A modular architecture with local processing methodologies for Industrial Cyber-Physical Systems.

Abstract

The trend toward modular Cyber-Physical Systems (CPS) has been driven by the growing demand for more efficient, reliable, robust data processing and secure communication. Modular hardware systems are designed to be flexible, scalable, and adaptable to changing requirements. They are essential for scenarios where there is a need to apply a wide variety of solutions. In this context, the distribution of data processing and improvements in communication technology made it possible to quickly collect, process and transmit data within multiple components. Computation distribution has increased the efficiencyand speed of data processing and made it possible to handle more complex algorithms and models for real-time applications.This project implemented a modular architecture, incorporating the concept of local processing in which data acquisition, processing, and data analysis are carried out closer to where data is generated. Moreover, to feed intelligent computational methodologies, such as predictive maintenance models, sensor data were acquired and processed to frequency domain using a Field Programmable Gate Array (FPGA) and in a System on Chip (SoC).Furthermore, different Ethernet-based communication protocols were studied to facilitate easy integration of modules into the distributed architecture. The EtherCAT network protocol was chosen to be established, due to its deterministic and real-time characteristics. To improve the network’s availability it was studied the reduction of data transmission methods. The primary objective of this implementation was to optimize data transmissionover the network by selectively sending only the essential characteristics of the dataset, instead of transmitting it entirely. The focus was multiple curve-fitting methods, leading to the implementation of the Cubic Spline algorithm and proving significant network efficiency enhancement. Both an EtherCAT slave device and the cubic spline were implemented within a SoC.The modular architecture developed in this project enables easy integration of new modules into the system and effective acquirement and process data from field sensors. Tests were made with sensors located over different positions within a horizontal cement ball mill. Such research is of utmost significance in advancing the domain of predictive maintenance and enhancing the efficiency, accuracy, and dependability of predictive models for new applications.

O desenvolvimento de novos Sistemas Ciberfísicos (CPS) modulares tem sido impulsionado pela crescente demanda por um processamento e comunicação de dados mais eficiente, confiável e seguro. Os sistemas de hardware modulares são projetados para serem flexíveis, escaláveis e adaptáveis a requisitos em constante mudança, o que é essencial para organizações que precisam de processar grandes quantidades de dados de forma online e em tempo real. Nesse contexto, a distribuição de processamento de dados e a sua comunicação de forma mais eficiente também ajudou a reduzir a latência na sua transferência, tornando possível recolher, processar e transmitir dados rapidamente de várias fontes. Essa distribuição aumentou a eficiência e a velocidade de processamento de dados possibilitando a implementação de algoritmos e modelos mais complexos para aplicações em tempo real.Este projeto implementou uma arquitetura modular que integra o conceito de processamento local. Isso significa que a aquisição de dados, o processamento e a análise destes ocorrem nas proximidades do local onde os dados são originados. Além disso, para alimentar metodologias computacionais avançadas, como modelos de manutenção preditiva, os dados dos sensores foram adquiridos e processados no domínio da frequência utilizando tanto um Field Programmable Gate Array (FPGA) quanto um System on Chip (SoC).Para facilitar a integração fácil de módulos na arquitetura modular, foram estudados diferentes protocolos de comunicação baseados em Ethernet. O protocolo de rede EtherCAT foi escolhido para ser estabelecido devido às suas características de comunicação determinísticas e de tempo real. Para melhorar a disponibilidade da rede, foram estudados metodos de redução na transmissão de dados. O objetivo principal desta implementação foi otimizar a transmissão de dados pela rede, enviando seletivamente apenas as características essenciais do conjunto de dados, em vez de transmiti-lo inteiramente. O foco foi em vários métodos de ajuste de curvas, levando à implementação do algoritmo Cubic Spline e comprovando uma melhoria significativa na eficiência da rede. Tanto um dispositivo EtherCAT Slave quanto o Cubic Spline foram implementados num SoC.A arquitetura modular desenvolvida neste projeto facilita a integração fluida de novos módulos no sistema, garantindo uma aquisição e processamento eficazes dos dados provenientes dos sensores de campo. Testes foram conduzidos com sensores posicionados em várias localizações dentro de um moinho de bolas de cimento horizontal. Esta pesquisa desempenha um papel de extrema relevância no avanço do campo da manutenção preditiva, contribuindo para aprimorar a eficiência, precisão e confiabilidade dos modelos preditivos em novas aplicações.