СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ПУЛЬТА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ДИАГНОСТИКИ, РЕАЛИЗОВАННОГО НА ПЛАТФОРМЕ NODE-RED, ПРИ РАЗВЕРТЫВАНИИ НА КОМПЬЮТЕРЕ И ОДНОПЛАТНОМ КОМПЬЮТЕРЕ

COMPARATIVE ANALYSIS OF THE PERFORMANCE OF AN AUTOMATED DIAGNOSTICS PANEL IMPLEMENTED ON THE NODE-RED PLATFORM WHEN DEPLOYED ON A COMPUTER AND A SINGLE-BOARD COMPUTER

Samsonov Nikita Aleksandrovich

Student, National Research University "MIET", Russia, Zelenograd

Аннотация. В статье рассматривается актуальная проблема автоматизации процесса проверки основных показателей RFID-считывателя. Представлены основные преимущества программной реализации над ручным методом, включая повышение точности, сокращение времени диагностики и исключение ошибок оператора. Описаны практические результаты внедрения автоматизированной системы проверки. Производится сравнение производительности на двух платформах таких как, одноплатный микрокомпьютер и персональный компьютер.

Abstract. The article discusses the current problem of automating the process of checking the main indicators of an RFID reader. The main advantages of software implementation over the manual method are presented, including increased accuracy, reduced diagnostic time, and elimination of operator errors. The practical results of implementing an automated verification system are described. The performance is compared on two platforms, such as a single-board microcomputer and a personal computer.

Ключевые слова: автоматизация, rfid-считыватель, диагностика, микрокомпьютер, node-red, raspberry pi 5.

Keywords: automation, rfid-reader, diagnostics, microcomputer, node-red, raspberry pi 5.

1.Введение

Современные электронные устройства становятся всё более сложными, что порождает необходимость проведения большего числа тестов в процессе их производства и контроля качества [1]. Часть из этих тестов по-прежнему выполняется вручную, что сопряжено с существенными временными и кадровыми затратами. Для повышения эффективности производственного процесса необходимо автоматизировать проверку параметров RFID-считывателей, что позволит сократить время диагностики и полностью исключить ошибки, обусловленные человеческим фактором [2].

Традиционный подход предполагает ручное управление множеством органов управления и последовательный ввод параметров оператором. Ручная проверка производительности является трудоёмким процессом, подверженным рискам человеческих ошибок и требующим значительных временных затрат. В условиях современного промышленного производства, где необходимо проводить большой объём функциональных испытаний, такой подход становится неприемлемым с точки зрения производительности [2].

Целью данного исследования является оценка преимуществ автоматизированной диагностики RFID-считывателей [4] и обоснование целесообразности внедрения программных решений в производственный процесс, а также сравнительный анализ эффективности развёртывания разработанного программного обеспечения на персональном компьютере и одноплатном микрокомпьютере Raspberry Pi 5.

2. Описание проблем ручной диагностики

На достоверность и корректность результатов тестирования RFID-считывателя влияют как точность настройки параметров анализатора спектра, так и последующая проверка уровней излучаемой мощности [1]. Проведение диагностики требует от оператора профессиональных навыков и высокой степени внимательности, поскольку на надёжность результатов влияет множество факторов: точность калибровки отражается на качестве получаемых данных, оптимизация параметров сокращает время анализа, а правильная подготовка прибора обеспечивает достоверность испытаний. Кроме того, оператор обязан знать регламентированный алгоритм тестирования, позволяющий точно определить параметры мощности считывателя.

Процедура ручной настройки и диагностики требует последовательного ввода многочисленных параметров посредством интерфейса управления прибором. Некорректное задание даже единственного параметра способно привести к искажению результатов измерений и, как следствие, к формированию недостоверных выводов о проверяемом устройстве.

3. Платформа разработки Node-RED

Для реализации требуемых алгоритмов автоматизированной диагностики было принято решение использовать среду разработки Node-RED [5]. Выбор данной платформы обусловлен её кроссплатформенностью и поддержкой визуального программирования потоков данных, что обеспечивает единообразие программной логики при развёртывании на разнородных вычислительных модулях. Использование единой программной базы является критическим условием для проведения корректного сравнительного анализа производительности между персональным компьютером и одноплатным микрокомпьютером.

Node-RED представляет собой инструмент потокового (flow-based) программирования с открытым исходным кодом, изначально разработанный компанией IBM для создания приложений Интернета вещей (IoT). В настоящее время платформа широко применяется в задачах промышленной автоматизации, системах «умного дома» и других областях, требующих интеграции различных протоколов и сервисов.

Node-RED написан на платформе выполнения JavaScript (Node.js), что обеспечивает высокую кроссплатформенность: программное обеспечение может быть развёрнуто как на мощных серверах, так и на ресурсоограниченных устройствах, например на одноплатных компьютерах (Raspberry Pi) или промышленных шлюзах. Лёгкость ядра позволяет использовать платформу в периферийных вычислениях (Edge Computing) [3], обрабатывая данные непосредственно в месте их возникновения, что снижает нагрузку на сеть и уменьшает задержки реакции системы.

Архитектура Node-RED предусматривает возможность создания пользовательских узлов, что обеспечивает высокую степень адаптации платформы под специфические требования конкретного проекта или отрасли. На март 2026 года репозиторий сообщества насчитывает несколько тысяч опубликованных узлов, охватывающих большинство востребованных протоколов, облачных платформ, баз данных, систем уведомлений и устройств промышленной автоматизации.

Несмотря на визуальный характер среды разработки, платформа не ограничивает возможности разработчика: узлы функций позволяют встраивать произвольный код на языке JavaScript для реализации сложной логики, математических вычислений или обработки данных. Node-RED сочетает удобство визуального конструирования с мощностью традиционного программирования, что делает его универсальным инструментом как для небольших автоматизированных решений, так и для масштабных промышленных систем.

В нашем случае было создано ПО для проведения автоматизированной диагностики RFID-считывателя.

4. Технические характеристики исследуемых платформ

Разработка программного обеспечения велась на персональном компьютере, технические характеристики которого приведены в таблице 1. В качестве альтернативной платформы для развёртывания разработанного ПО был выбран одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi 5[6] (таблица 2).

Таблица 1.

Технические характеристики персонального компьютера

Таблица 2.

Технические характеристики Raspberry Pi 5

5. Преимущества Raspberry Pi 5 по сравнению со стационарным персональным компьютером

Выбор одноплатного микрокомпьютера Raspberry Pi 5 в качестве целевой платформы для развёртывания системы автоматизированной диагностики обусловлен рядом существенных преимуществ перед стационарным ПК [6].

• Габариты Raspberry Pi 5 составляют всего 85 × 56 мм, что позволяет интегрировать устройство непосредственно в состав диагностического стенда или разместить его в стеснённых условиях производственного помещения.
• Raspberry Pi 5 потребляет в рабочем режиме от 5 до 12 Вт, тогда как стационарный ПК с процессором Intel Core i7-12700KF при нагрузке потребляет от 150 до 250 Вт. При круглосуточной эксплуатации разница в энергопотреблении составит несколько тысяч кВт·ч в год, что существенно снижает эксплуатационные расходы.
• Стоимость полностью укомплектованной системы на базе Raspberry Pi 5 в несколько раз меньше, чем аналогичная система на базе стационарного ПК.
• Встроенные интерфейсы GPIO. Raspberry Pi 5 оснащён 40-контактным разъёмом GPIO, обеспечивающим прямое аппаратное взаимодействие с периферийным оборудованием диагностического стенда без использования дополнительных плат расширения или промышленных шлюзов.
• При необходимости Raspberry Pi 5 может быть оперативно перемещён между рабочими местами или заменён без демонтажа капитального оборудования. Развёртывание нескольких идентичных систем диагностики на разных производственных участках не требует значительных капитальных вложений.

6. Недостатки Raspberry Pi 5 по сравнению со стационарным персональным компьютером

• Платформа Raspberry Pi 5 оснащена четырёхъядерным процессором ARM Cortex-A76 с тактовой частотой 2,4 ГГц и оперативной памятью типа LPDDR4X объёмом до 16 ГБ без возможности расширения. Данные характеристики существенно уступают возможностям современных стационарных персональных компьютеров, способных поддерживать в разы больший объёмом оперативной памяти.
• Штатным носителем информации в Raspberry Pi 5 служит карта памяти формата microSD, характеризующаяся ограниченным ресурсом циклов записи и недостаточной устойчивостью к внезапному отключению питания. Применение NVMe-накопителей посредством дополнительных плат расширения частично устраняет данный недостаток, однако сопряжено с усложнением конструкции и увеличением стоимости решения.
• Стандартные промышленные интерфейсы передачи данных - RS-232, RS-485, CAN-bus, - широко применяемые в системах автоматизации для взаимодействия с программируемыми логическими контроллерами и исполнительными устройствами, в Raspberry Pi 5 аппаратно не реализованы. Их подключение требует использования внешних конвертеров и гальванической развязки, что увеличивает сложность и стоимость системы.
• Одним из существенных конструктивных преимуществ стационарного персонального компьютера является его модульная архитектура, предполагающая возможность независимой замены отдельных аппаратных компонентов. В случае выхода из строя какого-либо узла - процессора, модуля оперативной памяти, накопителя, сетевого адаптера или блока питания - данный компонент может быть оперативно заменён без необходимости замены всей системы целиком.

7. Сравнительный анализ стоимости платформ

Одним из ключевых критериев при выборе платформы для развёртывания производственной системы диагностики является совокупная стоимость владения. В 2025-2026 годах рынок комплектующих для персональных компьютеров во всём мире характеризуется рядом факторов, существенно влияющих на ценообразование.

Среди актуальных рыночных факторов следует выделить следующие: дефицит модулей оперативной памяти стандарта DDR4/DDR5 на рынке комплектующих привёл к росту их стоимости на 30-45% по сравнению с уровнем 2023 года. Что соответственно, напрямую сказывается на целесообразности сборки компьютера.

Таблица 3.

Ориентировочная стоимость системы на базе персонального компьютера

Таблица 4.

Ориентировочная стоимость системы на базе Raspberry Pi 5

Ориентировочная стоимость полностью укомплектованной системы на базе стационарного ПК в рассматриваемой конфигурации составляет 106000 рублей (без учёта монитора и периферийных устройств). Аналогичная по функциональности система на базе Raspberry Pi 5 обойдётся в 22000 рублей. Экономия при использовании одноплатного решения составляет от 4 до 5 раз, что при развёртывании нескольких диагностических стендов приобретает особую значимость.

Необходимо учитывать, что оперативная память DDR5, используемая в рассматриваемой конфигурации ПК (32 ГБ, 4800 МГц). Стоимость данного компонента может существенно варьироваться в зависимости от доступности, производителя и момента закупки. В Raspberry Pi 5 используется память типа LPDDR4X, которая интегрирована непосредственно в плату и не требует отдельной закупки.

8. Протокол SSH и его преимущества при работе с Raspberry Pi

Значимым эксплуатационным преимуществом Raspberry Pi в промышленном применении является поддержка протокола SSH (Secure Shell - защищённая оболочка), обеспечивающего возможность полноценного удалённого управления системой.

SSH - это криптографический сетевой протокол прикладного уровня, предназначенный для безопасного удалённого доступа к операционной системе, передачи файлов и выполнения команд через незащищённую сеть. Протокол был разработан в 1995 году как замена небезопасным протоколам Telnet и rlogin и в настоящее время является отраслевым стандартом удалённого администрирования Unix/Linux-систем.

Для активации SSH на Raspberry Pi достаточно выполнить единственную команду в терминале или включить соответствующую опцию в утилите raspi-config. После этого устройство становится доступным для удалённого управления из любой точки локальной или глобальной сети.

Ключевые преимущества использования SSH применительно к задачам данной работы:

• Весь трафик между клиентом и сервером шифруется с использованием современных криптографических алгоритмов (RSA, Ed25519, AES-256). Это исключает возможность перехвата учётных данных или команд управления злоумышленниками, что особенно важно в производственных сетях.
• После начальной настройки Raspberry Pi может функционировать в безголовом режиме - без подключённых монитора, клавиатуры и мыши. Все операции по обслуживанию, обновлению ПО и диагностике системы выполняются удалённо через SSH-клиент (например, PuTTY под Windows или встроенный терминал в Linux/macOS).
• На базе SSH реализованы протоколы SCP и SFTP, позволяющие безопасно передавать файлы конфигурации, обновления программных потоков Node-RED и журналы диагностики между рабочей станцией оператора и устройством.
• SSH поддерживает создание зашифрованных туннелей для безопасного доступа к веб-интерфейсу Node-RED или другим сервисам на Raspberry Pi через интернет без необходимости открывать дополнительные порты в брандмауэре.
• В отличие от парольной аутентификации, SSH поддерживает аутентификацию на основе пары криптографических ключей (открытый/закрытый), что полностью исключает возможность подбора пароля методом перебора (brute-force) и обеспечивает более высокий уровень безопасности автоматизированного доступа.
• SSH позволяет выполнять скрипты и команды на удалённом устройстве в неинтерактивном режиме, что открывает возможность автоматизации рутинных операций: сбора логов, перезапуска сервисов Node-RED, мониторинга состояния системы и планового обновления программного обеспечения.
• Для организации SSH-доступа достаточно наличия сетевого подключения (Ethernet или Wi-Fi). SSH-сервер (OpenSSH) входит в стандартный состав операционной системы Raspberry Pi OS и не требует дополнительных лицензионных отчислений.

В контексте производственной эксплуатации системы автоматизированной диагностики SSH предоставляет инженерному персоналу возможность оперативного вмешательства в работу системы без физического присутствия на рабочем месте, что сокращает время реакции на нештатные ситуации и уменьшает операционные расходы на обслуживание.

9. Экспериментальное сравнение платформ

Для объективного сравнения двух платформ была проведена серия из семи последовательных тестов в идентичных условиях: использовался один и тот же RFID-считыватель и анализатор спектра. Различались лишь вычислительные платформы, на которых исполнялось разработанное программное обеспечение. Результаты замеров времени диагностики (в секундах) приведены в таблице 5 и на диаграмме (рисунок 1).

Рисунок 1. Сравнение времени диагностики на Raspberry Pi 5 и персональном компьютере

В (таблице 5) представлены основные показатели сравнения двух платформ.

Таблица 5.

Статистические показатели времени диагностики (в секундах)

Для наглядной оценки эффективности внедрения разработанного ПО был проведён дополнительный сравнительный анализ, в котором результаты автоматизированной диагностики сопоставлялись с результатами ручной проверки. Данные представлены в таблице 6 и проиллюстрированы диаграммой (рисунок 2).

Рисунок 2. Сравнение времени диагностики после внедрения ПО

Таблица 6.

Статистические показатели времени диагностик после внедрения ПО (в секундах)

10. Анализ результатов

На основе полученных данных проведём сравнительный расчёт производительности двух платформ в пересчёте на рабочий день и рабочий месяц.

Продолжительность рабочего дня составляет 8 часов, что в секундах равно 8 × 60 × 60 = 28 800 с. При среднем времени диагностики одного RFID-считывателя на Raspberry Pi 5, равном 110,1 с, количество проверенных устройств за рабочий день составит: 28 800 / 110,1 ≈ 261,6 единицы. За месяц при 22 рабочих днях: 261,6 × 22 = 5 755,2 единицы.

Для персонального компьютера при среднем времени диагностики 106,9 с: 28 800 / 106,9 ≈ 269,4 единицы за день и 269,4 × 22 = 5 926,8 единицы за месяц.

Разница в производительности двух платформ составляет 5 926,8 − 5 755,2 = 171,6 единицы в месяц. В относительном выражении производительность Raspberry Pi 5 составляет (5 755,2 / 5 926,8) × 100% ≈ 97,1% от производительности ПК, то есть отставание не превышает 2,9%.

Столь незначительная разница в производительности на фоне существенных преимуществ одноплатного решения - в первую очередь стоимости (в 4-5 раз ниже), компактности и возможности удалённого управления по SSH - делает Raspberry Pi 5 очевидно более рациональным выбором для применения в качестве платформы производственной системы автоматизированной диагностики.

11. Выводы

В ходе данной работы был разработан пульт автоматизированной диагностики RFID-считывателей на платформе Node-RED и проведён сравнительный анализ его производительности при развёртывании на стационарном персональном компьютере и одноплатном микрокомпьютере Raspberry Pi 5. На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы.

• Автоматизация процесса диагностики обеспечивает сокращение времени тестирования одного RFID-считывателя в 2,7 раза по сравнению с ручным методом (в среднем с 297,4 с до ~108,5 с) и полностью исключает ошибки оператора.
• Разница в производительности между Raspberry Pi 5 и стационарным ПК составляет менее 3%, что является пренебрежимо малой величиной для задач данного класса.
• Raspberry Pi 5 обладает существенными преимуществами перед стационарным ПК: стоимость комплектной системы в 4-5 раз ниже (18 500-31 000 руб. против 78 500-134 000 руб.), потребляемая мощность ниже примерно в 15-20 раз, а компактный форм-фактор позволяет интегрировать устройство непосредственно в состав диагностического стенда.
• Поддержка протокола SSH в операционной системе Raspberry Pi OS обеспечивает удобное и безопасное удалённое администрирование системы без необходимости физического присутствия оператора у стенда, что дополнительно снижает эксплуатационные расходы.

Применение Raspberry Pi 5 в качестве платформы для пульта автоматизированной диагностики является экономически и технически обоснованным решением, обеспечивающим высокую производительность при минимальных капитальных и эксплуатационных затратах.