Продвинутые умные сенсоры формируют будущее Интернета вещей

Эволюция сенсоров: от простых преобразователей к интеллектуальным IoT-компонентам

IoT-приложения — городская инфраструктура, заводы, носимые устройства — используют большие массивы сенсоров, собирающих данные для передачи в облако. Аналитика в облаке сокращает объёмы данных до actionable insights и команд актуаторам в поле.

Сенсоры — ключевой фактор успеха IoT, но не обычные, просто преобразующие физические величины в электрические сигналы. Они должны эволюционировать в более сложные устройства для технически и экономически жизнеспособной роли в IoT.

Статья рассматривает ожидания IoT к сенсорам, ответ производителей: улучшения fabricación, интеграция, встроенный интеллект — концепция умных сенсоров, теперь широко используемых. Показано, что интеллект сенсоров, помимо IoT-соединения, даёт преимущества: предиктивное обслуживание, гибкое производство, повышение производительности.

Чего IoT ждёт от сенсоров?

Традиционно сенсоры — функционально простые устройства, преобразующие физические переменные в электрические сигналы. Для роли IoT-компонентов им нужны:

• Низкая стоимость — для массового развёртывания
• Малые размеры — чтобы "незаметно" вписываться в любую среду
• Беспроводность — проводное подключение обычно невозможно
• Самоидентификация и самовалидация
• Очень низкое потребление — годы без смены батареи или energy harvesting
• Надёжность — минимизация/исключение обслуживания
• Самодиагностика и самоисправление
• Самокалибровка или приём команд калибровки по беспроводной ссылке
• Предобработка данных — снижение нагрузки на шлюзы, ПЛК, облачные ресурсы

Данные множественных сенсоров можно комбинировать для выявления скрытых проблем: температурный и вибрационный сенсоры детектируют зарождение механического отказа. Иногда две функции в одном устройстве, иногда комбинируются в ПО — "soft sensor".

Ответ производителей: решения умных сенсоров

Что внутри умного сенсора и на что он способен?

Умные сенсоры — IoT-компоненты, преобразующие реальную переменную в цифровой поток для шлюза. На рис. 1 — строительные блоки. Встроенный микропроцессор (MPU) выполняет прикладные алгоритмы: фильтрация, компенсация, сигнальная обработка.

Интеллект MPU используется для многих других функций, разгружая центральные IoT-ресурсы: калибровочные данные отправляются в MPU для автоматической настройки под изменения производства. MPU может обнаружить дрифт производственных параметров за пределы норм и генерировать предупреждения — операторы принимают превентивные меры до катастрофического отказа.

При необходимости сенсор работает в режиме "report by exception" — передаёт данные только при значимом изменении измеренной переменной. Снижает нагрузку на облако и потребление энергии сенсора — критично при батарее или energy harvesting.

Если в зонде два сенсорных элемента, можно встроить самодиагностику. Дрифт одного элемента обнаруживается немедленно. Если сенсор выходит полностью (короткое замыкание) — процесс продолжается со вторым элементом. Или два сенсора работают вместе для улучшенного мониторинга.

Практический пример: умный индикатор аварий (Texas Instruments)

Приложение TI использует ультранизкопотребляющий MSP430 MCU для умного индикатора аварий в сетях электроснабжения. Правильно установленные индикаторы снижают операционные затраты и перебои, информируя об аварийном участке. Повышают безопасность, снижают повреждения оборудования, уменьшая опасные диагностические процедуры. Индикаторы в основном батарейны — низкое потребление критично.

Индикаторы на узлах ВЛ передают данные о температуре и токе беспроводно к концентраторам на столбах. Концентраторы через GSM-модем в сотовую сеть — на главную станцию. Главная станция также контролирует и запускает диагностику индикаторов по тому же пути.

Непрерывная связь: удалённый мониторинг аварий вместо поиска в поле. Умный индикатор постоянно мониторит температуру и ток — контроллер на главной станции имеет real-time статус сети. Энергокомпании быстро локализуют аварию, минимизируют простой, предупреждают отказы. Работники запускают диагностику индикаторов по расписанию.

Функциональная блок-схема (рис. 2): токовый преобразователь → усилитель/фильтр → АЦП МКУ → цифровой поток анализируется ПО на CPU/акселераторе. Компаратор МКУ генерирует флаг CPU при превышении порога.

Вычислительная мощность MSP430 позволяет частотный анализ тока — глубокий инсайт в статус ВЛ по сравнению со временными методами. Быстрый FRAM обеспечивает накопление данных для паттерн-анализа, ультра-низкопотребляющие режимы — долгую работу от батареи.

Фабрикация

Для реализации потенциала IoT методы фабрикации сенсоров должны продолжать уменьшать размер, вес, потребление и стоимость (SWaP-C). Упаковка сейчас до 80% стоимости и форм-фактора.

Умные сенсоры формируются при тесной интеграции MEMS-элементов с CMOS IC (предвзятие устройства, усиление сигнала, обработка). Изначально wafer-level vacuum packaging (WLVP) включал только дискретные сенсоры, умные сенсоры реализовывались через multi-chip integration (соединение MEMS и IC чипов через пакет/подложку). Улучшенный подход — прямое соединение CMOS IC и сенсорных элементов без маршрутизирующих слоёв в пакете/плате — system-on-chip (SoC). По сравнению с multi-chip, SoC сложнее, но даёт меньшие паразитные параметры, меньшие габариты, более высокую плотность соединений, ниже стоимость пакета.

Другие преимущества интеллекта умных сенсоров

• Умные фотоэлектрические сенсоры автономно детектируют паттерны структуры объекта и их изменения — повышают пропускную способность обработки, разгружают центральный процессор/ПЛК.
• Гибкость производства — критично в конкурентной среде. Умные сенсоры удалённо перепрограммируются при смене продукта. Производство, контроль, упаковка, отгрузка настраиваются даже на единичные партии по ценам массового производства — персонализированные продукты.
• Обратная связь линейных позиционных сенсоров традиционно страдала от шумов, затухания сигнала, динамики отклика. Каждый сенсор требовал настройки. Honeywell SPS-L075-HALS Smart Position Sensors самокалибруются патентованным сочетанием ASIC и массива МР-сенсоров (магниторезистивных). Точно и надёжно определяют позицию магнита на движущихся объектах (лифты, клапаны, станки).
• МР-массив измеряет выходы сенсоров вдоль пути магнита. Выход и последовательность определяют ближайшую пару сенсоров к центру магнита. Выход этой пары определяет позицию между ними. Бесконтактная технология — повышенный ресурс и долговечность, меньше простоев. Функция самодиагностики — ещё меньше простоев.
• Также соответствуют IoT-требованиям: малый размер (установка где тесно), IP67/IP69K (суровые среды), заменяют несколько сенсоров/выключателей с проводкой. Применяются в аэрокосмике, медицине, промышленности.

Умные сенсоры с самодиагностикой и восстановлением

Подходят для safety-critical применений: детекция опасных газов, пожара, проникновения. Среда суровая, доступ для обслуживания/замены батарей сложен, надёжность критична. Команда Lab-STICC (Университет Южной Британии) разрабатывает решение с двойными зондами и железом, способным самодиагностироваться и восстанавливаться.

Цель — интеграция всего в одно дискретное устройство для детекции опасных газов в портах, складах. Проект центрирован на узле, указывающем внутренний отказ и принимающем корректирующие действия для повышения надёжности и энергоэффективности. Учитываются ограничения: ограниченная автономность батареи, нестабильный energy harvesting, ограниченные вычислительные/памятные ресурсы, нужда в беспроводной связи.

Узол оснащён двумя сенсорами: в норме первый собирает данные, второй активируется пользователем для верификации. Если первый выходит — надёжность снижается, батарея тратится впустую. Если узел отключает первый и переключается на второй — энергия не тратится, надёжность сохраняется.

Задача — новый самодиагностический метод на базе функциональных и физических тестов для детекции аппаратного отказа в любом компоненте беспроводного сенсорного узла. Метод идентифицирует конкретный вышедший из строя компонент и указывает remedial action.

Рис. 3 — аппаратная конфигурация самоконфигурируемого узла: процессор, RAM/FLASH, интерфейс актуаторов и сенсоров (IAS), радиомодуль (RTM), батарея с ключами питания (DC-DC), менеджер питания и доступности (PAM) с FPGA-зоной. PAM — интеллектуальная часть для энергоэффективности, автодиагностики, отказоустойчивости; FPGA — повышает доступность.

Таблица (рис. 4) — реакции узла на различные проблемы. FPGA содержит softcore 8051 CPU, активируемый для повышения производительности или замены основного процессора при отказе. FPGA — Actel IGL00V2 (надежность, низкое потребление). Остальное: PIC процессор, RAM, Miwi радиомодуль, два газоанализатора Oldham OLCT 80, LM3100 и MAX618 ключи питания, батарея.

Заключение

Производители чипов и исследователи отвечают на потребность IoT в умных сенсорах: добавление интеллекта и коммуникаций к базовой функции преобразователя, но также улучшение фабрикации. Интеграция MEMS и CMOS на едином субстрате даёт малые, дешёвые пакеты, встраиваемые в пространственно ограниченные применения с устойчивостью к среде.

IoT-дизайнеры могут получить нужные сенсоры — малые, дешёвые, устойчивые, низкопотребляющие для повсеместного развёртывания, с интеллектом для доставки полезной информации, а не просто сырых данных. Обеспечивают более гибкую, гранулярную автоматизацию, принимая команды перекалибровки для адаптации к изменениям производства.