python工業互聯網監控項目實戰5—Collector到opcua服務

2020 年 4 月 29 日
筆記
OPCUA, Python, 工業互聯網

　　本小節演示項目是如何從連接器到獲取Tank4C9服務上的設備對象的值，並通過Connector服務的url返回給UI端請求的。另外，實際項目中考慮websocket中間可能因為網路通訊等原因出現中斷情況，我們增加一個「心跳」設計來定時發送連接請求，確保出現沖斷的情況下，能夠重新連接到服務端。

1. OPCUA-Client讀取OPCUA服務Tag值

　　現在重構Connector APP views文件里的pushCollectorData函數，通過引入OPCUA-Client來讀取OPCUA服務端的Tag值，程式碼如下：

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import json
from dwebsocket.decorators import accept_websocket
from opcua import Client #引入 opcua-client
@accept_websocket   
def pushCollectorData(request):

    tank4C9={            
        'DeviceId': 1,
        'DeviceName':'1#反應罐',
        'Status': 0, #設備運行狀態
        'OverheadFlow':0 ,#'頂流量',
        'ButtomsFlow': 0, #'低流量'
        'Power': 0, #功率
    }
    Collector={
            'CollectorId': 1,
            'CollectorName':'1#採集器',
            'Status': 0,
            'DeviceList':[tank4C9],
            } 
    Collector={
         'CollectorId': 1,
         'CollectorName':'1#採集器',
         'Status': 0,
         'DeviceList':[tank4C9],
         }  

    if request.is_websocket():
        #創建opcua-client
        client = Client("opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/") 
        client.connect() #連接伺服器
        try:
            while True:  

                root = client.get_root_node() #獲取OPCUA服務根節點
                #獲取Tank4C9子節點的所有變數
                items = root.get_child(["0:Objects", "2:Tank4C9"]).get_children() 
                for item in items:
                    #給字典賦讀取opcua服務tag當前值
                    tank4C9[item.get_display_name().Text]=item.get_value() 

                request.websocket.send(\
                    json.dumps( {"rows":[Collector],'total':1}))
                time.sleep(2)
 
        finally:
            client.disconnect()

　　程式碼改動並不大，數據獲取從原來的OPC DA切換到了OPC UA組件，從前面的章節起筆者就奉行迭代推進的思路，好的程式碼結構（組織）會讓後面的升級重構非常的方便，實際項目中減少很多工作量。

2. 運行調試

　　首先，我們在集成開發環境VS Community 2019 選擇CollectorSvr項目，右鍵在python環境啟動運行CollectorSvr項目，如下圖：

　　然後，F5調試默認服務端項目Tank4C9Svr。我們即可通過瀏覽器訪問監控頁面

　　url：//127.0.0.1:8090/tank4C9/ 運行效果如下圖：

3. 客戶端心跳機制

　　本章節我們在UI端增加一個與服務端心跳檢測函數，當websocket網路通訊故障或其它原因不能正常傳輸數據時，UI端能夠重新創建連接來確保系統可靠性的手段。UI端保存一個最後更新時間的變數，心跳檢測時查看當前時間–最後更新時間大於30秒時，就關閉當前連接重新創建一個新得websocket連接獲取數據，這樣就確保了websocket出現其它原因斷開後，保證能夠自動重新連接並刷新數據得機制。

　　更多得看程式碼吧如下

<script>
//JQuery 程式碼入口
        $(document).ready(function () {
            getData()
            //設置心跳檢測時間
            setInterval("heartbeat(window.ws,window.lastUpdateTime)",30000);

 
        });


        function heartbeat(ws,lastUpdateTime) {
            var time = new Date();
            if ((time.getTime() - lastUpdateTime > 30000)) {
                //最後更新時間與當前檢查時間大於30秒，關閉連接重新創建並獲取數據
                if(ws) 
                    ws.close();//關閉連接

                getData();
            } 
        }



        function getData() {
           if ("WebSocket" in window) {
               //連接server--TagCurValue

                window.ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:8090/pushCollectorData/");
                window.lastUpdateTime = new Date().getTime()
                ws.onmessage = function (evt) {
                    //最後更新時間戳
                    lastUpdateTime = new Date().getTime()
                    // 接收數據
                    d = JSON.parse(evt.data);
                    collector = d.rows[0]
                    tank4C9 = collector.DeviceList[0]

                    $("#OverheadFlow").html(tank4C9.OverheadFlow);
                    $("#ButtomsFlow").html(tank4C9.ButtomsFlow);
                    $("#Power").html(tank4C9.Power);


                };

            } 
    }

    </script>

4. 小結

　　本章節程式碼的改動不大，一個改動是切換到了OPC UA，另一個是增加了心跳檢測函數，這個兩個看似不大的改動，尤其心跳函數在實際項目中作用非常大，工業監控畫面，如果出現長時間的數據不刷新（僅僅是插拔了一下電腦網線）畫面不能自動連接到服務端刷新數據，現場管理員就看不到數據的變化，畫面就不能真實的反應設備運行情況，這個在實際項目中是不能被客戶接受的。OPC UA 的升級讓體系可以逐步演進到新的架構下，卻不會導致客戶端任何調整，這個就是好的分層架構的優勢，早些年筆者經歷的很多項目都是從後台改到前台，並測試發布才能更新功能。

5.後記

　　python開發工業監控系列文章到本章節就告以段落了，這個系列帶著大家從技術原型的探索到項目實戰，從一個簡單監控頁面開始一步一步的也演示了項目迭代的實際過程，筆者的項目最佳實踐準則：敏捷開發，有一個基本的功能藍圖後，從簡設計、開發、迭代、重構、單元測試、集成測試和發布等環環相扣。同時，採用一個好的可繁可簡的技術體系對持續改進非常重要，筆者轉換python體系以來，越發喜歡上開源社區，互聯網開發架構也會給傳統企業軟體開發領域帶來新的機遇，尤其國家大力推進的工業互聯網時代，期待python開發生態會帶給我們更多的驚喜。

　　這裡的案例UI比較簡單，實際的項目可能還會設計APP UI，或者更發雜的web 3D介面等，但是總體來說服務端的架構思路是不變的，開發設計的分層（邏輯分層）是好的技術架構的重要體現。本序列文章我們更多的著重在監控介面上，沒有交代業務邏輯和模型層面的知識，下一個系列筆者計劃更多的著重在業務邏輯和模型層。

Tags: OPCUA Python 工業互聯網