Как парсить «OPC-UA»-модели? - коротко
OPC-UA (Open Platform Communications Unified Architecture) - это стандарт для обмена данными в промышленной автоматизации, который обеспечивает интероперабельность между различными системами и устройствами. Для парсинга OPC-UA моделей необходимо использовать специализированные библиотеки и инструменты, такие как OPC Foundation SDK или Open62541.
Для парсинга OPC-UA моделей необходимо:
- Установить библиотеку Open62541.
- Использовать функцию UA_Client_create для создания клиента.
- Использовать функцию UA_Client_connect для подключения к серверу.
- Использовать функцию UA_Client_read для чтения данных из сервера.
Парсинг OPC-UA моделей позволяет извлекать данные из серверов OPC-UA и использовать их в различных приложениях.
Как парсить «OPC-UA»-модели? - развернуто
OPC-UA (Open Platform Communications Unified Architecture) представляет собой стандарт для сервер-клиентной архитектуры, используемой для обеспечения межмашинной связи в промышленных системах. Парсинг OPC-UA моделей включает в себя процесс извлечения и анализа данных из OPC-UA серверов. Это может быть необходимо для мониторинга, диагностики и управления промышленными процессами.
Для парсинга OPC-UA моделей необходимо выполнить несколько шагов. Во-первых, требуется установка и настройка OPC-UA клиента. Это может быть выполнено с использованием различных библиотек и инструментов, таких как OPC Foundation SDK, OPC UA .NET Standard, или OPC UA Java. Эти инструменты предоставляют API для взаимодействия с OPC-UA серверами.
После установки и настройки клиента необходимо установить соединение с OPC-UA сервером. Для этого требуется указать адрес сервера, порт и, при необходимости, параметры аутентификации. Пример кода на языке C# для установки соединения с OPC-UA сервером может выглядеть следующим образом:
using Opc.Ua;
using Opc.Ua.Client;
ApplicationConfiguration config = new ApplicationConfiguration();
config.ApplicationName = "OPC UA Client";
config.ApplicationType = ApplicationType.Client;
config.SecurityConfiguration = new SecurityConfiguration();
config.SecurityConfiguration.ApplicationCertificate = new CertificateIdentifier();
config.SecurityConfiguration.TrustedPeerCertificates = new CertificateIdentifierCollection();
config.SecurityConfiguration.TrustedIssuerCertificates = new CertificateIdentifierCollection();
Opc.Ua.Client.ApplicationInstance application = new Opc.Ua.Client.ApplicationInstance();
application.ApplicationName = "OPC UA Client";
application.ApplicationType = ApplicationType.Client;
application.Start(config);
EndpointDescription endpoint = CoreClientUtils.SelectEndpoint("opc.tcp://localhost:4840", false);
EndpointConfiguration endpointConfiguration = CoreClientUtils.SelectEndpointConfiguration(endpoint, config.SecurityConfiguration);
Opc.Ua.Client.Session session = new Opc.Ua.Client.Session(endpointConfiguration);
session.Connect(endpoint, config.SecurityConfiguration);
После установления соединения можно начать парсинг данных. OPC-UA модели содержат различные узлы (nodes), которые представляют собой данные и их структуру. Основные типы узлов включают:
- Узлы объекты (Object Nodes)
- Узлы переменные (Variable Nodes)
- Узлы методы (Method Nodes)
- Узлы типы (Type Nodes)
Для парсинга данных необходимо выполнить запрос к узлам и извлечь их значения. Пример кода для чтения значения переменной может выглядеть следующим образом:
ReadValueId readValueId = new ReadValueId
{
NodeId = new NodeId("ns=2;i=2"),
AttributeId = Attributes.Value
};
ReadResult readResult = session.Read(null, 1.0, TimestampsToReturn.Neither, readValueId);
if (readResult.StatusCode.IsGood())
{
Console.WriteLine("Value: " + readResult.Value);
}
else
{
Console.WriteLine("Error: " + readResult.StatusCode);
}
Парсинг OPC-UA моделей также может включать в себя обработку событий и вызов методов. Для этого необходимо использовать соответствующие API методы и обрабатывать события, такие как изменения состояния узлов или выполнение методов.
Важно учитывать, что OPC-UA модели могут быть сложными и содержать большое количество узлов и данных. Поэтому рекомендуется использовать эффективные методы парсинга и обработки данных, такие как параллельное выполнение запросов и кэширование данных.