Arquitectura computacional soportada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables
El presente trabajo de grado tiene como objetivo la creación de una arquitectura basada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables, escogiendo las plataformas de hardware y software adecuadas que permitan la implementación, diseñar la arquitectura de acue...
- Autores:
-
Mejía Ortíz, Alejandro
Santos Revelo, Alvaro José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/15675
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/15675
https://red.uao.edu.co/
- Palabra clave:
- Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
Contenedores
Microservicios
Nodos
Control
Automatización
Mantenimiento predictivo
Vibración
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- Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2024
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El presente trabajo de grado tiene como objetivo la creación de una arquitectura basada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables, escogiendo las plataformas de hardware y software adecuadas que permitan la implementación, diseñar la arquitectura de acuerdo con las plataformas previamente seleccionadas y desarrollando un prototipo para el sistema de agua potable de la UAO que integre las aplicaciones de control y mantenimiento predictivo. Como solución se presenta una arquitectura que se centra en facilitar la interconexión eficiente de nodos de hardware, destacando la importancia de una comunicación efectiva entre microservicios locales y remotos. Se utiliza el middleware DDS en la capa de comunicación, aprovechando su capacidad de descubrimiento automático de participantes y su modelo descentralizado. La implementación emplea contenedores compartiendo DDS para mejorar confiabilidad y escalabilidad, integrándose con ROS2 y respaldándose en un sistema operativo Linux con parche PREEMPT_RT para tareas en tiempo real. La plataforma consta de tres nodos de hardware utilizando comunicación por red LAN y DDS para asegurar un intercambio eficaz de datos entre los componentes del sistema. Para la aplicación de control se propone un sistema de control distribuido con nodos de detección y control, utilizando un algoritmo PID. Se realizaron pruebas identificando el comportamiento dinámico de la presión, se destacó la eficacia de los controladores PI y se simuló considerando los tiempos de retardo de comunicación entre nodos. Para la aplicación de mantenimiento predictivo se implementó un método basado en análisis de vibraciones y aprendizaje automático para la detección de fallas en rodamientos de motores. Se capturaron señales de vibración de un motor similar, se crearon fallas en rodamientos y se empleó la transformada de Fourier para extraer características. La red neuronal mostro buenos resultados en la clasificación con estos datos. Para mejorar aún más el rendimiento se combinó con datos externos logrando una detección altamente competente y confiable. Finalmente se integró todo en un mismo programa que muestra los resultados de cada una de las aplicaciones desde esta aplicación se puede cambiar el modo de control y realizar predicciones sobre el estado de los rodamientos de la bomba. También se exploró la migración a Google Cloud, sin resultados significativos comparados con el servidor local |
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Mejía Ortiz, A.; Santos Revelo, A. (2024). Arquitectura computacional soportada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables. (Pasantía de investigación). Universidad Autónoma de Occidente. Cali. Colombia. https://hdl.handle.net/10614/15675 |
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Martínez Castro, Diegovirtual::5512-1Mejía Ortíz, AlejandroSantos Revelo, Alvaro JoséUniversidad Autónoma de OccidenteMena Moreno, Juan Carlosvirtual::5513-12024-07-31T15:21:50Z2024-07-31T15:21:50Z2024-03-06Mejía Ortiz, A.; Santos Revelo, A. (2024). Arquitectura computacional soportada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables. (Pasantía de investigación). Universidad Autónoma de Occidente. Cali. Colombia. https://hdl.handle.net/10614/15675https://hdl.handle.net/10614/15675Universidad Autónoma de OccidenteRespositorio Educativo Digital UAOhttps://red.uao.edu.co/El presente trabajo de grado tiene como objetivo la creación de una arquitectura basada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalables, escogiendo las plataformas de hardware y software adecuadas que permitan la implementación, diseñar la arquitectura de acuerdo con las plataformas previamente seleccionadas y desarrollando un prototipo para el sistema de agua potable de la UAO que integre las aplicaciones de control y mantenimiento predictivo. Como solución se presenta una arquitectura que se centra en facilitar la interconexión eficiente de nodos de hardware, destacando la importancia de una comunicación efectiva entre microservicios locales y remotos. Se utiliza el middleware DDS en la capa de comunicación, aprovechando su capacidad de descubrimiento automático de participantes y su modelo descentralizado. La implementación emplea contenedores compartiendo DDS para mejorar confiabilidad y escalabilidad, integrándose con ROS2 y respaldándose en un sistema operativo Linux con parche PREEMPT_RT para tareas en tiempo real. La plataforma consta de tres nodos de hardware utilizando comunicación por red LAN y DDS para asegurar un intercambio eficaz de datos entre los componentes del sistema. Para la aplicación de control se propone un sistema de control distribuido con nodos de detección y control, utilizando un algoritmo PID. Se realizaron pruebas identificando el comportamiento dinámico de la presión, se destacó la eficacia de los controladores PI y se simuló considerando los tiempos de retardo de comunicación entre nodos. Para la aplicación de mantenimiento predictivo se implementó un método basado en análisis de vibraciones y aprendizaje automático para la detección de fallas en rodamientos de motores. Se capturaron señales de vibración de un motor similar, se crearon fallas en rodamientos y se empleó la transformada de Fourier para extraer características. La red neuronal mostro buenos resultados en la clasificación con estos datos. Para mejorar aún más el rendimiento se combinó con datos externos logrando una detección altamente competente y confiable. Finalmente se integró todo en un mismo programa que muestra los resultados de cada una de las aplicaciones desde esta aplicación se puede cambiar el modo de control y realizar predicciones sobre el estado de los rodamientos de la bomba. También se exploró la migración a Google Cloud, sin resultados significativos comparados con el servidor localThe present thesis aims to create a microservices-based architecture for flexible and scalable industrial automation applications. This involves selecting suitable hardware and software platforms for implementation, designing the architecture based on the chosen platforms, and developing a prototype for the UAO's water supply system that integrates control and predictive maintenance applications. The proposed solution emphasizes efficient interconnection of hardware nodes, underscoring the importance of effective communication between local and remote microservices. The DDS middleware is utilized in the communication layer for its automatic participant discovery and decentralized model. Containerization, sharing DDS, is employed for enhanced reliability and scalability, integrating with ROS2 and relying on a Linux operating system with PREEMPT_RT patch for real-time tasks. The platform comprises three hardware nodes communicating via LAN and DDS for efficient data exchange. For the control application, a distributed control system with detection and control nodes, using a PID algorithm, is proposed. Dynamic pressure behavior was identified through tests, highlighting the effectiveness of PI controllers. Simulations considered communication delay times between nodes. The predictive maintenance application implements a method based on vibration analysis and machine learning for bearing fault detection in motors. Vibration signals from a similar motor were captured, bearing faults were induced, and Fourier transform was applied to extract features. The neural network demonstrated good classification results with this data. To further enhance performance, external data was combined, achieving highly competent and reliable detection. Finally, everything was integrated into a single program displaying results from each application. This program allows changing the control mode and making predictions about the pump's bearing condition. The exploration of migration to Google Cloud did not yield significant results compared to the local serverPasantía de investigación (Ingeniero Electrónico y de Telecomunicaciones)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2024PregradoIngeniero(a) en Electrónica y Telecomunicaciones73 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arquitectura computacional soportada en microservicios para aplicaciones de automatización industrial flexibles y escalablesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85[1] IBM. “¿Qué es la Industria 4.0 y cómo funciona?”. 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