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EMBEDDED 90 • NOVEMBRE • 2023 53 INDUSTRIAL IOT | HARDWARE Rilevamento per mezzo dell’accelerazione Le schede Sensor FeatherWings (Fig. 3) sono utilizzate per crea- re i punti dati iniziali. Poiché l’accelerazione è strettamente col- legata al movimento dell’utensile da taglio, l’utilizzo di un senso- re di acceleratore è un buon punto di partenza per monitorare i movimenti. La Sensor FeatherWing di WE è una scheda di sviluppo che comprende quattro sensori. È compatibile sia con il fattore di forma Feather Adafruit sia con il sistema di connessione QWI- IC Sparkfun, che offre un’interfaccia I2C standard compatibile anche con STEMMA QT e Grove/Gravity. Ciò offre possibilità pressoché illimitate i fase di prototipazione. In questo modo è possibile eseguire con facilità il plug-and-play di diversi sensori e dispositivi di vari produttori senza necessità di onerosi cablaggi. Questo è molto utile per la prototipazione. Connettività mediante LTE-M/NB-IoT La connettività con il nodo e il gateway viene risolta in diver- si modi. La connettività gateway/cloud può essere stabilita con due metodi diversi. Mediante l’utilizzo di un Raspberry Pi indu- striale con connettività LTE, una grande quantità di dati viene inviata al cloud per l’analisi spettrale durante la fase di genera- zione del modello. Dopo la creazione del modello, la connettivi- tà viene commutata dal modulo LTE-M/NB-IoT Adrastea-I di Würth Elektronik . Ciò riduce notevolmente il traffico di rete e conseguentemente i costi. Entrambi i metodi sono stati testati in ambienti produttivi con connettività cloud. Il nodo è collegato al cloud attraverso un gateway utilizzando il modulo radio proprietario da 2.4GHz Thyone-I Wireless . Dal momento che la sicurezza non deve essere sottovalutata, il gateway utilizza il protocollo TLS, mentre il nodo impiega un approccio simile con il chip Secure Element (ATECC608A-TN- GTLS di Microchip Technologies) da un lato e la key vault in cloud dall’altro. L’intera connettività è crittografata tra tutti i partecipanti alla comunicazione, i nodi, i gateway e il cloud. Realizzazione nel dettaglio - - Misura delle vibrazioni Per selezionare l’accelerometro appropriato è essenziale com- prendere in modo chiaro l’applicazione e le attività di misura. In questo caso è stato utilizzato un sensore di accelerazione tri- assiale MEMS per rilevare i movimenti del braccio di taglio. Gli sviluppatori da tempo auspicano di beneficiare dei vantaggi offerti dai sensori MEMS in termini di dimensioni, costo, affida- bilità e hanno sfruttato appieno queste caratteristiche utilizzan- do un sensore di accelerazione triassiale WSEN-ITDS (Fig. 4). - - Misura della corrente Le misure di corrente devono essere non invasive in quanto non si deve interferire con i dispositivi sottoposti a monitoraggio. La soluzione deve essere facilmente applicabile a qualsiasi macchi- nario simile. A questo scopo, sono stati utilizzati il trasforma- tore di corrente split-core 855-4101/400-001 WAGO e la scheda breakout (di prototipazione) con sensore effetto Hall ACS723 SparkFun (Fig. 5). Il vantaggio di utilizzare un sensore effetto Hall consiste nel fatto che il circuito da misurare e il circuito che esegue la lettura del sensore sono elettricamente isolati. Di con- seguenza, il primo può funzionare con tensioni DC o AC supe- riori rispetto alla scheda principale. - - Soluzioni di connettività Per la dimostrazione di fattibilità sono state utilizzate due versio- ni delle soluzioni di connettività. La prima, utilizzata per la fase di raccolta dati iniziale, era costituita da un gateway compatibile con Raspberry Pi per applicazioni IoT industriali. È stato utiliz- zato un sistema basato su Linux per generare il codice C e otti- mizzare la raccolta e il trasferimento dei dati, in quanto occorre un grande quantità di dati per convalidare il comportamento della macchina. Per il cloud, è stata creata una dashboard per Fig. 3 – Sensor FeatherWing WE (Fonte: Würth Elektronik eiSos) Fig. 4 – Misura delle vibrazioni mediante accelerometro (Fonte: Würth Elektronik eiSos)