前言

近年來，工業工具制造商已開始將無線連接納入其產品以啟用各種功能，包括電動工具追蹤、通過手機App進行配置更新、用于防盜的地理圍欄、實時性能監控和OTA升級。對于許多客戶來說，預防損失尤其重要，因為這不僅需要更換工具，而且還會因計劃外的停機而降低生產率。同樣，客戶也擔心假冒和篡改所帶來的安全問題。

通過使用基于藍牙接收信號強度指示(RSSI)、藍牙到達角/出發角(AoA/AoD)和即將推出的高精度距離測量(HADM)技術的定位服務，藍牙模塊有助于解決防丟問題。在這些測距解決方案的幫助下，客戶可以建立地理圍欄并在工具離開限定邊界時收到警報信息。

另一方面，可以通過選擇支持篡改檢測、固件簽名和安全引導的無線模塊來解決對安全性的擔憂。電動工具可靠性是該領域的另一個新興趨勢，客戶希望能夠根據用戶體驗層次和作業執行的情況來定制工具配置。最后，客戶希望他們的工具能具備預測性維護功能以改善產品的生命周期和價值。

通過包含藍牙模塊和配套的手機app，制造商可以讓用戶通過手機app來配置工具設置，實現電動工具問責的功能。此外，從工具發送的定期診斷報告，以及在工具本身運行的機器學習算法，可以讓預測性維護更為便利。

應用案例：電動工具+低功耗藍牙連接

根據功能和系統架構，工業工具細分市場可大致分為三項應用領域：

資產標簽

改造現有工具

下一代集成設計

資產標簽是三項應用領域中最簡單的一個，它是將藍牙模塊與感興趣的工具進行關聯。藍牙模塊傳輸有關工具的狀態更新信息，使其行蹤能夠被追蹤。第二項應用是當今大部分工業工具領域的代表用例，就是在現有的設備中添加無線連接功能。在這里，無線模塊是以網絡協處理器(NCP)模式運作，并支持工具和智能手機app之間的雙向通信來實現一系列的功能。我們稍后將在本文中討論這些應用案例。最后，第三項用例揭示了這個細分市場的未來趨勢，其中的無線模塊將能夠處理應用程序代碼的要求并實現無線連接。以下章節中將詳細介紹每一項用例。

資產標簽

第一項應用利用低功耗藍牙協議的廣播功能來實現工具追蹤功能。

圖1顯示了這一應用的系統框圖，特別是針對資產標簽。在這一示例中，該設備由在片上系統(SoC)模式下運行的單一低功耗藍牙模塊所組成，其中應用程序代碼和無線協議棧在主機處理器上執行，然后該設備將定期傳輸信標。該設備由一顆容量為235mAh的CR2032鈕扣電池供電。假設電池降額系數為20%(考慮到鈕扣電池的非最佳峰值電流處理能力以及自放電情況)和1s的傳輸間隔，則平均電流消耗為10μA的系統可達到兩年的電池壽命。通過增加傳輸間隔，進而利用無線MCU的低睡眠電流，還可進一步延長電池壽命。例如，如果將傳輸間隔增加到4s，電池壽命可超過5年。

圖1：資產標簽框圖。

為了啟用追蹤功能，設備制造商提供了一款具有以下功能的智能手機app：

使用信標和智能手機的GPS定位功能，定期更新標簽最后所在的位置。

允許用戶記錄與標簽相關工具的服務記錄。

顯示工具狀態，例如“可使用”、“使用中”、“當前正在維修”和“遺失”等。

監控鈕扣電池的電池壽命。

表1顯示了資產標簽用例的示例規格。在該用例中，設備所支持的一般和最大發射功率分別為0dBm和+4dBm。雖然大多數設備使用制造商預先配置的固定傳輸間隔，但某些設備可以讓用戶從智能手機應用程序設定傳輸間隔。

表1：用例1的典型規格。

利用低功耗藍牙連接改造現有工具

在第二個用例中，低功耗藍牙模塊以NCP模式運行，從而實現工業工具的無線連接。這種系統架構在當今大多數工業工具中很常見，因為制造商可輕松將無線模塊添加到他們的設計中，并通過UART或SPI接口將其與工具的主處理器連接，而無需重新設計整個工具電路。另一方面，專用主處理器的使用也適用于許多工具，在這些工具中獨立低功耗藍牙模塊無法滿足應用程序代碼對RAM、閃存、通用輸入輸出(GPIO)和外設要求。

以下是無線模塊與智能手機app一起使用時，在該用例中啟用的一些功能：

特定作業要求的定制工具設置。例如，在支持低功耗藍牙的電鉆中，用戶可以選擇正在執行的作業或正在處理的材料類型，而其app也會自動調整工具設置，例如作業開始、運行和完成階段的速度、啟動加速時間、防倒轉保護控制和其他功能。或者，用戶可以選擇所需的數值，并將它們保存為工具上的定制設置。

查看庫存并獲取有關工具性能和診斷信息的報告。用戶可以獲得有關其庫存的實時更新，例如工具使用數據、性能特征和問題，以便在需要時主動安排維護。

工具的軟件和固件更新。用戶可以從智能手機app安排/執行無線(OTA)升級，以解決軟件錯誤、安全問題并添加功能。

用于地理圍欄和防盜的工業工具追蹤功能。用戶可以獲得有關工具最后所在位置的定期更新，類似于資產標簽應用。該功能可以讓用戶在工具離開界定的邊界(例如工作現場)時收到通知。如果需要，該app還可以提供鎖定工具的功能。

圖2顯示了第二個用例的系統框圖，例如支持低功耗藍牙的電鉆。低功耗藍牙模塊支持兩種電源選項：主工具電池和CR2032鈕扣電池。在有工具電池的情況下，無線模塊支持前述所有功能。然而，如果工具電池沒電或被移除，無線模塊則繼續由鈕扣電池供電，但在這種情況下，功能僅限用于追蹤工具的信標。由于無線模塊在NCP模式下運行，因此無線協議棧在低功耗藍牙模塊上運行，而應用程序代碼則在主機處理器上運行。軟件組件，例如SiliconLabs提供的BGAPI協議，可通過UART接口用于簡化應用主機與低功耗藍牙NCP之間的通信。

圖2：低功耗藍牙(BLE)模塊在NCP模式下運行的電動工具框圖。

表2顯示了這一應用的示例規格。工具中的低功耗藍牙模塊與智能手機app之間的連接參數會在工具注冊時分配。無線模塊的發射功率通常設置為0dBm，最大值為+8dBm。工具和app之間的連接間隔可以從100ms到4s不等，具體取決于目標應用。例如，如果無線連接主要用于更新工具配置和讀取診斷信息，4s的連接間隔就足夠了。或者，為了讓用戶實時監控工具的性能并執行預測性維護，可能需要更短的連接間隔。智能手機app和工具上的應用程序代碼可以進行設計，使連接參數根據目標應用動態變化，而無需用戶參與。最后，CR2032鈕扣鋰電池的電池壽命額定為1至2年，具體壽命取決于發射功率和間隔。

表2：第二項應用的典型規格。

下一代集成設計

在第三項用例中，低功耗藍牙模塊在SoC模式下運行，而其中應用程序代碼和無線協議棧可在模塊本身上執行，使得工具的設計集成度更高，降低物料清單(BOM)成本，并延長某些產品和配置的電池壽命。隨著無線MCU取得大幅改善，增加更多的內存、處理速度、模擬/數字外設和專用硬件塊以加速機器學習功能的運行，這種較新的工具設計系統架構即將開始流行。

圖3顯示了該用例的框圖，特別是支持低功耗藍牙的工具電池，其示例規格如表3所示。在該實現中，無線MCU應用程序代碼負責電池管理系統，并提供與智能手機app的藍牙連接。電池管理系統在鋰離子電池中至關重要，因為每個電池的充電容量會受到老化、制造工藝變化和溫度的影響。因此，電池管理系統需要使用外部電池監控/均衡電路來監控電池組中各個電池的溫度、電流、電壓和充電/放電特性。該電池均衡電路可以是有源或無源，用于優化單個電池的充電和放電循環，從而延長電池組的使用壽命。以下是低功耗藍牙模塊與智能手機app搭配時所啟用的一些功能：

使用電壓、電流、溫度傳感器以及電池監控/均衡電路來監控電池特性

定期向用戶更新電池性能特征，例如剩余電池壽命、電池健康狀況和溫度

根據周期性的藍牙連接記錄，看到電池最新的位置和時間

在充電期間，提供有關電池充電狀態的更新(低電量、充電完成等)、電池是否在智能手機的連接范圍內，以及過熱問題的警報

啟動電池上閃爍的LED，幫助用戶定位鄰近的電池

在電池遺失或超出智能手機連接范圍時，執行鎖定或解鎖電池功能

執行無線OTA更新以修復錯誤、提高安全性和固件升級

圖3：低功耗藍牙模塊在SoC模式下運行的工具框圖。

表3：應用3的典型規格。

利用藍牙AoA/AoD和HADM追蹤電動工具

電動工具追蹤是用戶在建筑工地、工廠、倉庫或車庫環境中所面臨的常見問題之一。為了解決這一問題，制造商目前提供了一種測距解決方案，使用接收藍牙數據包的信號強度來估計設備所在的位置。在無線通信中，信號強度的降低理論上是發射設備和接收設備之間距離平方的函數。因此，通過利用接收到的信號強度值，并使用一些復雜的信號處理算法，可以估計兩個設備之間的距離。雖然該解決方案實施起來相對簡單，但其準確性很大程度上取決于無線信道的條件。因此，該解決方案的實際精度通常限于半徑5到10m，其可能不足以滿足上述各種用例。為了解決這一問題，藍牙提供了兩種測向解決方案：到達角/出發角(AoA/AoD)和高精度距離測量(HADM)。

顧名思義，AoA技術估計接收RF信號的方向，使用接收器的天線陣列來提高測量精度。包含兩個或更多這樣的多天線接收器的系統，可以通過利用接收器的角度測量和所在位置來執行三角測量，以準確估計藍牙標簽的位置，如圖4所示。

另一方面，HADM是藍牙中一種新的測距技術，它使用飛行時間或基于相位的測量來估計發射設備和接收設備之間的距離。因此，由三個或更多接收器所組成的系統，可以執行如圖4所示的三邊測量，其中可以利用來自多個接收器的距離測量值來估計標簽位置。與AoA需要在接收器所在地點使用天線陣列不同，HADM通常只需要單天線解決方案。然而，在出現重大信道障礙(例如多路徑和衰退)的情況下，多天線HADM解決方案可以顯著提高準確性。為便于使用多個天線，藍牙規范在測量距離時，支持最多四個天線路徑，這可能須在發射器接收器節點上執行1×4或2×2的天線配置。

圖4：三角測量和三邊測量技術。

使用AoA執行工具追蹤，需要將天線陣列安裝在工廠或建筑工地的天花板上。這些陣列可以是現有基礎設施(例如接入點)的一部分，且目前能夠實時追蹤多達500個工具。另一方面，一項簡單的、基于HADM單接收器的工具追蹤器，可以為用戶提供有關工具距離遠近的信息，而無需提供太多有關方向性的信息。然而，通過結合AoA和HADM技術，用戶只需使用一個接收器即可確定工具的精確位置。例如，同時支持AoA和HADM的手持式工具追蹤器可以將AoA所提供的方位角和仰角與HADM所返回的距離參數相結合，以精確指示工具所在的方向以及深度場。這種方法可以讓工具追蹤解決方案達到亞米級的精度，從而顯著改善上述場景中的用戶體驗。

預測性維護

工具維護是工業工具領域的一個重要課題。大多數用戶目前都會安排定期維護或在遇到問題時進行維護。為工具添加預測性維護功能，可以讓用戶根據使用特性安排維護，從而節省定期維護成本，同時確保工具在需要時得到維修。圖5顯示了兩種不同的預測性維護系統架構，可以將無線功能集成到工業工具中執行。

圖5：工業工具領域的預測性維護。

在第一種基于云的架構中，無線模塊用于通過網關定期將表征工具性能的各種傳感器數據上傳到云端。因此，用戶可依據傳感器數據執行復雜的信號處理和機器學習算法，預測下次何時進行工具維護。雖然這種方法有利于研究工具的老化現象和相關性能下降的問題，但如需解決間歇性故障和日后可能出現的系統問題，則需要以更高的頻率傳輸工具數據，以至于對其電池壽命產生負面影響。工具制造商可以通過增加電池容量來克服這一限制，但這會帶來更高的BOM成本和增加產品的尺寸。

圖5顯示的第二種基于邊緣運行的系統架構可以解決這個問題，它可以在嵌入式MCU上實現邊緣智能，從而在傳輸間隔之間監控工具的性能。嵌入式機器學習模型能夠加以訓練，通過分析振動、聲學和溫度數據來檢測運行時發生的故障，并且可以在識別到任何異常的測量數據時發送警報消息。該模型也可加以訓練用來檢測數據中的特定模式以識別目標故障，或者可根據理想的工具性能特征進行建模，以檢測性能中的任何偏差。由于該模型是在嵌入式平臺上執行，因此與基于云的分析相比，其性能預計會受到限制。

然而，由于此架構旨在降低數據傳輸頻率以延長電池壽命，因此所采用擴展模型的預測精度只須大于95%就可滿足上述用例。此外，最近在嵌入式硬件方面的演進可以加速機器學習操作，加上為此類操作提供的所需軟件和工具支持，使制造商更容易將此功能集成到他們的產品中。

總結

總而言之，為傳統工業電動工具增加無線功能有以下幾項優勢：基于作業要求的靈活工具配置、高度精確的工具追蹤、實時性能監控、無線OTA升級軟件和固件等等。為此，SiliconLabs提供了種類多元的產品，以高性價比實現此類型的解決方案。我們的產品包括具備集成天線的預認證SiP或PCB模塊，以減少開發時間和成本。與當今市場上的其他產品相比，我們的無線MCU具有最低的運行電流和睡眠電流，可以顯著提高工業工具的電池壽命。

SiliconLabs研究了執行精確工具追蹤系統時所遇到的各種挑戰，其中涉及使用RSSI和藍牙AoA技術，并進行大量的建模、實驗和實時工具追蹤，同時研究該領域即將推出的各種技術。因此，我們以參考設計、應用說明和程序代碼用例的方式提供了大量的文檔，使客戶易于在其產品中實現這項技術。最后，SiliconLabs提供強化的安全選項，包括IP保護和防止惡意篡改，涵蓋無線OTA升級和物理接近的聯機安全。





審核編輯：劉清