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面向工业物联网的创新平台设计

发布者:jackzhang 时间:2015-09-07 10:14:16

实现任意互连的高灵活性工业物联网 (IIoT) 系统将通过平台方法不断适应需求和演进发展。
 
作者:Andy Chang  学术研究高级经理 美国国家仪器公司 (NI) 

 

 在过去的十年里,我们的社会变得越来越依赖最新的电子与通信技术,例如从移动设备到智能车辆再到家居自动化。通过将这些物品或“物”嵌入在电子产品、软件和传感器中并利用连接技术将其联在一起,便构成了物联网 (IoT)。物联网概念由技术先驱 Kevin Ashton 于 1999 年提出,指人、机器和基础设施之间连接技术的发展将提升智能、业务洞察力、效率和创新水平。

 

IoT 潜力巨大,将给我们的生活带来深远的影响。国家仪器的客户在开发、部署和优化物联网核心部件(如消费类/工业产品与系统)以及将这些产品与系统连接在一起的有线和无线基础设施方面发挥着关键作用。 

国家仪器和赛灵思长达十多年的技术合作推出了众多强大工具,助力工程师和科研人员开拓创新、重塑世界。从 NI FlexRIO 模块到 CompactRIO 控制器,以及 NI 模块上系统(SoM) 和 myRIO 设备,国家仪器已经在其连续数代最先进的产品上采用了赛灵思最新几代器件。对帮助创新人员使用一体化软硬件平台设计、构建和测试这些智能化设备,国家仪器深感自豪。

物联网面临的重重挑战 

据 Gartner 公司提供的数据来看,2015 年估计将有 49 亿联网设备投入使用,到 2020 年将增至 250 亿。这些联网系统的覆盖范围广,从智能工厂的机械设备、汽车中的高级驾驶辅助系统 (ADAS),到智能城市中的电网以及有助于延年益寿的保健可穿戴设备,无所不有。工业物联网的特征可描述为大量彼此通信,协调数据分析和行为,以提升工业绩效、造福整个社会的联网工业系统。

 

通过传感器和执行器解决复杂的控制问题,实现数字世界与物理世界对接的工业系统,即为常说的信息物理系统。这些系统正结合使用大模拟数据 (Big Analog Data) 解决方案,并通过数据和分析掌握更深度信息。试想工业系统能够调整自己的环境乃至自己的健康状况。机械设备不会一直使用到出现故障,而是调度自己的维护工作,甚至是动态调整自己的控制算法以弥补磨损部件,然后将该数据通告给其他机器设备和使用这些机器设备的操作人员。

在此基础上,图1所示的物联网领域还可以进一步细分为三个部分:智能边缘(传感器/执行器)、System of Systems (SoS),以及在满足时延、同步和可靠性要求的同时支持所有连接和数据分析的端对端分析功能。通常,这些智能产品由不同厂商生产,因此所使用的嵌入式处理器、协议和软件各不相同。贯穿整个设计周期直到最终部署过程的产品集成是一项关键挑战实现全联网的世界需要采用基于平台的方法。  

基于平台的设计 

基于平台设计概念源于形式化建模技术、明确定义的抽象层次和关注点分离,以实现有效的设计流程。所有这些因素对设计和构建 IoT 系统至关重要。其旨在为工程师提供合适的抽象层次,以及到其他采用不同软件语言(或框架)和不同硬件协议的元件和子系统的连接。在过去四十年里,国家仪器提供了众多强大灵活的技术解决方案,助力工程师和科研人员提升生产力、创新及开发能力。国家仪器大力投资开发一体化软硬件平台,以帮助医疗保健、汽车、消费类电子、粒子物理等领域的广大客户降低设计复杂性。

 

具体而言,图 2 所示的 NI LabVIEW 可重配置I/O(RIO) 架构充分发挥开放性 LabVIEW 软件和商用现成 (COTS) 硬件的优势,为设计和构建 IoT 系统提供通用架构。近期 LabVIEW RIO 再度融合赛灵思 Zynq®-7000 All Programmable SoC 平台。这样通过引入 Linux 实时操作系统 (RTOS) 以及采用相同芯片组创建同时覆盖学术界和工业界的平台,将不断促进开放性和可扩展性。将 LabVIEW RIO 架构与 NI DIAdem 和 NI InsightCM 等技术结合用于数据管理和数据汇聚,客户可以在整个产品设计周期中设计、构建和测试 IoT 设备,运用通用平台和架构开展预防性维护工作。

用于医疗保健的智能边缘传感器 

物联网已经正在显著地影响我们的生活。我们已经变得越来越依赖智能电话和平板电脑等个人设备以及雀巢的恒温器和飞利浦的 Hue 灯泡等家用设备。与此同时,使用智能联网传感器让患者将数据传送给医疗基础设施进行诊断和预后判断的医疗保健物联网市场板块,到 2020 年市值有望达到 1,170 亿美元。保健可穿戴产品和智能手表等设备刚刚进入市场,研究人员正在积极开发用于居家康复乃至智能假肢的技术。 

 

在这个市场上的 Cyberlegs 项目是一个由意大利圣安娜高等学校生物机器人研究所的 Paolo Dario 教授牵头的欧洲 FP-7 级项目。该项目的目的是为膝上截肢患者开发用于下肢功能替换的人工认知系统。其目标是开发出一种多自由度系统,能够替换下肢并以其他方式辅助病患。

负责开发和集成 Cyberlegs 系统的 Nicola Vitiello 博士曾广泛地使用 CompactRIO 开发最初的原型和验证子系统和控制算法,以预测不同患者的准确行走步态(见图 3)。在 NI SOM 中利用 Zynq SoC 的可扩展性,可显地缩小所需封装尺寸和功耗。Vitiello 充分利用该平台的自适应性,让传感器和执行器更具智能,从而为假肢配备了一个可以完全活动的膝盖。这一发展让患者活动更自如一些,比如上下楼梯和上下坡。

机器对机器 (M2M) 通信 

Gartner 估计很快地球上的联网设备的数量就会超过人类的数量。到 2022 年,每个家庭都会拥有超过 500 个联网设备,通信基础设施必须能够处理其产生的 35ZB 数据。随着新的智能设备不断推向市场以及新的通信标准和协议层出不穷,企业需要确保采用一种可扩展的框架来设计这些M2M通信解决方案,并对其进行原型设计和测试,才能在竞争中始终稳居领先地位。  

 

传统的自动测试设备 (ATE) 经优化后,可用来测试遵循了摩尔定律的技术,而且在这方面它做得非常好。但在过去的几十年里,发生了一种微妙的变化,在 IC 中集成越来越多的模拟技术,导致测试挑战远远超出摩尔定律范畴。针对 IoT 的创新要求,测试工程师的任务包括对混合信号系统(同时包括来自传感器、RF天线等的数字和模拟信号)进行验证,并且要在消费品数量级上确保尽可能低的价格。面对未来的测试挑战,传统ATE难以应付。对于 IoT 的智能设备,测试工程师将需要智能 ATE。ST-Ericsson 就是其中的典范。

 

ST-Ericsson 在智能电话和平板电脑的半导体开发领域堪称业界领先者。它的开发和测试中心遍及世界各地,并且拥有多个特性描述实验室,用于测试和验证公司产品中使用的RF组件和平台。这些平台通常内置多种无线电,例如 GPS、蓝牙、3G 和 4G 等。对单个测试设备,平台大约需要进行 80 万次测量。由于 ST-Ericsson 开发的芯片极其复杂,这不仅要求验证实验室拥有能够支持各种RF标准的高灵活度,而且还具有足够高的性能来完成非常严格的测试。甚至与这些芯片实现接口连接也需要多重标准和定制数字协议。传统的盒式仪器,如RF分析仪、生成器和数字模式发生器不但体积大、成本高,而且不够灵活。

 

ST-Ericsson 的测试工程师已经用NI PXI平台更换了他们的传统盒式仪器,并选择使用内置 Xilinx Virtex®-5 FPGA 的 NI FlexRIO 与各种不同数字标准进行通信,例如串行外设接口 (SPI)和内部集成电路 (I2C) 等通信。当数字适配器模块不可用时,团队可迅速进行自有开发,而无需担心连接 PC 的后端以及与 FPGA 的通信。该公司报告称,总体而言,基于 PXI 的系统与前代解决方案相比速度快 10 倍,成本锐降三倍。此外,PXI 平台还可提供能满足多种数字和 RF 标准要求的灵活性。

未来工厂 

在飞机制造领域居领先地位的空中客车 (Airbus) 正在发起一项旨在推广新兴技术的研究技术项目,以进一步加强空中客车公司在制造工艺(手工操作如今仍占主导地位)领域的竞争力。空中客车的“未来工厂”意味着广泛使用基于 COTS 模块、具有高度抽象层次的模块化平台,如图 4 所示。在“未来工厂 (Factory of the Future)”中,更智能的工具是提升效率至关重要的组件。这些智能设备可与主要的基础设施或在本地与操作人员进行通信,但仅在需要的时候提供状态感知,并根据网络中的本地和分布式智能制定实时决策。

  

在生产设备中,智能工具能够通过避免使用物理数据日志和手册,帮助简化生产流程,提高效率。操作人员必须集中精力执行自己的作业任务,在这个过程中他们需要腾出手来使用合适的工具。大多数空中客车之前的无纸化项目措施旨在限制纸张使用,或是用平板电脑取代纸张。但他们仍然在使用被动的“死”数据。

 

智能工具提供了一种替代方案,即情景数据。这种数据的生成和使用是连续不断的,换言之就是活的数据。空中客车测试了基于 Zynq SoC的NI SOM,作为所有这些智能工具的基础平台。使用 NI SOM 能加快从设计到原型设计再到部署的开发流程。在基于 NI SOM 上开发之前,空中客车曾围绕基于 Zynq SoC 的 CompactRIO 控制器 (NI cRIO-9068) 进行了原型设计,使他们能够集成来自现有空中客车数据库和开源算法的 IP,从而对概念进行迅速验证。由于能灵活地使用图形化和文本编程,加上可将第三方开发成果移植到 Xilinx Zynq SoC 和 NI Linux RTOS 上进行重用,NI SOM 为开发这些工具提供了完美的抽象层次。空中客车工程师现在能将他们在 NI SOM 上开发的代码作为已部署的解决方案进行重用,而不必重新开始整个设计流程。

 

空中客车评估了数种 SOM 和嵌入式单板计算机 (SBC),发现没有能匹敌国家仪器的基于平台设计方法和软硬件集成方法。 空中客车工程师估计,在国家仪器系统设计方法带来的生产力的帮助下,尤其是在 NI Linux Real-Time 和 LabVIEW FPGA 模块的帮助下,交付 NI SOM 所需时间仅为使用其他方法的十分之一。由于 NI SOM 提供了软件,因而空中客车能够更专注于系统主要特性的开发,如 FPGA 上的图像处理。

智能可再生能源 

另一项重要的工业 IoT 应用是可再生能源。随着化石燃料发电厂停运,可再生能源的需求迅猛增长。电网运营商发现传统的测量系统覆盖范围有限,无法有效处理这些新挑战或管理他们面临的新风险。为英国近 2,000 万人口供电的输电系统运营商“英国国家电网公司”正在部署一种先进的可升级电网测量系统,为英国电网的运行状况提供更高质量的运营数据。

  

与众多能源提供商一样,英国国家电网公司面临的挑战来自于瞬息万变的电网。因此公司正专注于开发灵活的解决方案,以便能够根据电网测量的需要和可用数据量的演变采用最新软件进行升级(见图 5)。从各个电网区域采集可靠的实时数据,对尽早发现问题,避免供电中断至关重要。为保持电网一致地运行,运营商必须能从各类测量中采集数据,并迅速从这些数据中获得深度信息,以用于监控电网的总体健康状况。 软件设计系统可提供定制化测量解决方案,在将来出现新电网现代化挑战时可进行升级。

 

为应对这些挑战,英国国家电网采用的平台构建在基于 Zynq SoC 的 CompactRIO 系统上。不仅能提供更丰富的测量,同时还能适应电网未来数代的演进发展需要。这个互联互通的网络包括 136 套系统,其中的 110 套被永久性地安装在遍布英格兰和威尔士的变电站中,另外的 26 套便携式单元用于根据需要相应提供移动地点覆盖。完全相同的软件应用可同时运行在两个版本中,从而能最大限度地减少对系统集成、培训和技术支持的影响。英国国家电网公司的工程师采用灵活的开放式软件设计仪器,能够定制用于电网运营的信息,并根据需求变化轻松进行升级。这一方法在减少所需设备数量的同时,还能改善电网监测质量和可靠性。此外利用 CompactRIO 提供的先进处理功能,英国国家电网公司能轻松地维护自己的联网系统网络,让智能深入电网,把海量原始数据转化成有用信息,让英国的大小企业和千家万户灯火通明。

更智能互联世界

更智能联网世界的构思是让有传感器和本地处理能力的系统彼此互连,共享信息。这一构思正在每个行业生根发芽。这些 IIoT 系统将在全球范围内与用户相连乃至彼此互连,帮助用户做出更加明智的决策。开发和部署这些系统将需要在未来数十年里进行大量投资。满足今天和未来需求的唯一途径就是部署足够灵活的网络系统,能通过基于平台的方法实现演进发展和满足适应性需求。在众多应用中部署 Xilinx Zynq SoC 等高度灵活的统一硬件架构,不仅可显著简化硬件,而且还能让每个新的问题主要通过软件解决。同样的原则必须应用于软件工具,以形成强大的软硬件平台,从而开发出统一的解决方案。基于平台的有效方法不以软件或硬件为重点,而是以重本身所包含的创新为重点。

 

对于每一个人来说,现行的 IIoT 设计在业务与技术方面都是一个巨大的商机。全球各地的组织机构都在为定义 IIoT 不懈努力,同时他们也在积极搜集用例,以便能更全面地理解如何才能最高效地实现更多的创新。虽然工程师和科技人员已经在 IIoT 的领先地带实施系统,但他们仍面临大量的未知领域,还有大量工作在前面等着他们。工程师和科技人员必须开始集中采用基于平台的方法,通过参与这些可定义未来的工作的机构而成为 IIoT 规范制定的一份子,从而确保业务的重心是创新,而不仅仅是集成。 

 

图 1 - 智能系统和物联网的三大基本支柱:智能边缘系统、多个系统中的单个系统和端到端分析。设备将变得越来越智能,并由软件进行定义。

 

 

图 2 - NI LabVIEW 的可重配置 I/O(RIO) 架构基于四大组件之上:如处理器、可重配置FPGA、模块化 I/O 硬件和图形设计软件。

 

图3 - 意大利的 Cyberlegs 项目已开发出一套人工识别系统,用以替代下肢并进行康复训练。

 

图 4 - “未来工厂”将要求具备分布式联网处理能力和 I/O 功能,以便为制造中需要使用的工具和设备增添智能化的功能。

图 5 - 采用面向智能设备且具备开放式、可扩展方法的智能电网架构可帮助电网工程师迅速响应日新月异的测量和控制需求。

 

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