Einsatzbereiche von MEMS- und Piezo-Sensoren in leitungsgebundenen Anwendungen.

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Sensor-Prototypen werden mithilfe von Modalshakern geprüft, die für eine kontrollierte Umgebung zum Einstellen der Vibrationsstärke und zum Durchlaufen des vorgesehenen Frequenzbereichs sorgen. Der dabei ermittelte Sensor-Frequenzgang sollte möglichst gut mit der entsprechenden Datenblatt-Angabe korrelieren. Um ein Verständnis für die Vibrationseigenschaften von Gehäusen zu gewinnen, wird häufig die Modalanalyse angewandt. Sie gibt Auskunft über die Eigenfrequenzen und Eigenmoden (relative Deformation) einer Konstruktion.

Gegenüberstellung verschiedener Vibrationssensoren, aufgeteilt in dreiachsige und einachsige MEMS- und IEPE-Sensoren. Deutlich erkennbar ist, dass die verschiedenen Arten von MEMS-Sensoren bestimmte Cluster bilden, die sich unterschiedlichen Anwendungsfällen zuordnen lassen.

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Analysen mithilfe der Finite-Elemente-Methode (FEM) unter Verwendung von ANSYS oder ähnlichen Programmen eignen sich dazu, die modale Antwort von Strukturen zu simulieren, um bei der Optimierung des Designs zu helfen und mit weniger Prototyp-Iterationen auszukommen. Mit Gleichung 1, die in vereinfachter Form die Modalanalyse eines Systems mit einem Freiheitsgrad wiedergibt, lässt sich ein Design einfach evaluieren. Die Eigenfrequenz hängt mit der Massenmatrix und der Steifigkeitsmatrix des Gehäuses zusammen. Reduziert man die Höhe des Gehäuses, nimmt die Steifigkeit zu, während sich die Masse verringert, sodass die Eigenfrequenz entsprechend zunimmt. Umgekehrt ist es, wenn man die Höhe des Gehäuses vergrößert: Die Steifigkeit wird geringer, die Masse dagegen größer, und die Eigenfrequenz nimmt ab.

Wahl des MEMS-Vibrationssensors

Auch wenn es keinen offiziellen Standard zur Einteilung von Vibrationssensoren gibt, ist eine Einteilung anhand der effektiven Auflösung möglich. Im Vergleich zu Piezo-Sensoren decken MEMS-Beschleunigungssensoren nur einen kleinen Bereich ab. Entwickelt wurden sie für applikationsspezifische Aufgaben wie etwa die Airbag-Aktivierung oder die Überschlagerkennung in Kraftfahrzeugen, die Positionierung von Roboterarmen, die Plattformstabilisierung oder auch die präzise Neigungsmessung. Erst vor wenigen Jahren entwickelten MEMS-Hersteller Sensoren, die es hinsichtlich der Leistungsfähigkeit mit IEPE-Vibrationssensoren aufnehmen können. Diese Technik steckt daher noch in den Kinderschuhen, doch immer mehr MEMS-Anbieter investieren in Vibrationssensor-Lösungen für die Zustandsüberwachung.

3-Achsen-MEMS- versus IEPE-Vibrationssensoren

In Tests wurde ermittelt, wie gut 3-Achsen-MEMS-Beschleunigungssensoren Fehler identifizieren können, die von ein- oder zweiachsigen IEPE-Vibrationssensoren nicht detektiert werden könnten. Fehler wie eine verbogene Welle, ein exzentrischer Rotor, Lagerprobleme oder ein verdrehter Rotor wären mit einem einachsigen Vibrationssensor nicht mit absoluter Sicherheit feststellbar, solange man nicht vor der Montage bestimmte Vorkehrungen trifft, um spezifische Anomalien zu verstehen. Steht nur ein einachsiger Vibrationssensor zur Verfügung, sind weitere CbM-Sensoren (für den Motorstrom oder das Magnetfeld) nötig, um Fehler mit größerer Verlässlichkeit zu identifizieren.

Blockschaltbild des praktisch einsetzbaren Zustandsüberwachungssensors mit Single-Pair-Ethernet-Interface.

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Ergo bedarf es einer Abwägung zwischen einem einachsigen Sensor mit besseren Rausch- und Bandbreiten- Eigenschaften und einem 3-Achsen- Sensor, zumal die zusätzlichen Achsen Probleme bezüglich der Einbaulage entschärfen können. Mit drei Erfassungsachsen lassen sich nicht nur alle Vibrationen in horizontaler, vertikaler und axialer Richtung detektieren, sondern auch fundiertere Einblicke in die Arbeitsweise der Anlage gewinnen.

Analog Devices hat einen Zustandsüberwachungs-Sensor mit Single-Pair-Ethernet-Interface und eingebautem Vibrationssensor konzipiert. Die Systemarchitektur eignet sich für unterschiedliche Sensorarten (z. B. für Temperatur, Druck, Schall oder Position) mit digitalem oder analogem Ausgang, ohne größere Änderungen an der Mikrocontroller-Firmware zu erfordern. Der Vibrationssensor musste klein sein, einen digitalen Ausgang (SPI oder I2C) besitzen und einen hohen Integrationsgrad (Verstärker, ADCs) aufweisen, um den gestellten Anforderungen gerecht zu werden. Die Wahl fiel auf einen 3-Achsen-MEMS-Beschleunigungssensor mit digitalem Ausgang.

Da sich mit drei Achsen fundiertere Diagnoseinformationen einholen lassen als mit nur einer Achse und die Montage bei einachsigen Sensoren problematischer ist, fiel die Wahl auf einen rauscharmen 3-Achsen-Sensor anstelle eines einachsigen MEMS-Sensors mit weniger Rauschen und größerer Bandbreite. Ein weiterer wichtiger Aspekt war die Leistungsaufnahme. Der ADXL357 erzeugt in einem IP6x-Modul weniger Wärme als andere Sensoren, da er ohne zusätzlichen ADC oder Operationsverstärker auskommt.

Mikrocontroller und Software-Architektur

MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ist ein Messaging-Protokoll für das Internet of Things, das Netzwerk-Clients die Übertragung von Telemetriedaten in Umgebungen mit geringer Bandbreite ermöglicht. Die nach dem Publish-and-Subscribe-Prinzip ablaufende Nachrichtenübertragung eignet sich insbesondere, um entfernte Geräte mit einem Minimum an Code-Footprint und Netzwerkbandbreite anzubinden. Publisher senden Nachrichten ab, Subscriber empfangen die für sie relevanten Nachrichten. Für die Weiterleitung der Nachrichten von den Publishern zu den Subscribern sind so genannte Broker zuständig. Einige MQTT-Broker betreuen Millionen von gleichzeitig angebundenen MQTT-Clients. So können mehrere Sensoren an ein SPE-Gerät angeschlossen sein und es wird eine Sensordaten-Pipeline geschaffen. Sowohl Publisher als auch Subscriber sind MQTT-Clients, die ausschließlich mit dem MQTT-Broker kommunizieren können. Bei den MQTT-Clients kann es sich um beliebige Geräte handeln (zum Beispiel Arduino, Raspberry Pi oder ESP32, aber auch Applikationen wie Node-Red oder MQTTfx).

Erfassung einer nicht wahrnehmbaren 20-Hz-Vibration mit dem SPE-Sensor

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Die Grafik oben zeigt das Blockschaltbild des Zustandsüberwachungs-Sensors mit Single-Pair-Ethernet-Interface, angeschlossen an einen PC oder einen Raspberry Pi. Bei den ersten vier Blöcken im Bild handelt es sich um einen Sensor, einen Mikrocontroller, einen MAC-PHY und einen Media Converter. Als Sensor kommt der 3-Achsen-MEMS-Sensor ADXL357 zum Einsatz, der Vibrationen detektieren kann. Jeder gängige Low-Power-Mikrocontroller mit SPI-Schnittstelle kann zum Einlesen von Daten aus dem ADXL357 verwendet werden.

Die gemessenen Vibrationsdaten werden in ein MQTT-Topic platziert, um – wiederum per SPI – an den MAC-PHY übertragen zu werden. Der Cortex-M4-Mikrocontroller eignet sich für Lese- und Schreiboperationen per SPI an den MAC-PHY ADIN-1110, um unterschiedliche Betriebsarten und Konfigurationen wie etwa PoDL ON oder OFF, T1L Special, Master oder Slave sowie 1 V oder 2,4 V zu ermöglichen. Der ADIN1110 konvertiert die MQTT-Daten-Topics in das 10BASE-T1L-Format und sendet über bis zu 300 m lange IP67-Kabel. Der Media Converter wandelt die Daten dann vom 10BASE-T1L- in das 10BASE-T-Format um, damit die Daten von einem PC oder Raspberry Pi interpretiert, verarbeitet und angezeigt werden können.

Der 10BASE-T1L MAC-PHY

Der ADIN1110 ist ein robuster, stromsparender, für 10BASE-T1L Ethernet ausgelegter Single-Port-MAC-PHY-Transceiver für industrielle Anwendungen. Mit seinem integrierten MAC-Interface ist er per SPI direkt an unterschiedliche Host-Controller anschließbar. Dank des SPI-Kommunikationskanals ist die Verwendung stromsparender Prozessoren ohne integrierten MAC möglich, sodass sich der Stromverbrauch des Gesamtsystems stark reduzieren lässt. Der ADIN1110 ist für Edge-Node-Sensoren und Feldinstrumente konzipiert (wie in der Gebäude-, Fabrik- und Prozessautomatisierung eingesetzt), und eignet sich auch für eigensichere Umgebungen.

Detektion einer Unwucht an einem mit 9 V(DC) betriebenen Motor durch den SPE-Sensor.

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Die Konzepte ‚Ethernet to the Field’ beziehungsweise ‚Ethernet to the Edge‘ sehen vor, sämtliche Sensoren und Aktoren mit einem konvergierten IT/OT-Netzwerk zu verbinden. Für diese Anwendung geeignet sind die meisten Cortex-M4-Mikrocontroller mit ausreichend Speicher. Die Software-Architektur des SPE-Zustandsüberwachungs-Sensors von Analog Devices besteht aus mehreren Elementen. Sein Mikrocontroller kommt mit dem Betriebssystem (FreeRTOS), den MQTT-Bibliotheken sowie dem IP-Stack oder IwIP zurecht.

PyMQTT ist eine auf Python basierende Bibliothekserweiterung zur Integration eines MQTT-Clients in eine Web-Applikation. Sie dient zum Abonnieren des SPE-Sensors, zum Extrahieren der Daten und zur Visualisierung dieser Daten in einer GUI. Damit fungiert sie im Prinzip wie ein Wrapper um das paho-mqtt-Paket, der die Einbindung von MQTT in eine Python-Applikation vereinfacht.

Der 2-Port-Ethernet-Switch ADIN2111 nutzt die 10BASE-T1L-Technik, um sämtliche Knoten in einer Fabrik oder einem Gebäude mit einer Ethernet-Anbindung zu versehen, und vereinfacht dadurch das Netzwerkmanagement. Er unterstützt stromsparende Edge-Node-Designs und lässt sich per SPI mit einer Vielzahl von Host-Controllern verbinden. Zudem bietet sich der ADIN2111 für das Daisy-Chaining von Daten zwischen Edge-Knoten mit knappen Ressourcen in Reihen- oder Ringtopologien an. Er kann die Verbindungsqualität überwachen und Fehler erkennen. Hierzu ermöglicht der Baustein die Echtzeit-Fehlererkennung sowie die Fehler-Lokalisierung mit einer Genauigkeit von 2 % auf einer Kabelstrecke von 2 km. Sensoren, Aktoren und Controller lassen sich in Reihen- oder Ringtopologie vernetzen, wobei auf vorhandene, einzelne Twisted-Pair-Kabel zurückgegriffen werden kann.

Datenerfassung und GUI

Die erfassten Vibrationsdaten lassen sich mit der auf Python basierenden GUI im Zeit- und Frequenzbereich visualisieren. Da die Python-GUI als Executable vorliegt, ist keine Code-Entwicklung erforderlich, solange keine Modifikationen gewünscht sind. In Testreihe wurde die Leistungsfähigkeit des SPE-Sensorsystems verifiziert. Eine zuverlässige Methode für diesen Zweck sind Unwuchtprüfungen, da sich die Signaturen im Zeit- wie im Frequenzbereich einfach erkennen lassen. Das Bild links oben stellt die Daten jeweils links im Zeit- und rechts im Frequenzbereich dar. Auf der y- und der z-Achse zeigt sich ein deutliches Sinussignal entsprechend den Vibrationen, die durch die Unwucht mit der Motordrehzahl (Grundfrequenz) erfasst wurden. Die y- und die z-Achse wurden so positioniert, dass sie bei einer Motorunwucht die stärksten Vibrationen registrieren. Die x-Achse misst ebenfalls einige periodische Daten, die allerdings nicht sinusförmig und in der Amplitude um eine Größenordnung schwächer sind als auf der y- und der z-Achse. In der Frequenzbereichs-Darstellung aber zeigt sich für die x-Achse eine deutliche Unwuchtsignatur, wie es auch auf der y- und der z-Achse der Fall ist. Um die Rauscheigenschaften des Systems zu untersuchen, wurde ein weiterer Test durchgeführt, für den ein Tongenerator auf einer gemeinsamen Grundplatte mit dem SPE-Sensor montiert wurde. Die Vibrationen sind für eine menschliche Hand nicht wahrnehmbar, der ADXL357 aber kann die Anomalien in Verbindung mit der 10BASE-T1L-basierten Kommunikations-Pipeline auf allen drei Achsen zuverlässig erkennen.