TR
EN
PLC ve SCADA Kontrol Yöntemleri ile Sıvı Dolum Otomasyonu
Öz
Endüstriyel üretim için kullanılan sıvı dolum tesisleri insanların ihtiyaçlarını karşılama konusunda önemli bir yer tutmaktadır. Bu üretim tesisleri, endüstriyel otomasyon ve güncel teknolojinin sürekli gelişmesiyle birim zamanda üretim maliyetlerini düşürmektedir. Otomasyon sistemlerinin kontrolünde birçok yöntem olmakla beraber en sık kullanılanlardan biri “Programlanabilir Mantıksal Denetleyiciler (Programmable Logic Controller-PLC)” ile kontrol yöntemidir. PLC’ler işlem hızı, üretim maliyeti, programlama kolaylığı ve bilgi kaynaklarının fazlalığı gibi birçok avantaja sahiptir. PLC’lerle birlikte kullanılan “Merkezi Denetim ve Veri Toplama (Supervisory Control and Data Acquisition-SCADA)” sistemleri verilerin toplanması, izlenmesi, değerlendirilmesi ve operatör kolay kullanımı gibi önemli özelliklere sahiptir. Endüstride kullanılan sıvı dolum ünitelerinin benzer özelliklerine sahip prototip üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışma prototip sıvı dolum sistemi üzerinde PLC programlaması yapılarak gerçekleştirilmiştir. Dolum tesisi içerisine veri toplama, bilgi sağlama ve uygulama esnasında müdehale için SCADA sistemi dahil edilmiştir. SCADA sistemi bir “İnsan-Makine Arayüz (Human-Machine Interface-HMI)” paneli üzerinden kontrol edilebilmektedir. Prototip sistemde HMI ekranından seçilen ürün ve ağırlıklarına göre bardaklara dolum gerçekleştirilmiştir. Ürün bilgileri kullanıcı tarafından girilmektedir. Kullanıcının girmiş olduğu bilgilerin uygunluğu HMI panel içerisine yazılan makro koduna göre belirlenmektedir. İstenilen dolum sayısına göre bardak deposundan bardaklar çıkarak sıvı dolum istasyonlarına gelir. Sıvı dolumu ağırlık sensör bilgilerinin gerçek zamanlı kontrolü ile gerçekleştirilir. İstenilen miktarda dolum gerçekleştikten sonra bardakların kapakları takılır. Bardak kapaklarının üzerine dolum çeşidine göre etiketleme(sade-karışık) yapılarak çıkışa gönderilir. Üretilen ürünler çıkış istasyonundan alınır. Böylece talep edilen miktar ve oranda ürünler otomasyon sisteminde tam otomatik olarak üretilmiş olur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aykaç, E. S. (2010). Development of a SCADA Control System for a Weighing and Bagging Machine. Master Thesis, Middle East Technical University Department of Mechanical Engineering , Ankara.
- Bayındır, R., Kaplan, O., Bayyiğit, C., Sarıkaya, Y., & Hallaçlıoğlu, M. (2011). PLC ve SCADA Kullanılarak Bir Endüstriyel Sistemin Otomasyonu. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 27(1), 107–115. https://dergipark.org.tr/en/pub/erciyesfen/issue/25571/269745
- Becerikli, F. (2013). PLC ve SCADA Sistemlerinde Katı ve Sıvıların Tartım Hassasiyetinin Arttırılması ve Dozajlanması. Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
- Chakraborty, K., Choudhury, M. G., Das, S., & Paul, S. (2020). Development of PLC-SCADA Based Control Strategy for Water Storage in a Tank for a Semi-automated Plant. Journal of Instrumentation, 15(4). https://doi.org/10.1088/1748-0221/15/04/T04007
- Çilek, A. (2005). PLC (Programlanabilir Lojik Kontrol Cihazı) ve SCADA (Yönetsel Denetim ve Veri Toplama) ile Endüstriyel Otomasyon Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
- Değirmencioğlu, G. (2008). Ağırlık Duyarlı Elma Sınıflandırma Otomasyonunun Tasarımı ve Prototip İmalatı. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
- Eminoğlu, Y. (2013). PLC Programlama ve S7 1200. Birsen Yayınevi.
- Erol, F., Emren, M., Öztürk, S., & Kuncan, M. (2015). PI Denetleyici ile Sıvı Seviye Kontrolünün Gerçek Zamanlı Olarak PLC İle Gerçeklenmesi. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, 10–12.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2021
Gönderilme Tarihi
8 Şubat 2021
Kabul Tarihi
9 Eylül 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 1970 Sayı: 27
APA
Bayrakcı, H. C., & Büyükpatpat, H. (2021). PLC ve SCADA Kontrol Yöntemleri ile Sıvı Dolum Otomasyonu. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 27, 283-291. https://doi.org/10.31590/ejosat.877004
Cited By
Non-local attention enhanced deep learning for robust cyberattack detection in industrial IoT-based SCADA systems
Scientific Reports
https://doi.org/10.1038/s41598-026-37146-1Plastik Enjeksiyon Komponentlerinde Otomatik Hata Tespiti için Görüntü İşleme ve PLC Tabanlı Sistem Tasarımı
Journal of Information Systems and Management Research
https://doi.org/10.59940/jismar.1729853