ADI

减少边缘节点的洞察时间可在获得数据之后尽快做出关键决定。

然而,理论上处理能力和通信数据均不受限制,则可将所有全带宽边缘节点检测信息发送至远端的云计算服务器。此外,还可以进行大量运算,以挖掘做出明智决策所需的宝贵细节信息。所以,电池电量、通信带宽和计算周期密集型算法的局限使得我们的设想只是一种概念,而无法成为实际方案……

边缘节点所需的数据集可能只是一个离散的完整宽带信息子集。同样,数据可以根据要求进行传输。高效的超低功耗(ULP)处理也是实施任何边缘节点方案的一个关键。

智能分区模式转变

工业物联网及其前身(机对机(M2M)通信)的先锋时代在很大程度上是由云平台这一主要应用推动因素的作用定义的。智能系统的洞察力以往都只是依赖于云级能力。实际的边缘传感器装置一直以来都相对简单。然而,由于边缘节点的低功耗计算能力比云计算能力的发展更迅速,这个前提目前正在动摇。边缘节点如今具有检测、测量、解读和连接数据的能力。

智能分区模式正从连接传感器模型向智能设备模型转变,从而提供更多的可用架构选项,并允许组织部署工业物联网,以独特的方式改进其实体资产和流程。边缘计算分析(亦称为智能边缘或解读)推动着这一转变。大规模的工业物联网部署依赖于一系列安全、高效节能并且易于管理的多样化智能节点。

边缘分析

最优质的传感数据仍可边缘化,且无需细心留意边缘节点分析中应用的要求。边缘传感器装置可能会受到能源、带宽或原始计算能力的约束。这些约束条件将影响到能够将IP堆栈删减为最小闪存或RAM的协议选择。这使得编写程序充满挑战性,并且可能需要牺牲一些IP性能。

然而,这要求提前了解清楚需要获得哪些有价值的具体信息,才能从检测和测量数据中得到预期结果。此外,由于空间隔离或应用差异,也可能因边缘节点的不同而不同。事件报警、触发信号和中断检测可以忽略大部分数据,只传输需要的数据。

时间折旧

货币的时间价值是一种概念,即现在的一美元比未来某一时候的一美元更有价值。类似地,数据也存在时间常数。数据的时间价值是指在这个几分之一秒检测到的数据与从现在起一周、一天或甚至一个小时之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长,决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题,我们必须进一步深入了解信号链。

边缘传感器节点的处理算法可对抽样数据进行筛选、抽取、调谐和精处理,将其分解至最低要求的子集。这首先需要定义目标窄带数据。可调带宽、抽样率和动态范围有助于一开始就在硬件的模拟域中建立基准。通过使用所需的模拟设置,传感器只会检测需要的信息,并提供更短的时间常数以获得高质量的解读数据。

边缘处的数字后端处理滤波器可进一步重点关注目标数据。边缘传感器处的数据频率分析可在信息离开节点之前,并及早判定信号内容。一些高阶计算模块执行快速傅里叶变换(FFT)、有限脉冲响应(FIR)滤波并使用智能抽取,可缩小抽样数据的范围。在一些情况下,在大幅度降低数据带宽之后,只需要从边缘传感器节点处传输通过或未通过信息增量痕迹。

图1中,我们可以看到在未使用前端模拟滤波器或数字后端处理滤波器的情况下,抽取8次(左侧)的简单信号将混叠新的干扰信号(中间),从而使频率折叠成期望的新信号频带(右侧)。数字后端处理滤波器搭配数字信号处理器(DSP)或微控制器(MCU),同时将半带FIR低通滤波器与抽取滤波器一起使用,将能够滤除混叠的干扰信号,从而有助于防止出现这一问题。

在未使用前端滤波器或数字后端处理滤波器的情况下,可能会出现混叠

图1. 在未使用前端滤波器或数字后端处理滤波器的情况下,可能会出现混叠

边缘节点处理洞察力—智能工厂

领先的工业物联网应用解决方案适用于工厂机器状态监控。该解决方案的目的是在发生故障之前识别和预测机器性能问题。边缘传感器节点的多轴高动态范围加速度计用于监控工业机器上不同部位的振动位移。可以筛选和抽取原始数据,在微控制器中进行频域解读。可以处理与已知性能极限进行比较的FFT,针对下游的通过、未通过和警示警报进行测试。通过FIR滤波去除目标带宽外的宽带噪声,可实现FFT内的处理增益。

边缘节点处理是机器状态监控的一个重要组成部分。抽样数据的全带宽是实现无线网关聚集的一个重要瓶颈。要考虑到,一台机器可能配有许多传感器,并且可能同时监控数百台机器。微控制器中作出的滤波和智能决策向无线收发器提供一个低增益带宽输出,而无需在云端进行密集型滤波处理。

图2显示了一个机器状态监控的信号链,在这个信号链中加速度计传感器用于测量位移振动特征。利用边缘传感器节点处的后端处理滤波器,可通过在滤波和抽样数据后进行FFT运算,从而在目标窄带宽中完成频率分析。

振动监控的典型信号链

图2. 振动监控的典型信号链

在FFT计算过程中,与实时示波器一样,处理滤波器可无视时域活动,直至完成FFT。第二个线程中的另一种时域路径可能还可用于防止出现数据分析差异。

如果能够清楚目标机械特征频率,则可设计微控制器中的ADC和FFT抽样率,使最大能量适合单个直方图仓的宽度。这将防止信号功率泄漏到多个仓中,从而降低幅度测量的精度。

图3为FFT的一个示例。在这个示例中,我们在边缘节点MCU中对不只一个观察的机械零件进行特定的预定区解读。在所需绿色区域中达到峰值的能量代表正常运转,而黄色和红色区域则分别表示警报和严重警报。更低的数据速率警报或触发痕迹可能会在目标区域内向系统发出偏移事件报警,而不是传全带宽传感器数据。

图3. FFT仓能源可用于触发警报

动态范围、标记和精度

边缘分析的计算功率有几个选项。许多选项可用于处理算法,从一个提供有限控制性能的简单MCU到更加复杂的精密片上系统(SoC) MCU,再到到功能强大的多核数字信号处理。处理内核尺寸、单核或双核操作、指令RAM缓存大小和定点与浮点需求都是典型的技术考虑。通常,需要在节点可用的功率预估和应用的计算需求之间作出权衡。

针对数字信号处理,采用定点和浮点两种格式来存储和操作以数字表示的传感器节点数据。定点是指一种数字表示方式,采用小数点后(有时候为小数点前)固定位数的数字表示。使用这种方法的DSP处理整数,例如使用最少16位的正负整数,可能有216种位模式。相比之下,浮点则使用有理数,最少可能有232种模式。与使用定点的DSP相比,使用浮点计算方法的DSP 可处理更大范围的值,并能够表示非常大或非常小的数字。

浮点处理可确保能够表示更大动态范围的数字。如果需要计算大量传感器节点数据,并且在检测之前可能并不清楚确切的范围,则浮点处理就非常重要。此外,由于每一个新的计算都需要进行一次数学运算,所以计算结果必然会出现四舍五入或截断的现象。这会导致数据出现量化误差或数字信号噪声。量化误差是理想的模拟值与该值的数字表示(即最接近的舍入值)之差。这些值之间的量化差越大,数字噪声将越明显。当准确性和精度对于解读的传感器数据来说非常重要时,浮点处理则可实现优于定点处理的精度性能。

性能

固件设计师应以最有效的方式实现计算应用,因为执行操作的速度至关重要。因此,必须描述数据解读的处理需求,以便确定实现最大效率需要使用定点计算还是浮点计算。

我们可以对定点处理器进行编程,使其能够执行浮点任务,反之亦然。然而,这样做的话效率非常低,并将影响处理器性能和功率。当针对无需密集型计算算法的高容量通用应用而优化时,定点处理器的表现更加突出。相反,浮点处理器可利用专门的算法,轻松完成开发,并实现更高的整体精度。

虽然性能不是很高,但是处理器中支持的GPIO引脚数量则可作为第二个选择标准。直接支持目标传感器(例如:I2C、SPORT和UART)的相应控制界面可降低系统设计的复杂程度。内核处理时钟速度、每次执行的位数、可用于处理的嵌入式指令RAM数量以及存储器接口速度都将影响边缘节点处理的能力。实时时钟有助于对数据进行时间标记,并允许调整多个平台之间的处理。

处理计算能力通常是在MIPS或MMAC中定义。MIPS是一秒钟内可执行的百万指令数。MMAC是每秒可执行的32位单精度浮点或定点累加乘法操作次数(单位:百万)。针对16位和8位操作,MMAC性能值分别提高2倍和4倍。

安全

虽然工业物联网的安全影响着每个系统、每次传输和每个数据接入点,但是微控制器和DSP则提供内部安全特性。高级加密标准(AES)提供了一种增强有线通信线路(如UART/SPI)或无线通信线路安全性的方法。在采用无线RF通信的情况下,通过边缘节点无线电进行有效传输之前会先执行AES加密。接收节点相应地执行解密操作。电子密码模块(ECB)或密码块链接 (CBC)是典型的AES模式。通常,128位或更长位数的安全密钥是首选。真随机数发生器用作为处理器中安全计算的组成部分。后续的工业物联网文章中将进一步描述这些方案的细节,以便大家采用更加全面的安全措施。

单核或双核

对原始数据处理能力的需求终始很旺盛。高效的原始数据处理能力将更胜一筹。多核MCU和DSP可为特别受益于密集型并行处理的算法提供额外的计算能力。然而,处理异构数据的需求也在不断上升。这导致一类多核微控制器的问世,此类微控制器将两个或更多具有不同特定功能优势的内核整合在一起。一般称为异构或非对称多核设备,通常整合了两个配置完全不同的内核。

非对称MCU可整合ARM®Cortex®-M3和Cortex-M0,使用处理器间通信协议进行通信。这使M3能够重点处理繁琐的数字信号处理任务,而M0则执行密集程度较低的应用控制。这样可以将更简单的任务分流至小型内核中处理。分区可最大化功能更强大的M3内核的处理带宽,以便进行计算密集型处理,而这是协同处理的真正核心所在。核间通信采用共享SRAM,其中一个处理器引发中断,而另一个检查。当接收处理器在响应时引发中断,就会发出报警。

异构多核MCU的另一个优势在于,它可以克服嵌入式闪存的限速问题。通过在两个小型内核中以非对称的方式对任务进行分割,可在实现内核的全部性能的同时,仍继续使用低成本嵌入式存储器。实现嵌入式闪存的成本通常决定MCU的成本,因此可有效地消除瓶颈。在可用的功率预算中平衡处理器需求是工业物联网边缘传感器节点设计的关键部分。

功率平衡

即使是在可以实现能量采集的情况下,许多工业物联网边缘传感器节点也必须能够在同一小型电池上运行多年。ULP操作将是这些节点的一个关键参数,而且必须选用能够最小化节点实际功耗的元件。

许多非常适用于工业物联网的MCU都采用ARM系列的Cortex-M嵌入式处理器,针对低功耗MCU和传感器应用。包括针对更简单高效应用而优化的Cortex-M0+,以及需要浮点和DSP操作的高性能复杂应用的Cortex-M4。使用性能更高的处理内核可能会影响低功耗性能。

ARM CPU在代码大小、性能和效率方面提供了一个新方向。但是对于MCU在工作模式或深度睡眠模式下的实际功耗,许多超低功耗能力完全取决于MCU供应商。工作功耗深受工艺技术选择、超高速缓存和处理器整体架构的影响。MCU睡眠电流以及CPU处于睡眠模式时的可用外围功能主要受MCU的设计和架构影响。

行业联盟EEMBC制定了一些衡量基准,帮助系统设计师了解其系统的性能和能量特性,以选择最优处理器。每个器件的ULPMark™- CP评分是经过计算得出的单个数字品质因素。该套件中每个衡量基准的评分使设计师权衡并合计这些衡量基准,以满足特定的应用需求。

传感器边缘节点的功率预算将直接与其处理能力相互关联。如果功率预算无法满足边缘节点分析的处理需求,则可能需要作出权衡。性能效率会影响传感器边缘节点的电源效率。微控制器的典型能耗指标用于指定每兆赫兹计算消耗的有功电流量。例如:针对基于ARM Cortex-M3的MCU,功耗可达到数十μA/MHz。

占空比

边缘传感器节点的功耗最小化通常基于两个因素:节点在活动状态下的功耗是多少;以及为进行检测、测量和解读,节点必须保持活动状态的频率如何。这个占空比将随着节点中使用的传感器和处理器类型,以及算法需求的不同而变化。

边缘传感器节点MCU的主要活动状态可能会消耗过多的功率

图4. 边缘传感器节点MCU的主要活动状态可能会消耗过多的功率

在不考虑MCU功耗的情况下,边缘传感器节点的主要活动状态将消耗大量功率,并将电池供电应用的寿命减少至只有几个小时或几天。

通过分析节点内部元件的占空比,可节省大量能源,从而确保只有在必须的情况下这些元件才会处于工作状态。MCU几乎一直处于常开状态。为了使MCU能够保持对边缘传感器节点的完全控制,同时消耗尽可能少的能量,必须采用针对低能耗操作的特定架构。最小化MCU能耗就是要使MCU尽可能经常处于睡眠模式,同时在需要的时候仍能执行关键任务。

将MCU主要保持在非活动状态,以便将功耗降至最小

图5. 将MCU主要保持在非活动状态,以便将功耗降至最小

对于大多数非活动状态、只在短期占用时间处于活动状态的情形,使MCU在低功耗休眠模式下运行,可将边缘节点的电池使用寿命延长至许多年。

可能无需在工业物联网中使用许多边缘节点检测解决方案就可以处理连续不间断的数据流。利用中断事件阈值忽略已知的超范围条件数据,这样可降低处理功率。为了保持功率和带宽,可能需要提前了解可预测的占空比。此外,基于已检测信息状态的可变占空比可触发活动状态或降低功率状态。

微控制器或DSP的响应时间和功耗(开启和关闭状态下)是低带宽应用的重要设计依据。例如:建筑中,温度和光传感器的数据传输在静止期间可能明显减少。这不仅可以延长传感器节点的休眠时间,而且还可以大大减少信息传输。

为了实现快速反应,许多微控制器除了提供完全活动模式,还提供各种低功耗工作模式,例如:睡眠模式、灵活模式、休眠模式和完全关断模式。每种模式都将在不需要时关断各种内部计算模块,通常将电流需求改变几个数量级。为实现这一节能优势,向完全活动模式过渡需要最低有限响应时间。采用灵活模式这一混合配置时,计算内核处于睡眠模式,而外围接口仍处于活动状态。休眠模式可提供SRAM数据存储功能,并可选择允许实时时钟仍保持活动状态。

图6为详细的MCU功耗与时序图,显示了每种低功耗MCU模式、过渡时间和占空比的影响。当MCU处于非活动状态时,使用低功耗模式是保持在低功耗传感器节点预算范围之内的关键。

详细的MCU功耗与时序图

图6. 详细的MCU功耗与时序图

传感器融合

先进的模拟微控制器提供了一个完整的混合信号计算解决方案。配备嵌入式精密模数转换器(ADC)的前端模拟多路复用器支持更先进的传感器融合技术。在进行数字处理之前,可将多传感器输入发送至单个微控制器。片上数模转换器(DCA)和微控制器反馈至附近其他设备,可实现快速反馈回路。其他嵌入式电路模块(如比较器、带隙基准电压源、温度传感器和锁相环)为多传感器边缘节点提供额外的算法灵活性。

可在单个模拟微控制器中处理多传感器信号

图7. 可在单个模拟微控制器中处理多传感器信号

多个传感器的模拟信号可发送至单个精密模拟微控制器。微控制器中的算法可通过传感器融合过程实现信息的智能组合。

室外污染监控器应用就属于此类边缘节点处理。在此类应用中,来自多个输入来源(如气体传感器、温度传感器、湿度传感器和颗粒传感器)的数据在单个处理器中融合并进行分析。通过这些信息,分析处理完毕后,即可基于只能从本地传感器节点那获知的校准和补偿信息生成污染数据。然后,可将这些经过校准的数据发送至云,以便进行历史分析。在一些情况下,可能需要进行独特的一次性调试,针对其特定的环境失调配置每个传感器节点。

ADI公司对ULP平台进行了大量投资,在传感器、处理器和节能模式的强大功能集方面均有重大改进。近期发布的ADuMC3027和ADuMC3029系列微控制器可提供26 MHz ARM Cortex-M3内核的性能,同时在活动模式下的工作电流低于38 μA/MHz,而在待机模式下为750 nA。这种高效的本地处理能力可降低系统的整体功耗,同时大大减少通过网络发送数据进行分析的需要。

ADI公司提供各种MCU和DSP引擎,有助于以智能方式捕捉和处理发送至云的物联网数据。ADuCM36x系列采用ARM Cortex-M3处理内核和集成式双核∑-∆ ADC。ADI公司的SHARC® 数字信号处理器系列在许多将动态范围作为关键要素的应用中实现了实时浮点处理性能。

新一代Cortex-M33处理器基于ARMv8-M架构 ,采用可靠的TrustZone™技术,通过处理器的内置硬件保证可信应用和数据的安全。随着世界的联系变得越来越紧密,确保每个节点的安全性是促进物联网应用发展的关键。

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作者 :Petre Minciunescu 和 Brian Kennedy, ADI 公司

简介

兼容直流的电流互感器一直用于检测智能电表中的交流电流,但它有一些缺点,而且很昂贵。对于某些应用,分流电阻是更好的电流传感器选择,因为它价格低廉、具有高线性度并且抗磁场干扰。遗憾的是,分流电阻不具有电流互感器所固有的电气隔离特性。在要求隔离的智能电表等应用中,采用隔离电源技术的数字隔离器与分流电阻结合可提供一种良好的解决方案。

单相防窃电智能电表

考虑图 1 所示的单相防窃电智能电表。模拟前端 (AFE)IC 利用分流电阻测量相位电流,并利用一个简单的分压器测量相位电压,从而计算电能并监控负载的质量。在这种应用中,电力线相位电压用作 AFE 的接地参考。零线电流测量必须隔离,从而保护 AFE 免受高压影响。AFE 利用标准 SPI 或 I2C 通信将计算得到的电气量传输给微控制器 (MCU)。然后,MCU 将数据发送到通信模块,通常使用 UART 接口,必须确保安全隔离并避免接地环路。因此,MCU 必须与 AFE 隔离,与通信模块共地(隔离 1),或者与通信模块隔离,与 AFE 共地(隔离 2)。

单相防窃电智能电表

图 1. 单相防窃电智能电表

电表电源从电力线获得,但安全隔离栅会产生两个电源域。图 1中的 PS1与相电源是同一电源域,可以直接使用而无需隔离 AFE。然而,安全隔离栅 1 或 2 则需要使用隔离电源 PS2 来为 MCU 和通信模块(隔离 1)提供电源,或者仅为通信模块(隔离 2)供电。

总而言之,单相防窃电电表中有多个点需要隔离:

• 零线电流检测
• AFE 与 MCU(隔离 1)之间或 MCU 与通信模块之间(隔离 2)

必须通过隔离栅 1 和 2 的信号是数字信号。为了隔离数字信号,已经开发出许多技术。传统方法使用带 LED 和光电二极管的光耦合器,较新的技术则是使用芯片级变压器的数字隔离器。例如,与光耦合器相比,iCoupler®数字隔离器具有许多优势,包括 :更可靠、尺寸更小、功耗更低、通信速度更快、时序精度更佳、易于使用。芯片级隔离技术也可以与其他半导体电路结合,实现小尺寸、高集成度解决方案。在数据速率较高的应用中,这些优势尤其显著。智能电能计量就是这样一种应用,目前新式电表需要更高的实时信息流量。

芯片级变压器也可以用在隔离式 DC-DC 转换器中,从而将数据和电源隔离集成到单个封装中。iCoupler 产品就有这种能力,isoPower® 隔离式 DC-DC 转换器可集成到隔离式数据通道所在的同一薄型表贴封装中。考虑上例中的零线电流检测。传统上使用电流互感器,因为它本身能够提供隔离,但电流互感器必须为直流兼容型以免饱和,这会提高其成本。此外,它还会引入相位延迟,相位延迟随频率成分不同而异,因此难以在整个频谱范围内进行补偿。分流电阻具有明显的优势。不仅价格低廉,不受外部交流或直流磁场的影响,而且与用于检测相电流的分流电阻具有相同的特性。然而,分流电阻本身不具隔离性。使用集成 DC-DC 转换器和隔离数据通道的数字隔离器可以解决这一问题。这样就产生一种新的单相防窃电智能电表结构(图 2)。

 IC 内置芯片级变压器的单相防窃电智能电表

图2. IC 内置芯片级变压器的单相防窃电智能电表

新结构利用 AFE1 测量从线路电流获得的电气量,利用AFE2 测量从零线电流获得的电气量。两个电流均利用不受外部磁场影响的分流电阻测量,从而消除窃电之忧。AFE2 利用一个 IC 接收功率,该 IC 包含一个基于数字隔离器的隔离电源。它利用嵌入同一 IC 并采用相同技术的隔离数据通道与 MCU 通信。

可以将同样的方法(IC 同时包含隔离电源和隔离数据通道)应用于通信模块,因为它也需要一个隔离电源并通过隔离栅进行数据通信。

与大型、昂贵、难以通过认证的隔离电源相比,这种方法的优势显而易见。数字隔离技术造就了业界最小的UL 认证 DC-DC 转换器,这些 IC 具有很高的热稳定性和机械稳定性、出色的耐化学腐蚀性以及良好的 ESD 性能。设计工程师现在可以集中精力改善系统设计,而无需担心隔离问题。

三相智能电表

图 3. 三相智能电表

三相智能电表

对于三相智能电表(图 3),可以采用同样的方法。在传统的四线系统中,零线被选作电表 AFE 的接地参考。相电流利用电流互感器测量。电源利用所有三相创建两个电源域 :一个为 AFE 供电,一个为通信模块供电,电源必须进行隔离以保证安全。MCU 可以置于任一电源域中,因此 AFE 与 MCU 之间(隔离 1)或 MCU 与通信模块之间(隔离 2)都存在一个隔离栅。

类似于单相防窃电电表所采用的方法,利用数字隔离技术,可以将电流传感器替换为使用分流电阻的隔离模块,通信模块可以利用包含隔离电源和数据通道(可通过隔离栅通信)的 IC 供电并与 MCU 通信(图 4)。

IC 内置芯片级变压器的三相智能电表

图 4. IC 内置芯片级变压器的三相智能电表

结束语

分流电阻和芯片级数字隔离器完全可以取代直流兼容型电流互感器,同时实现数据隔离和电源隔离。数字隔离器优于传统的光耦合器,并且支持多种串行通信 :SPI、I2C 或 UART。数字隔离器性能更高、更易使用、更加可靠,堪称光耦合器的真正替代产品。

数字隔离器使智能电表的系统架构发生如下变化 :

• 相电流和零线电流可以利用分流电阻检测,从而消除通过磁场干扰窃电的风险,以及处理电流互
感器相位延迟的难题。
• 使用 UL 认证的 IC,单相和三相电表均可以使用单一主电源。特别是在三相电表中,这可以显著缩
小电源尺寸,使电表外壳尺寸更小。

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有看过电影《阿波罗13号》吗?

看过的一定对其中一个镜头印象深刻——Tom Hanks 饰演的指令长沉着冷静的向地面汇报 “Houston, we have had a problem”。

近日,在 ADI 全球销售峰会上,阿波罗13号指令长原型 Jim Lovell 获邀作主题演讲,其传奇的人生故事让在场的 ADI 同事感佩不已,临危不乱历练箴言分享也让大家获益匪浅。

年近90高龄的 Jim 曾在1970年4月11日13:13发射的 Apollo 13 中作为指令长带领团队出发登月。在发生了登月服务舱爆炸事故后,Jim 和两位同伴成功将飞船轨道修正,期间他两度手动操纵登月舱的引擎和机动推进器,靠着在行动指令目录上作的计算,配合手表和舷窗作简单导航将飞船带到正常轨道上。

他本人因为这次事故成为目前为止唯一一位两度抵达月球轨道却没能登月的宇航员。老人在近60分钟演讲中没有休息没有喝水,站立讲完全场,神情投入、激情四溢!

Jim在分享完故事后,总结道:

* 在突发事件前首先要冷静应对,在有限条件下快速制定方案。

* 一次只聚焦解决一个问题,尽管诸事如麻。

* 永远要有plan B,无论这有多令你讨厌(lousy), 预案往往是救命稻草。

尽管,我们的人生难以有 Jim 这样惊心动魄的大事发生,但在职场、在人生,何尝不会有类似属于我们自己的大事呢?Jim 用生命换来的感悟,一席有热度的职场鸡汤和人生箴言,送给大家吧。

背景故事

阿波罗13号(Apollo 13)是美国航空航天局阿波罗计划(Apollo space program)的第七次载人飞行任务,也是第三次载人登月任务。阿波罗13号于美国中部时间1970年4月11日13:13发射,指令长为Jim Lovell,指令舱和登月舱的驾驶员分别为Jack Swigert与Fred Haise。

Jim Lovell在Apollo 13发射前的留影(图据维基百科)

发射后第二天,服务舱发生爆炸,重创阿波罗13号,造成水、氧气的外泄,同时损坏了船上的电池组及二氧化碳过滤设备。在以保证宇航员生命为优先的前提下,地面控制中心下令阿波罗13号放弃登月,绕至月球背面利用弹弓效应返回地球,同时为避免二次损害,阿波罗13号指令舱奥德赛号被关闭,宇航员全体转移至没有在爆炸受损的登月舱水瓶号,并在那里驾驶飞船返航。

阿波罗13号的事故也令地球上数以万计的科学家、工程师自发地聚集到一起,投身于拯救阿波罗13号的行动中,他们在地面上利用天地通话,为宇航员解决一道又一道摆在面前的难题。最终,在任务组和地面人员的不懈努力下,1970年4月17日,也就是事故后的第三天,指令舱奥德赛号成功返回地球,落于南太平洋,创造了人类航天史上最伟大的奇迹。

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作者:Abhishek Kapoor和Assaf Toledano ADI公司

简介

在RF和微波设计中,混频是信号链最关键的部分之一。过去,很多应用都受制于混频器的性能。混频器的频率范围、转换损耗和线性度,决定了混频器能否用于特定应用。频率高于30 GHz的设计很难实现,此等频率的器件封装更是难上加难。大部分时候,简单的单、双和三平衡混频器满足了一般市场的需求。但是,随着企业开发出的应用越来越先进,并希望提高每dB的性能,传统混频器便显得捉襟见肘。当今和未来的市场需要这样的混频解决方案:针对各种应用专门定制,性能优化,并且支持基于通用平台的设计以便重复使用。

根据应用类型和最终市场,如今的设计人员会有非常不同的需求。一般而言,现在大多数设计人员需要宽带性能、更高线性度、与信号链中其他器件更高的集成度,以及更低的功耗。但是,细分市场不同,以上各种需求的优先级也大不相同。

不同种类的混频器和频率转换器

讨论混频器和频率转换器在不同市场中的应用之前,了解不同类型混频器的基本特性会很有用。顾名思义,混频器将两个输入信号混合,产生其频率之和或频率之差。利用混频器产生比输入信号高的输出频率时(两个频率相加),称为上变频。利用混频器产生比输入信号低的输出频率时,称为下变频。下一节说明各类常用混频器的高层次设计和优缺点。

详文请阅:混频器件面貌之变迁

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伺服电机是影响机器人工作性能的主要因素,也是我国机器人产业需要突破的关键短板之一。《中国制造2025》规划总体部署了机器人伺服电机的目标:到2020年,性能、精度、可靠性达到国外同类产品水平。

01 伺服机器人市场

伺服电机作为控制系统中的执行元件,是机器人三大核心零部件之一。机器人伺服系统由伺服电机、伺服驱动器、指令机构三大部分构成,伺服电机是执行机构,就是靠它来实现运动的,伺服驱动器是伺服电机的功率电源,指令机构是发脉冲或者给速度用于配合伺服驱动器正常工作的。

2015年,我国机器人用伺服系统市场规模约为10.6亿元,到2020年市场规模将达47亿元左右,未来五年复合增长率约为35%。

国内外伺服系统厂商将机器人市场作为未来重点的发展方向,伺服电机一般安装在机器人的“关节”处,机器人的关节驱动离不开伺服系统,关节越多,机器人的柔性和精准度越高,所要使用的伺服电机的数量就越多。

机器人需求在全球范围内不断扩大,而中国现在是全球增速最快的机器人市场。2013年至2016年,中国连续三年成为全球第一大工业机器人消费市场。IDC预测到2020年,中国机器人市场规模将达到594亿美元,中国市场将占全球机器人市场总量的30%以上,市场空间巨大。机器人的高速增长将带动伺服电机的巨大需求。

02 机器人伺服电机面临挑战

伺服电机在自动化控制系统在往往与终端执行机构相连,因此也被成为执行电机。伺服电机在伺服系统中作为执行元件,其作用是将伺服控制器的脉冲信号转化为电机转动的角位移和角速度。

伺服电机分为直流和交流伺服电动机两大类,与普通电机相比其主要特点是,其通常搭配反馈装置一起使用,实现精准控制。

伺服机器人分类:

为了提高工业生产的灵活性,机器人正变得越来越轻,同时为了保证机器人的动态和精度,高功率密度伺服电机至关重要;在精加工作业领域,机器人甚至需要人手所具备的柔顺性,要求电机能以“罐头”大小实现高性能,提高生产质量和效率并保证操作员安全;在医用机器人领域,为了让机器人帮助患者早日恢复健康,对电机稳定性和可靠性提出了至高要求。

机器人对伺服电机的高要求主要有以下方面:

1.要求伺服电机具有快速响应性。电机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短,电伺服系统的灵敏性愈高,快速响应性能愈好,一般是以伺服电机的机电时间常数的大小来说明伺服电机快速响应的性能。

2.伺服电机的起动转矩惯量比要大。在驱动负载的情况下,要求机器人的伺服电机的起动转矩大,转动惯量小。

3.伺服电机要具有控制特性的连续性和直线性,随着控制信号的变化,电机的转速能连续变化,有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。

4.为了配合机器人的体形,伺服电机必须体积小、质量小、轴向尺寸短。

5.能经受得起苛刻的运行条件,可进行十分频繁的正反向和加减速运行,并能在短时间内承受数倍过载。交流伺服驱动器因其具有转矩转动惯量比高、无电刷及换向火花等优点,在工业机器人中得到广泛应用。

03 差距明显,国内厂商需努力追赶

国内伺服电机市场中,前三名松下、三菱、安川均为日系品牌,总份额达到45%,西门子、博世、施耐德等欧系品牌主要占据高端市场,市场份额在30%左右,国内企业整体份额低于10%。

国产伺服电机大多是仿制日系伺服电机设计,功率多在3kw以内,以中小功率为多,而5.5-15kw的中大功率伺服电机则比较少。

国产伺服电机在以下方面仍需突破:

一是外形普遍较长,外观粗糙,很难应用在一些高档机器人上面,尤其是在轻载6kg左右的桌面型机器人上,由于机器人手臂的安装空间非常狭小,对伺服电机的长度有严格要求。

二是信号接插件的可靠性需要改进,而且需要朝小型化、高密度化以及与伺服电机本体的集成设计的方向设计,方便安装、调试、更换。

三是另一个核心技术就是高精度的编码器,尤其机器人上用的多圈绝对值编码器,严重依赖进口,是制约我国高档机器人发展的很大瓶颈。编码器的小型化也是伺服电机小型化绕不过去的核心技术。

四是缺失基础性研究,包括绝对值编码器技术、高端电机的产业化制造技术、生产工艺的突破、性能指标的实用性验证和考核标准的制定。

五是伺服系统各部分产业协同联合不够,导致伺服电机和驱动系统整体性能难以做好。

虽然国产伺服电机在市场上的比重比较低,在技术与性能上与国外品牌有较大的差距,并且产品质量与稳定性也不能同国外品牌同日而语,但近几年国产品牌伺服电机的发展也很迅速,伺服电机自主配套能力已现雏形,获得了一定的市场认可。

许多国产产品技术上与日系产品接近,涌现出埃斯顿、广州数控设备、英威腾等20余家较大规模的伺服电机品牌。

从我国伺服电机专利技术总体申请量变化趋势也显示出国内企业近几年取得的成绩。2010年我国伺服电机行业相关专利申请数量仅2697项,而2016年我国伺服电机行业相关专利申请数量达14058项,年复合增长率高达31.68%。

2010-2016年伺服电机行业相关专利申请数量变化图(单位:项)

中国机器人产业处于大的变革时代,需要快速创新整合,机器人作为一种高新技术,是推动产业发展的重要支持手段。而要大力发展机器人产业,作为机器人核心零部件之一的伺服电机自然成了许多企业竞相布局的热门领域。

总结:机器人的工作表现受伺服电机影响极大,因而精密伺服电机的关键性能指标永远都是先进性比较的首要因素。国外先进伺服电机已经能够很好地适应绝大多数应用的需求,其研发资源已集中在个别高端应用及整体性能提升方面,处于精雕细刻阶段。因此国产伺服电机厂商任重而道远。

本文转自:「趋势」机器人驱动离不开伺服系统,国产机器人需补“短板”

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作者:Bob Scannell,ADI公司MEMS和传感器技术部业务开发经理

运动是生命中不可或缺的重要组成部分。能够移动的人似乎在一刻不停地运动着,而不能移动的人则可能需要借助某种形式的机械助力来帮助实现运动。因此,不难想象,能够测量这种运动的惯性传感器在提供有关我们自身的有用信息方面具有重大价值。如今的音频(麦克风)或光学(相机)传感器就是这样。

讨论MEMS与生活品质的关系时,定义如下的不同程度或阶段可能会有用:从测量、提升到保障。惯性传感器能够测量、捕捉或估计人体的输出/健康状况,因而与音频和光学检测一样,很容易确定其应用。例如,计步器使用加速度计来检测步伐,提供健身活动的测量结果。另外,假肢中为改善平衡和控制而嵌入的运动检测器可以增强残障人士的移动能力,而检测坐姿与卧姿的加速度计则可以用于监护病人以拯救生命,这些都是显而易见的。本文从测量、提升、保障生活品质三方面,探讨运动传感器的技术挑战和复杂程度。

传感器性能

惯性MEMS传感器在汽车和消费电子市场的成功,使传感器的多方面性能有了迅速提高,但现有应用与新兴医疗生活品质应用的性能要求仍然存在很大差异。为了研究不同应用的电路板级需求,我们可以比较功耗、尺寸、可靠性、环境鲁棒性、性能和性能漂移方面的要求。在这些特性中,功耗和尺寸可能是唯一已经被消费电子应用推到极致水平的特性。面向汽车应用而开发的传感器通常要求高水平的可靠性和环境稳健性。

单传感器应用

低功耗、小尺寸传感器对运动监护仪等生活品质测量应用有利,但这些应用还要求高水平的环境鲁棒性,以便将希望测量的实际运动与其它随机影响区分开来。生活品质增强工具可以分为两类:一是穿戴式设备,如假肢等;一是手术或诊断设备,如机器人手术工具或便携式超声设备等。无论何种情况,由于测量设备主动控制相对于被动监控的水平提高,性能和可靠性要求越来越高。在生活品质保障方面,包括微型远程手术和其它生命攸关的监护仪,不仅要求高性能,而且要求非常低的时间漂移,对环境影响的灵敏度也应保持最小。

表1. 不同生活品质应用的相对特性要求比较

表1通过一些相对品质因数来比较不同类型生活品质应用的各种特性的复杂度。即便是要求相对较低的测量设备,超低功耗、小尺寸和温度/冲击/振动影响抑制能力的组合,也使得这些应用的需求远远高于消费电子驱动的简单传感器需求。

多传感器应用

到目前为止,讨论集中于单个传感器的特性,应用也许是测量线性运动(单轴加速度计)或角向运动(单轴陀螺仪)。

但在现实生活中,运动仅限于单传感器类型或单轴(或可通过其辨识)的情形相对较少。为了捕捉最精确的运动特征,或者为了能在不受限条件(安装位置或运动范围)下使用,通常要求将多个传感器巧妙地合为一体,并将这些传感器与应用参考系精密对齐。因此,除了基本的传感器元件以外,机械和传感器/信号处理要求也大不相同。当我们从测量转向提升乃至保障时,复杂度随之提高。

一个有意思的例子是在手术室使用惯性传感器,使人工关节(膝或髋关节)能够与病人独特的骨骼结构更精确地对准。该生活品质增强应用的目标是让植入体与患者自然轴的对准误差小于1º,而当今使用纯机械对准方法的误差为3º或更大。其可能的好处包括:减少对病人身体的介入,缩短手术时间,大幅提升病人术后舒适感,以及使关节置换效果更持久。

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