Flottenversuch Multibus-Logger als IoT-Gateway in vernetzten mobilen Einsätzen

Autor / Redakteur: Martin Riedel und Nils Becker * / Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Ein Bus-Datenlogger spielt eine zentrale Rolle, wenn Messdaten erfasst und Zustände überwacht werden sollen. Wir zeigen, was solche Geräte leisten müssen und wie sie mit dem Internet vernetzt werden können.

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Fahrzeug-Flottenversuch: 
Um Fahrzeuge zu überwachen, kommen Multibus-Datenlogger zum Einsatz, die als IoT-Gateway fungieren.
Fahrzeug-Flottenversuch: 
Um Fahrzeuge zu überwachen, kommen Multibus-Datenlogger zum Einsatz, die als IoT-Gateway fungieren.
(Bild: imc)

Vernetzte Geräte bei elektronischen Endkunden-Produkten gibt es viele auf dem Markt: Kühlschränke oder Zahnbürsten sind nur ein Beispiel. Ob sie den großen Durchbruch bringen werden, sei dahingestellt. In der Industrie gibt es dagegen vielversprechende Ansätze für vernetzte Datenerfassung und Zustandsüberwachung. Damit einhergehend lassen sich Ressourcen und Energie einsparen; auch vermeidbarer Verschleiß oder gar Ausfälle lassen sich dank vernetzter Systeme vermeiden. Eine zentrale Rolle dabei spielen Bus-Logger als intelligentes Erfassungssystem für Daten- und Kommunikationsbusse oder als Gateway zum Internet.

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Betriebsdaten von Fahrzeugen und Maschinen sammeln

Feld- und Fahrzeugbusse als digitale Kommunikations-Protokolle gibt es in vielfältiger Form. Der CAN-Bus ist dabei sowohl in Fahrzeugen mit ihrer Vielzahl an Steuergeräten (ECUs), als auch in Maschinen und Industrieanlagen besonders weit verbreitet. Seine neueste Ausprägung als beschleunigte CAN-FD-Variante wird ihm dabei voraussichtlich noch einen gehörigen Schub für die Zukunft bescheren.

Doch auch andere Bussysteme mit höherer Datenrate und Kapazität haben große Bedeutung, wie etwa FlexRay und XCPoE im Fahrzeug, ARINC und AFDX in der Luft- und Raumfahrt, MVB und IPTCom im Schienenverkehr oder EtherCAT und PROFINET im industriellen Umfeld. Eine Überwachung von Fahrzeugen, mobilen oder stationären Maschinen und Anlagen erfolgt in der Regel autark und unbemannt, ohne dass der Anwender vor Ort davon überhaupt etwas mitbekommt. Dabei sollen typischerweise aktuelle Betriebsdaten gesammelt werden, um beispielsweise eine Belastungshistorie zu erfassen.

Ziel eines solchen sogenannten Condition Monitorings kann es sein, sich ankündigenden Verschleiß zu erkennen, um im Sinne einer vorausschauenden Wartung rechtzeitig Service-Maßnahmen ergreifen zu können. So werden fatale Ausfälle mit folgenreichem und teurem Maschinenstillstand vermeidbar. Dazu müssen die erfassten Daten in einer zentralen Instanz gesammelt und ausgewertet werden. Das erlaubt einen globalen Zugriff auf Statusinformationen und ermöglicht es, automatisierte Alarm- und Benachrichtigungs-Mechanismen zu realisieren.

Mit einer solchen Anbindung an eine Internet-basierte IT-Infrastruktur (Cloud), wird die überwachte Maschine Teil des Internet of Things. Der Zugriff auf die Daten vieler verteilter Objekte eröffnet dabei neue Anwendungen und Geschäftsmodelle: Neben der Wartung können die gewonnenen Statistiken über reale Betriebsbedingungen in Verbesserung und Weiterentwicklung einfließen. Flottenversuche erfassen mit GPS zu den Betriebs- und Leistungsdaten korrelierte Bewegungsprofile, was etwa bei Elektrofahrzeugen die Entwicklung intelligenter Ladestrategien und Fahrerassistenz unterstützt.

Die anfallenden Daten ausreichend komprimieren

Wichtigste Disziplin für einen IoT-Datenlogger ist die Vernetzung: Der Zugang zum Internet kann bei stationären Anwendungen über Ethernet oder WLAN erfolgen. Bei mobilen Anwendungen oder auch abgelegenen und unzugänglichen Anlagen ist dagegen eine direkte Datenverbindung über Mobilfunk-Netze das Mittel der Wahl, also eine Anbindung über GPRS, UMTS oder LTE. Neben der Kostenseite, gilt es in diesem Fall, auf begrenzte Übertragungsbandbreiten sowie möglicherweise instabile Verbindungen Rücksicht zu nehmen.

Daher müssen IoT-Logger robuste Datenübertragungs-Mechanismen implementieren, die derlei tolerieren. Die Begrenzung des Datenvolumens führt zur Forderung nach leistungsfähigen Möglichkeiten der lokalen Signalverarbeitung im Logger. Um die Menge der zu übertragenden Daten zu reduzieren, ist es ein gängiger Weg, sie verlustfrei zu komprimieren. Das erfolgt etwa mit der zip-Komprimierung. Noch effektiver ist ein echtes Verdichten der Informationen durch Vorverarbeitung und Analyse.

Das kann in simpler Statistik bestehen, wie Mittelung, Filterung und Effektivwerten und bis hin zu anspruchsvollen Auswertungen reichen wie Spektralanalysen oder Klassier-Verfahren etwa zur Festigkeitsanalyse und Erkennung von Materialermüdung. Auch Verrechnung von Kanälen untereinander, wie etwa die Leistungsberechnung, sorgt für eine deutliche Datenreduktion. Statt Rohdaten sind nur noch aussagekräftige Kennwerte zu übertragen. Eine weitere Möglichkeit der Verdichtung bietet eine getriggerte Datenaufnahme, die statt kontinuierlich nur noch relevante Ereignisse erfasst.

Entscheidend ist jedoch, dass jede Anwendung speziell zugeschnittene Funktionen, Berechnungen und Analysen erfordert. Ein intelligenter Datenlogger sollte daher in der Lage sein, den Anwender auf einer leicht bedienbaren Plattform bei der Erstellung und Anpassung seiner individuellen Lösung zu unterstützen – vorzugsweise ohne tiefgreifende Programmierung oder Firmware-Anpassung. Diesen Weg verfolgt imc Messsysteme konsequent verfolgt mit seinem Echtzeit-Signalverarbeitungs-System „imc Online FAMOS“.

Flexible Logger bei Multi-Feldbus-Betrieb

Häufig gilt es in einer Anwendung gleich mehrere Bussysteme parallel zu erfassen. Dieser Multi-Feldbus-Betrieb erfordert einen flexiblen Logger, der mit verschiedenen Typen und unterschiedlichen Busschnittstellen ausgerüstet werden kann. Im Interesse performanter Skalierbarkeit ist jedes Interface dabei mit eigenem Prozessor für die Dekodieraufgaben ausgerüstet. So bleibt die Leistung des Gesamtsystems stabil und vorhersehbar.

Verfügt das System zusätzlich über eine übergeordnete Signalprozessor-Plattform, wie beispielsweise das erwähnte „imc Online FAMOS“, kann es damit als Multi-Bus-Gateway fungieren: Es bildet nicht nur eine Schnittstelle zum Internet bzw. der Cloud, sondern kann auch zwischen den unterschiedlichen Bussen vermitteln und routen. Das ist hilfreich in den gegenwärtig hybriden Konfigurationen aus CAN- und CAN-FD-Bussen, die noch für eine geraume Zeit der Migration nötig sein werden: Da existierende konventionelle Standard-CAN-Hardware nicht mit schnellen CAN-FD-Teilnehmern am gleichen Bus koexistieren kann, ist eine Aufteilung in separate Netze nötig.

Sogar Aufgaben der Restbus-Simulation kann ein intelligenter Bus-Logger übernehmen, also die Emulation von nicht vorhandenen Komponenten, etwa in einem Prototyen, dessen CAN Botschaften nachgebildet und ausgegeben werden müssen, um die Funktion des Gesamtsystems zu gewährleisten. Digitale Busse dienen als Medium für mitunter tausende von unterschiedlichen Informations-Kanälen, die jeweils durch das Protokoll kodiert werden: Bei CAN etwa in Botschaften mit IDs verpackt, deren Belegung in standardisierten Formaten wie dbc oder Fibex definiert wird.

Daher ist je nach Aufgaben zu entscheiden, ob der Logger den kompletten Datenstrom in seiner Gesamtheit als Protokoll-Kanal aufnehmen soll oder aber gezielt einzelne Kanäle dekodiert und extrahiert werden. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile und je nach Anwendung gleichermaßen ihre Berechtigung: Beim Loggen des gesamten Datenstroms als sogenannter Dump werden alle Busdaten gespeichert. So kann nichts vergessen werden. Nachteil bei dieser Methode ist die hohe Datenmenge und, dass die Daten nicht online interpretiert und analysiert werden können.

Nicht so bei der Kanaldekodierung, die live anhand der Dekodiervorschriften einzelne Kanäle extrahiert, skaliert und auf reale physikalischen Größen abbildet. Sie ist damit die Voraussetzung für jegliche weitere intelligente Echtzeit-Verarbeitung wie die Bildung von Triggerbedingungen, mathematischen Analysen, Reduktion oder Filter und kann den Speicheraufwand auf das tatsächlich relevante Maß begrenzen. Andererseits erfordert sie aber entsprechende Prozessor-Ressourcen und ist daher auf eine endliche Zahl von Kanälen beschränkt.

Zudem können etwaige vergessene Kanäle nicht nachträglich hinzugefügt werden. Nur die Kanäle stehen zu Verfügung, die im Voraus konfiguriert wurden. Mit seinem Konzept des „Online BusDecoder“ bietet imc neben der direkten Live-Dekodierung eine flexible Alternative. Dazu werden in den Protokoll-Kanal die Dekodier-Informationen aller potentiell relevanten Kanäle mit eingebettet.

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Damit wird zunächst im Sinne eines simplen Dump der gesamte Datenverkehr mitgeschnitten. Jedoch können entlang der weiteren Signalverarbeitungskette, angefangen von der internen Signalanalyse-Plattform des Loggers, über den Transport-Prozess in die Cloud, bis hin zu späteren dort ablaufenden Post-Processing-Routinen, jederzeit flexibel Kanäle aus dem Datenstrom extrahiert werden. Das vereint die Vorteile aus beiden Ansätzen und vereinfacht die Verwaltung, weil die Kodierinformationen im Protokollkanal-gekapselt und damit stets konsistent sind.

Raue Umgebungsbedingungen erfordern robuste Hardware

Buslogger sind anspruchsvollen Betriebsbedingungen ausgesetzt: schwankende Umgebungstemperaturen, Dichtigkeit und Erschütterungen. Auch die zu integrierenden Dekodier- und Signalanalyse-Algorithmen stellen Echtzeit-Anforderungen, mit denen Windows-Plattformen überfordert sind. Daher basieren die Systeme auf ARM-Prozessoren und leistungsfähigen FPGAs. Dazu kommen prekäre Stromversorgungsbedingungen mit weitem Eingangsspannungs-Bereich und Maßnahmen zur Sicherung der Datenintegrität bei abruptem Spannungsausfall.

Eine integrierte USV-Pufferung hilft dabei, Mess-Dateien auf dem System abzuschließen und eine Zerstörung des File-Systems zu vermeiden. So bleibt der Datenpool intakt, der bis zur vollständigen Übertragung auf ein NAS oder eine Cloud-Umgebung im Gerät gehalten werden muss. Daneben sollte ein Low-Power-Design einen Sleep-Modus realisieren, aus dem heraus gezielt und mit kurzer Reaktionszeit eine Messung wieder aufgenommen werden kann. Oft ist es erforderlich, die autarken Geräte signalgesteuert zu aktivieren.

Im Fahrzeug kann das über die Zündschloss-Klemme K15. Darüber kann zum einen das Gerät direkt versorgt werden und zum anderen gezielt eingeschaltet bzw. aus dem Sleep-Modus aufgeweckt werden. Von imc wird mit dem sogeannten imc BUSDAQflex eine Familie von Multibus-Loggern angeboten. Dabei spielt die im Gerät integrierte Echtzeit-Signalverarbeitungsplattform „imc Online FAMOS“ eine zentrale Rolle. Sie kann fast beliebige Analyse-Algorithmen ausführen, die der Anwender einfach zeilenweise als mathematische Formeln und komplexe Funktionsaufrufe editieren kann.

Komplettiert wird die Familie durch weitere CAN-basierte Messmodule in der gleichen Gehäuseform, die mit einer werkzeugfreien Klick-Verbindung mechanisch und elektrisch direkt angedockt werden können. Damit stehen zusätzliche Analog-Frontends mit Sensor- und Signal-Konditionierung sowie Digitalisierung zur Verfügung. Für die Realisierung von verteilten Internet-Anwendungen müssen moderne Logger standardisierte Schnittstellen und Protokolle unterstützen.

Der Hersteller bietet hier einen ftp-Server für Transfer von Messdaten und Messkonfigurationen an: Ein Broadcast-Monitoring von ausgewählten Statusvariablen mit UDP-Protokoll und einen Web-Server für direkte https-Aufrufe. Für Cloud-Lösungen, ob als weltweit verfügbare Public Cloud oder als Corporate Cloud innerhalb eines Firmen-Netzwerks, werden Synchronisationsmechanismen angeboten, um die im Gerät zwischengespeicherten Messdaten auf ein NAS zu transferieren oder in eine Cloud-Datenbank zu laden.

* Martin Riedel leitet das Produkt-Marketing bei imc Messsysteme in Berlin. Nils Becker ist Leiter Marketing bei imc Test & Measurement in Friedrichsdorf.

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