산업이 복잡한 자동화 및 제어 시스템을위한 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC)에 점점 더 의존함에 따라 이더넷을 통한 데이터 폴링 관리는 효율성을 보장하는 데 중요한 요소가됩니다. 데이터 폴링은 실시간 시스템 모니터링에 필수적이지만 PLC의 성능, 특히주기 시간에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 이 관계를 이해하고 최적화하는 방법을 이해하는 것은 원활한 작업을 유지하고 시스템 둔화를 피하는 데 중요합니다.
데이터 폴링 및 PLC주기 시간에 미치는 영향
자동화 전문가 Novakowski에 따르면 PLC 성능에 대한 데이터 폴링의 영향은 주로 생성되는 데이터의 양, 데이터가 필요한 빈도 및이를 전송하는 데 사용되는 네트워크 인프라에 의해 주도됩니다. 영향을 완전히 평가하려면 데이터의 중요성, 의도 된 사용 및 특정 산업 요구 사항이 프로세스 또는 의사 결정에 어떤 영향을 줄 수 있는지 고려하는 것이 중요합니다.
보다 기술적 인 수준에서 Novakowski는 몇 가지 요소가 투표 빈도, 패킷 크기, 프로토콜 방법 및 사용 가능한 네트워크 대역폭과 같은주기 시간에 대한 데이터 폴링의 영향을 결정한다고 설명합니다. 이들 각각은 PLC와 함께 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 전송할 수 있는지에 역할을한다.
폴링 빈도 : CPU 부하 및 사이클 시간
데이터가 투표되는 빈도는 PLC의 처리 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. Novakowski가 지적한 것처럼 데이터가 자주 필요할수록 PLC의 CPU의 부하가 커져 사이클 시간을 증가시킬 수 있습니다. PLC가 PLCS와 그들의 프로그래밍이 작업 기반 제어를 향해 계속 발전함에 따라 이러한 추세가 더욱 분명해졌습니다. 이전 모델은 사이클 시간에 중점을 둔 연속적인 작업에 크게 의존했을 수도 있지만, 최신 시스템은 주기적 작업에 더 중점을 두어주기 시간이 인식되는 방식을 조정합니다.
이러한 발전에도 불구하고, 프로세서에 과도한 폴링이 과도하게 부담을 받으면 오래된 PLC 시스템은 여전히 이상을 경험할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 삭제, 손상된 정보 또는 건너 뛰는 논리 실행과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 Novakowski는 PLC의 불필요한 긴장을 줄이기 위해 중요한 데이터의 우선 순위를 정해야하며 필수 데이터 폴링 간격을 조정해야합니다.
네트워크 대역폭 및 패킷 크기
Novakowski는 네트워크 성능에 대한 데이터 폴링의 영향을 논의 할 때 패킷 크기 및 네트워크 대역폭 최적화의 중요성을 강조합니다. 효과적인 전략 중 하나는 여러 경로에서 작은 조각난 데이터 패킷을 보내지 않고 데이터를 구조화 된 그룹으로 통합하는 것입니다. 그렇게함으로써 PLC는 단일의 포괄적 인 데이터 패킷을 전송하여 네트워크 혼잡을 줄이고 통신 프로세스를 간소화 할 수 있습니다.
네트워크 스위치 사용 및 사용 가능한 포트의 제한을 포함한 물리적 네트워크 아키텍처도 중요한 고려 사항입니다. 예를 들어, VLAN (Virtual LAN)이 데이터 스트림을 분리하는 데 사용되는 경우 스위치의 대역폭 및 포트 한계를 이해하는 것이 효율적인 데이터 흐름을 보장하는 데 필수화됩니다.
최적의 성능을위한 메시지 트래픽 우선 순위
프로세서 기능의 발전으로 많은 산업이주기적이고 작업 기반 프로그래밍을 선호하기 위해 지속적인 프로세스에서 멀어지고 있습니다. Novakowski는 제조업체에게 다양한 입력/출력 (I/O) 포인트의 업데이트 빈도를 조정하여 중요한 데이터를 우선 순위로 지정하도록 권장합니다. PLC 로직에서 사용하는 I/O 신호와 같은 가장 중요한 데이터는 실시간 처리를 보장하기 위해 가장 높은 우선 순위와 가장 빠른 폴링 간격을 부여해야합니다.
다음으로 우선 순위를 정하는 것은 PID (비례-integral-indevative) 루프 또는보다 빈번한 업데이트가 필요한 기타 프로세스가 있어야합니다. 우선 순위에 대한이 구조화 된 접근 방식은 PLC가 항상 최신 데이터를 사용할 수 있도록하는 데 도움이됩니다.
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PLC주기 시간을 최적화하기위한 전략
주기 시간에 대한 데이터 폴링의 영향을 최소화하기 위해 Novakowski는 몇 가지 주요 전략을 권장합니다.
- 데이터 폴링 구성 : Group I/O 데이터를 배치로 구성하십시오. 너무 많은 동시 요청으로 PLC를 압도하지 않습니다.
- 작업 시퀀싱을위한 프로그램 로직 : PLC 프로그램을 구조화하여 작업을 순차적으로 처리하여 다음이 시작되기 전에 한 통신 작업이 완료되도록합니다. 이로 인해 네트워크 혼잡 및 프로세서 과부하의 가능성이 줄어 듭니다.
- 네트워크 트래픽 최적화 : 통신 간격을 조정하여 네트워크 트래픽 스파이크를 줄입니다. 예를 들어, 업데이트 시간에 소수를 사용하는 것은 커뮤니케이션을 확산시키고 한 번에 PLC를 치는 데 도움이되는 오래된 SCADA 트릭입니다.
- 네트워크 아키텍처 검토 및 조정 : 정기적으로 네트워크 설정을 평가하여 지연 또는 패킷 손실을 일으키지 않고 전송되는 데이터의 양을 처리하기에 충분한 대역폭이 있는지 확인하십시오.
이러한 전략을 구현함으로써 제조업체는 실시간 데이터 폴링의 필요와 네트워크 및 처리 리소스의 한계와 효과적으로 균형을 맞출 수 있습니다. 이러한 사전 조치는 PLC 성능 문제를 방지하고 시스템 효율성을 향상 시키며 중요한 작업이 계속 원활하게 실행되도록 할 수 있습니다.
결론
이더넷을 통한 데이터 폴링은 현대 산업 제어 시스템의 필수 요소이지만 신중하게 관리하지 않으면 PLC주기 시간에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 주파수, 패킷 크기 및 네트워크 아키텍처와 같은 폴링에 영향을 미치는 주요 요인을 이해하고 중요한 데이터 우선 순위를 정하고 트래픽 스파이크를 줄이는 것과 같은 최적화 전략을 사용하여 PLC 성능을 향상시키고 더 매끄럽고 신뢰할 수있는 운영을 보장 할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 업계 전문가는 PLC 시스템의 데이터 폴링 문제를 더 잘 탐색하고 자동화 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
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