Rechnergestützte Messtechnik
Messtechnik-Power für das „Internet of Things“
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Big Analog Data: Herausforderung an Rechenkapazität
Im Bereich des „Condition Monitoring“, also des permanenten Überwachens von Maschinenzuständen, um sich ankündigende Fehler zu erkennen, liegt eine weitere Herausforderung für moderne Mess- und Analysetechnik, wie deutlich wurde. Bei allen diesen Monitoring-Verfahren fallen große Mengen von Analogdaten der verschiedenen Sensoren in Hochgeschwindigkeit an, die in Echtzeit ausgewertet werden müssen, um beispielsweise rechtzeitig Alarme zu generieren: Alles im Sinne von vorbeugender Wartung, dem „Predictive Maintenance“-Konzept.
Big Data fallen aber auch rund um die Entwicklungen für das Internet der Dinge an, das hohe Anforderungen an die Halbleiter, an Sensorik, Software-Rechenkapazität und Wireless-Übertragungswege stelle. Für all das sei eine hochkarätige, rechnergestützte und „FPGA-flexible“ Mess- und Auswertetechnik nötig. Ähnliches gilt für die „Factory of the Future“, die sich der Technologien des Internet der Dinge natürlich bedienen wird.
Das universelle I/O- und Multifunktions-Erfassungs-/Auswertesystem CompactRIO wurde vor zehn Jahren erstmals vorgestellt, jetzt wurden neue Typvarianten dieser Systemfamilie auf Basis eines Intel-Atom-Prozessors und eines Xilinx-Kintex-7-FPGA präsentiert. Zusätzlich werden sie von LabVIEW 2014 und NI Linux Real-Time unterstützt. Sie eignen sich für anspruchsvolle Steuer- und Regelanwendungen in rauen Industrieumgebungen durch die Integration von High-Speed-Prozessoren, benutzerdefiniertem Timing und Triggern sowie die Datenerfassung von mehr als 100 I/O-Modulen der C-Serie.
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Neu sind auch die 4-Slot-Controller CompactDAQ und CompactRIO, wobei der CompactRIO (Bild 4) auch mit einem Kintex-7-FPGA von Xilinx ausgestattet ist. Als Prozessor kommt ein Atom-Baustein von Intel zum Einsatz, auf dem der NI Linux Real-Time Kernel läuft. Mit „Embedded UI“ lässt sich ein lokales HMI (Human Machine Interface) implementieren und das Steuer- und Regelsystem zur Handhabung von HMI-Aufgaben einsetzen. Darüber hinaus wurde die Bildverarbeitung optimiert.
Es lassen sich jetzt USB-3- oder GigE-Vision-Kameras hinzufügen, Bilderfassungen direkt in eine Anwendung integrieren und mit dem neuem Bildverarbeitungs-IP kann das FPGA als leistungsstarker Koprozessor Bildverarbeitungsaufgaben übernehmen. Die neuen 4-Slot-CompactDAQ-Controller arbeiten mit einem Atom-Dualcore-Prozessor, der Windows Embedded Standard 7 sowie NI Linux Real-Time ausführen kann.
Durch den Einsatz von LabVIEW in Verbindung mit den verschiedenen Optionen der Betriebssysteme können Anwender den LabVIEW-Code aus bestehenden Messsystemen einfach auf diese neuen CompactDAQ-Controller übertragen. Für CompactDAQ stehen übrigens mehr als 60 sensorspezifische I/O-Module zur Verfügung. Weitere Funktionen sind ein SD-Kartenslot zum Austausch von Speichermedien, ein integrierter CAN/LIN-Port und vier Steckplatze für Module der C-Serie.
Embedded-Systeme im Kompaktformat unterstützt
Eine weitere Neuvorstellung war das NI SOM (System on Module NI sbRIO-9651). Dabei handelt es sich um eine Entwicklungsplattform auf einem Board (Bild 5), mit dem man Embedded-Systeme unkompliziert entwickeln und aufbauen kann. Hardware-Basis ist ein Xilinx Zynq All Programmable System-on-a-Chip (SoC) mit einigen Peripheriekomponenten. Ein Linux-Betriebssystem ist bereits implementiert, und der Anwender kann mit LabVIEW ein Embedded-System auf dieser kompakten Plattform unkompliziert und rasch entwickeln und testen.
Spektraleffizienz in Wireless-Kommunikationsnetzen, so wurde auch deutlich, ist eine wesentliche Voraussetzung, um den rund um den Faktor 1000 in den nächsten zehn Jahren steigenden Datendurchsatz in Mobilfunknetzen zu bewältigen. Dazu sind neue „Small Cells“-Netzarchitekturen nötig, die kleinere Bereiche mit hohen Geschwindigkeiten versorgen können. Mit dem neuen Vektorsignalanalysator und seiner Bandbreite von 765 MHz lassen sich, wie gezeigt wurde, alle Parameter solcher Basisstations-Konfigurationen extrem rasch überprüfen. Rasch muss es auch gehen in den neuen Mobilfunknetzen. Und wie sich die Forschung in den kommenden Mobilfunknetzen der sogenannten „5G“-Ära entwickelt – das zeigt sich, so Fachleute, ebenfalls als ein großes Thema. Einige Eckdaten solcher 5G-Netze offenbaren sich heute bereits: 10 Gbit/s Übertragungsrate, die Nutzung von mm-Wellen und eine Latenzzeit unter 1 ms stellen sich als Forderungen dar. Große Möglichkeiten sollen sich in den 70- und 80-GHz-Bändern ergeben, wie deutlich wurde. Aber auch die niedrigen GHz-Bänder sind nach wie vor interessant – letztlich auch das neben den Big Data eine enorme Herausforderung für die Messtechnik. Und im „Internet of Things“ wachsen dann alle Disziplinen zusammen: Die Messtechnik wird auch das möglich machen.
- Messtechnik-Power für das „Internet of Things“
- Big Analog Data: Herausforderung an Rechenkapazität
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