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Softsensor MLS/160A

Softsensor MLS/160A

Durch das Zusammenspiel des 6-Achsen-Inertialsensors (Trägheitssensor) MLS/160A mit den Machine-Learning-Bausteinen des Remote Maintenance Gateways RMG/941 entsteht ein sog. Softsensor oder auch virtueller Sensor, der die spezifische Schwingungscharakteristik von Kraft- und Arbeitsmaschinen als Funktionsprinzip nutzt.

Da die kennzeichnenden Schwingungsmerkmale zustandsabhängig sind, lässt sich ein solcher Softsensor für Condition-based-Monitoring- und Predictive-Maintenance-Anwendungen einsetzen. Die gesamte Echtzeitdatenanalyse kann ohne eine permanente Cloudanbindung direkt im RMG/941 erfolgen.

Alternativ lässt sich auch periodisch ein vom MLS/160A erfasster Merkmalsdatenvektor in die Cloud übertragen und dort durch einen Machine-Learning-Algorithmus weiterverarbeiten.

Dies ermöglicht ein Condition-based Monitoring an Hand von Echtzeit-Schwingungsdaten für praktisch jede Maschine oder Anlage.

 

White Paper RMG/SSDK1

Highlights

  • 6-Achsen-Inertialsensor Bosch BMI160
  • Umweltsensor Bosch BME280
  • Echtzeit-IoT-Betriebssystem RIOT
  • A/B-Bootkonzept
  • Firmware-Updates aus der Ferne mittels Secure Device Update

RMG/SSDK1: Softsensorentwicklungskit

Der Workflow einer auf Machine Learning (ML) basierenden Condition-Monitoring-Anwendung besteht aus zwei Phasen. In einer Trainingsphase werden aus den zu einer bestimmten Anwendung gehörenden Sensoren zunächst Historiendaten mit Merkmalsvektoren in einer Textdatei (CSV-Datei) gesammelt und dann zur Modellbildung eines geeigneten ML-Algorithmus genutzt.

In der anschließenden Inferenzphase wird dann jeweils ein einzelner Merkmalsvektor mit Echtzeitsensordaten an Hand des mathematischen Modells per Supervised Learning analysiert und dabei der jeweilige Betriebszustand klassifiziert. Der Lieferumfang des RMG/941 enthält eine Python3-Laufzeitumgebung mit zahlreichen Data-Science-Bibliotheken, die verschiedene ML-Funktionen bis hin zu neuronalen Netzwerken bieten.

Sowohl für die Erfassung der Historiendaten als auch für die einzelnen Merkmalsvektoren lässt sich der Data Streaming Mode des MLS/160A nutzen.

Die Daten des 6-Achsen-Inertialsensors reichen für Maschinen mit geringer Drehzahl aus, um per ML-basierter Echtzeitdatenanalyse unterschiedliche Zustände mit hoher Genauigkeit zu erkennen.

Mit PyDSlog steht zudem eine vorkonfigurierte Software zur Messdatenerfassung zur Verfügung, mit der sich sehr einfach die Merkmalsvektoren zur Modellbildung erzeugen lassen.

Damit ist innerhalb kürzester Zeit eine Edge-Lösung für das Condition Monitoring mit RMG/941 und MLS/160A realisierbar.

Secure Device Update

Betrachtet man eine typische Steuerungslösung in der Automatisierung aus dem Blickwinkel der IT-Sicherheit, müssten eigentlich sehr viele Lösungen sofort stillgelegt werden. Hauptgrund sind in der Regel fehlende Möglichkeiten für Software-Updates. In den meisten Fällen existieren noch nicht einmal Patches, obwohl einige Steuerungen seit langem bekannte Schwachstellen besitzen.

Secure Device Updates (SDU) lösen diese Probleme und bieten darüber hinaus die Möglichkeit, neue Funktionen an die Anwender zu verteilen. Soll eine Komponente, Maschine oder Anlage über eine IoT-Anbindung mit Software- und Konfigurations-Updates versorgt werden, muss neben der Anlagen- vor allen Dingen auch die IT-Sicherheit beachtet werden.

Beim aktuellen Stand der Technik erfordert dies eine Public-Key-Infrastruktur (PKI) für digitale Signaturen mit privaten und öffentlichen Schlüsseln, Zertifikaten, Sperrlisten usw., um zumindest die Authentizität und Integrität des Updates zu gewährleisten. Alle dafür erforderlichen Bausteine sind in SDU enthalten.

Der Softsensor MLS/160A wird hinsichtlich der Firmware-Updates sowohl von den SDU-Entwicklungswerkzeugen als auch von der RMG/941-SDU-App unterstützt.

Secure Device Update

User Story SDU

Ich habe 150 Anlagensteuerungen mit MLS/160A als Überwachungssensor weltweit in Betrieb.

Da möchte ich bei Bedarf die Sensor-Firmware per Remote-Update pflegen können.

Firmware-Update des MLS/160A via SDU

Wir haben ein umfangreiches Beispiel für ein Firmware-Update des MLS/160A via SDU und dem RMG/941 veröffentlicht. Das gesamte Beispiel für das Firmware-Update inklusive sämtlichen Code-Dateien und einer ausführlichen Beschreibung (in Englisch) ist auf GitHub zu finden:

Firmware-Update des MLS/160A via SDU auf GitHub.

Firmware-Update des MLS/160A via SDU

Technische Daten

Prozessor
Hersteller / Typ STM32 Microcontroller mit ARM 32-Bit Cortex-M3 Core
Taktgeschwindigkeit max. 72 MHz
Speicher
RAM 20 KB SRAM
Flash 64 KB
Schnittstellen
Serielle I/Os 1x RS485 Halb-Duplex, 115200 Baud
JTAG/Debug 1x 18-Pin-Connector (intern)
6-Achsen-Inertialsensor Bosch BMI160
3-Achsen-Beschleunigungssensor Max. Abtastrate: 1600 Hz
Max. analoge Bandbreite: 684 Hz für x- und y-Achse; 353 Hz für Z-Achse
Messbereich: ±2 g (g = 9.81 m/s²)
Auflösung: signed 16-bit integer
3-Achsen-Gyroskop Max. Abtastrate: 1600 Hz
Max. analoge Bandbreite: 523.9 Hz
Messbereich: ±2000°/s
Auflösung: signed 16-bit integer
Umweltsensor Bosch BME280
Luftfeuchtigkeit Betriebsbereich 0 .. 100% rel. Luftfeuchtigkeit
Luftdruck Betriebsbereich 300 .. 1100 hPa
Temperatur Betriebsbereich -40 .. 85 °C
Software
Betriebssystem RIOT 2019.04
Sonstiges SDU Device Driver
Protokolle RS485 zur Übertragung der Messwerte in speziellem Data Streaming Mode
Konfiguration Mittels Datagrammen
Sonstiges Firmware-Update mittels Secure-Device-Update-App (A/B-Boot)
Anzeigen / Kontrollelemente
LEDs 1x Power/Systemstatus
Elektrische Eigenschaften
Spannungsversorgung 12 .. 24 VDC über externes Netzteil
Stromaufnahme typ. 20 mA @12 V / typ. 10 mA @24 V
Mechanische Eigenschaften
Schutzart IP40/IP65
Masse < 50 g
Maße 91.2 mm x 43.2 mm x 26 mm (ohne Kabel)
Betriebstemperatur -20 .. 70 °C
Standards und Zertifikate
EMC CE
Umweltstandards RoHS, WEEE

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30419 Hannover

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