Mess- und Prüftechnik / Feldmesstechnik

In-situ-Validierung von Energy-Harvesting

20. Juni 2017, 14:29 Uhr | Lukas Sigrist et al., Institut für Technische Informatik und Kommunikation (TIK), ETH Zürich

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Harvesting-Entwurf und Marktlösungen

Viele Parameter nehmen direkten Einfluss auf einen autonomen, harvestingbetriebenen Sensorknoten. Die Übertragungs- und Umwandlungseffizienz hängt beispielsweise stark von Umgebungsparametern wie Licht, Bewegung, Temperatur oder Druck ab. In vielen Fällen, z.B. bei tragbaren oder integrierten Geräten, gestaltet sich die Umgebung nicht als leicht-vorhersagbare Variable: Deshalb erfolgen zur repräsentativen Statistik zahlreiche in-situ-Messungen, die in den embedded-Entwurfsprozess (Bild 1) einfließen.

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Bild 1: Entwurfsaspekte harvesting-basierter Systeme. Kästen zeigen disjunkte Messaufgaben.
Bild 1: Entwurfsaspekte harvesting-basierter Systeme. Kästen zeigen disjunkte Messaufgaben.
© TIK / ETH Zürich

Unterschiedliche Phasen im Entwurfsprozess fordern verschiedene Messaufgaben: Von der Umgebungsstatistik zur Effizienz und der HW/SW-Validierung unterschiedlicher Komponenten oder Prototypen. Derzeit fehlt es an Geräten, welche die Anforderungen aller dieser Entwurfsaspekte, vereinen.

Marktlösungen

Zur Leistungsanalyse existieren viele Geräte variabler Größe und Funktionalität. Laborgeräte wie die Keithley-2000- oder Keysight-34400-Präzisions-Multimeterserien, liefern schnelle und präzise Messergebnisse [7, 8], gestalten sich aber in der in-situ-Messung unhandlich und benötigen eine Standard-Netzversorgung. Die spezifischen Anforderungen der Harvesting-Forschung wurden jüngst mit neuen Werkzeugen adressiert. Diese werden lose klassifiziert:

  • Online-Energiezähler - Die einfachen Messschaltungen, variieren von Shunts [9], [10] bis Coulombzählern [11,12]. Unter großem Dynamikbereich gelangt die Energieinformation über einen einzigen Stromkanal zum Sensorknoten. Mit ihrer Anbindung an die Last fällt deren Eigenständigkeit und Integrität unter kritischer Stromversorgung. Damit ist keine Langzeitstatistik erfassbar.
  • Embedded-Power-Logger - Mit großem Dynamikbereich, einer Übertragungsmöglichkeit, eigener Stromversorgung und Datenspeicher gestalten sich diese Geräte komplexer als die Online-Energiezähler. Einsatzmöglichkeiten sind die Messung des Energieumsatzes drahtloser eingebetteter Systeme [13,14], oder die Leistungsanalyse von Smartphones [15]. Allerdings eignen diese sich eher für batteriebetriebene Knoten mit geregelter Versorgungsspannung. Zur Validierung von Harvesting-Systemen muss die Leistung aus unabhängiger Spannungs- und Strommessung unter Erfassung der Umgebungsbedingungen bestimmt werden.
  • Testbeds - Diese Plattformen sind ebenfalls externe Geräte, welche unterschiedliche Parameter auf einem oder mehreren Sensorknoten überwachen. Flocklab [16] erfasst logische Ereignisse, steuert GPIO-Pins und misst den Energieumsatz verteilter Sensorknoten. Ein in-situ-Testbed für IoT-Knoten mit ähnlicher Funktionalität ist das an autonome Systeme gerichtete SmartEye [17]. Hier ist es schwierig, die für kontrollier- und reproduzierbare High-Level-Service-Tests nötige Synchronizität wie Energieeffizienz aufrecht zu erhalten.

  1. In-situ-Validierung von Energy-Harvesting
  2. Harvesting-Entwurf und Marktlösungen
  3. Systemarchitektur
  4. Datenakquise
  5. Vergleich mit bisherigen Lösungen
  6. Anwendungsberichte
  7. Literatur

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