Implementierung der Zustandsüberwachung mit Single-Pair-Ethernet

In der Fabrikautomatisierung und im industriellen Internet der Dinge (IIoT) bietet die zustandsorientierte Überwachung (CbM) Einblicke in den Zustand der Anlagen, um die Betriebszeit und Produktivität zu erhöhen, die Wartungskosten zu senken, die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten. Während Verbesserungen bei Sensoren, Diagnosealgorithmen, Verarbeitungsleistung und der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernverfahren (ML) die Nützlichkeit der CbM erhöhen, hat der Mangel an geeigneter Infrastruktur seine Reichweite bei vielen Anwendungen eingeschränkt.

Geräte im Bergbau, in der Öl- und Gasindustrie, bei Versorgungsunternehmen und in der Fertigung befinden sich oft an Orten, an denen es keine Stromversorgungs- oder Datennetze gibt. Das Verlegen neuer Strom- und Netzwerkkabel zu diesen abgelegenen Standorten kann kostspielig und unpraktisch sein, insbesondere für CbM-Anwendungen, die relativ hohe Strom- und Datenraten erfordern.

Drahtlose Alternativen sind mit Kompromissen verbunden. Ein batteriebetriebener Sensor kann zum Beispiel nur begrenzte Datenraten liefern, so dass diese Geräte für CbM ungeeignet sind. Um diese Standorte mit den neuesten CbM-Funktionen auszustatten, werden alternative Infrastrukturoptionen benötigt, die eine zuverlässige Stromversorgung und Netzwerke mit hoher Bandbreite zu geringen Kosten bieten.

10BASE-T1L Single-Pair-Ethernet (SPE) wurde ausdrücklich zur Erfüllung dieser Kriterien entwickelt. Es liefert Daten und Strom über Entfernungen von bis zu 1 Kilometer (km), was weit über die Grenzen von Industrial Ethernet hinausgeht. Mit dieser neuen Technologie können anspruchsvolle CbM-Technologien an bisher unzugänglichen Stellen eingesetzt werden.

Dieser Artikel gibt einen Überblick über CbM und die Auswirkungen von KI, bevor die Vorteile von SPE für abgelegene Standorte erläutert werden. Er hebt kritische Komponenten von SPE-basierten Sensoren hervor und bietet Richtlinien für deren Auswahl. Abschließend werden die Grundlagen der Entwicklung einer kombinierten Daten- und Stromversorgungsschnittstelle erläutert, und es wird gezeigt, wie ein SPE-basiertes CbM-System in ein breiteres industrielles Netzwerk integriert werden kann.

CbM und die Auswirkungen von KI und ML

Während viele Faktoren das Wachstum von CbM vorantreiben, ist der Aufstieg von KI und ML besonders bemerkenswert. Diese Technologien erweitern die Reichweite von CbM über rotierende Maschinen wie Pumpen, Kompressoren und Ventilatoren hinaus auf ein breiteres Spektrum von Maschinen wie CNC-Maschinen, Fördersysteme und Robotertechnik.

Diese Fortschritte sind dank der Fähigkeit von KI- und ML-Systemen möglich, unzählige Daten zu erfassen und zu interpretieren, darunter Vibrations-, Druck-, Temperatur- und visuelle Daten. Mit umfangreichen Datensätzen können KI- und ML-Systeme anormale Verhaltensweisen erkennen, die älteren Technologien möglicherweise entgangen wären.

Um diese Vorteile zu realisieren, müssen die Daten von allen relevanten Geräten verfügbar sein. Deshalb ist es für CbM-Systeme von entscheidender Bedeutung, Edge-zu-Cloud-Vernetzung bis in die entlegensten Winkel eines Betriebs zu bieten (Abbildung 1).

Abbildung 1: Moderne CbM-Systeme müssen weit verzweigte betriebstechnische Anlagen mit informationstechnischen Systemen verbinden. (Bildquelle: Analog Devices)

Die Vorteile von SPE gegenüber den Alternativen

Um diese abgelegenen Standorte zu versorgen, wird eine IT-freundliche Methode zur Daten- und Stromversorgung benötigt, die die Kosten und den physischen Platzbedarf auf ein Minimum reduziert. Industrielle Ethernet-Lösungen sind eine offensichtliche Wahl, da sie eine typische Datenbandbreite von 100 Megabit pro Sekunde (Mbit/s) und Power over Ethernet (PoE) mit bis zu 30 Watt pro Port bieten. Industrial Ethernet ist jedoch auf eine Entfernung von 100 Metern (m) beschränkt.

SPE bietet, wie der Name schon sagt, Ethernet-Vernetzung über ein einziges verdrilltes Leitungspaar anstelle von zwei Paaren für 100BASE-TX oder vier Paaren für 10BASE-T. Dadurch ist die SPE-Verkabelung kleiner, leichter und kostengünstiger als eine entsprechende Industrial-Ethernet-Verkabelung. Trotz des geringeren Platzbedarfs unterstützt SPE Übertragungsstrecken von bis zu 1 Kilometer (km), Datenraten von bis zu 1 Gigabit pro Sekunde (Gbit/s), eine Leistung von bis zu 50 Watt und Steckverbinder der Schutzart IP67 für raue Umgebungen.

Es ist zu beachten, dass sich die Höchstwerte für SPE gegenseitig ausschließen. So werden beispielsweise Geschwindigkeiten von 1 Gbit/s nur für kurze Strecken bis zu 40 m unterstützt. Im Gegensatz dazu sind die Datenraten auf 10 Mbit/s bei einer maximalen Kabellänge von 1 km begrenzt.

Auswahl eines Ethernet-MAC für den Einsatz in einer SPE-Anwendung

Wie alle Ethernet-Verbindungen verfügen auch SPE-Schnittstellen über eine MAC-Schicht (Media Access Control) und eine physikalische Schicht (PHY). Der MAC verwaltet den Ethernet-Verkehr, während der PHY die analogen Wellenformen des Kabels in digitale Signale umwandelt.

Viele moderne Mikrocontrollereinheiten (MCUs) sind mit einem MAC ausgestattet, und einige enthalten einen PHY. Die kostengünstigen, stromsparenden MCUs, die für Edge-Sensoren verwendet werden, verfügen jedoch über keine dieser Eigenschaften. Die Lösung liegt im 10BASE-T1L MAC-PHY, der beide Elemente in einem separaten Chip implementiert und es ermöglicht, aus verschiedenen extrem energiesparenden Prozessoren zu wählen.

Ein gutes Beispiel ist der ADIN1110CCPZ-R7 von Analog Devices (Abbildung 2). Dieser 10BASE-T1L-Transceiver mit einem Port ist für SPE-Verbindungen mit hoher Reichweite und 10 Mbit/s konzipiert. Der ADIN1110 wird über eine serielle 4-Draht-Peripherieschnittstelle (SPI) mit dem Host verbunden, eine Schnittstelle, die in den meisten modernen Mikrocontrollern zu finden ist.

Abbildung 2: Der ADIN1110 ist ein 10BASE-T1L-Transceiver mit einem Port, der über eine 4-Draht-SPI-Schnittstelle an den Host-Prozessor angeschlossen wird. (Bildquelle: Analog Devices)

Um die Robustheit zu verbessern, verfügt der ADIN1110 über eine integrierte Spannungsversorgungsüberwachung und eine POR-Schaltung (Power-on-Reset). Durch programmierbare Sendepegel, externe Abschlusswiderstände und unabhängige Empfangs- und Sendepins ist die Komponente auch für eigensichere Anwendungen geeignet.

Entwurf einer gemeinsamen Daten- und Energiekommunikationsschnittstelle

SPE liefert Strom und Daten über die gleichen Leitungen mit einer Technologie namens „Power over Data Lines“ (PoDL). Wie in Abbildung 3 dargestellt, werden Hochfrequenzdaten über Reihenkondensatoren an das verdrillte Leitungspaar gekoppelt, während Gleichstrom (DC) über Induktivitäten in die Leitungen eingespeist wird.

Abbildung 3: PoDL liefert Strom- und Datensignale über eine einzige verdrillte Zweidrahtleitung mit induktiver bzw. kapazitiver Kopplung. (Bildquelle: Analog Devices)

In der Praxis sind zusätzliche Komponenten für Robustheit und Fehlertoleranz erforderlich. Zum Beispiel wird eine Brückengleichrichterdiode zum Schutz vor falscher Polarität des Stromanschlusses empfohlen. Ebenso ist ein Überspannungsbegrenzer (TVS-Diode) für die elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) erforderlich. Insbesondere ist eine Drossel erforderlich, um Gleichtaktstörungen im Kabel abzuschwächen.

Auswahl von Sensoren für CbM

Wie bereits erwähnt, kann CbM auf eine Vielzahl von Erfassungsmodalitäten angewendet werden. Bei all diesen Modalitäten ist der Kompromiss zwischen Performance und Effizienz einer der kritischen Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt.

Nehmen wir als Beispiel die Vibrationsmessung. Piezoelektrische Sensoren bieten eine bessere Performance als mikroelektromechanische Systeme (MEMS), sind aber teurer. Dies macht piezoelektrische Sensoren zu einer guten Wahl für hochkritische Anlagen, die meist zentral gelegen sind.

Im Gegensatz dazu befinden sich viele weniger kritische Anlagen oft in den entlegensten Bereichen einer Einrichtung und werden daher derzeit aus Kostengründen nicht überwacht. Dennoch müssen ihre Daten ausgewertet werden, um die Gesamtproduktivität des Systems zu verbessern. Die Kombination aus Abstand und Kostenempfindlichkeit ist genau das, was SPE-basiertes CbM auszeichnet und MEMS-Sensoren zu einer natürlichen Lösung macht.

Neben den geringeren Kosten bieten MEMS-Sensoren weitere Vorteile für SPE-Sensoren. Im Vergleich zu piezoelektrischen Sensoren bieten die meisten MEMS-Sensoren beispielsweise digitale Filterung, hervorragende Linearität, geringes Gewicht und kleine Abmessungen.

Die nächste Designentscheidung ist die zwischen ein- und dreiachsigen Sensoren. Tabelle 1 zeigt die Unterschiede zwischen zwei typischen Beispielen, dem dreiachsigen Beschleunigungsmesser ADXL357BEZ-RL und dem einachsigen Beschleunigungsmesser ADXL1002BCPZ-RL7.

Tabelle 1: Der einachsige Sensor ADXL1002BCPZ-RL7 und der dreiachsige Sensor ADXL357BEZ-RL bieten Kompromisse in vielen wichtigen Bereichen. (Bildquelle: Analog Devices)

Wie Tabelle 1 zeigt, bieten einachsige Sensoren eine wesentlich höhere Bandbreite und ein geringeres Rauschen. Dreiachsige Sensoren können jedoch vertikale, horizontale und axiale Schwingungen erfassen und bieten so ein detaillierteres Verständnis für den Betrieb einer Anlage. Viele Fehler, darunter verbogene Wellen, exzentrische Rotoren, Lagerprobleme und verkantete Rotoren, sind mit einem einachsigen Sensor nur schwer zu erkennen.

Es sei darauf hingewiesen, dass Vibrationssensoren allein nicht alle Fehler erkennen können, auch nicht solche, die in erster Linie mit Vibrationen zusammenhängen. In einigen Fällen kann die optimale Lösung darin bestehen, einen einachsigen Sensor mit anderen Sensoren zu kombinieren, z. B. mit einem Sensor für den Strom oder das Magnetfeld eines Motors. In anderen Fällen kann die beste Lösung zwei oder mehr einachsige Sensoren umfassen.

Angesichts der Komplexität dieser Überlegungen ist es ratsam, mit beiden Arten von Sensoren zu experimentieren. Zu diesem Zweck bietet Analog Devices das Evaluierungsboard für den dreiachsigen Sensor ADXL357 und das Evaluierungsboard für den einachsigen Sensor ADXL1002 an.

Integration eines SPE-basierten CbM-Systems in ein größeres industrielles Netzwerk

Eine wesentliche Voraussetzung für jedes CbM-System ist die nahtlose Anbindung an die Cloud. Abbildung 4 zeigt, wie dies mit dem MQTT-Protokoll (Message Queuing Telemetry Transport) erreicht werden kann. Dieses schlanke IIoT-Messaging-Protokoll ermöglicht die Verbindung von Remote-Geräten mit minimalem Code-Footprint und geringer Netzwerkbandbreite.

Abbildung 4: Dargestellt ist eine CbM-Architektur auf der Grundlage von SPE. Zu den wichtigsten Komponenten des Sensorsystems gehören der Sensor, ein stromsparender Edge-Prozessor und der MAC-PHY. (Bildquelle: Analog Devices)

Die meisten preisgünstigen Cortex-M4-Mikrocontroller eignen sich für diese Anwendung, da praktisch alle diese Chips über die SPI-Ports verfügen, die für die Verbindung mit dem/den Sensor(en) und dem MAC-PHY erforderlich sind. Aus Software-Sicht sind die wichtigsten Anforderungen ausreichend Speicher für den MQTT-Stack, ein geeignetes Echtzeit-Betriebssystem (RTOS) und Edge-Analysesoftware. In der Regel werden nur ein paar Dutzend Kilobyte RAM und ROM benötigt.

Sobald das SPE-Kabel die bestehende Infrastruktur erreicht, kann ein Medienkonverter das 10BASE-T1L-Signal in 10BASE-T-Rahmen für Standard-Ethernet-Kabel umwandeln. Beachten Sie, dass bei dieser Konvertierung lediglich das physikalische Format geändert wird; die Ethernet-Pakete bleiben unangetastet. Von hier aus können diese Pakete über ein beliebiges Ethernet-Netzwerk gesendet werden.

Fazit

SPE entwickelt sich zu einer transformativen Technologie, die die Herausforderungen des CbM für entfernte Anlagen geschickt angeht. Seine PoDL-Fähigkeiten vereinen auf elegante Weise Strom- und Datenübertragung über eine einzige verdrillte Zweidrahtleitung und bieten so eine kostengünstige Möglichkeit, die Ethernet-Infrastruktur auf größere Entfernungen auszudehnen. Durch die durchdachte Auswahl von MAC-PHY-Schnittstellen und MEMS-Sensoren können diese Fähigkeiten genutzt werden, um kompakte, leichte Lösungen zu entwickeln, die ausreichend kosteneffizient sind, um ihren Einsatz bei weniger kritischen Anlagen zu rechtfertigen. Dies ermöglicht neue Einblicke in die Abläufe, die KI- und ML-Systeme nutzen können, um noch nie dagewesene betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen.