Ingenieure und Wissenschaftler überwachen schon seit Langem die physikalische und die elektrische Welt (Umgebung) und zeichnen ihre Daten auf. Das erste System zur Datenaufzeichnung, der Telegraph, wurde Mitte des 19. Jahrhunderts von Samuel Morse erfunden. Bei diesem System handelt es sich um ein automatisches Aufzeichnungsgerät für die Punkte und Striche des Morse-Codes, die ein durch einen Elektromagnet bewegter Stift auf einen Papierstreifen schrieb. Zu Beginn des 20. Jahrhunderts wurde der erste Blattschreiber für die Umgebungsüberwachung gebaut. Diese frühen Apparate, die vollständig analog und größtenteils mechanisch waren, zeichneten Veränderungen bei elektrischen Signalen mithilfe eines Tintenschreibers auf, der über das Papier fuhr. Das Raumfahrtprogramm führte dann zu digitalen Hochgeschwindigkeits-Datenerfassungssystemen für analoge und digitale Daten.

Auf einen Blick

In einer immer komplexeren Welt müssen auch die Systeme Schritt halten, die die elektrischen und physikalischen Daten überwachen und aufzeichnen, welche von zukünftigen Maschinen, Infrastrukturen, Fahrzeugen und dem Stromnetz erzeugt werden. Die Chip- und IP-Anbieter scheinen ihren Teil schon zu erfüllen, denn sie verbessern das Leistungsvermögen, den Leistungsverbrauch und die Kosten der Verarbeitungskomponenten. Jetzt liegt es an den Unternehmen im Bereich Datenerfassung mit leistungsfähigeren Systemen für das Datenloggen nachzuziehen, die intuitiv, flexibel und intelligent genug sind, Daten jeglicher Art zu erfassen. Das Ergebnis intelligenterer Protokollierungssysteme sollten intelligentere Daten aus beliebigen Quellen und eine Verbesserung der Leistung, Qualität und Wartung der aktuellen Systeme sein.

Als Folge einer zunehmend komplexen digitalen Welt müssen auch die Systeme, die die physikalischen und elektrischen Phänomene von heute und morgen aufzeichnen, neue Herausforderungen bei der Datenerfassung und beim Datenloggen meistern. Heutzutage sind Schreiber und Systeme für das Datenloggen in der Regel papierlos und überwiegend digital. Sie beinhalten digitale Prozessoren, Speicher und Kommunikationssysteme, die sie mit einer ständig vernetzten Welt verbinden. Im Laufe des letzten Jahrzehnts konnte man einen fast exponenziellen Anstieg beim digitalen Speicherplatz erleben, während die Kosten dafür praktisch in den Keller fielen. Gemäß dem Moore‘schen Gesetz entstehen weiterhin leistungsstärkere, kostengünstigere und kleinere Prozessoren, die weniger Energie benötigen. Davon profitieren zukünftige Systeme für die Datenerfassung und -protokollierung, die dadurch intelligenter werden und einen größeren Funktionsumfang bieten können.

Systeme der nächsten Generation für das Datenloggen

In den letzten zwei Jahrzehnten ist die Intelligenz von Systemen für das Datenloggen dezentraler geworden. Die Verarbeitungselemente sind dabei näher an den Sensor und die Signale gerückt. Aufgrund dieser Veränderung sind dezentrale Systeme für die Datenerfassung und -protokollierung inzwischen ein engerer Bestandteil des Entscheidungsfindungsprozesses und sammeln nicht mehr nur Daten wie in der Vergangenheit.

„Wir erwarten eine Nachfrage nach Datenerfassungssystemen, die nicht nur Daten über ein Netzwerk, einen Server oder PCs erfassen, sondern auch Intelligenz für die Entscheidungsfindung bereitstellen“, so Mariano Kimbara, Senior Research Analyst, Frost & Sullivan aus der Studie: „World Data Acquisition Hardware and Software Market“.

Viele aktuelle Beispiele leistungsstarker Systeme für das Datenloggen umfassen moderne Chips und das neueste IP von Unternehmen wie Intel, ARM oder Xilinx. Ein Großteil der Systeme nutzt eine rein prozessorgestützte Architektur. Manche setzen eine heterogene Rechnerarchitektur ein, die einen Prozessor und programmierbare Logik kombiniert. Nachfolgend einige Beispiele leistungsstarker Systeme für das Datenloggen, die auf dem Markt angeboten werden:

  • NI-CompactDAQ-Stand-alone-System von National Instruments
  • NI CompactRIO von National Instruments
  • QuantumX CX22W von HBM
  • WE7000 von Yokogawa
  • GL900 von Graphtec

Da Systeme für das Datenloggen jetzt mehr Intelligenz und Verarbeitungsoptionen bieten, wird die Software das Hauptunterscheidungsmerkmal sein, auf das Anbieter setzen. Herkömmliche Software für das Datenloggen umfasst schlüsselfertige Werkzeuge, mit denen Anwender das System konfigurieren, um sich dann schnell der Durchführung von Messungen widmen zu können. Beispiele eines solchen Werkzeugs sind Catman von HBM oder DAQLOGGER von Yokogawa. Die Kehrseite schlüsselfertiger Werkzeuge ist, dass sie im Allgemeinen weniger flexibel sind. Hier trifft das Prinzip zu: What you see is what you get. Am anderen Ende der Skala finden sich textbasierte Programmierwerkzeuge wie Microsoft Visual Studio oder ein grafischer Programmieransatz wie bei der Systemdesignsoftware NI LabVIEW, mit denen die Prozessoren innerhalb dieser Systeme programmiert werden können. Programmierwerkzeuge bieten die größte Anpassungsreichweite für Systeme für das Datenloggen, darunter eine breitere Palette bei der Signalverarbeitung sowie die Möglichkeit, Intelligenz ganz unterschiedlicher Art zu integrieren. Sie erfordern jedoch mehr Einarbeitung im Vergleich zu schlüsselfertigen Werkzeugen. Tabelle 1 zeigt einige der zukünftigen Fähigkeiten leistungsstarker Systeme für das Datenloggen basierend auf dem Moore’schen Gesetz und Fortschritten bei den Verarbeitungstechnologien.

Anwendungen weiten die Grenzen von Systemen für das Datenloggen aus

Etliche unterschiedliche Anwendungen und Branchen benötigen Systeme mit mehr Intelligenz. Industrien wie die Automobilbranche, das Transportwesen und die Stromversorgung nutzen bereits leistungsstarke Systeme für das Datenloggen.

Fahrzeuge, die heute entwickelt werden, besitzen unzählige Sensoren und Prozessoren und benötigen eine unglaubliche Anzahl an Programmcodezeilen. Als Folge intelligenterer Fahrzeuge sind mehr Parameter, sowohl physikalische als auch elektrische, zu testen und zu überwachen. Darüber hinaus verlangen Prüfingenieure, dass Protokollierungssysteme intelligent und robust genug für den Einsatz in den zu testenden Fahrzeugen sind. So benötigten zum Beispiel Ingenieure bei Integrated Test & Measurement (ITM) in den USA eine leistungsstarke und flexible Testlösung für den Einsatz im und am Fahrzeug, um die Schwingungspegel eines Auspuffsystems während des Betriebs eines gewerblich genutzten Lkws zu bestimmen. Sie entwickelten daraufhin eine Lösung für die Schwingungsprotokollierung, die eine drahtlose Schnittstelle von einem Laptop beziehungsweise einem mobilen Gerät umfasst. Das NI-CompactDAQ-Stand-alone-System dieser Lösung wurde mit der Systemdesignsoftware NI LabVIEW programmiert. Der Intel Core i7 Dualcore-Prozessor mit 1,33 GHz des Systems sorgte für weitreichende Fähigkeiten wie erweiterte Signalverarbeitung, Hochgeschwindigkeitsübertragung mit über 6 MByte/s an den nichtflüchtigen Speicher für alle 28 simultan abgetasteten Eingänge des Beschleunigungsmessers sowie eine WLAN-Verbindung. Außerdem sind Ingenieure bei ITM dank der aktuellen Version der App Data Dashboard für LabVIEW in der Lage, eine benutzerdefinierte Oberfläche zu erstellen und das System für die Schwingungsprotokollierung direkt auf einem iPad zu bedienen und zu steuern.

Eine weitere Industrie, die Möglichkeiten klassischer Systeme für das Datenloggen ausreizt, ist die Versorgungsbranche. Das Stromnetz erlebt starke Veränderungen und dementsprechend investiert die Versorgungsbranche in eine große Bandbreite an Ressourcen, um es intelligenter zu machen. Ein Weg hin zu einem intelligenteren Stromnetz ist die Integration einer größeren Anzahl an Messsystemen und -geräten. Eines dieser Geräte ist ein Analysator für die Netzqualität. Ein typischer Analysator erfasst und analysiert drei Spannungen des Stromnetzes, um die Spannungsqualität, die durch internationale Normen festgelegt ist, zu ermitteln. Die Spannungsqualität wird anhand von Frequenz, Schwankung des Spannungspegels, Flimmern, Unsymmetrie des Dreiphasensystems, Oberwellenspektren, Gesamtklirrfaktor und Spannungspegel der Signalisierung beurteilt. Der für diese Anwendung erforderliche Umfang an Analyse- und Hochgeschwindigkeitsmessungen hätte nicht über ein klassisches Protokollierungssystem bereitgestellt werden können. Ingenieure des Unternehmens Elcom in Indien setzten LabVIEW und NI CompactRIO (ein Erfassungssystem mit Embedded-Prozessor und FPGA) ein, um damit einen flexiblen, leistungsstarken Netzqualitätsanalysator zu erstellen. Der Prozessor wird als Teil des Systems für Aufgaben wie erweiterte Fließkommaverarbeitung, Hochgeschwindigkeits-Streaming zur Festplatte und Netzwerkanbindung genutzt. Der FPGA des NI-CompactRIO-Systems bot eine zusätzliche Verarbeitungseinheit innerhalb des Gesamtsystems, benutzerspezifisches I/O-Timing und Synchronisation sowie die erforderliche digitale Hochgeschwindigkeitsverarbeitung innerhalb der Anwendung.

Todd Dobberstein

ist Senior Group Manager Product Marketing – Core Measurements bei National Instruments.

(ah)

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