Hoe kan ik de Anomaly Model data afhalen van de OPC UA Server?

Hoe kan ik de Anomaly Model data afhalen van de OPC UA Server?

Maak verbinding met de OPC UA Server met bijvoorbeeld UA Expert (zoals hier beschreven).

Eens verbonden met de OPC UA Server, kan u het “tensorFlow” attribuut gebruiken om de Anomaly Model data af te halen.

Als u in UA Expert op het pijltje naast de “tensorFlow”-naam klikt, zal de “models’ subnode verschijnen. Als er modellen beschikbaar zijn voor deze sensor, kan u de “models” node openen door op het pijlicoontje te klikken. Alle modellen die voor deze sensor gemaakt zijn geweest, zullen nu in de lijst verschijnen. De modellen hebben dezelfde benamingen als in het iQunet Sensordashboard

Voor elk model kunnen de volgende AI-parameters van de OPC UA Server afgehaald worden:

• “lossMAE” attribuut: Raw prediction error (“raw” signaal in de figuur op het iQunet Sensordashboard)
• “Expectile_05pct” attribuut: Expectile 5% (“LO 5%” signaal in de figuur op het iQunet Sensordashboard)
• “Expectile_25pct” attribuut: Expectile 25%
• “Expectile_50pct” attribuut: Expectile 50% (“median” signaal in de figuur op het iQunet Sensordashboard)
• “Expectile_75pct” attribuut: Expectile 75%
• “Expectile_95pct” attribuut: Expectile 95% (“HI 95%” signaal in de figuur op het iQunet Sensordashboard)
• “alarmLevel” attribuut: het alarmniveau ingesteld in het iQunet Sensordashboard

U kan op onze Github-pagina een programmeervoorbeeld in Python vinden over hoe de Anomaly Model data af te halen van de OPC UA Server.