Les applications de l’Internet des objets (IdO) – qu’il s’agisse d’infrastructures urbaines, d’usines ou d’appareils à porter – utilisent de grands réseaux de capteurs collectant des données pour les transmettre par Internet à une ressource informatique centrale basée sur le cloud. Un logiciel d’analyse fonctionnant sur les ordinateurs en nuage réduit les énormes volumes de données générées en informations exploitables pour les utilisateurs, et en commandes pour les actionneurs de retour sur le terrain.

Les capteurs sont un facteur clé du succès de l’IdO, mais ce ne sont pas des types conventionnels qui convertissent simplement les variables physiques en signaux électriques. Ils ont dû évoluer vers quelque chose de plus sophistiqué pour jouer un rôle techniquement et économiquement viable au sein de l’environnement IoT.

Cet article passe en revue les attentes de l’IoT vis-à-vis de ses capteurs – ce qui doit être fait pour obtenir le grand réseau de capteurs caractéristique de l’IoT. Il aborde ensuite la façon dont les fabricants ont répondu en améliorant la fabrication, en augmentant l’intégration et en intégrant l’intelligence, pour aboutir au concept des capteurs intelligents aujourd’hui largement utilisés.

Il deviendra évident que l’intelligence des capteurs, outre le fait de faciliter la connectivité de l’IdO, crée également de nombreux autres avantages liés à la maintenance prédictive, à une fabrication plus flexible et à une meilleure productivité.

Qu’est-ce que l’IoT attend de ses capteurs ?

Les capteurs sont traditionnellement des dispositifs fonctionnellement simples qui convertissent des variables physiques en signaux électriques ou en changements de propriétés électriques. Bien que cette fonctionnalité soit un point de départ essentiel, les capteurs doivent ajouter les propriétés suivantes pour fonctionner en tant que composants IoT :

• Faible coût, afin qu’ils puissent être économiquement déployés en grand nombre

• Physiquement petits, pour « disparaître » discrètement dans n’importe quel environnement

• Sans fil, car une connexion filaire n’est généralement pas possible

• Auto-identification et auto-validation

• Très faible puissance, de sorte qu’il peut survivre pendant des années sans changement de batterie, ou gérer avec la récolte d’énergie

• Robuste, pour minimiser ou éliminer la maintenance

• Autodiagnostic et auto-réparation

• Autocalibrage, ou accepte les commandes d’étalonnage via une liaison sans fil

• Prétraitement des données, pour réduire la charge sur les passerelles, les automates et les ressources du cloud

Les informations provenant de plusieurs capteurs peuvent être combinées et corrélées pour déduire des conclusions sur des problèmes latents ; par exemple, les données du capteur de température et du capteur de vibration peuvent être utilisées pour détecter le début d’une défaillance mécanique. Dans certains cas, les deux fonctions de capteur sont disponibles dans un seul appareil ; dans d’autres, les fonctions sont combinées dans un logiciel pour créer un capteur  » souple « .

La réponse des fabricants : Solutions de capteurs intelligents

Cette section examine les capteurs intelligents qui ont été développés pour les applications de l’IdO, à la fois en termes de leurs blocs de construction et de leur fabrication, puis passe en revue certains des avantages qui découlent de l’intelligence intégrée des capteurs, en particulier les possibilités d’autodiagnostic et de réparation.

Qu’y a-t-il dans un capteur intelligent et de quoi est-il capable ?

Nous avons examiné les attentes de l’IdO en matière de capteur intelligent, mais comment l’industrie a-t-elle répondu ? Qu’est-ce qui est intégré dans un capteur intelligent moderne, et de quoi est-il capable ?

Les capteurs intelligents sont construits comme des composants IoT qui convertissent la variable du monde réel qu’ils mesurent en un flux de données numériques à transmettre à une passerelle. La figure 1 montre comment ils procèdent. Les algorithmes d’application sont exécutés par une unité de microprocesseur (MPU) intégrée. Ceux-ci peuvent exécuter le filtrage, la compensation et toute autre tâche de conditionnement du signal spécifique au processus.

L’intelligence de la MPU peut également être utilisée pour de nombreuses autres fonctions afin de réduire la charge sur les ressources plus centrales de l’IoT ; par exemple, les données d’étalonnage peuvent être envoyées à la MPU afin que le capteur soit automatiquement configuré pour tout changement de production. La MPU peut également repérer tout paramètre de production qui commence à dériver au-delà des normes acceptables et générer des avertissements en conséquence ; les opérateurs peuvent alors prendre des mesures préventives avant qu’une défaillance catastrophique ne se produise.

Si cela est approprié, le capteur pourrait fonctionner en mode  » rapport par exception « , où il ne transmet des données que si la valeur de la variable mesurée change de manière significative par rapport aux valeurs des échantillons précédents. Cela réduit à la fois la charge sur la ressource informatique centrale et les besoins en énergie du capteur intelligent – généralement un avantage critique, car le capteur doit s’appuyer sur une batterie ou la récolte d’énergie en l’absence d’alimentation connectée.

Si le capteur intelligent comprend deux éléments dans la sonde, des autodiagnostics du capteur peuvent être intégrés. Toute dérive de développement dans l’une des sorties des éléments du capteur peut être détectée immédiatement. En outre, si un capteur tombe entièrement en panne – par exemple, en raison d’un court-circuit – le processus peut se poursuivre avec le deuxième élément de mesure. Alternativement, une sonde peut contenir deux capteurs qui fonctionnent ensemble pour un meilleur retour de surveillance.

Smart Sensor : Un exemple pratique

Une application développée par Texas Instruments fournit un exemple pratique de capteur intelligent, et comment ses blocs de construction fonctionnent ensemble pour générer des informations utiles à partir de la mesure analogique du courant et de la température, tout en fournissant l’intelligence pour les autres fonctions mentionnées. L’application utilise une variante de leur gamme de MCU MSP430 à ultra-basse consommation pour construire un indicateur de défaut intelligent pour les réseaux de distribution d’énergie électrique.

Lorsqu’ils sont correctement installés, les indicateurs de défaut réduisent les coûts d’exploitation et les interruptions de service en fournissant des informations sur une section défaillante du réseau. En même temps, le dispositif augmente la sécurité et réduit les dommages aux équipements en réduisant le besoin de procédures dangereuses de diagnostic des défauts. Les indicateurs de défaut, en raison de leur emplacement, sont principalement alimentés par des batteries, de sorte qu’un fonctionnement à faible puissance est également hautement souhaitable.

Les indicateurs de défaut – qui sont installés sur les jonctions du réseau de lignes électriques aériennes – envoient des données de mesure sur la température et le courant dans les lignes de transmission d’énergie sans fil aux unités de concentrateur/terminal montées sur les poteaux. Les concentrateurs utilisent un modem GSM pour transmettre les données au réseau cellulaire et relayer les informations en temps réel à la station principale. La station principale peut également contrôler et exécuter des diagnostics sur les indicateurs de défaut par ce même chemin de données.

La connexion continue à la station principale présente plusieurs avantages. Le premier est la possibilité de surveiller à distance les conditions de défaut plutôt que de les rechercher sur le terrain. Un indicateur de défaut intelligent peut également surveiller en permanence la température et le courant, de sorte que le contrôleur de la station principale dispose d’informations en temps réel sur l’état du réseau de distribution d’électricité. Ainsi, les fournisseurs d’électricité peuvent rapidement identifier l’emplacement de la panne, minimiser les temps d’arrêt et même prendre des mesures avant qu’une panne ne se produise. Les travailleurs de la station principale peuvent exécuter des diagnostics sur les indicateurs de défaut à des intervalles requis pour vérifier qu’ils fonctionnent correctement.

La figure 2 est un schéma fonctionnel d’un tel indicateur de défaut intelligent basé sur le microcontrôleur (MCU) à mémoire vive ferroélectrique (FRAM) MSP430 de TI. Le capteur de courant produit une tension analogique proportionnelle au courant de la ligne électrique. Un amplificateur opérationnel (op amp) amplifie et filtre ce signal de tension. Le convertisseur analogique-numérique (ADC) du MCU échantillonne la sortie de l’amplificateur opérationnel. Le flux numérique provenant de l’ADC est ensuite analysé par un logiciel fonctionnant sur le CPU ou l’accélérateur. La sortie de l’amplificateur opérationnel est également connectée à un comparateur sur le MCU. Le comparateur génère un drapeau à l’unité centrale de traitement (CPU) dans le MCU si le niveau d’entrée transgresse un seuil prédéterminé.

La puissance de calcul du MSP430 permet une analyse de la mesure du courant dans le domaine de la fréquence qui fournit un aperçu plus profond de l’état de la ligne électrique que les méthodes précédentes dans le domaine du temps. Les vitesses rapides de lecture et d’écriture de la FRAM permettent d’accumuler des données pour l’analyse de motifs, tandis que les modes de fonctionnement à ultra-basse puissance du MCU permettent un fonctionnement sur batterie prolongé.

Fabrication

Pour réaliser le plein potentiel de l’IoT, les méthodes de fabrication des capteurs doivent continuer à réduire la taille, le poids, la puissance et le coût (SWaP-C) du composant et du système de capteur. La même tendance doit s’appliquer à l’emballage des capteurs, qui représente actuellement jusqu’à 80 % du coût global et du facteur de forme.

Les capteurs intelligents se forment lorsque les éléments de capteur du système micro-électromécanique (MEMS) sont étroitement intégrés aux circuits intégrés (CI) CMOS. Ces circuits intégrés fournissent la polarisation du dispositif, l’amplification du signal et d’autres fonctions de traitement du signal. À l’origine, la technologie d’emballage sous vide au niveau des plaquettes (WLVP) utilisée ne comprenait que des capteurs discrets, et les capteurs intelligents étaient réalisés en connectant des puces MEMS discrètes à des puces de circuits intégrés à travers le substrat de l’emballage ou de la carte dans une approche appelée intégration multi-puces. Une approche améliorée permet d’interconnecter directement le circuit intégré CMOS et les éléments de détection, sans utiliser de couches de routage dans le boîtier ou la carte, dans une construction connue sous le nom de système sur puce (SoC). Par rapport à l’approche de conditionnement multi-puces discrètes, le SoC est généralement plus complexe mais conduit à une réduction des parasites, à des empreintes plus petites, à des densités d’interconnexion plus élevées et à des coûts de conditionnement plus faibles.

Autres avantages de l’intelligence des capteurs intelligents

Les capteurs photoélectriques intelligents peuvent détecter des motifs dans la structure d’un objet et toute modification de ceux-ci. Cela se produit de manière autonome dans le capteur, et non dans un élément de calcul externe. Cela augmente le débit de traitement et réduit la charge de traitement du processeur central – ou de l’automate local.

La flexibilité de fabrication est améliorée – un avantage vital dans l’environnement concurrentiel actuel. Les capteurs intelligents peuvent être programmés à distance avec des paramètres appropriés chaque fois qu’un changement de produit est nécessaire. La production, l’inspection, l’emballage et l’expédition peuvent être réglés même pour des lots d’une seule unité à des prix de production de masse, de sorte que chaque consommateur peut recevoir un produit personnalisé et unique.

Le retour d’information des capteurs de position linéaires a traditionnellement été entravé par des problèmes liés au bruit du système, à l’atténuation du signal et à la dynamique de réponse. Chaque capteur devait être réglé pour surmonter ces problèmes. Honeywell propose une solution avec ses capteurs de position intelligents SPS-L075-HALS. Ceux-ci peuvent s’auto-calibrer en utilisant une combinaison brevetée d’un ASIC et d’un réseau de capteurs MR (magnétorésistifs). Cela permet de déterminer avec précision et fiabilité la position d’un aimant fixé à des objets en mouvement tels que des ascenseurs, des vannes ou des machines.

Le réseau MR mesure la sortie des capteurs MR montés le long de la direction de déplacement de l’aimant. La sortie et la séquence de capteurs MR déterminent la paire de capteurs la plus proche du centre de l’emplacement de l’aimant. La sortie de cette paire est ensuite utilisée pour déterminer la position de l’aimant entre eux. Cette technologie sans contact peut améliorer la durée de vie et la durabilité du produit en réduisant les temps d’arrêt. Une fonction d’autodiagnostic peut encore réduire les niveaux de temps d’arrêt.

Ces capteurs cochent également d’autres exigences de capteurs intelligents IoT. Leur petite taille permet une installation là où l’espace est limité, tandis que les options d’étanchéité IP67 et IP69K permettent un déploiement dans des environnements difficiles. Ils sont suffisamment intelligents pour remplacer plusieurs composants de capteurs et de commutateurs, ainsi que le câblage, les composants externes et les connexions supplémentaires qui étaient auparavant nécessaires. Les capteurs sont utilisés dans des applications aérospatiales, médicales et industrielles.

Capteurs intelligents avec des capacités d’autodiagnostic et de réparation

Les capteurs intelligents peuvent également être bien adaptés aux applications critiques de sécurité comme la détection de gaz dangereux, d’incendie ou d’intrus. Les conditions dans ces environnements peuvent être difficiles, et les capteurs peuvent être difficiles d’accès pour la maintenance ou le remplacement de la batterie, pourtant une haute fiabilité est essentielle. Une équipe du centre de recherche Lab-STICC, de l’Université de South-Brittany, a développé une solution qui améliore la fiabilité en utilisant des sondes doubles et un matériel capable de s’autodiagnostiquer et de se réparer lui-même.

Le but ultime de leur projet est d’intégrer tous les éléments décrits dans un seul dispositif discret, adapté à des applications telles que la détection de gaz dangereux dans des zones telles que les ports ou les entrepôts. Le projet est centré sur un nœud capable de repérer une défaillance interne et de prendre des mesures correctives pour améliorer la fiabilité et l’efficacité énergétique. Cela réduit la vulnérabilité du nœud et allège les coûts de maintenance. La conception reconnaît les limites de tels capteurs : autonomie limitée de la batterie, récolte d’énergie sujette à un comportement peu fiable de la source d’énergie, ressources limitées de traitement et de stockage, et nécessité de communications sans fil.

Le nœud est équipé de deux capteurs ; en fonctionnement normal, le premier capture les données environnementales tandis que le second n’est activé que par les utilisateurs pour vérifier les données obtenues. Si le premier capteur venait à tomber en panne, la fiabilité du nœud est dégradée, tandis que l’énergie de la batterie est gaspillée pour alimenter le capteur non fonctionnel. Cependant, si le nœud déconnecte le premier capteur et passe au second, aucune énergie n’est gaspillée et la fiabilité du nœud est maintenue.

Selon l’objectif du projet, il s’agissait de développer un nouvel autodiagnostic basé sur des tests fonctionnels et physiques pour détecter une défaillance matérielle dans n’importe quel composant du nœud de capteurs sans fil. Cette méthode peut identifier exactement quel composant du nœud est défaillant et indiquer une action corrective appropriée.

La figure 3 montre la configuration matérielle du nœud de capteurs auto-reconfigurable. Ses composants comprennent un processeur, une mémoire RAM/FLASH, une interface pour actionneur et capteurs (IAS) pour s’interfacer avec l’environnement, un module émetteur-récepteur radio (RTM) pour transmettre et recevoir des données, et une batterie avec des commutateurs d’alimentation (convertisseurs DC-DC). Le nœud comprend également un gestionnaire d’alimentation et de disponibilité (PAM) associé à une zone configurable par FPGA. La première est considérée comme la partie intelligente pour la meilleure utilisation de l’énergie, l’auto-diagnostic et la tolérance aux pannes, tandis que l’autre améliore la disponibilité du nœud de capteurs.

Le tableau de la figure 4 montre comment le nœud de capteurs peut répondre à divers problèmes du nœud. Le FPGA contient un processeur 8051 softcore qui est activé lorsque l’amélioration des performances est nécessaire ou pour remplacer le processeur principal s’il tombe en panne. Le FPGA est un Actel type IGL00V2, choisi pour sa fiabilité et sa faible consommation d’énergie. Le reste du nœud comprend un processeur PIC, une mémoire RAM, un module émetteur-récepteur radio Miwi, deux détecteurs de gaz Oldham OLCT 80, des interrupteurs de puissance LM3100 et MAX618, et une batterie.

Conclusion

Dans cet article, nous avons vu comment les fabricants de puces et les chercheurs ont répondu au besoin de capteurs intelligents de l’IoT. Il s’est agi en partie d’ajouter des capacités d’intelligence et de communication à la fonction de base du capteur, mais aussi d’améliorer la fabrication. En intégrant les éléments de capteur MEMS et les composants informatiques CMOS sur un seul substrat, les capteurs intelligents peuvent être mis en œuvre dans de petits boîtiers à faible coût qui peuvent être intégrés dans des applications à espace restreint avec une résilience à leurs conditions environnementales.

En conséquence, les concepteurs de l’IdO peuvent se procurer les capteurs dont ils ont besoin – suffisamment petits, bon marché, résilients et de faible puissance pour un déploiement omniprésent, tout en ayant l’intelligence nécessaire pour fournir des informations utiles ainsi que des données brutes. Ils facilitent également une automatisation plus flexible et granulaire, car ils peuvent accepter des commandes entrantes de recalibrage pour s’adapter aux changements de production.

Cet article a été rédigé par Newark element 14, Chicago, IL. Pour plus d’informations, cliquez ici .

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