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SmartMesh-Funknetz für industrielles IoT

Verifizieren der Zuverlässigkeit

13. Januar 2017, 10:37 Uhr | Von Ross Yu

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Systematischer Netzwerktest

Eigenschaft	Wert
Anzahl der Funkknoten	100
Vermittlungsstufen	4 Hops vom entferntesten Funkknoten zum Gateway
Paketrate	1 Datenpaket in 30 s von jedem Funkknoten
Anzahl gesendeter Datenpakete	43.792.812 über 27 Tage
Anzahl der am Ziel empfangenen Datenpakete	43.792.756
Paketverlustrate	1,28 x 10^-6
Zuverlässigkeit der Datenübertragung	99,99987 %

Tabelle 1. Zum Test der Zuverlässigkeit der Datenübertragung eines SmartMesh-Netzwerks wurde ein Prüfstand mit 100 Funkknoten gebaut, mit dem eine typische Industrieumgebung simuliert werden kann. (Quelle: Linear Technology)

Durch Nutzen des Netzwerk-Prüfstands wird die Zuverlässigkeit anhand von Hunderten von Netzwerktopologien verifiziert. Das in Tabelle 1 spezifizierte Netzwerk wurde z.B. für die Bewertung eines typischen Netzwerks mit 100 Funkknoten und Paketweitergabe über bis zu vier Zwischenstationen (Hops) aufgebaut. Für den Test generierte jeder Funkknoten zwei Datenpakete pro Minute und das Funknetzwerk war minimal 500 h in Betrieb. Die Testumgebung simulierte eine typische kommerzielle oder leicht industrielle Umgebung mit der Anwesenheit von elektronischen Geräten und metallischen Strukturen sowie Menschen, die sich durch das Gebäude bewegen. Trotz der verlustbehafteten HF-Umgebung erzielte das Netzwerk wegen der erneuten Versendung von Datenpaketen sowie Pfad- und Kanal-Diversität eine Datenzuverlässigkeit von über 99,999 % bei der Sendung von über 43 Millionen Datenpaketen (Tabelle 1).

Der Netzwerkprüfstand verifiziert unabhängig die in die Netzwerk-Software SmartMesh integrierten Zuverlässigkeitskennzahlen durch Zählen der in den API-Port jedes Funkknotens injizierten Datenpakete und ob sie am API des Gateway-Knotens erfolgreich empfangen werden. Diese eingebauten Statistiken sind für den Nutzer via Software-API am Gateway-Knoten verfügbar und ermöglichen es Entwicklern und Anwendern, die SmartMesh-Zuverlässigkeit in ihrer eigenen Applikation, während der Inbetriebnahme und der gesamten Lebensdauer des Netzwerks zu beurteilen.

Um eine Zuverlässigkeit von >99,999 % zu erreichen, untersuchten die Ingenieure von Linear Technology jeden Fehler in der Datenübertragung während des Systemtests, völlig unabhängig davon, wie selten er auch auftrat. Um solche Fehler zu entdecken und zu erfassen, wenn sie denn auftreten, sind jeder API-Port, CLI-Port (Command Line Interface) und SPI-Port (Serial Peripheral Interface) zur Flash-Programmierung jedes Funkknotens im Prüfstand angeschlossen. Somit ist es dem Testingenieur möglich, jeden Knoten zu überwachen und die Software der unteren Protokollschicht zu debuggen, wenn eine Nachricht über das vermaschte Netzwerk verbreitet wird.

Zusätzlich ist der Prüfstand mit Messgeräten ausgestattet, um detaillierte Leistungsmessdaten zu erhalten, wie die durchschnittliche Stromaufnahme der Knoten, den Datendurchsatz und die Netzwerklatenz – die Zeit, die es braucht, eine Nachricht im vermaschten Netzwerk zu übertragen. Der Netzwerk-Prüfstand injiziert Sensordaten von jedem Funkknoten in das Netzwerk, um die Latenz zu messen und die Fähigkeit des Gateway-Knotens, den Datenverkehr zu handhaben, zu charakterisieren. Diese Prüfungen werden mit weiteren Netzwerkkonfigurationen wiederholt, z.B. mit einem Modus mit geringer Latenz oder mit mehr bidirektionalem Datenverkehr.

Und schließlich vereinfacht der Netzwerk-Prüfstand Stresstests, um die Fähigkeit des Netzwerks zu verifizieren, problematische Bedingungen elegant zu handhaben. Diese Tests fügen systematisch „Chaos“ in zahlreiche Knoten im getesteten Netzwerk ein, wie z.B. das Deaktivieren von Knoten, um zu verifizieren, dass die verbleibenden benachbarten Knoten niemals ein Datenpaket verlieren. Andere Stresstests initiieren großflächige Knotenausfälle, um die Fähigkeit des Gateway-Knotens zu prüfen, ob er den Datenverkehr neu routet und das Netzwerk „heilt“, wenn große Teile des Netzwerks gestört sind. Derartige Stresstests verifizieren die Fähigkeit eines industriellen WSN, mit solchen Eventualitäten fertig zu werden, da sie häufig geschäftskritische Systeme überwachen und steuern.