Testwissen Benchtop-Geräte für IoT-Tests

Im folgenden Beitrag werden einige Grundaufgaben und die dazu passenden Testgeräte für generische IoT-DUTs vorgestellt.

Das IoT wirkt sich auf alle Branchen und letztlich auf unser tägliches Leben aus. Die Erwartungen an IoT-Geräte im Hinblick auf Zuverlässigkeit, Leistung, Qualitätserfahrung und langfristige Verfügbarkeit sind extrem hoch. Drahtlose Konnektivität, wie beispielsweise Bluetooth, WLAN/WiFi, ZigBee, und geringe Leistungsaufnahme werden zu einem kritischen Erfolgsfaktor dafür.

Einige wichtige Beispiele für IoT-Anwendungen sind:

  • Smart Home und Smart Building: Die Vernetzung aller Einrichtungen in Häusern in Verbindung mit Haushaltstechnik, Energiemanagement, Unterhaltung, Sicherheit und Einzelhandel sowie die Steigerung  von Energie- und Kosteneffizienz für eine angenehme Lebens- und Arbeitsumgebung.  
  • Smart Wearables: Neue Arten kommunizierender Objekte, die sich nahtlos in Mode- und Sensortechnologien integrieren lassen. Der Fokus liegt hier auf niedrigem Leistungsverbrauch, geringer Größe und flexiblen Materialien.
  • Connected Car: Mobile Kommunikation in Autos, LKW und Drohnen bezüglich Flottenmanagement, Teileverfolgung, nutzungsbasierter Versicherung, Diebstahlschutz und Fahrzeugwartungsservices bis hin zum autonomen Fahren.
  • Health Care: Medizinische Geräte, Überwachungstechnologien und klinische Biosensoren revolutionieren die Gesundheitsbranche zur präzisen Überwachung und Behandlung der Patienten. Sie helfen, die Ursachen von Krankheiten zu verstehen, um bessere Behandlungsmöglichkeiten zu finden.
  • Industrielle Automation: Eine industrielle Revolution, die Produktivität und Effizienz auf nie zuvor geahnte Niveaus bringt. Die Herstellung wird intelligenter, flexibler und dynamischer.
  • Smart Energy: Neue Werkzeuge zum Überwachen und Messen des Energieumsatzes, damit dieser optimiert werden kann und Energieverschwendung vermieden wird.

Komponententests für das IoT bilden für die Test- und Entwicklungsingenieure eine neue Herausforderung. Ein Schwerpunkt bei der IoT-Entwicklung ist die Handhabung der Energieeffizienz. Ein Beispiel stellt eine batteriebetriebene IoT-Komponente vor, die mit Sensoren und Aktoren ausgerüstet ist und ihre erfassten Daten mittels Bluetooth überträgt.

Die IoT-Komponente soll jedoch nur unter Notwendigkeit aktiv agieren und sich sonst in einem Schlafmodus befinden. Da diese Komponenten, auch Wearables genannt, immer kleiner und leichter werden sollen, ist neben der Leistungscharakteristik auch die mechanische Integration der Einzelbauteile sehr anspruchsvoll. Hierbei hilft eine Überprüfung der Signalintegrität zum Beispiel der Bussysteme. Zu guter Letzt stellt die hochfrequente Übertragung, beispielsweise über Bluetooth, einen Schwerpunkt der Messanforderung dar.

Leistungscharakteristik

Im Schlafmodus soll idealerweise so gut wie keine Leistung umgesetzt werden. Bei Aktivierung der IoT-Komponente wird Energie dissipiert.
Die Energiedissipation soll aber auch im regulären Betrieb, zum Beispiel bei der Kommunikation der Sensoren zum Board über SPI oder bei der Übertragung der Daten via Bluetooth, ein Niveau erreichen, bei dem eine zuverlässige Funktion über eine gewisse Dauer gewährleistet ist.
Während der Testphase kann ein IoT-Gerät aus der  Stromversorgung gespeist werden. Der Umsatz der Komponente kann generell mit einem Multimeter überprüft werden. Wenn die Sensoren über den SPI-Bus kommunizieren, können Stromspitzen entstehen. Dabei fällt auf, dass sich schnell ändernde Stromspitzen vom Multimeter nicht erfassen lassen. Daher ist es sinnvoll, die Strommessung zusätzlich mit einem Oszilloskop und einer Stromzange durchzuführen. Die Stromzange bringt zwar etwas Rauschen auf das Signal, hat aber den Vorteil, dass diese den Stromkreis nicht beeinflusst. Mit dem Oszilloskop können Stromspitzen dargestellt werden (Bild 1 ).

Eine weitere wichtige Analyse ist die Messung des Stromumsatzes während des Aufweckens oder Hochfahrens. Hierbei lässt sich die Stromkurve ebenfalls mit dem Oszilloskop darstellen. Mit dem zweiten Kanal kann die Spannung vermessen werden. Durch die Berechnungsmethode »Integration« kann dann die Leistung über die Zeit dargestellt werden (Bild 2). Ein weiterer Test ist der Stromumsatz bei unterschiedlichem Leistungspegel einer Bluetooth-Übertragung. Der Stromumsatz kann zum Beispiel bei maximalem und minimalem Leistungspegel analysiert werden.

Busübertragung der Sensoren

Ein weiterer Schwerpunkt für Entwickler ist die Analyse des Bussystems auf der IoT-Komponente. Bei den immer kleiner werdenden Komponenten ist es nach mechanischer Integration notwendig, die Signalqualität zu verifizieren. Moderne Oszilloskope können SPI-Signale triggern und decodieren. Gerade in der Entwicklung ist es notwendig, die Kommunikation zwischen zwei IoT-Platinen zu debuggen. Hierbei ist neben der Analyse der Decodierung auch das Rauschverhalten und die Latenzzeitvermessung wichtig, das heißt die Zeit bis zum Senden einer Rückmeldung/Reaktion: Diese kann über die analogen Eingänge vermessen werden. In der Messung ist sichtbar, dass durch Übersprechen das Rauschsignal auf dem Chipselect-Signal enthalten ist (Bild 3).

Durch einen HighRes-Modus (Überabtastung) und Bandbreitenlimitierungen im Oszilloskop lässt sich der Rauscheinfluss minimieren. Um die Darstellung zu verbessern, kann ein verrauschtes Signal auch mit den digitalen Kanälen eines MSO vermessen werden. Es können zeitgleich zwei SPI-Signale dargestellt und decodiert werden (Bild 4 und Bild 5). Das Signal kann mit der Recordfunktion über mehrere Frames aufgezeichnet und mit einer Maske versehen werden. Somit lassen sich abweichende Signale über einen längeren Zeitraum auf Signaleinbrüche oder andere Abweichungen analysieren. Durch den Einsatz eines Cursors lässt sich zwischen der Flanke des Bestätigungssignals und der Flanke des Chipselect-Signals die Latenzzeit ausmessen.

Hochfrequente Signalanalyse

Da IoT-Geräte ihre Daten unter Anderem über Bluetooth übertragen, ist es neben der Analyse des Leistungsverbrauchs auch notwendig, die hochfrequente Signal-Analyse durchzuführen. Die Geschwindigkeit eines Spektrumanalysators sollte ausreichen, um die Signale im Frequenzbereich zu erfassen. Parallel sollte eine Messung der Maximalwerte und mit einer zweiten Abtastspur die Realmessung mit veränderlicher Kurve durchgeführt werden (Bild 6).

Durch das gespreizte Spektrum bei Bluetooth ist sichtbar, dass sich die Frequenz des Trägers kontinuierlich ändert. Die Mittelfrequenz kann auf eine der Frequenzen gestellt werden, um eine Null-Span-Messung (Zerospan) durchzuführen. Der Signalburst ist in dieser Messung deutlich sichtbar und kann durch Veränderung der Sweepzeit vergrößert werden. Zur weiteren Verarbeitung und tiefergreifenden Analyse eignet sich das Abspeichern in einer *.CSV-Datei.
Bei Bedarf kann der csv-Signalverlauf über Software auf einen Funktionsgenerator geladen werden. Dieses Signal kann über den Modulationseingang eines HF-Generators bei Aktivierung der Amplitudenmodulation mit externer Frequenz auf einen gewünschten Träger gebracht und in Ruhe analysiert werden. Weitere HF-Tests im NFC-Bereich können mit Nahfeldsonden erfolgen. (ct)