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Titelaufnahme

Titel
Synchronized industrial wireless sensor networks for real-time and energy-aware sensing applications / eingereicht von DI Achim Berger
VerfasserBerger, Achim
Begutachter / BegutachterinSpringer, Andreas ; Römer, Kay
ErschienenLinz, Dezember 2015
Umfangxiv, 117 Seiten : Illustrationen
HochschulschriftUniversität Linz, Univ., Dissertation, 2015
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Drahtlose Sensor Netzwerke / Echtzeit / Synchronisierung mit geringer Komplexität
Schlagwörter (EN)Wireless Sensor Networks / real-time / low-complex synchronization
Schlagwörter (GND)Drahtloses Sensorsystem / Echtzeit / Synchronisierung
URNurn:nbn:at:at-ubl:1-8090 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist gemäß den "Hinweisen für BenützerInnen" verfügbar
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Synchronized industrial wireless sensor networks for real-time and energy-aware sensing applications [1.97 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Drahtlose Sensornetzwerke bestehen aus mehreren Sensorknoten, die trotz Einschrankungen in der Energieversorgung und der Rechenleistung einen stabilen Datentransfer von der Datenquelle zur Datensenke ermöglichen sollen. Die Komplexität von drahtlosen Sensornetzwerken reicht von einfachen Punkt-zu-Punkt Verbindungen bis hin zu vermaschten großflächigen Netzwerken mit mehreren hunderten Sensorknoten. In industriellen Applikationen sind in den meisten Fällen Netzwerke mit geringer räumlicher Ausdehnung, bei der die Sensorknoten in Funkreichweite zur zentralen Basisstation, die meist auch die Datensenke ist, ausreichend. Der Fokus der Arbeit liegt somit auf solch einfachen Sterntopologien, bei denen die zentrale Basisstation netzversorgt ist und die batterie- oder Energy Harvester-versorgten Sensorknoten in Funkreichweite zur Basisstation platziert sind. Die Funkkanäle in industriellen Umgebungen weisen aufgrund vieler metallischer Reflektoren, des metallischen Staubs, stationärer oder mobiler Hindernisse und dergleichen nachteilige Eigenschaften im Vergleich zu Büroräumlichkeiten oder dem Haushalt auf. Im Consumer-Bereich haben Funkverbindungen, wie z.B. Bluetooth oder WLAN, bereits große Beliebheit erreicht und sind aufgrund vielfältiger Vorteile gegenüber kabelgebundenen Verbindungen weit verbreitet. Die entscheidenden Unterschiede zu industriellen Applikationen sind die Anforderungen, die vom Benutzer oder einem Automatisierungssystem gefordert werden: Übertragungssicherheit, kurze Latenzzeiten, geringer Wartungsaufwand, Energiebedarf etc. Weiters umfassen Sensornetzwerke, die auf industriellen Anlagen platziert sind, meist sehr viele, z.B. über 100, Sensorknoten. Aufladen von Akkus oder Wechseln von Batterien für so viele Sensorknoten würde sehr aufwändig und im realen Betrieb schwer handhabbar sein. Im ersten Schwerpunkt dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit echtzeitfähigen drahtlosen Sensornetzwerken, die bei geschlossenen Regelkreisen mit Abtastraten bis zu 100 Hz Anwendung finden. Entscheidendes Kriterium ist dabei die Robustheit der Übertragung, um die Stabilität des Regelkreises nicht zu gefährden. Trotz Koexistenz mit anderen Funksystemen soll die Anzahl der Übertragungsfehler minimiert werden. Dennoch darf der Energieverbrauch nicht außer Acht gelassen werden, sondern soll ebenfalls auf das Minimum optimiert werden. Im Standard IEEE 802.15.4 [49], der die physikalische Schicht und die Kanal-Zugriffsverfahren für Funktechnik von Kurzstrecken-Übertragungen beschreibt, und in seiner Erweiterung IEEE 802.15.4e [47] für industrielle Anwendungen, wird der "Low Latency Deterministic Network"(LLDN) Modus definiert. Diese Erweiterung geht auf die Anforderungen der Automatisierungstechnik ein und standardisiert zyklische Übertragungen in einem Zeitschlitzverfahren ("Time Division Multiple Access"(TDMA)) mit Übertragungsraten von 10 Hz. Der Standard geht davon aus, dass das LLDN Netzwerk in einer durch Frequenzplanung kontrollierten, also störungsfreien, Umgebung eingesetzt wird. Dennoch kann die Übertragungsqualität unter Mehrwegeausbreitungen oder unerwarteten Störern, z.B. Smartphones als WLAN Hotspot, leiden. In dieser Arbeit wird die bewährte Methode "Relaying" in Verbindung mit dem LLDN Modus vorgestellt, die die Übertragungssicherheit entscheidend erhöht, während die Echtzeitfähigkeit des Protokolls gewahrt wird. Mit einem Demonstrationssystem werden diese signifikanten Verbesserungen durch mehrere Messreihen bestätigt. Schlechte Verbindungen zwischen Datenquelle (Device) und Datensenke (Coordinator) mit Paketfehlerraten bis zu 98 % können durch Relaying auf rund 1 % Paketverluste (nach Sendewiederholungen) reduziert werden. Gute Funkverbindungen vom Device zum Relay und vom Relay zum Coordinator werden hierbei vorausgesetzt, was durch optimierte Platzierung gewährleistet werden soll. Im zweiten Schwerpunkt der Dissertation wird eine neuartige Synchronisierungsmethode zwischen Nmax gleichartigen Sensorknoten vorgestellt, die mit sehr geringer Rechenkomplexität auskommt. Die Methode ist in zwei Synchronisierungsphasen aufgeteilt, eine grobe und eine feine. Die grobe Synchronisierung erzielt Synchronisierungsabweichungen bis zu einem Tick (typischerweise 1 ms) und die anschließende feine Synchronisierung erzielt die maximal mögliche Synchronisierungsgenauigkeit, die von der verwendeten Methode und Hardware abhängig ist. Die Knoten erhalten eine eindeutige Identifikationsnummer zwischen 1 und Nmax , welche gleichzeitig als Zuweisung eines Zeitschlitzes in einem TDMA-Verfahren mit sehr langen Zeitschlitzen dient. Analysen des Konvergenzverhaltens der groben Synchronisierung lassen Empfehlungen für die Parametrierung des Netzwerks zu und zeigen, dass das Netzwerk mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit, praktisch bis zu 100 %, zu einem grob synchronisierten Netzwerk konvergiert. Die feine Synchronisierung wird auf zwei Arten vorgestellt. Die Methode "Three-Step-Controlled"(mit Dreipunktregler) erzielt mit minimalem Rechenaufwand Abweichungen von 15 s. Die etwas aufwändigere, aber dennoch (verglichen mit alternativen Synchronisierungsmethoden) sehr einfach rechenbare, "PI-Controlled"(mit PI-Regler) Methode liefert Abweichungen unter 1 s. Dieser Regler ist kombiniert mit einer Zeitanpassung durch einen [Delta]Σ-Modulator, der auch die Robustheit bei schlechten Verbindungen signifikant verbessert.

Zusammenfassung (Englisch)

Wireless Sensor Networks (WSNs) consist of multiple sensor nodes which are limited in energy supply and computational power, but have to provide robust data transmission from the data source to the data sink. The complexity of the networks reaches from simple point-to-point connections to widely distributed mesh-networks of hundreds of nodes. In many industrial applications the sensor nodes are in communication range to the central base station, which is usually the data sink. Therefore a simple star network with mains-powered base station and battery or energy harvester supplied sensor nodes provides suffcient functionality. Thus in this thesis most investigations are restricted to this network topology. The wireless channels in industrial environments are characterized by large reflective surfaces, metallic dust, static and mobile obstacles, etc. and are more challenging compared to clean offce and home environments. The advantages of wireless compared to wired communication are manifold and lead to widely used systems, like WLAN or Bluetooth, in consumer electronics. The main differences to industrial applications are more challenging requirements: high reliability, low latency, low maintenance effort, energy consumption, etc. Furthermore, the networks of industrial applications are typically much larger and encompass more than hundred sensor nodes. Recharging or changing of batteries for so many sensor nodes would be very time consuming and thus not acceptable for real operation. In the first topic covered in this thesis we investigate real-time WSNs for closed loop control applications with sampling rates up to 100 Hz. The most challenging criterion is the reliability of the data transmission to keep the control loop stable. The target of minimum transmission errors should be reached despite coexisting radio systems. The second important aspect is the energy consumption, which is always critical in selfsufficient sensor nodes. The standard IEEE 802.15.4 [49], which defines physical (PHY) and medium access (MAC) layer for Wireless Personal Area Networks (WPAN), and its amendment IEEE 802.15.4e [47] specify, among others, the Low Latency Deterministic Network (LLDN) mode, which seems promising for industrial applications. It satisfies the requirements of factory automation, where cyclic data sampling and transmission rates of up to 100 Hz are required, by using a Time Division Multiple Acces (TDMA) scheme with down to 10 ms periods. The standard assumes "that the system is operated in a ontrolled RF environment with frequency planning" [47] and so no interference is expected. However, the wireless link can be negatively affected by multipath propagation or unexpected interfering systems, e.g. a smartphone as WLAN hotspot, which would degrade the network performance. In this thesis the method "relaying", applied to the LLDN mode, is proposed because it improves the reliability while preserving the real-time behavior. Measurements with our demonstration system confirm the significant improvements. For a bad link between data source (device) and sink (coordinator) with a packet error rate (PER) of up to 98 % the performance could be improved to a packet loss rate (PLR, percentage of lost data after all retransmission attempts) down to around 1 %. To reach such a beneficial result good connectivity from device to relay and from relay to coordinator is assumed, which can be reached by proper placement of the relay. In the second topic we propose a novel synchronization method between up to N max sensor nodes operating in any topology or spatial arrangement, with low computational complexity. The distributed synchronization algorithm is performed on two levels: coarse and fine synchronization. First the coarse synchronization synchronizes the network on base tick level (typically 1 ms) and the subsequent fine synchronization to the maximum possible accuracy, depending on the method and used hardware. The sensor nodes get unique identification numbers (IDs) in the range of 1 to N max , which are used for TDMA slot assignment, in a TDMA schedule with long time slots. Investigations of the convergence of the coarse synchronization method led to specific timing parameter and showed that the considered networks converge to a fully synchronized network with high probability, practically 100 %. Two different methods of fine synchronization are proposed: Three-Step-Controlled synchronization enables synchronization accuracy of less than 15 s with a minimum computational effort. The second PI-Controlled method, which requires a slightly higher effort compared to the three-step-controlled method (but significantly simpler compared to other referenced synchronization algorithms), reaches synchronization deviations below 1 s. This performance is reached in combination with a [Delta]Σ-modulator, which significantly improves the robustness against synchronization packet transmission errors.