พิมพ์คำที่ต้องการค้นหา ทั้งภาษาไทยและอังกฤษ

  1. หน้าแรก
  2. คลังความรู้
  3. เซนเซอร์และทรานส์ดิวเซอร์
  4. 20.17 เซนเซอร์อัจฉริยะ · IIoT

// บทที่ 20.17 · Sensors & Transducers · Smart Sensors & IIoT

เซนเซอร์อัจฉริยะและ IIoT: หลักการสมัยใหม่ของการวัด

เซนเซอร์ราคาถูกลงจนแทบเป็นสินค้าทั่วไป สิ่งที่มีค่าขึ้นคือ ข้อมูลที่เชื่อถือได้และไปถึงคนที่ใช้ตัดสินใจ หน้านี้อธิบายว่าเซนเซอร์ยุคใหม่ "คิด" อะไรในตัวเอง ส่งข้อมูลอย่างไรโดยไม่ต้องเดินสาย และข้อมูลเดินทางจากหน้างานถึงคลาวด์โดยไม่รบกวนลูปควบคุมได้อย่างไร

เขียนโดย อาจารย์มดอัปเดต

อะไรทำให้เซนเซอร์ "อัจฉริยะ" พื้นฐาน

ชดเชยด้วยตัวเลข

เซนเซอร์ถูกวัดที่หลายอุณหภูมิและหลายความดันในโรงงานผลิต ค่าคงตัวถูกบันทึกในหน่วยความจำ ไมโครคอนโทรลเลอร์คำนวณแก้ทุกครั้งที่วัด

หลายตัวแปรในเครื่องเดียว

ทรานสมิตเตอร์ DP วัดความดันสถิตและอุณหภูมิไปด้วย จึงคำนวณอัตราไหลเชิงมวลที่ชดเชยแล้วได้ในตัว

วินิจฉัยตัวเอง

ตรวจเซนเซอร์ขาด ท่อตัน การเกาะ แรงดันไม่พอ และรายงานตามหมวด NE 107 แทนการส่งค่าผิดอย่างเงียบ ๆ

บอกว่าตัวเองคือใคร

ไฟล์คำอธิบายอุปกรณ์ (DD, EDD, FDI, IODD) และ TEDS ทำให้ระบบรู้หน่วย ช่วง และความสามารถโดยไม่ต้องป้อนเอง

NAMUR NE 107: สี่สถานะที่อุปกรณ์รายงาน
สัญลักษณ์สถานะความหมายต่อผู้ปฏิบัติงาน
FFailure · ล้มเหลวค่าวัดใช้ไม่ได้ ต้องเข้าแก้ทันที
CFunction check · ตรวจสอบอยู่ระหว่างทดสอบ/ตั้งค่า ค่าชั่วคราวไม่ใช่ค่าจริง
SOut of specification · นอกสเปกทำงานนอกเงื่อนไขที่ออกแบบ ค่าอาจคลาดเกินสเปก
MMaintenance required · ต้องบำรุงรักษายังวัดได้ แต่ควรวางแผนซ่อมก่อนจะล้มเหลว

IEEE 1451 (ISO/IEC/IEEE 21451) กำหนดอินเทอร์เฟซของ "ทรานส์ดิวเซอร์อัจฉริยะ" และ TEDS (Transducer Electronic Data Sheet) — หน่วยความจำเล็ก ๆ ในเซนเซอร์ที่เก็บผู้ผลิต รุ่น หมายเลขเครื่อง ความไว และวันสอบเทียบ เครื่องอ่านจึงตั้งค่าตัวเองได้เมื่อเสียบเซนเซอร์ (plug and play) แนวคิดนี้พบมากในแอกเซเลอโรมิเตอร์และโหลดเซลล์ของงานทดสอบ

MEMS: เครื่องจักรขนาดไมโครบนชิปซิลิคอน กลาง

มวลพิสูจน์ (proof mass)aระยะห่างเปลี่ยน → C₁ − C₂ ∝ ความเร่ง · ขนาดทั้งชิป ~ 1–3 mmสปริง
รูป 1 · แอกเซเลอโรมิเตอร์ MEMS แบบหวี มวลขนาดไมโครกรัมที่แขวนด้วยสปริงซิลิคอน

MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) ใช้กระบวนการผลิตแบบเดียวกับชิป สร้างโครงสร้างเชิงกลขนาดไมโครเมตรร่วมกับวงจรอ่านค่า ต้นทศวรรษ 1990 แอกเซเลอโรมิเตอร์ MEMS สำหรับถุงลมนิรภัยรถยนต์พิสูจน์ว่าทำได้ในปริมาณมากและเชื่อถือได้ ปัจจุบันเซนเซอร์ความดัน ความเร่ง ไจโรสโคป ไมโครโฟน และแก๊สจำนวนมากเป็น MEMS

N1 Spring–mass accelerometer แอกเซเลอโรมิเตอร์มวล–สปริง

x=m ak=aωn2ωn=k/mx = \frac{m\,a}{k} = \frac{a}{\omega_n^2} \qquad \omega_n = \sqrt{k/m}

สมการนี้บอกการแลกเปลี่ยนหลักของการออกแบบ: ความถี่ธรรมชาติสูง (วัดสัญญาณเร็วได้) ทำให้การกระจัดต่อความเร่งน้อยลง (ไวน้อยลง) แอกเซเลอโรมิเตอร์ที่ ωn=2π×5 kHz\omega_n = 2\pi \times 5\ \text{kHz} เคลื่อนเพียงราว 10 นาโนเมตรต่อ 1 g วงจรอ่านค่าความจุจึงต้องละเอียดระดับอัตโตฟารัด — ทำได้เพราะวงจรอยู่บนชิปเดียวกัน ส่วนพื้นฐานระบบมวล–สปริง–แดมเปอร์ดูได้ที่ ระบบอันดับสอง

เซนเซอร์ไร้สายในอุตสาหกรรม กลาง

เทคโนโลยีมาตรฐานย่าน · โทโพโลยีระยะใช้กับ
WirelessHARTIEC 625912.4 GHz IEEE 802.15.4 · เมชสิบถึงร้อยเมตรต่อฮอปเครื่องมือวัดกระบวนการ เฝ้าดู
ISA100.11aIEC 627342.4 GHz IEEE 802.15.4 · เมช/ดาวสิบถึงร้อยเมตรเครื่องมือวัดกระบวนการ
LoRaWANLoRa Allianceย่าน sub-GHz ไม่ต้องขอใบอนุญาต · ดาวหลายกิโลเมตรมิเตอร์น้ำ เกษตร สิ่งแวดล้อม
NB-IoT · LTE-M3GPPเครือข่ายมือถือครอบคลุมตามเครือข่ายมิเตอร์อัจฉริยะ อุปกรณ์กระจายตัว
Bluetooth LEBluetooth SIG2.4 GHz · จุดต่อจุด/เมชสิบเมตรตั้งค่าเครื่องมือด้วยมือถือ

N2 Average current of a duty-cycled node กระแสเฉลี่ยของโหนดที่หลับ–ตื่น

D=tonTIˉ=D Ion+(1−D) IsleepD = \frac{t_\text{on}}{T} \qquad \bar I = D\,I_\text{on} + (1 - D)\,I_\text{sleep}

N3 Battery lifetime อายุแบตเตอรี่

tlife=C (1−kderate)Iˉt_\text{life} = \frac{C\,(1 - k_\text{derate})}{\bar I}
ตัวอย่าง N-1

แบตเตอรี่ 2600 mAh ตื่นวัด+ส่ง 30 mA นาน 150 ms หลับ 5 µA

  1. ส่งทุก 60 s: D=0.25 %D = 0.25\,\% → N2: Iˉ=80 μA\bar I = 80\ \mu\text{A} → N3 (เผื่อ 30 %): 2.6 ปี

  2. ส่งทุก 10 s: Iˉ=455 μA\bar I = 455\ \mu\text{A} → 0.46 ปี · ส่งทุก 10 นาที: Iˉ=12.5 μA\bar I = 12.5\ \mu\text{A} → คำนวณได้ 16.6 ปี

  3. ตัวเลข 16.6 ปีเกินอายุการเก็บและการคายประจุเองของแบตเตอรี่ส่วนใหญ่ เมื่อกระแสเฉลี่ยต่ำมาก ข้อจำกัดจริงคือเคมีของแบตเตอรี่ ไม่ใช่วงจร และกระแสหลับกลายเป็น 40 % ของพลังงานทั้งหมด

สถาปัตยกรรม: จากพีระมิด ISA-95 สู่ช่องทางที่สอง กลาง

4 · ERPวัน–สัปดาห์3 · MESชั่วโมง2 · SCADA / HMIวินาที1 · PLC / DCSมิลลิวินาที0 · เซนเซอร์ / แอคชูเอเตอร์ต่อเนื่องISA-95 / IEC 62264: ข้อมูลไหลทีละชั้นคลาวด์ · Analytics · AIPLC/DCS (ควบคุม)Edge gatewayOPC UA · MQTTเซนเซอร์อัจฉริยะ (HART · APL)ช่องทางที่สองNAMUR Open Architecture: อ่านข้อมูลโดยไม่รบกวนลูปควบคุม
รูป 2 · ซ้าย: ข้อมูลไหลทีละชั้นตาม ISA-95 · ขวา: NAMUR Open Architecture เพิ่มช่องทางที่สองสำหรับเฝ้าดูและวิเคราะห์ โดยลูปควบคุมยังอยู่ในระบบเดิม
  • Edge gateway: อยู่ใกล้เครื่องจักร อ่านข้อมูลจาก PLC/HART/Modbus กรอง บีบอัด และส่งต่อ ช่วยลดปริมาณข้อมูลและยังทำงานได้เมื่ออินเทอร์เน็ตขาด
  • OPC UA (IEC 62541): แบบจำลองข้อมูลพร้อมความหมาย (ชื่อ หน่วย ช่วง ความสัมพันธ์) การเข้ารหัสและการยืนยันตัวตนในตัว มี companion specification สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ
  • MQTT (มาตรฐาน OASIS และ ISO/IEC 20922): publish/subscribe ผ่านโบรกเกอร์ หัวข้อ (topic) เป็นลำดับชั้น คุณภาพบริการ QoS 0/1/2 เบาพอสำหรับอุปกรณ์เล็ก ข้อกำหนด Sparkplug เพิ่มโครงสร้างข้อมูลสำหรับงานอุตสาหกรรม
  • NAMUR Open Architecture (NE 175): ให้ข้อมูลไหลออกจากระบบควบคุมทางเดียวผ่านช่องทางที่สอง เพื่อวิเคราะห์โดยไม่เสี่ยงต่อความปลอดภัยของการควบคุม
ตัวอย่าง N-2

เซนเซอร์ 100 จุด ส่งค่าทุกวินาที ค่าละ 8 ไบต์ (เวลา + ค่า)

  1. 100×86 400×8=69 MB100 \times 86\,400 \times 8 = 69\ \text{MB} ต่อวันก่อนรวมส่วนหัวโปรโตคอล

  2. การส่ง "เมื่อค่าเปลี่ยนเกิน deadband" (report by exception) ของค่าที่เปลี่ยนช้าอย่างระดับหรืออุณหภูมิลดข้อมูลได้หลายสิบเท่า — เหตุที่ edge gateway และ OPC UA มีพารามิเตอร์ deadband

การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์และความปลอดภัยไซเบอร์ ขั้นสูง

การบำรุงรักษาเปลี่ยนจาก "ซ่อมเมื่อเสีย" (reactive) เป็น "ตามรอบเวลา" (preventive) แล้วเป็น "ตามสภาพ" (condition-based) และ "เชิงพยากรณ์" (predictive) ซึ่งใช้ข้อมูลเซนเซอร์คาดการณ์ว่าเมื่อใดจะเสีย ตัวอย่างข้อมูลที่ใช้: การสั่นสะเทือนและสเปกตรัมของปั๊มและมอเตอร์ (FFT) อุณหภูมิตลับลูกปืน กระแสมอเตอร์ เสียงสัญญาณวาล์ว และการวินิจฉัยจากทรานสมิตเตอร์ HART

ข้อควรระวัง: แบบจำลอง AI เรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับ ถ้าเซนเซอร์ไม่ได้สอบเทียบหรือ drift ไปแล้ว ผลวิเคราะห์ก็ผิดตาม การสอบเทียบและการจัดการคุณภาพข้อมูลจึงเป็นรากฐานของระบบอัจฉริยะ ไม่ใช่เรื่องรอง (ดู การสอบเทียบ)

ความปลอดภัยไซเบอร์: ชุดมาตรฐาน IEC 62443 กำหนดแนวทางแบ่งโซนและช่องทางสื่อสาร (zones and conduits) ระดับความปลอดภัย และข้อกำหนดสำหรับผู้ผลิตอุปกรณ์และผู้รวมระบบ หลักง่ายที่สุดคือไม่ต่อเครือข่ายควบคุมตรงกับอินเทอร์เน็ต และให้ข้อมูลไหลออกทางเดียวเมื่อเป็นไปได้

แหล่งอ้างอิง

  • NAMUR NE 107 Self-monitoring and diagnosis of field devices · NAMUR NE 175 NAMUR Open Architecture
  • ISO/IEC/IEEE 21451 (IEEE 1451) Smart transducer interface standards
  • IEC 62591 WirelessHART · IEC 62734 ISA100.11a · IEC 62541 OPC UA · ISO/IEC 20922 MQTT · IEC 62264 (ISA-95)
  • IEC 62443 (ชุด) Security for industrial automation and control systems

คำถามที่พบบ่อย

เซนเซอร์อัจฉริยะ (smart sensor) ต่างจากเซนเซอร์ธรรมดาอย่างไร?

เซนเซอร์อัจฉริยะมีหน่วยประมวลผลในตัว ทำหน้าที่ชดเชยอุณหภูมิและความไม่เชิงเส้นด้วยตัวเลข แปลงเป็นหน่วยวิศวกรรม ตั้งค่าจากระยะไกล วินิจฉัยตัวเองและรายงานสถานะ (เช่น ตามหมวด NAMUR NE 107) และสื่อสารแบบดิจิทัลผ่าน HART ฟิลด์บัส IO-Link หรือไร้สาย สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่ค่าวัด แต่รวมถึงความน่าเชื่อถือของค่าวัดนั้นด้วย

ควรใช้ OPC UA หรือ MQTT?

ใช้คู่กันได้ OPC UA เด่นเรื่องแบบจำลองข้อมูลที่มีความหมายครบ (หน่วย ช่วง ความสัมพันธ์ของอุปกรณ์) และความปลอดภัยในตัว เหมาะกับการเชื่อมระหว่างเครื่องจักรกับระบบควบคุม ส่วน MQTT เป็นโปรโตคอล publish/subscribe ที่เบามากผ่านโบรกเกอร์ เหมาะกับการส่งข้อมูลจำนวนมากจาก edge ขึ้นคลาวด์ ปัจจุบัน OPC UA ก็มีรูปแบบ publish/subscribe ผ่าน MQTT ได้