Fortschrittliche intelligente Sensoren treiben die Zukunft des IoT voran

Anwendungen für das Internet der Dinge (IoT) – sei es für städtische Infrastrukturen, Fabriken oder tragbare Geräte – nutzen große Arrays von Sensoren, die Daten für die Übertragung über das Internet an eine zentrale, cloudbasierte Computerressource sammeln. Auf den Cloud-Computern ausgeführte Analysesoftware reduziert die riesigen Mengen generierter Daten in verwertbare Informationen für Benutzer und Befehle an Aktoren im Feld.

Sensoren sind ein Schlüsselfaktor für den IoT-Erfolg, aber dabei handelt es sich nicht um herkömmliche Typen, die einfach physikalische Variablen in elektrische Signale umwandeln. Sie mussten sich zu etwas Anspruchsvollerem weiterentwickeln, um eine technisch und wirtschaftlich sinnvolle Rolle im IoT-Umfeld zu spielen.

In diesem Artikel werden die Erwartungen des IoT an seine Sensoren untersucht – was getan werden muss, um die Eigenschaften des großen Sensorarrays des IoT zu erreichen. Dann geht es darum, wie Hersteller mit Verbesserungen bei der Fertigung, mehr Integration und integrierter Intelligenz reagiert haben, was schließlich zum Konzept der intelligenten Sensoren führte, die jetzt weit verbreitet sind.

Es wird deutlich, dass Sensorintelligenz neben der Erleichterung der IoT-Konnektivität auch viele weitere Vorteile im Zusammenhang mit vorausschauender Wartung, flexiblerer Fertigung und verbesserter Produktivität bietet.

Was erwartet das IoT von seinen Sensoren?

Sensoren waren traditionell funktionell einfache Geräte, die physikalische Variablen in elektrische Signale oder Änderungen elektrischer Eigenschaften umwandeln. Während diese Funktionalität ein wesentlicher Ausgangspunkt ist, müssen Sensoren die folgenden Eigenschaften hinzufügen, um als IoT-Komponenten funktionieren zu können:

• Geringe Kosten, sodass sie in großer Zahl wirtschaftlich eingesetzt werden können.

• Physisch klein, um unauffällig in jeder Umgebung zu „verschwinden“

• Kabellos, da eine kabelgebundene Verbindung normalerweise nicht möglich ist

• Selbstidentifikation und Selbstvalidierung

• Sehr geringer Stromverbrauch, sodass es jahrelang ohne Batteriewechsel auskommt oder mit Energy Harvesting auskommt

• Robust, um den Wartungsaufwand zu minimieren oder zu eliminieren

• Selbstdiagnose und Selbstheilung

• Selbstkalibrierend oder akzeptiert Kalibrierungsbefehle über eine drahtlose Verbindung

• Datenvorverarbeitung, um die Belastung von Gateways, SPS und Cloud-Ressourcen zu reduzieren

Informationen von mehreren Sensoren können kombiniert und korreliert werden, um Rückschlüsse auf latente Probleme zu ziehen; Beispielsweise können Daten von Temperatursensoren und Vibrationssensoren verwendet werden, um den Beginn eines mechanischen Ausfalls zu erkennen. Teilweise sind beide Sensorfunktionen in einem Gerät verfügbar; in anderen werden die Funktionen in der Software kombiniert, um einen „weichen“ Sensor zu schaffen.

Die Antwort der Hersteller:Intelligente Sensorlösungen

In diesem Abschnitt werden die intelligenten Sensoren, die für IoT-Anwendungen entwickelt wurden, sowohl im Hinblick auf ihre Bausteine als auch auf ihre Herstellung betrachtet und anschließend einige der Vorteile besprochen, die sich aus der integrierten Intelligenz der Sensoren ergeben, insbesondere die Möglichkeiten zur Selbstdiagnose und Reparatur.

Was steckt in einem intelligenten Sensor und wozu kann er?

Wir haben die Erwartungen des IoT an einen intelligenten Sensor untersucht, aber wie hat die Branche reagiert? Was steckt in einem modernen intelligenten Sensor und wozu kann er?

Intelligente Sensoren sind als IoT-Komponenten aufgebaut, die die reale Variable, die sie messen, in einen digitalen Datenstrom zur Übertragung an ein Gateway umwandeln. Abbildung 1 zeigt, wie sie das machen. Die Anwendungsalgorithmen werden von einer eingebauten Mikroprozessoreinheit (MPU) ausgeführt. Diese können Filter-, Kompensations- und andere prozessspezifische Signalkonditionierungsaufgaben ausführen.

Abbildung 1. Intelligente Sensorbausteine. (Bild:©Premier Farnell Ltd.)

Die Intelligenz der MPU kann auch für viele andere Funktionen genutzt werden, um die Belastung der zentraleren Ressourcen des IoT zu reduzieren; Beispielsweise können Kalibrierungsdaten an die MPU gesendet werden, sodass der Sensor automatisch für etwaige Produktionsänderungen eingerichtet wird. Die MPU kann auch alle Produktionsparameter erkennen, die über akzeptable Normen hinausgehen, und entsprechende Warnungen generieren; Betreiber können dann vorbeugende Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einem katastrophalen Ausfall kommt.

Gegebenenfalls könnte der Sensor im „Report by Exception“-Modus arbeiten, in dem er nur dann Daten überträgt, wenn sich der gemessene Variablenwert erheblich gegenüber früheren Probenwerten ändert. Dies reduziert sowohl die Belastung der zentralen Rechenressource als auch den Strombedarf des intelligenten Sensors – normalerweise ein entscheidender Vorteil, da der Sensor bei fehlender angeschlossener Stromversorgung auf eine Batterie oder Energiegewinnung angewiesen ist.

Wenn der Smart-Sensor zwei Elemente in der Sonde enthält, kann eine Selbstdiagnose des Sensors integriert werden. Jede sich entwickelnde Drift in einem der Sensorelementausgänge kann sofort erkannt werden. Sollte zudem ein Sensor komplett ausfallen – zum Beispiel durch einen Kurzschluss – kann der Prozess mit dem zweiten Messelement weiterlaufen. Alternativ kann eine Sonde zwei Sensoren enthalten, die für ein verbessertes Überwachungsfeedback zusammenarbeiten.

Smart Sensor:Ein praktisches Beispiel

Eine von Texas Instruments entwickelte Anwendung bietet ein praktisches Beispiel für einen intelligenten Sensor und zeigt, wie seine Bausteine zusammenarbeiten, um nützliche Informationen aus analogen Strom- und Temperaturmessungen zu generieren und die Intelligenz für die anderen genannten Funktionen bereitzustellen. Die Anwendung nutzt eine Variante ihrer MSP430-MCU-Reihe mit extrem geringem Stromverbrauch, um einen intelligenten Fehlerindikator für Stromverteilungsnetze zu entwickeln.

Bei ordnungsgemäßer Installation reduzieren Fehlerindikatoren die Betriebskosten und Dienstunterbrechungen, indem sie Informationen über einen ausgefallenen Abschnitt des Netzwerks liefern. Gleichzeitig erhöht das Gerät die Sicherheit und reduziert Geräteschäden, indem es den Bedarf an gefährlichen Fehlerdiagnoseverfahren verringert. Fehleranzeigen sind aufgrund ihres Standorts hauptsächlich batteriebetrieben, daher ist auch ein Betrieb mit geringem Stromverbrauch äußerst wünschenswert.

Die an den Knotenpunkten des Freileitungsnetzes installierten Fehlermelder senden Messdaten über Temperatur und Strom in Stromübertragungsleitungen drahtlos an die an den Masten montierten Konzentrator-/Terminaleinheiten. Die Konzentratoren verwenden ein GSM-Modem, um die Daten an das Mobilfunknetz weiterzuleiten, um Echtzeitinformationen an die Hauptstation weiterzuleiten. Über denselben Datenpfad kann die Hauptstation auch die Fehleranzeigen steuern und diagnostizieren.

Die ständige Anbindung an den Hauptbahnhof hat mehrere Vorteile. Das erste ist die Möglichkeit, Fehlerzustände aus der Ferne zu überwachen, anstatt sie vor Ort zu suchen. Ein intelligenter Fehlermelder kann außerdem Temperatur und Strom ständig überwachen, sodass die Steuerung an der Hauptstation über Echtzeit-Statusinformationen über das Stromverteilungsnetz verfügt. Dadurch können Energieversorger den Fehlerort schnell identifizieren, Stromausfallzeiten minimieren und sogar Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Mitarbeiter der Hauptstation können die Fehleranzeigen in erforderlichen Abständen diagnostizieren, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren.

Abbildung 2. Funktionsblockdiagramm eines intelligenten Fehlerindikators basierend auf der MSP430 FRAM-MCU. (Bild:Texas Instruments)

Abbildung 2 ist ein Funktionsblockdiagramm eines solchen intelligenten Fehlerindikators, der auf dem ferroelektrischen Direktzugriffsspeicher (FRAM)-Mikrocontroller (MCU) MSP430 von TI basiert. Der Stromwandler erzeugt eine analoge Spannung proportional zum Stromleitungsstrom. Ein Operationsverstärker (Op-Amp) verstärkt und filtert dieses Spannungssignal. Der Analog-Digital-Wandler (ADC) auf der MCU tastet den Ausgang des Operationsverstärkers ab. Der digitale Strom vom ADC wird dann von einer Software analysiert, die auf der CPU oder dem Beschleuniger läuft. Der Ausgang des Operationsverstärkers ist außerdem mit einem Komparator auf der MCU verbunden. Der Komparator generiert ein Flag an die Zentraleinheit (CPU) in der MCU, wenn der Eingangspegel einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet.

Die Rechenleistung des MSP430 ermöglicht eine Analyse der Strommessung im Frequenzbereich, die einen tieferen Einblick in den Stromleitungsstatus bietet als frühere Zeitbereichsmethoden. Die hohen FRAM-Lese- und Schreibgeschwindigkeiten ermöglichen die Akkumulation von Daten für die Musteranalyse, während die extrem stromsparenden Betriebsmodi der MCU einen Betrieb mit längerer Batterielebensdauer ermöglichen.

Herstellung

Um das volle Potenzial des IoT auszuschöpfen, müssen Sensorherstellungsmethoden weiterhin die Größe, das Gewicht, die Leistung und die Kosten (SWaP-C) der Sensorkomponente und des Sensorsystems reduzieren. Der gleiche Trend muss auch für die Sensorverpackung gelten, die derzeit bis zu 80 % der Gesamtkosten und des Formfaktors ausmacht.

Intelligente Sensoren entstehen, wenn Sensorelemente mikroelektromechanischer Systeme (MEMS) eng in integrierte CMOS-Schaltkreise (ICs) integriert werden. Diese ICs bieten Gerätevorspannung, Signalverstärkung und andere Signalverarbeitungsfunktionen. Ursprünglich umfasste die verwendete Wafer-Level-Vakuumverpackungstechnologie (WLVP) nur diskrete Sensorgeräte, und intelligente Sensoren wurden durch die Verbindung diskreter MEMS-Chips mit IC-Chips über das Gehäuse oder das Platinensubstrat in einem Ansatz namens Multi-Chip-Integration realisiert. Ein verbesserter Ansatz verbindet den CMOS-IC und die Sensorelemente direkt miteinander, ohne dass Routing-Schichten im Gehäuse oder auf der Platine verwendet werden müssen, in einer Konstruktion, die als System-on-Chip (SoC) bekannt ist. Im Vergleich zum diskreten Multi-Chip-Packaging-Ansatz ist SoC in der Regel komplexer, führt jedoch zu weniger parasitären Effekten, kleineren Stellflächen, höheren Verbindungsdichten und niedrigeren Paketkosten.

Weitere Vorteile der intelligenten Sensorintelligenz

Intelligente fotoelektrische Sensoren können Muster in einer Objektstruktur und deren Veränderungen erkennen. Dies geschieht autonom im Sensor, nicht in einem externen Rechenelement. Dies erhöht den Verarbeitungsdurchsatz und reduziert die Verarbeitungslast des Zentralprozessors – oder der lokalen SPS.

Die Fertigungsflexibilität wird verbessert – ein entscheidender Vorteil im heutigen Wettbewerbsumfeld. Intelligente Sensoren können bei jedem Produktwechsel aus der Ferne mit geeigneten Parametern programmiert werden. Produktion, Inspektion, Verpackung und Versand können sogar auf Einzellosgrößen zu Massenproduktionspreisen eingestellt werden, sodass jeder Verbraucher ein personalisiertes, einmaliges Produkt erhalten kann.

Rückmeldungen von linearen Positionssensoren wurden traditionell durch Probleme im Zusammenhang mit Systemrauschen, Signaldämpfung und Reaktionsdynamik behindert. Jeder Sensor musste angepasst werden, um diese Probleme zu überwinden. Honeywell bietet mit seinen intelligenten Positionssensoren SPS-L075-HALS eine Lösung. Diese können sich mithilfe einer patentierten Kombination aus einem ASIC und einer Reihe von MR-Sensoren (magnetoresistiv) selbst kalibrieren. Dadurch wird die Position eines Magneten, der an beweglichen Objekten wie Aufzügen, Ventilen oder Maschinen angebracht ist, genau und zuverlässig bestimmt.

Das MR-Array misst die Leistung der MR-Sensoren, die entlang der Bewegungsrichtung des Magneten montiert sind. Die Ausgabe und die MR-Sensorsequenz bestimmen das Sensorpaar, das der Mitte der Magnetposition am nächsten liegt. Die Ausgabe dieses Paares wird dann verwendet, um die Position des Magneten zwischen ihnen zu bestimmen. Diese berührungslose Technologie kann eine längere Produktlebensdauer und Haltbarkeit bei geringeren Ausfallzeiten ermöglichen. Eine Selbstdiagnosefunktion kann die Ausfallzeiten weiter reduzieren.

Diese Sensoren erfüllen auch andere Anforderungen an intelligente IoT-Sensoren. Ihre geringe Größe ermöglicht die Installation dort, wo wenig Platz zur Verfügung steht, während die Dichtungsoptionen IP67 und IP69K den Einsatz in rauen Umgebungen ermöglichen. Sie sind intelligent genug, um mehrere Sensor- und Schalterkomponenten sowie die bisher ebenfalls benötigte zusätzliche Verkabelung, externe Komponenten und Anschlüsse zu ersetzen. Die Sensoren werden in Luft- und Raumfahrt-, Medizin- und Industrieanwendungen eingesetzt.

Intelligente Sensoren mit Selbstdiagnose- und Reparaturfunktionen

Intelligente Sensoren können auch für sicherheitskritische Anwendungen wie die Erkennung gefährlicher Gase, Brände oder Eindringlinge gut geeignet sein. Die Bedingungen in diesen Umgebungen können rau sein und die Sensoren können für Wartung oder Batteriewechsel schwer zugänglich sein, dennoch ist eine hohe Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. Ein Team am Lab-STICC Research Center der Universität der Südbretagne hat eine Lösung entwickelt, die die Zuverlässigkeit durch den Einsatz von Doppelsonden und Hardware verbessert, die sich selbst diagnostizieren und reparieren kann.

Das ultimative Ziel ihres Projekts besteht darin, alle beschriebenen Elemente in einem einzigen diskreten Gerät zu integrieren, das für Anwendungen wie die Erkennung gefährlicher Gase in Bereichen wie Häfen oder Lagerhäusern geeignet ist. Im Mittelpunkt des Projekts steht ein Knoten, der einen internen Fehler lokalisieren und Korrekturmaßnahmen ergreifen kann, um sowohl die Zuverlässigkeit als auch die Energieeffizienz zu verbessern. Dadurch wird die Anfälligkeit des Knotens verringert und die Wartungskosten gesenkt. Das Design erkennt die Grenzen solcher Sensoren an:eingeschränkte Batterieautonomie, Energiegewinnung aufgrund unzuverlässigen Verhaltens der Energiequelle, begrenzte Verarbeitungs- und Speicherressourcen und die Notwendigkeit drahtloser Kommunikation.

Abbildung 3. Hardwarekonfiguration eines drahtlosen Sensorknotens. (Bild:©Premier Farnell Ltd.)

Der Knoten ist mit zwei Sensoren ausgestattet; Während des normalen Betriebs erfasst der erste die Umgebungsdaten, während der zweite nur von Benutzern aktiviert wird, um die erhaltenen Daten zu überprüfen. Sollte der erste Sensor ausfallen, verringert sich die Zuverlässigkeit des Knotens, während Batteriestrom für die Versorgung des nicht funktionierenden Sensors verschwendet wird. Wenn der Knoten jedoch den ersten Sensor trennt und auf den zweiten umschaltet, wird keine Energie verschwendet und die Zuverlässigkeit des Knotens bleibt erhalten.

Dementsprechend bestand das Ziel des Projekts darin, eine neuartige Selbstdiagnose zu entwickeln, die auf funktionalen und physikalischen Tests basiert, um einen Hardwarefehler in einer beliebigen Komponente des drahtlosen Sensorknotens zu erkennen. Diese Methode kann genau identifizieren, welche Knotenkomponente ausgefallen ist, und geeignete Abhilfemaßnahmen vorschlagen.

Abbildung 3 zeigt die Hardwarekonfiguration des selbstrekonfigurierbaren Sensorknotens. Zu seinen Komponenten gehören ein Prozessor, ein RAM/FLASH-Speicher, eine Schnittstelle für Aktuatoren und Sensoren (IAS) zur Verbindung mit der Umgebung, ein Radio Transceiver Module (RTM) zum Senden und Empfangen von Daten sowie eine Batterie mit Leistungsschaltern (DC-DC-Wandler). Der Knoten umfasst außerdem einen Power and Availability Manager (PAM) in Kombination mit einer FPGA-konfigurierbaren Zone. Der erste Teil gilt als intelligenter Teil für optimale Energienutzung, Selbstdiagnose und Fehlertoleranz, während der andere die Verfügbarkeit des Sensorknotens verbessert.

Abbildung 4. Probleme und Korrekturmaßnahmen für einen Selbstdiagnose-Sensorknoten. (Bild:©Premier Farnell Ltd.)

Die Tabelle in Abbildung 4 zeigt, wie der Sensorknoten auf verschiedene Knotenprobleme reagieren kann. Das FPGA enthält eine Softcore-8051-CPU, die aktiviert wird, wenn eine Leistungssteigerung erforderlich ist oder um den Hauptprozessor zu ersetzen, wenn dieser ausfällt. Der FPGA ist ein Actel-Typ IGL00V2, der aufgrund seiner Zuverlässigkeit und seines geringen Stromverbrauchs ausgewählt wurde. Der Rest des Knotens besteht aus einem PIC-Prozessor, einem RAM-Speicher, einem Miwi-Funk-Transceiver-Modul, zwei Oldham OLCT 80-Gasdetektoren, den Netzschaltern LM3100 und MAX618 sowie einer Batterie.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben wir gesehen, wie Chiphersteller und Forscher auf den Bedarf des IoT an intelligenten Sensoren reagiert haben. Dabei ging es zum Teil darum, die grundlegende Funktion des Wandlers um Intelligenz und Kommunikationsfähigkeiten zu erweitern, aber es geht auch um eine verbesserte Herstellung. Durch die Integration der MEMS-Sensorelemente und CMOS-Rechnerkomponenten auf einem einzigen Substrat können intelligente Sensoren in kleinen, kostengünstigen Paketen implementiert werden, die in platzbeschränkten Anwendungen eingebettet werden können und widerstandsfähig gegenüber ihren Umgebungsbedingungen sind.

Dementsprechend können IoT-Entwickler die Sensoren beschaffen, die sie benötigen – klein, günstig, robust und stromsparend genug für den allgegenwärtigen Einsatz, während sie gleichzeitig über die Intelligenz verfügen, sowohl nützliche Informationen als auch Rohdaten zu liefern. Sie ermöglichen außerdem eine flexiblere, granularere Automatisierung, da sie eingehende Befehle zur Neukalibrierung akzeptieren können, um Produktionsänderungen zu berücksichtigen.

Dieser Artikel wurde von Newark Element 14, Chicago, IL verfasst. Für weitere Informationen klicken Sie hier  .