歐美德國(guó)工控產(chǎn)品  PRISMAPP20S

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在這個(gè)包含多個(gè)部分的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系列文章中，我們將分解和研究大型物聯(lián)網(wǎng)框架中邊緣節(jié)點(diǎn)解讀的基本方面：檢測(cè)、測(cè)量、解讀和連接數(shù)據(jù)，同時(shí)還將考慮功率管理和安全性。邊緣節(jié)點(diǎn)所需的數(shù)據(jù)集可能只是一個(gè)離散的完整寬帶信息子集。同樣，數(shù)據(jù)可以根據(jù)要求進(jìn)行傳輸。高效的超低功耗(ULP)處理也是實(shí)施任何邊緣節(jié)點(diǎn)方案的一個(gè)關(guān)鍵。

智能分區(qū)模式轉(zhuǎn)變工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其前身(機(jī)對(duì)機(jī)(M2M)通信)的先鋒時(shí)代在很大程度上是由云平臺(tái)這一主要應(yīng)用推動(dòng)因素的作用定義的。智能系統(tǒng)的洞察力以往都只是依賴于云級(jí)能力。實(shí)際的邊緣傳感器裝置一直以來都相對(duì)簡(jiǎn)單。然而，由于邊緣節(jié)點(diǎn)的低功耗計(jì)算能力比云計(jì)算能力的發(fā)展更迅速，這個(gè)前提目前正在動(dòng)搖。

邊緣節(jié)點(diǎn)如今具有檢測(cè)、測(cè)量、解讀和連接數(shù)據(jù)的能力。智能分區(qū)模式正從連接傳感器模型向智能設(shè)備模型轉(zhuǎn)變，從而提供更多的可用架構(gòu)選項(xiàng)，并允許組織部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以的方式改進(jìn)其實(shí)體資產(chǎn)和流程。邊緣計(jì)算分析(亦稱為智能邊緣或解讀)推動(dòng)著這一轉(zhuǎn)變。大規(guī)模的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署依賴于一系列安全、高效節(jié)能并且易于管理的多樣化智能節(jié)點(diǎn)。

邊緣分析優(yōu)質(zhì)的傳感數(shù)據(jù)仍可邊緣化，且無需細(xì)心留意邊緣節(jié)點(diǎn)分析中應(yīng)用的要求。邊緣傳感器裝置可能會(huì)受到能源、帶寬或原始計(jì)算能力的約束。這些約束條件將影響到能夠?qū)?/span>IP堆棧刪減為最小閃存或RAM的協(xié)議選擇。這使得編寫程序充滿挑戰(zhàn)性，并且可能需要犧牲一些IP性能。

　　邊緣處理可以是一個(gè)分析過程，除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)端服務(wù)器以進(jìn)行云級(jí)分析，它還可以作為一種方法，用于分析接近其來源的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)鏈中盡早地進(jìn)行實(shí)時(shí)分析邊緣處理可減少下游有效負(fù)載，并縮短延遲。如果初始數(shù)據(jù)處理可以在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行，那么就可以簡(jiǎn)化所需的數(shù)據(jù)格式、通信帶寬以及最終聚集在云端網(wǎng)關(guān)。通過緊耦合連接至傳感器的時(shí)間敏感型反饋回路可提供即時(shí)處理，從而為更有價(jià)值的明智決策作準(zhǔn)備。然而，這要求提前了解清楚需要獲得哪些有價(jià)值的具體信息，才能從檢測(cè)和測(cè)量數(shù)據(jù)中得到預(yù)期結(jié)果。此外，由于空間隔離或應(yīng)用差異，也可能因邊緣節(jié)點(diǎn)的不同而不同。事件報(bào)警、觸發(fā)信號(hào)和中斷檢測(cè)可以忽略大部分?jǐn)?shù)據(jù)，只傳輸需要的數(shù)據(jù)。時(shí)間折舊貨幣的時(shí)間價(jià)值是一種概念，即現(xiàn)在的一美元比未來某一時(shí)候的一美元更有價(jià)值。類似地，數(shù)據(jù)也存在時(shí)間常數(shù)。數(shù)據(jù)的時(shí)間價(jià)值是指在這個(gè)幾分之一秒檢測(cè)到的數(shù)據(jù)與從現(xiàn)在起一周、一天或甚至一個(gè)小時(shí)之后檢測(cè)到的數(shù)據(jù)不同。此類任務(wù)關(guān)鍵型物聯(lián)網(wǎng)范例有熱沖擊檢測(cè)、氣體泄漏檢測(cè)或需要采取立即行動(dòng)的災(zāi)難性機(jī)械故障檢測(cè)。時(shí)間敏感型數(shù)據(jù)價(jià)值在解讀之時(shí)開始衰減。有效解讀數(shù)據(jù)和采取行動(dòng)的延遲越長(zhǎng)，決策的價(jià)值將越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間折舊問題，我們必須進(jìn)一步深入了解信號(hào)鏈。

　　邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)的處理算法可對(duì)抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、抽取、調(diào)諧和精處理，將其分解至要求的子集。這首先需要定義目標(biāo)窄帶數(shù)據(jù)?？烧{(diào)帶寬、抽樣率和動(dòng)態(tài)范圍有助于一開始就在硬件的模擬域中建立基準(zhǔn)。通過可進(jìn)一步重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點(diǎn)之前，并及早判定信號(hào)內(nèi)容。一些高階計(jì)算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)使用所需的模擬設(shè)置，傳感器只會(huì)檢測(cè)需要的信息，并提供更短的時(shí)間常數(shù)以獲得高質(zhì)量的解讀數(shù)據(jù)。

　　邊緣處的數(shù)字后端處理濾波器可進(jìn)一步重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點(diǎn)之前，并及早判定信號(hào)內(nèi)容。一些高階計(jì)算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)字后端處理濾波器的情況下，可能會(huì)出現(xiàn)混疊。振動(dòng)監(jiān)控的典型信號(hào)鏈。

　　我們可以看到在未使用前端模擬濾波器或數(shù)字后端處理濾波器的情況下，抽取8次(左側(cè))的簡(jiǎn)單信號(hào)將混疊新的干擾信號(hào)(中間)，從而使頻率折疊成期望的新信號(hào)頻帶(右側(cè))。數(shù)字后端處理濾波器搭配數(shù)字信號(hào)處理器(DS可進(jìn)一步重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點(diǎn)之前，并及早判定信號(hào)內(nèi)容。一些高階計(jì)算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)P)或微控制器(MCU)，同時(shí)將半帶FIR低通濾波器與抽取濾波器一起使用，將能夠?yàn)V除混疊的干擾信號(hào)，從而有助于防止出現(xiàn)這一問題。

邊緣節(jié)點(diǎn)處理洞察力——智能工廠，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用解決方案適用于工廠機(jī)器狀態(tài)監(jiān)控。該解決方案的目的是在發(fā)生故障之前識(shí)別和預(yù)測(cè)機(jī)器性能問題。邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)的多軸高動(dòng)態(tài)范圍加速度計(jì)用于監(jiān)控工業(yè)機(jī)器上不同部位的振動(dòng)位移?？梢院Y選和抽取原始數(shù)據(jù)，在微控制器中進(jìn)行頻域解讀?？梢蕴幚砼c已知性能極限進(jìn)行比較的FFT，針對(duì)下游的通過、未通過和警示警報(bào)進(jìn)行測(cè)試。通過FIR濾波去除目標(biāo)帶寬外的寬帶噪聲，可實(shí)現(xiàn)FFT內(nèi)的處理增益。非對(duì)稱MCU可整合ARM® Cortex®-M3和Cortex-M0，使用處理器間通信協(xié)議進(jìn)行通信。這使M3能夠重點(diǎn)處理繁瑣的數(shù)字信號(hào)處理任務(wù)，而M0則執(zhí)行密集程度較低的應(yīng)用控制。5這樣可以將更簡(jiǎn)單的任務(wù)分流至小型內(nèi)核中處理。分區(qū)可化功能更強(qiáng)大的M3內(nèi)核的處理帶寬，以便進(jìn)行計(jì)算密集型處理，而這是協(xié)同處理的真正核心所在。核間通信采用共享SRAM，其中一個(gè)處理器引發(fā)中斷，而另一個(gè)檢查。當(dāng)接收處理器在響應(yīng)時(shí)引發(fā)中斷，就會(huì)發(fā)出報(bào)警。

異構(gòu)多核MCU的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于，它可以克服嵌入式閃存的限速問題。通過在兩個(gè)小型內(nèi)核中以非對(duì)稱的方式對(duì)任務(wù)進(jìn)行分割，可在實(shí)現(xiàn)內(nèi)核的全部性能的同時(shí)，仍繼續(xù)使用低成本嵌入式存儲(chǔ)器。實(shí)現(xiàn)嵌入式閃存的成本通常決定MCU的成本，因此可有效地消除瓶頸。在可用的功率預(yù)算中平衡處理器需求是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵部分。

功率平衡即使是在可以實(shí)現(xiàn)能量采集的情況下，許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)也必須能夠在同一小型電池上運(yùn)行多年。ULP操作將是這些節(jié)點(diǎn)的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，而且必須選用能夠最小化節(jié)點(diǎn)實(shí)際功耗的元件。6許多非常適可進(jìn)一步重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點(diǎn)之前，并及早判定信號(hào)內(nèi)容。一些高階計(jì)算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的MCU都采用ARM系列的Cortex-M嵌入式處理器，針對(duì)低功耗MCU和傳感器應(yīng)用。7包括針對(duì)更簡(jiǎn)單高效應(yīng)用而優(yōu)化的Cortex-M0+，以及需要浮點(diǎn)和DSP操作的高性能復(fù)雜應(yīng)用的Cortex-M4。使用性能更高的處理內(nèi)核可能會(huì)影響低功耗性能。

　　ARM CPU在代碼大小、性能和效率方面提供了一個(gè)新方向。但是對(duì)于MCU在工作模式或深度睡眠模式下的實(shí)際功耗，許多超低功耗能力取決于MCU供應(yīng)商。工作功耗深受工藝技術(shù)選擇、超高速緩存和處理器整體架構(gòu)的影響。MCU睡眠可進(jìn)一步重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點(diǎn)之前，并及早判定信號(hào)內(nèi)容。一些高階計(jì)算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(yīng)(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)電流以及CPU處于睡眠模式時(shí)的可用外圍功能主要受MCU的設(shè)計(jì)和架構(gòu)影響。