloud Docker BeagleBone Black SenseTecnic FRED Tương tác với Arduino Dịch vụ web của Amazon Android Microsoft Azure Với Node-RED ta có thể hình dung cách tương tác và giao tiếp với các thiết bị một cách tổng quan như hình dưới.
Ở đây máy tính của mình sẽ đóng vai trò là server và client.4: Vai trò của Node-red 9 Nếu dùng Raspberry hay OrangePi thì thiết bị này sẽ đóng vai trò là Server, còn lại sẽ là client như hình.5: Node-red với Raspberry hay OrangePi 2.2 Thingspeak Theo các nhà phát triển của ThingSpeak, "ThingSpeak là một ứng dụng và API Internet of Things (IoT) nguồn mở để lưu trữ và truy xuất dữ liệu sử dụng giao thức HTTP và MQTT qua Internet hoặc qua Mạng cục bộ. ThingSpeak cho phép tạo ứng dụng cảm biến, ghi nhật ký, ứng dụng theo dõi vị trí và mạng các cảm biến có cập nhật trạng thái lên máy chủ. ThingSpeak có thể được hiểu là một dịch vụ nền tảng phân tích IoT cho phép bạn tổng hợp, trực quan hóa và phân tích các luồng dữ liệu trực tiếp trên đám mây. ThingSpeak cung cấp hình ảnh trực quan tức thì về dữ liệu do thiết bị của bạn đăng lên ThingSpeak.
Với khả năng thực thi mã MATLAB trong ThingSpeak, bạn có thể thực hiện phân tích và xử lý trực tuyến dữ liệu khi nó đi vào. ThingSpeak thường được sử dụng để tạo mẫu và chứng minh khái niệm các hệ thống IoT yêu cầu phân tích. Mối quan hệ giữa IoT và ThingSpeak có thể được mô tả bằng sơ đồ dưới đây: 10 Hình 2.6: Mô hình hoạt động của Thingspeak Ở bên trái, chúng ta có các thiết bị thông minh (“những thứ” trong IoT) sống ở rìa mạng. Các thiết bị này thu thập dữ liệu và bao gồm những thứ như thiết bị đeo được, cảm biến nhiệt độ không dây, máy đo nhịp tim, cảm biến áp suất thủy lực và máy móc trên sàn nhà máy.
Ở giữa, chúng ta có đám mây nơi dữ liệu từ nhiều nguồn được tổng hợp và phân tích theo thời gian thực, thường là bởi một nền tảng phân tích IoT được thiết kế cho mục đích này. Phía bên phải của sơ đồ mô tả sự phát triển thuật toán liên quan đến ứng dụng IoT. Ở đây, một kỹ sư hoặc nhà khoa học dữ liệu cố gắng hiểu rõ hơn về dữ liệu đã thu thập bằng cách thực hiện phân tích lịch sử trên dữ liệu. Trong trường hợp này, dữ liệu được kéo từ nền tảng IoT vào môi trường phần mềm máy tính để bàn để cho phép kỹ sư hoặc nhà khoa học tạo ra các thuật toán nguyên mẫu mà cuối cùng có thể thực thi trong đám mây hoặc trên chính thiết bị thông minh.
Một hệ thống IoT bao gồm tất cả các yếu tố này. ThingSpeak phù hợp với phần đám mây của sơ đồ và cung cấp một nền tảng để nhanh chóng thu thập và phân tích dữ liệu từ các cảm biến được kết nối internet. 11 Thingspeak cung cấp các khả năng khác nhau để thu thập, trực quan hóa và phân tích dữ liệu trên đám mây. Các tính năng quan trọng bao gồm: - Dễ dàng cấu hình thiết bị để gửi dữ liệu đến ThingSpeak bằng các giao thức IoT phổ biến.
- Trực quan hóa dữ liệu cảm biến của bạn trong thời gian thực. - Tổng hợp dữ liệu theo yêu cầu từ các nguồn của bên thứ ba. - Sử dụng sức mạnh của MATLAB để hiểu dữ liệu IoT của bạn. - Chạy phân tích IoT của bạn tự động dựa trên lịch trình hoặc sự kiện.