IoT (Internet of Things) アプリケーションは、都市インフラ、工場、ウェアラブル デバイスなど、インターネット経由でデータを収集し、中央およびクラウドベースのコンピューティング リソースに送信する大規模センサー アレイを使用します。 クラウド コンピュータで実行される分析ソフトウェアにより、生成された膨大な量のデータが、ユーザーにとって実用的な情報となり、現場のアクチュエーターにコマンドを送ることができます。 1256>

この記事では、IoT がセンサーに期待すること、つまり IoT の特徴である大規模なセンサー アレイを実現するために何をしなければならないかについて説明します。

センサーのインテリジェンスは、IoT 接続の促進以外にも、予知保全、より柔軟な製造、および生産性の向上に関する多くの利点を生み出すことが明らかになります。

IoTはセンサーに何を期待するか

センサーは従来、物理変数を電気信号または電気特性の変化に変換する機能的に単純なデバイスでした。 この機能は不可欠な出発点ですが、センサーが IoT コンポーネントとして機能するためには、次のような特性を追加する必要があります。

• 低コストなので、経済的に大量に展開できる

• 物理的に小さく、どんな環境にも控えめに「消える」

• ワイヤレスであること。 有線接続は通常不可能なため

• Self-identification and self-validation

• Wery low power, so it can survive for years without a change of battery, またはエネルギーハーベスティングで管理

• 堅牢で、メンテナンスを最小化または排除

• 自己診断と自己修復

• 自己校正。 またはワイヤレス リンクを介してキャリブレーション コマンドを受け入れる

• データの前処理により、ゲートウェイ、PLC、およびクラウド リソースの負荷を軽減

複数のセンサーからの情報を組み合わせ、相関させて、潜在する問題についての結論を推測することができる。 たとえば、温度センサーと振動センサーのデータを使用して、機械的な故障の発生を検出することができます。 2 つのセンサー機能が 1 つのデバイスで利用できる場合もあれば、ソフトウェアで機能を組み合わせて「ソフト」センサーを作成する場合もあります。

The Manufacturers’ Response: このセクションでは、IoTアプリケーション向けに開発されたスマートセンサを、その構成要素と製造の両面から見ていき、センサに内蔵されたインテリジェンスから生じる利点、特に自己診断と修理の可能性について検討します。

What’s in a Smart Sensor and what is it Capable?

IoT が期待するスマート センサを概観してきましたが、業界はどのように対応してきたのでしょうか。

スマート センサーは、測定している実世界の変数をデジタル データ ストリームに変換し、ゲートウェイに送信する IoT コンポーネントとして構築されています。 図1は、その方法を示している。 アプリケーション・アルゴリズムは、内蔵のマイクロプロセッサ・ユニット（MPU）によって実行される。 MPU はフィルタリング、補正、およびその他のプロセス固有の信号調整タスクを実行することができます。 スマート センサーのビルディング ブロック。 (Image: ©Premier Farnell Ltd.)

MPU のインテリジェンスは、IoT の中央リソースへの負荷を減らすために、他の多くの機能にも使用できます。たとえば、校正データを MPU に送信して、生産の変更に対してセンサーを自動的にセットアップすることが可能です。 MPUは、許容範囲を超えて変化し始めた生産パラメータを検出し、それに応じて警告を発することができます。 これは、中央演算リソースへの負荷とスマート センサの電力要件の両方を低減します。通常、センサは接続された電力がない場合、バッテリまたはエネルギーハーベスティングに依存する必要があるため、重要な利点となります。 センサー・エレメント出力の一方に発生するいかなるドリフトも即座に検出することができます。 また、センサーが完全に故障した場合（例えば、短絡による）、2番目の測定素子でプロセスを継続することができます。 また、プローブに2つのセンサーを搭載し、それらを連動させることで、モニタリングのフィードバックを改善することもできます。 Texas Instruments 社が開発したアプリケーションでは、スマート センサの実用的な例として、そのビルディング ブロックがどのように連携して、アナログ電流および温度測定から有用な情報を生成し、また、言及したその他の機能のためのインテリジェンスを提供するのかを紹介しています。 このアプリケーションでは、超低消費電力の MSP430 MCU シリーズの変種を使用して、配電ネットワーク用のスマート故障インジケータを構築しています。

故障インジケータを適切に設置すると、ネットワークの故障部分に関する情報を提供することにより、運用コストやサービスの中断を減らすことができます。 同時に、このデバイスは、危険な故障診断手順の必要性を減らすことにより、安全性を高め、機器の損傷を低減します。

故障表示器は、架空送電線ネットワークの分岐点に設置され、送電線の温度と電流に関する測定データを電柱に取り付けられた集線装置/終端装置に無線で送信します。 集線装置はGSMモデムを使って携帯電話網にデータを渡し、リアルタイムで主局へ情報を伝える。 メインステーションは、この同じデータ経路を通じて故障インジケータの制御と診断も実行できます。

メインステーションへの連続接続にはいくつかの利点があります。 1つ目は、現場で故障状態を検索するのではなく、リモートで監視できることです。 スマート故障インジケータは、温度と電流も常時監視できるため、メインステーションのコントローラは配電網に関するリアルタイムのステータス情報を得ることができます。 そのため、電力事業者は故障箇所を迅速に特定し、電力ダウンタイムを最小限に抑え、さらには故障が発生する前に対策を講じることができる。 メインステーションの作業員は、必要な間隔で故障表示器の診断を行い、正常に動作していることを確認することができる

Figure 2 は、TI MSP430 強誘電体ランダムアクセスメモリ (FRAM) マイクロコントローラ (MCU) をベースにした、このようなスマート障害インジケータの機能ブロック図である。 電流トランスデューサは、電力線電流に比例したアナログ電圧を生成します。 オペアンプは、この電圧信号を増幅し、フィルタリングします。 MCUのアナログ／デジタル・コンバータ（ADC）は、オペアンプの出力をサンプリングする。 ADCからのデジタルストリームは、CPUまたはアクセラレータ上で実行されるソフトウェアによって解析される。 オペアンプの出力は、MCU上のコンパレータにも接続されています。

MSP430 の演算能力により、周波数領域の電流測定分析が可能になり、従来の時間領域の方法よりも電力線の状態を深く理解することができるようになりました。 また、高速の FRAM 読み取り/書き込み速度により、パターン解析のためのデータ蓄積が可能で、MCU の超低電力動作モードにより、バッテリー寿命の延長動作が可能です。

Fabrication

IoT の潜在能力を完全に実現するには、センサー製造法により、センサー部品およびシステムのサイズ、重量、電力、コスト (SWaP-C) を削減し続けていくことが必要です。 同じ傾向を、現在全体のコストとフォーム ファクターの 80% を占めるセンサー パッケージングにも適用する必要があります。

MEMS (Micro Electromechanical System) センサー要素が CMOS 集積回路 (IC) と密接に統合されると、スマート センサーが形成されます。 これらのICは、デバイスのバイアス、信号増幅、およびその他の信号処理機能を提供します。 もともとWLVP（Wafer-Level Vacuum Packaging）技術では、ディスクリートセンサ素子のみを搭載し、パッケージや基板基板を介してディスクリートMEMSチップとICチップを接続する「マルチチップ化」によって、スマートセンサが実現されていた。 これを改良し、パッケージや基板に配線層を設けず、CMOS ICとセンサー素子を直接接続したものがシステムオンチップ（SoC）と呼ばれる構造である。 1256>

Other Advantage of Smart Sensor Intelligence

Smart Photoelectric Sensor は、オブジェクト構造のパターンやその変化を検出することができます。 これは、外部のコンピューティング要素ではなく、センサーの中で自律的に行われます。 これにより、処理のスループットが向上し、中央のプロセッサ (またはローカルの PLC) の処理負荷が軽減されます。

製造の柔軟性が向上し、今日の競争環境において不可欠な利点となります。 インテリジェントなセンサーは、製品の変更が必要とされるたびに、適切なパラメータをリモートでプログラムすることができます。 生産、検査、パッケージング、および発送は、大量生産価格で 1 単位のバッチ サイズに設定できるため、各消費者は、カスタマイズされた 1 つだけの製品を受け取ることができます。 これらの問題を克服するために、各センサーはチューニングが必要でした。 Honeywellは、SPS-L075-HALSスマートポジションセンサで解決策を提供します。 これは、ASICとMR（磁気抵抗）センサーの配列（特許取得済み）の組み合わせにより、自己校正が可能なセンサーです。 エレベータ、バルブ、機械などの移動体に取り付けられた磁石の位置を正確かつ確実に決定します。

MRアレイは、磁石の移動方向に沿って取り付けられたMRセンサの出力を測定します。 その出力とMRセンサーの配列から、磁石の位置の中心に最も近いセンサーのペアを決定する。 そして、このペアからの出力により、その間の磁石の位置を決定する。 この非接触技術により、ダウンタイムが少なく、製品の寿命と耐久性を向上させることができます。 自己診断機能により、ダウンタイムレベルをさらに低減できます。

これらのセンサーは、他のIoTスマートセンサー要件も満たしています。 小型のため、スペースが限られている場所にも設置でき、IP67およびIP69Kのシーリングオプションにより、過酷な環境での展開も可能です。 また、従来必要だった配線、外部コンポーネント、接続を含め、複数のセンサーやスイッチのコンポーネントを置き換えることができるほどスマートです。 このセンサーは、航空宇宙、医療、および産業アプリケーションで使用されます。

自己診断および修復機能を備えたスマート・センサー

スマート・センサーは、危険なガス、火災、侵入者の検出など、安全が重要なアプリケーションに適していることもあります。 これらの環境は過酷であり、メンテナンスや電池交換のためにセンサーにアクセスすることが困難な場合もありますが、高い信頼性が不可欠です。 サウスブリタニー大学の Lab-STICC Research Center のチームは、デュアル プローブと自己診断および自己修復が可能なハードウェアを使用して信頼性を向上させるソリューションを開発しています。

彼らのプロジェクトの最終目標は、港や倉庫などのエリアでの危険なガス検知などのアプリケーションに適した、単一のディスクリート デバイスに説明したすべての要素を統合することです。 このプロジェクトでは、内部故障をピンポイントで特定し、是正措置を講じて信頼性とエネルギー効率の両方を向上させるノードを中心に据えています。 これにより、ノードの脆弱性を低減し、メンテナンスコストを軽減することができます。 この設計では、制限されたバッテリ持続時間、信頼性の低いエネルギー源の動作に左右されるエネルギーハーベスティング、限られた処理およびストレージリソース、および無線通信の必要性など、このようなセンサーの制限を認識しています。 ワイヤレスセンサーノードのハードウェア構成。 (Image: ©Premier Farnell Ltd.)

ノードには 2 つのセンサーが搭載されており、通常の動作では、1 つ目のセンサーが環境データを取得し、2 つ目のセンサーはユーザーが取得データを確認するためにのみ作動させるようになっています。 最初のセンサーが故障した場合、ノードの信頼性が低下し、機能していないセンサーに供給するためにバッテリーの電力が浪費されます。 しかし、ノードが最初のセンサーを切断して 2 番目のセンサーに切り替えた場合、エネルギーは無駄にならず、ノードの信頼性は維持されます。

したがって、このプロジェクトの目的は、無線センサー ノードの任意のコンポーネントのハードウェア故障を検出する、機能および物理テストに基づく新しい自己診断法を開発することでした。 この方法は、どのノードのコンポーネントが故障したかを正確に特定し、適切な改善策を示すことができます。

図 3 は、自己再構成可能なセンサー ノードのハードウェア構成を示しています。 その構成要素は、プロセッサ、RAM/FLASHメモリ、環境とのインタフェースとなるIAS（Interface for Actuator and Sensors）、データを送受信するRTM（Radio Transceiver Module）、パワースイッチ（DC-DCコンバータ）付きのバッテリなどである。 また、ノードには、FPGAで設定可能なゾーンと組み合わせたPAM（Power and Availability Manager）も含まれています。 最初のものは、エネルギーの最適な使用、自動診断、およびフォールトトレランスのためのインテリジェントな部分とみなされ、もう一方はセンサーノードの可用性を高めます。 自己診断型センサーノードの課題と是正措置。 (Image: ©Premier Farnell Ltd.)

図4の表は、センサノードが様々なノード問題に対してどのように対応できるかを示しています。 FPGA にはソフトコア 8051 CPU が搭載されており、性能向上が必要な場合、またはメインプロセッサが故障した場合に、その代わりとして起動されます。 FPGA はアクテル社の IGL00V2 を使用しており、信頼性と低消費電力を理由に選ばれています。 ノードの残りの部分は、PIC プロセッサ、RAM メモリ、Miwi 無線トランシーバ モジュール、2 つの Oldham OLCT 80 ガス検知器、LM3100 および MAX618 パワー スイッチ、およびバッテリで構成されています。 これは、基本的なトランスデューサの機能にインテリジェンスと通信機能を追加するということもありますが、ファブリケーションの改善も含まれています。 MEMS センサー素子と CMOS コンピューティング コンポーネントを単一基板上に統合することにより、スマート センサーを小型で低コストのパッケージに実装し、スペースに制約のあるアプリケーションに、その環境条件に対する回復力をもって組み込むことができます。

したがって、IoT 設計者は、生のデータだけでなく有用な情報を提供するインテリジェンスを持ちながら、ユビキタスの展開に十分な小型、低コスト、回復力、低電力といった、必要とするセンサーを調達することが可能です。 また、生産の変更に対応するための再校正のコマンドを受け取ることができるため、より柔軟で粒度の細かい自動化を促進します。 詳細はこちら .