Автоматизация испытательных стендов в SCADA TRACE MODE 6

Задача автоматизации эксперимента или процесса производственного тестирования характерна для таких отраслей как машиностроение, авиа- и судостроение, научные исследования, приборостроение, для электронной, радио- и электротехнической отраслей промышленности и т.д.

SCADA TRACE MODE располагает средствами автоматизации стендов тестирования, позволяющими:

• обеспечить идентификацию объекта исследований и испытаний;
• воздействовать на испытуемый объект по заданному регламенту, через устройства ввода/вывода (2812 ПЛК и УСО) через встроенные драйверы и др. интерфейсы;
• измерять отклик испытуемого объекта, получаемый с устройств вывода;
• разработать алгоритмы управления экспериментом  на языках стандарта МЭК 6-1131/3 ( Techno SFC, Techno LD, Techno FBD, Techno ST, Techno IL) 
• осуществлять статистическую обработку получаемых данных;
• визуализировать результаты на экране ПК в удобной для испытателя форме;
• сохранять данные исследования в цифровом архиве;
• осуществлять поддержку принятия решения о соответствии изделия нормативам или о ее  отбраковке;
• создавать – паспорт изделия с результатам испытаний в виде печатного или электронного документа (файла html или xml);
• документировать процесс тестирования, в т.ч. для руководителей и надзорных органов;
• передавать данные тестирования и информацию о браке в ERP-систему предприятия; 
• обеспечить защиту от несанкционированного доступа к данным тестирования и к испытательному стенду. 

Разработка систем тестирования в TRACE MODE осуществляется как непосредственно в SCADA-системе, так и с использованием внешней СУБД.

Предлагаем Вашему вниманию учебный фильм, демонстрирующий применение SCADA TRACE MODE для автоматизации испытательного стенда. 

Кроме внутренних механизмов SCADA TRACE MODE для автоматизации испытательных стендов можно применять внешние СУБД. В приведенном ниже учебном фильме показано, как на основе российской СУБД Линтер создать систему автоматизации испытательного стенда с интервальными измерениями параметров и с генерированием итогового отчета.

В учебном фильме демонстрируется опрос трех интеллектуальных датчиков температуры, задается количество измерений и показывается как передавать измеренные значения в локальную СУБД LINTER для статистической обработки средствами самой СУБД. Обработка включает выделение минимального и максимального значений, расчет среднего значения и случайной погрешности проведенной серии измерений как по каждому датчику в отдельности, так и для усредненной по трем каналам измерения температуры.

Результаты выполненных расчетов возвращаются в МРВ TRACE MODE для визуализации и для генерирования итогового отчета в HTML-формате.