Increasing the abilities of an industrial controller by means of integration of additional interaction protocols

封面


如何引用文章

全文:

详细

Background: Currently, industrial controllers solve numerous diversified tasks. One of the main tasks for the programmed logical controller (PLC) is data transferring to other controllers, devices and systems. The data can be stored in the controller or be obtained from external terminal devices, other controllers, sensors etc.

Aim: Increasing the abilities of an industrial controller by means of integration of additional interaction protocols.

Methods: Currently, data transfer protocols in automation, control and telemechanics systems are critical as they give an opportunity of data exchange between devices of all levels of automation. The device’s capability of sending and receiving the information allows using these solutions in the systems that require accumulation, analysis, processing and displaying the data demanded to the system.

Results: Based on the problem related to the development of the integration of interaction protocols in an industrial controller, the interaction of the controller with external devices allows implementing control on mechanisms, data analysis for further information processing, accumulation and processing of the data for transferring to the upper-level systems like the SCADA (supervisory control and data acquisition) systems.

Conclusion: As the result of the conducted study, domain analysis was conducted, main types of data transfer protocols, widely used in industrial controllers, were found, their purposes and main features were denoted. The method of integration of the interaction protocol into the controller’s programming environment obtained in this study allows for the complete implementation of the new data transfer method by following certain rules.

作者简介

Sergey Gusev

Rostelecom

编辑信件的主要联系方式.
Email: gs-serg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6070-9295
SPIN 代码: 8934-1568

energy engineer of the Energy Department, candidate for a degree

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Sosonkin VL, Martinov GM. Numerical control systems: Textbook. Moscow: Logos; 2005. 296 p. (In Russ.) EDN: PJARBH
  2. Sosonkin VL, Martinov GM. Programming of numerical control systems: Textbook. Moscow: Logos; 2008. 344 p. (In Russ.) EDN: PVWTGB
  3. Martinov GM, Martinova LI, Pushkov RL. Automation of technological processes in mechanical engineering. Part – I. Numerical control software. A textbook on the training of specialists with higher professional education for personnel re-equipment of the machine-building complex of Russia. Moscow: MGTU STANKIN; 2010. 203 p. (In Russ.)
  4. Martinov GM, Martinova LI, Pushkov RL. Automation of technological processes in mechanical engineering. Study guide. Moscow: MGTU «Stankin»; 2011. 200 p. (In Russ.)
  5. Morozov VV, Grigor’ev SN, Skhirtladze AG, et al. Milling tools: studies. Stipend. Vladim. gos. un-t im. A.G. i N.G. Stoletovyh. Vladimir: Izd-vo VlGU; 2014. 214 p. (In Russ.)
  6. Barbashov FA. Milling business. A textbook for the medium. prof. tech. schools. 2nd ed. Moscow: «Vyssh. shkola»; 1975. 216 p. (In Russ.)
  7. Kuvshinskij VV. Mechanical Engineering. Moscow: Mashinostroenie; 1977. 240 p. (In Russ.)
  8. Martinov GM, Kozak NV, Nezhmetdinov RA, Lyubimov AB. The specifics of building control panels of CNC systems by the type of universal hardware and software components. Avtomatizaciya i sovremennye tekhnologii. 2010;(7):34–40. (In Russ.)
  9. Nezhmetdinov RA, Sokolov SV, Obuhov AI, Grigor’ev AS. Expanding the functionality of CNC systems for controlling mechanical laser processing. Avtomatizaciya v promyshlennosti. 2011;(5):49–53. (In Russ.) EDN: OKCCRT
  10. Gusev SS, Makarov VV. Analysis of automatic design systems. Izvestiya MGTU «MAMI». 2024;18(1):63–74. doi: 10.17816/2074-0530-624783 (In Russ.)
  11. Gusev SS, Makarov VV. Analysis of existing tools for visualizing the trajectory of a cutting tool in CNC systems. Izvestiya MGTU «MAMI». 2024;18(2):157–167. doi: 10.17816/2074-0530-624784 (In Russ.)
  12. Gusev SS, Makarov VV. Development of postprocessors for CNC «Axiom Control». Izvestiya MGTU «MAMI». 2024;18(3):169–179. doi: 10.17816/2074-0530-624786 (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. The Open System Interconnection model (OSI).

下载 (409KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The server operation algorithm.

下载 (413KB)
索引源数据
4. Fig. 3. The client operation algorithm.

下载 (129KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The method of integration the data transfer protocol into the programmed logical controller (PLC).

下载 (502KB)
索引源数据
6. Fig. 5. External view of the Satellit PR-10 controller.

下载 (111KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Diagram of simple interaction between a subscriber, a publisher and a broker.

下载 (145KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».