Cyber Physical Systems

Entwicklungsbeschleuniger - Zeit als neue Währung

| Autor / Redakteur: Marco Schmid * / Franz Graser

Bild 1: Verschiedene Rechenmodelle passen sich flexibel der Aufgabenstellung an und lassen sich in ein heterogenes Framework einbetten, verbinden und auf Embedded-Hardware ausführen. Dank dieses Entwicklungsbeschleunigers schaffen auch kleine Teams in kurzer Zeit große Ergebnisse.
Bild 1: Verschiedene Rechenmodelle passen sich flexibel der Aufgabenstellung an und lassen sich in ein heterogenes Framework einbetten, verbinden und auf Embedded-Hardware ausführen. Dank dieses Entwicklungsbeschleunigers schaffen auch kleine Teams in kurzer Zeit große Ergebnisse. (Bild: Schmid Elektronik)

Ausführbare Rechenmodelle in einem heterogenen Aktor-Framework beschleunigen die Timing-Entwicklung in eingebetteter Software

In der physikalischen Welt passiert vieles auf einmal. Schnelle Reaktionszeiten, 24/7-Betrieb und Kommunikation sind gefragt. Embedded-Systeme treffen als zeitdiskrete, künstliche Recheneinheiten auf zeitkontinuierliche, natürliche Prozesse und sind Hybride. Sie sind zudem heterogene Gebilde aus Prozessoren mit analogen und digitalen Sensoren und Aktoren. Das macht sie komplex und die Entwicklung fehleranfällig.

Smarte Embedded-Systeme [7] oder Cyber-Physical-Systems [1] gehen in drei Aspekten entscheidend weiter und lassen die virtuelle mit der physikalischen Welt verschmelzen. Erstens sind Parallelität und Timing das Maß für formale Korrektheit der Software. Zweitens sind dezentrale Regeltechnik und Synchronisierung stark ausgeprägt. Drittens kommunizieren die Systeme in Echtzeit über ein Netzwerk. Dieses Verständnis der gemeinsamen Dynamik unterscheidet die neue Disziplin vom traditionellen Ansatz.

Beispiel 1: Zeit und Parallelität sind die wichtigsten Merkmale künftiger smarter Embedded-Systeme [2,3,4,5]. Beides waren die Hauptanforderungen an ein dezentrales Regelnetzwerk im Hochgeschwindigkeitszug eines chinesischen Bahnbetreibers. Ein zentraler CAN-Master steuert bis zu 256 lokale PID-Controller-Knoten in Echtzeit. Im 50-Hz-Takt sendet der Master die Regelkoeffizienten an die individuellen Controller-Knoten und erhält im selben Zeitraster deren Regelgrößen zurück. Vorgabe für die Entwicklung: in einem Monat ein funktionsfähiger Prototyp, drei Monate später das Serienprodukt.

Beispiel 2: Die Schweizer Firma Dsolar Ltd. entwickelt zusammen mit Schmid Elektronik die Hauptsteuerung für ihre energieeffiziente, autonome Solaranlage in Form einer Satellitenschüssel (Bild 3). Darin sind 36 Spiegel montiert, die die Sonnenstrahlen im Brennpunkt auf das 2000-fache ihrer Energie bündeln. In diesem Hotspot werden elektrische und thermische Energie mit einem Wirkungsgrad von 80 Prozent gewonnen.

Die Komplexität in Schach halten – von Anfang an

Das zentrale Embedded-System von Schmid Elektronik ist mit Dutzenden von Sensoren verbunden, vom Temperatur-, Druck- und Feuchtesensor bis zur Meteostation und Sonnensensor. Die Aktoren bestehen unter anderem aus zwei bürstenlosen 400-W-DC-Motoren. Ist das System im Feld installiert, kann via VPN von extern live drauf zugegriffen werden.

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Wegen der enormen Systemkomplexität soll die Embedded-Anwendung auf hoher Abstraktionsebene mit formalen Modellen beschrieben und daraus der Low-Level-Code generiert werden. Davon verspricht sich Dsolar Ltd. ein durchdachtes und korrektes Softwaredesign, das sich auch bei Änderungen und Weiterentwicklungen stabil verhält.

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