IEC 61499 based distributed data collection framework for multivariate time series data

dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorAtmojo, Udayanto
dc.contributor.authorKajola, Paavo
dc.contributor.schoolSähkötekniikan korkeakoulufi
dc.contributor.supervisorVyatkin, Valeriy
dc.date.accessioned2024-01-28T18:24:37Z
dc.date.available2024-01-28T18:24:37Z
dc.date.issued2024-01-22
dc.description.abstractModern industrial systems create a vast amount of data that must be collected for analysis. This data is not necessarily easily accessible at once. Components of the system may expose their data in the network through communication protocols such as OPC UA. If the equipment hosting the OPC UA server lacks tools to actively push data to some permanent storage, such as a time series database, a data collector must be implemented to fetch the data from the endpoint and write it to the TSDB. IEC 61499 can be leveraged in creating the collector. It allows an application developer to quickly assemble and configure the collector out of modular parts, contained in Function Blocks. Service Interface function blocks can also be used to implement an interface for the analysis software, allowing the same developer to distribute analysis tasks to devices in the network using IEC 61499's device model. This is especially useful since simple data ingestion from source to TSDB may impose a relatively light computation load, but analysis will often require a powerful PC with a GPU. This work presents a data collection and analysis FB library for the 4DIAC Forte runtime environment. The FB library contains tools to route data from OPC UA servers to a TSDB, filter out unwanted data, and instantiate and configure Python based analysis algorithms and interface them via SIFBs.en
dc.description.abstractNykyaikaiset automaatiojärjestelmät tuottavat suuria määriä dataa, jota voidaan kerätä talteen analyysia varten. Data tulee kuitenkin usein hajautetusti useista lähteistä, ja järjestelmän osat saattavat julkaista datansa käyttäen korkean luokan viestintäjärjestelmiä, kuten OPC UA:ta. Jos dataa julkaiseva laite ei kykene itse lähettämään viestejä varastoinnista vastaavalle laitteelle, kuten aikasarjatietokannalle, täytyy erillisen keräysjärjestelmän kerätä data. IEC 61499:tä voidaan hyödyntää keräysjärjestelmän kehityksessä. Sen avulla ohjelmistokehittäjä voi nopeasti ja helposti koota keräysjärjestelmän valmiiksi kehitetyistä modulaarisista osista. Moninimutkaisiakin järjestelmiä, kuten analyysiohjelmaa, voidaan kuvata IEC 61499:n graafisella ohjelmointikielellä. Monimutkainen ohjelma voidaan piilottaa yksinkertaisen käyttöliittymän taakse. IEC 61499 mahdollistaa myös ohjelman osien hajauttamisen verkossa oleville laitteille. Keräilyn voi suorittaa verkon reunalaita, kun taas laskennallisesti raskaan analyysiohjelman voi ladata tehokkaalla näyttökortilla varustetulle tietokoneelle. Tässä työssä esitellään datankeräystä ja analyysia varten kehitetty FB-kirjasto, joka sisältää työkaluja datankeruuseen OPC UA-palvelimilta, kiinnostavan ja turhan datan erotteluun, sekä Pythonilla kirjoitettujen analyysialgoritmien ajoon.fi
dc.format.extent78+2
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/126434
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-202401282102
dc.language.isoenen
dc.locationP1fi
dc.programmeAEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)fi
dc.programme.majorControl, Robotics and Autonomous Systemsfi
dc.programme.mcodeELEC3025fi
dc.subject.keywordIEC 61499en
dc.subject.keywordOPC UAen
dc.subject.keyworddata collectionen
dc.subject.keyworddata analysisen
dc.titleIEC 61499 based distributed data collection framework for multivariate time series dataen
dc.titleIEC 61499:llä toteutettu moniulotteisen aikasarjadatan hajautettu keräysjärjestelmäfi
dc.typeG2 Pro gradu, diplomityöfi
dc.type.ontasotMaster's thesisen
dc.type.ontasotDiplomityöfi
local.aalto.electroniconlyyes
local.aalto.openaccessyes

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
master_Kajola_Paavo_2024.pdf
Size:
2.05 MB
Format:
Adobe Portable Document Format