Усовершенствованные интеллектуальные датчики, движущие будущее Интернета вещей

Приложения Интернета вещей (IoT) — будь то городская инфраструктура, заводы или носимые устройства — используют большие массивы датчиков, собирающих данные для передачи через Интернет в центральный облачный вычислительный ресурс. Аналитическое программное обеспечение, работающее на облачных компьютерах, превращает огромные объемы сгенерированных данных в полезную информацию для пользователей и отправляет команды исполнительным механизмам обратно в поле.

Датчики являются одним из ключевых факторов успеха Интернета вещей, но это не обычные датчики, которые просто преобразуют физические переменные в электрические сигналы. Им пришлось превратиться во что-то более сложное, чтобы выполнять технически и экономически жизнеспособную роль в среде Интернета вещей.

В этой статье рассматриваются ожидания Интернета вещей от датчиков — что необходимо сделать, чтобы добиться характеристик большого массива датчиков, характерных для Интернета вещей. Затем рассказывается о том, как производители отреагировали усовершенствованием производства, большей интеграцией и встроенным интеллектом, кульминацией которых стала концепция интеллектуальных датчиков, которые сейчас широко используются.

Станет очевидным, что сенсорный интеллект, помимо облегчения подключения к Интернету вещей, также создает множество других преимуществ, связанных с профилактическим обслуживанием, более гибким производством и повышением производительности.

Чего Интернет вещей ожидает от своих датчиков?

Датчики традиционно представляли собой функционально простые устройства, преобразующие физические переменные в электрические сигналы или изменения электрических свойств. Хотя эта функциональность является важной отправной точкой, датчикам необходимо добавить следующие свойства, чтобы они могли работать в качестве компонентов Интернета вещей:

<ли>

Низкая стоимость, поэтому их можно экономично развертывать в больших количествах.

<ли>

Физически небольшой, чтобы незаметно «исчезать» в любом окружении.

<ли>

Беспроводное соединение, поскольку проводное соединение обычно невозможно.

<ли>

Самоидентификация и самопроверка

<ли>

Очень низкое энергопотребление, поэтому он может работать годами без замены батареи или обходиться сбором энергии.

<ли>

Надежность, позволяющая свести к минимуму или исключить обслуживание.

<ли>

Самодиагностика и самоисцеление

<ли>

Самокалибровка или прием команд калибровки по беспроводной связи

<ли>

Предварительная обработка данных для снижения нагрузки на шлюзы, ПЛК и облачные ресурсы

Информацию от нескольких датчиков можно объединить и сопоставить, чтобы сделать выводы о скрытых проблемах; например, данные датчиков температуры и датчиков вибрации можно использовать для обнаружения начала механического повреждения. В некоторых случаях две функции датчика доступны в одном устройстве; в других функции объединяются в программном обеспечении для создания «мягкого» датчика.

Ответ производителей:интеллектуальные сенсорные решения

В этом разделе рассматриваются интеллектуальные датчики, разработанные для приложений Интернета вещей, с точки зрения их строительных блоков и изготовления, а затем рассматриваются некоторые преимущества, которые дает встроенный интеллект датчиков, особенно возможности самодиагностики и ремонта.

Что такое умный датчик и на что он способен?

Мы рассмотрели ожидания Интернета вещей в отношении интеллектуальных датчиков, но как на это отреагировала отрасль? Что встроено в современный умный датчик и на что он способен?

Интеллектуальные датчики представляют собой компоненты Интернета вещей, которые преобразуют измеряемую ими реальную переменную в поток цифровых данных для передачи на шлюз. На рисунке 1 показано, как они это делают. Алгоритмы применения выполняются встроенным микропроцессорным блоком (МПУ). Они могут выполнять фильтрацию, компенсацию и любые другие задачи формирования сигнала, специфичные для процесса.

Рисунок 1. Строительные блоки интеллектуальных датчиков. (Изображение:©Premier Farnell Ltd.)

Интеллектуальные возможности MPU можно использовать и для многих других функций, а также для снижения нагрузки на более центральные ресурсы Интернета вещей; например, данные калибровки можно отправлять в MPU, чтобы датчик автоматически настраивался на любые производственные изменения. MPU также может обнаружить любые производственные параметры, которые начинают выходить за пределы допустимых норм, и соответствующим образом выдать предупреждения; операторы смогут принять превентивные меры до того, как произойдет катастрофический сбой.

При необходимости датчик может работать в режиме «отчет по исключению», где он передает данные только в том случае, если значение измеряемой переменной значительно отличается от значений предыдущей выборки. Это снижает как нагрузку на центральный вычислительный ресурс, так и требования к питанию интеллектуального датчика — обычно это критическое преимущество, поскольку датчик должен работать от батареи или собирать энергию при отсутствии подключенного питания.

Если интеллектуальный датчик включает в себя два элемента, в него может быть встроена функция самодиагностики датчика. Любой развивающийся дрейф на одном из выходов сенсорного элемента может быть обнаружен немедленно. Кроме того, если датчик полностью выйдет из строя — например, из-за короткого замыкания — процесс можно продолжить со вторым измерительным элементом. В качестве альтернативы зонд может содержать два датчика, которые работают вместе для улучшения обратной связи при мониторинге.

Умный датчик:практический пример

Приложение, разработанное Texas Instruments, представляет собой практический пример интеллектуального датчика и того, как его строительные блоки работают вместе, генерируя полезную информацию в результате аналоговых измерений тока и температуры, а также обеспечивая интеллектуальные возможности для других упомянутых функций. Приложение использует вариант микроконтроллера MSP430 со сверхнизким энергопотреблением для создания интеллектуального индикатора неисправностей для сетей распределения электроэнергии.

При правильной установке индикаторы неисправностей сокращают эксплуатационные расходы и перерывы в обслуживании, предоставляя информацию о неисправном участке сети. В то же время устройство повышает безопасность и снижает вероятность повреждения оборудования за счет уменьшения необходимости в опасных процедурах диагностики неисправностей. Индикаторы неисправности из-за своего расположения в основном питаются от батарей, поэтому крайне желательна работа с низким энергопотреблением.

Индикаторы повреждения, устанавливаемые на узлах воздушных линий электропередачи, передают данные измерений о температуре и токе в линиях электропередачи по беспроводной сети на концентраторно-оконечные устройства, установленные на опорах. Концентраторы используют модем GSM для передачи данных в сотовую сеть для передачи информации в реальном времени на главную станцию. Главная станция также может контролировать и выполнять диагностику индикаторов неисправностей через тот же путь передачи данных.

Постоянное соединение с главной станцией имеет ряд преимуществ. Во-первых, это возможность удаленно отслеживать неисправности, а не искать их в полевых условиях. Интеллектуальный индикатор неисправности также может постоянно контролировать температуру и ток, чтобы контроллер на главной станции имел информацию о состоянии распределительной сети в режиме реального времени. Соответственно, поставщики электроэнергии могут быстро определить место неисправности, минимизировать время простоя электроэнергии и даже принять меры до того, как произойдет сбой. Работники главной станции могут проводить диагностику индикаторов неисправностей через необходимые промежутки времени, чтобы проверить их правильную работу.

Рис. 2. Функциональная структурная схема интеллектуального индикатора неисправностей на базе микроконтроллера MSP430 FRAM. (Изображение:Texas Instruments)

На рисунке 2 представлена функциональная блок-схема такого интеллектуального индикатора неисправностей на базе сегнетоэлектрического микроконтроллера с произвольной памятью (FRAM) TI MSP430 (MCU). Датчик тока вырабатывает аналоговое напряжение, пропорциональное току в сети. Операционный усилитель (ОУ) усиливает и фильтрует этот сигнал напряжения. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) микроконтроллера осуществляет выборку выходного сигнала операционного усилителя. Цифровой поток от АЦП затем анализируется программным обеспечением, работающим на ЦП или ускорителе. Выход операционного усилителя также подключен к компаратору микроконтроллера. Компаратор генерирует флаг для центрального процессора (ЦП) в MCU, если входной уровень превышает заданный порог.

Вычислительная мощность MSP430 позволяет проводить анализ измерения тока в частотной области, что обеспечивает более глубокое понимание состояния линии электропередачи, чем предыдущие методы во временной области. Высокая скорость чтения и записи FRAM позволяет накапливать данные для анализа закономерностей, а режимы работы микроконтроллера со сверхнизким энергопотреблением позволяют продлить срок службы батареи.

Изготовление

Чтобы реализовать весь потенциал Интернета вещей, методы изготовления датчиков должны продолжать уменьшать размер, вес, мощность и стоимость (SWaP-C) сенсорного компонента и системы. Та же тенденция должна распространяться и на упаковку датчиков, на которую в настоящее время приходится до 80 % общей стоимости и форм-фактора.

Интеллектуальные датчики образуются, когда сенсорные элементы микроэлектромеханической системы (МЭМС) тесно интегрированы с интегральными схемами КМОП (ИС). Эти микросхемы обеспечивают смещение устройства, усиление сигнала и другие функции обработки сигнала. Первоначально используемая технология вакуумной упаковки на уровне пластины (WLVP) включала только дискретные сенсорные устройства, а интеллектуальные датчики были реализованы путем подключения дискретных микросхем MEMS к микросхемам IC через подложку корпуса или платы в рамках подхода, называемого многочиповой интеграцией. Усовершенствованный подход соединяет КМОП-ИС и сенсорные элементы напрямую, без использования слоев маршрутизации в корпусе или плате, в конструкции, известной как система-на-кристалле (SoC). По сравнению с дискретным многочиповым подходом к упаковке SoC обычно более сложен, но приводит к уменьшению паразитных выбросов, уменьшению занимаемой площади, более высокой плотности межсоединений и снижению стоимости пакета.

Другие преимущества интеллектуального сенсорного интеллекта

Умные фотоэлектрические датчики способны обнаруживать закономерности в структуре объекта и любые изменения в них. Это происходит автономно в датчике, а не в каком-либо внешнем вычислительном элементе. Это увеличивает пропускную способность обработки и снижает нагрузку на центральный процессор или локальный ПЛК.

Повышена гибкость производства — жизненно важное преимущество в сегодняшней конкурентной среде. Интеллектуальные датчики можно дистанционно запрограммировать на подходящие параметры каждый раз, когда требуется смена продукта. Производство, проверка, упаковка и отправка могут быть настроены даже для единичных партий по ценам массового производства, поэтому каждый потребитель может получить персонализированный, уникальный продукт.

Обратная связь от датчиков линейного положения традиционно затруднялась проблемами, связанными с шумом системы, затуханием сигнала и динамикой отклика. Каждый датчик нуждался в настройке, чтобы преодолеть эти проблемы. Компания Honeywell предлагает решение в виде интеллектуальных датчиков положения SPS-L075-HALS. Они могут самокалиброваться с помощью запатентованной комбинации ASIC и массива MR (магниторезистивных) датчиков. Это точно и надежно определяет положение магнита, прикрепленного к движущимся объектам, таким как лифты, клапаны или механизмы.

Массив MR измеряет выходные сигналы MR-датчиков, установленных вдоль направления движения магнита. Выходной сигнал и последовательность датчиков MR определяют ближайшую пару датчиков к центру расположения магнита. Выходные данные этой пары затем используются для определения положения магнита между ними. Эта бесконтактная технология может обеспечить увеличенный срок службы и долговечность продукта с меньшим временем простоя. Функция самодиагностики может еще больше сократить время простоев.

Эти датчики также соответствуют другим требованиям к интеллектуальным датчикам IoT. Их небольшой размер позволяет устанавливать их там, где пространство ограничено, а варианты герметизации IP67 и IP69K позволяют использовать их в суровых условиях. Они достаточно умны, чтобы заменить несколько компонентов датчиков и переключателей вместе с дополнительной проводкой, внешними компонентами и соединениями, которые также были необходимы ранее. Датчики используются в аэрокосмической, медицинской и промышленной сферах.

Умные датчики с возможностями самодиагностики и ремонта

Интеллектуальные датчики также могут хорошо подойти для критически важных с точки зрения безопасности приложений, таких как обнаружение опасного газа, пожара или злоумышленников. Условия в таких средах могут быть суровыми, а доступ к датчикам для обслуживания или замены батарей может быть затруднен, однако высокая надежность имеет решающее значение. Команда исследовательского центра Lab-STICC Университета Южной Бретани разрабатывает решение, которое повышает надежность за счет использования двойных датчиков и оборудования, способного самостоятельно диагностировать и восстанавливать себя.

Конечная цель их проекта — объединить все описанные элементы в одно дискретное устройство, подходящее для таких приложений, как обнаружение опасных газов в таких местах, как порты или склады. В центре проекта находится узел, который может выявить внутренний сбой и предпринять корректирующие действия для повышения надежности и энергоэффективности. Это снижает уязвимость узла и снижает затраты на обслуживание. В конструкции учитываются ограничения таких датчиков:ограниченная автономность батареи, сбор энергии при ненадежном поведении источника энергии, ограниченные ресурсы обработки и хранения, а также необходимость беспроводной связи.

Рисунок 3. Аппаратная конфигурация беспроводного сенсорного узла. (Изображение:©Premier Farnell Ltd.)

Узел оснащен двумя датчиками; во время нормальной работы первый собирает данные об окружающей среде, а второй активируется пользователями только для проверки полученных данных. Если первый датчик выйдет из строя, надежность узла снизится, а энергия аккумулятора будет расходоваться на питание неработающего датчика. Однако если узел отключает первый датчик и переключается на второй, энергия не теряется и надежность узла сохраняется.

Соответственно, целью проекта была разработка новой системы самодиагностики, основанной на функциональных и физических тестах для обнаружения аппаратного сбоя в любом компоненте беспроводного сенсорного узла. Этот метод может точно определить, какой компонент узла вышел из строя, и указать подходящие действия по устранению неисправности.

На рис. 3 показана аппаратная конфигурация самореконфигурируемого сенсорного узла. Его компоненты включают в себя процессор, RAM/FLASH-память, интерфейс для привода и датчиков (IAS) для взаимодействия с окружающей средой, модуль радиоприемопередатчика (RTM) для передачи и приема данных, а также батарею с силовыми переключателями (преобразователи постоянного тока в постоянный). Узел также включает в себя диспетчер электропитания и доступности (PAM) в сочетании с зоной, настраиваемой FPGA. Первый считается интеллектуальной частью для наилучшего использования энергии, автоматической диагностики и отказоустойчивости, а второй повышает доступность сенсорного узла.

Рисунок 4. Проблемы и действия по устранению неисправности узла датчика самодиагностики. (Изображение:©Premier Farnell Ltd.)

В таблице на рисунке 4 показано, как сенсорный узел может реагировать на различные проблемы узла. FPGA содержит процессор Softcore 8051, который активируется, когда необходимо повысить производительность или заменить основной процессор в случае его отказа. FPGA — это Actel типа IGL00V2, выбранный из-за его надежности и низкого энергопотребления. Остальная часть узла состоит из процессора PIC, оперативной памяти, модуля радиопередатчика Miwi, двух детекторов газа Oldham OLCT 80, переключателей питания LM3100 и MAX618 и аккумулятора.

Заключение

В этой статье мы увидели, как производители чипов и исследователи реагируют на потребность Интернета вещей в интеллектуальных датчиках. Частично это было связано с добавлением интеллектуальных и коммуникационных возможностей к базовой функции преобразователя, но это также требует улучшения производства. Интегрируя сенсорные элементы МЭМС и вычислительные компоненты КМОП на одной подложке, интеллектуальные датчики можно реализовать в небольших недорогих корпусах, которые можно встраивать в приложения с ограниченным пространством, устойчивые к условиям окружающей среды.

Соответственно, проектировщики Интернета вещей могут найти необходимые им датчики — небольшие, дешевые, отказоустойчивые и маломощные, достаточные для повсеместного развертывания, и в то же время обладающие интеллектуальными возможностями для доставки полезной информации, а также необработанных данных. Они также обеспечивают более гибкую и детальную автоматизацию, поскольку могут принимать входящие команды для повторной калибровки с учетом производственных изменений.

Эту статью предоставила компания Newark element 14, Чикаго, Иллинойс. Для получения дополнительной информации нажмите здесь  .