Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik
Sensoren Bild 4: Der
Sensoren Bild 4: Der gesamte Engineering-Prozess einer Sensorikanwendung mit KI-Algorithmen besteht aus sechs Teilaufgaben. Nach dem Erfassen von Trainings- und Testdaten per PyDSlog und einer explorativen Datenanalyse wird ein Machine-Learning-Modell erzeugt und getestet. Innerhalb des Prozesses sind zwei Iterationsschleifen vorgesehen, um zum einen die Fehlerquote mit verschiedenen Machine-Learning-Algorithmen zu untersuchen und zum anderen die sogenannten Hyperparameter für den gewählten Algorithmus anzupassen. zu erzeugen und in eine CSV-Datei zu schreiben (Logger für ML-Trainingsdaten). Zwischen der Datenerfassung und den Sensoren existiert eine Hardware-agnostische Kommunikation über drei unterschiedliche Datagramme (siehe Tabelle 1). Jedes Datagramm ist einem bestimmten Zustand einer Sensor-State-Machine zugeordnet. Zum Speichern der CSV- Daten muss die Anwendung einen Schreibzugriff auf ein geeignetes Datei system haben. Sensor: Funktionseinheit mit mindestens einem Sensorelement und einer digitalen Kommunikationsschnittstelle sowie einem Mikrocontroller, in dem sich die PyDSlog-Zustandsmaschine und Datagramm-Kommunikation implementieren lassen. Die Aufgabe des Sensors in einer PyDSlog-Anwendung ist es, die einzelnen Messwerte mit der von der Datenerfassung gewünschten Abtastfrequenz sf zu erfassen und als (Messdaten-) Datagramme an die Datenerfassung zu schicken. Zusammenhänge zwischen Datenerfassung und Sensor Bild 2 illustriert an einem Beispiel die wesentlichen Zusammenhänge zwischen Datenerfassung und Sensor. Das Sensorelement ist in diesem Fall ein einfacher Stromsensor, z. B. ein Shunt-Widerstand plus 1-Kanal-A/D-Wandler, der von einem 8-, 16- oder 32-Bit- Single-Chip-Mikrocontroller per I 2 C angesteuert wird. Über diesen Mikrocontroller wird auch die Datagramm-Kommunikation zur Datenerfassung gesteuert. Zum Start der CSV-Messdatenerfassung übermittelt die Python-Anwendung mit Hilfe der PyDSlog-Bibliotheksfunktionen ein Konfigurations-Datagramm mit der gewünschten Abtastfrequenz sf (z. B. 500 Hz) an den Sensor. Anschließend überträgt der Sensor fortlaufend mit der jeweiligen Frequenz (bei 500 Hz also alle 2 Millisekunden) 16-Bit-Integer-Strommesswerte als Messdaten-Datagramme an die Datenerfassung. Über die voreingestellte Merkmalsvektorgröße (z. B. 500 Messwerte je Vektor) setzt die entsprechende Bibliotheksfunktion die einzelnen Vektoren zusammen und übergibt jeden vollständigen Vektor als Textzeile im CSV-Format an das Dateisystem, um es an eine Datei anzufügen. Bei sf = 500 Hz und 500 Messpunkten je Vektor repräsentiert jeder einzelne Merkmalsvektor in der CSV-Datei somit eine Zeitspanne von 1 Sekunde. Der gesamte Datagramm-Dialog zwischen Datenerfassung und Sensor kann sowohl über einfache serielle Schnittstellen (UART, RS232, RS485) als auch per MQTT erfolgen. Für die PyDSlog-Datenerfassung wurde eine Python-Bibliothek entwickelt. Bezüglich der Sensorik existieren zurzeit verschiedene C/C++-Beispielcodes mit Zustandsmaschinen-Template und serieller Datagramm-Kommunikation, die bisher an Arduino und STM32-Nucleo-Boards angepasst wurden. Eine Adaption für das IoT- Betriebssystem RIOT befindet sich in der Entwicklung. Alle Softwarekomponenten stehen über Open Source-Lizenzen jedem interessierten Anwender kostenlos zur Verfügung. Fernsteuerschnittstelle für das Labeling Soll ein Supervised-Machine-Learning-Algorithmus in den Echtzeitmessdaten eines Stromsensors auto- Datagramm-Typ Sensorzustand Beschreibung Konfiguration (Start) Idle Wird von der PyDSlog-Datenerfassung an den Sensor übermittelt. Dieses Datagramm erzeugt im Sensor einen Zustandsübergang von Idle nach Measuring und startet somit eine Datenerfassung. In einem Konfigurations-Datagramm werden Parameter für die gewünschte Abtastfrequenz sf und eine Liste der jeweils zu aktivierenden Kanalnummern cn[] (nur bei Sensoren mit mehr als einem Sensorelement) übertragen. Messdaten Measuring Werden mit der Abtastfrequenz sf vom Sensor fortlaufend an die Datenerfassung übertragen. In jedem Messdatendatagramm ist jeweils ein Messwert für jeden aktiven Kanal enthalten. Stopp Measuring Dieses Datagramm erzeugt im Sensor einen Zustandsübergang von Measuring nach Idle und beendet eine laufende Datenerfassung mit der voreingestellten Abtastfrequenz sf und den jeweils aktivierten Kanalnummern cn[]. Tabelle 1: Zwischen dem Sensor und der Datenerfassung einer PyDSlog-Anwendung existiert eine Hardware-agnostische Kommunikationsverbindung zur Übermittlung von einfachen Datagrammen. Die gesamte Kommunikation basiert auf drei unterschiedlichen Datagramm-Typen, die jeweils zwei verschiedenen Sensorik-Systemzuständen zugeordnet sind 38 PC & Industrie 3/2020
