近年来，工业工具制造商已开始将无线连接纳入其产品以启用各种功能，包括电动工具追踪、通过手机App进行配置更新、用于防盗的地理围栏、实时性能监控和OTA升级。对于许多客户来说，预防损失尤其重要，因为这不仅需要更换工具，而且还会因计划外的停机而降低生产率。同样，客户也担心假冒和篡改所带来的安全问题。
通过使用基于蓝牙接收信号强度指示(RSSI)、蓝牙到达角/出发角(AoA/AoD)和即将推出的高精度距离测量(HADM)技术的定位服务，蓝牙模块有助于解决防丢问题。在这些测距解决方案的帮助下，客户可以建立地理围栏并在工具离开限定边界时收到警报信息。
另一方面，可以通过选择支持篡改检测、固件签名和安全引导的无线模块来解决对安全性的担忧。电动工具可靠性是该领域的另一个新兴趋势，客户希望能够根据用户体验层次和作业执行的情况来定制工具配置。最后，客户希望他们的工具能具备预测性维护功能以改善产品的生命周期和价值。
通过包含蓝牙模块和配套的手机app，制造商可以让用户通过手机app来配置工具设置，实现电动工具问责的功能。此外，从工具发送的定期诊断报告，以及在工具本身运行的机器学习算法，可以让预测性维护更为便利。
本文概述了工业电动工具领域所常见的各种应用案例，并重点介绍了集成无线模块——特别是低功耗蓝牙(Bluetooth LE)——所带来的功能。此外，本文重点介绍了该领域即将出现的一些机会，包括使用蓝牙AoA/AoD和HADM技术进行精确的电动工具追踪，以及使用机器学习来进行预测性维护。
根据功能和系统架构，工业工具细分市场可大致分为三项应用领域：
资产标签是三项应用领域中最简单的一个，它是将蓝牙模块与感兴趣的工具进行关联。蓝牙模块传输有关工具的状态更新信息，使其行踪能够被追踪。第二项应用是当今大部分工业工具领域的代表用例，就是在现有的设备中添加无线连接功能。在这里，无线模块是以网络协处理器(NCP)模式运作，并支持工具和智能手机app之间的双向通信来实现一系列的功能。我们稍后将在本文中讨论这些应用案例。最后，第三项用例揭示了这个细分市场的未来趋势，其中的无线模块将能够处理应用程序代码的要求并实现无线连接。以下章节中将详细介绍每一项用例。
第一项应用利用低功耗蓝牙协议的广播功能来实现工具追踪功能。图1显示了这一应用的系统框图，特别是针对资产标签。在这一示例中，该设备由在片上系统(SoC)模式下运行的单一低功耗蓝牙模块所组成，其中应用程序代码和无线协议栈在主机处理器上执行，然后该设备将定期传输信标。该设备由一颗容量为235mAh的CR2032钮扣电池供电。假设电池降额系数为20%(考虑到钮扣电池的非最佳峰值电流处理能力以及自放电情况)和1s的传输间隔，则平均电流消耗为10μA的系统可达到两年的电池寿命。通过增加传输间隔，进而利用无线MCU的低睡眠电流，还可进一步延长电池寿命。例如，如果将传输间隔增加到4s，电池寿命可超过5年。
图1：资产标签框图。
为了启用追踪功能，设备制造商提供了一款具有以下功能的智能手机app：
表1显示了资产标签用例的示例规格。在该用例中，设备所支持的一般和最大发射功率分别为0dBm和+4dBm。虽然大多数设备使用制造商预先配置的固定传输间隔，但某些设备可以让用户从智能手机应用程序设定传输间隔。
表1：用例1的典型规格。
在第二个用例中，低功耗蓝牙模块以NCP模式运行，从而实现工业工具的无线连接。这种系统架构在当今大多数工业工具中很常见，因为制造商可轻松将无线模块添加到他们的设计中，并通过UART或SPI接口将其与工具的主处理器连接，而无需重新设计整个工具电路。另一方面，专用主处理器的使用也适用于许多工具，在这些工具中独立低功耗蓝牙模块无法满足应用程序代码对RAM、闪存、通用输入输出(GPIO)和外设要求。
以下是无线模块与智能手机app一起使用时，在该用例中启用的一些功能：
图2显示了第二个用例的系统框图，例如支持低功耗蓝牙的电钻。低功耗蓝牙模块支持两种电源选项：主工具电池和CR2032钮扣电池。在有工具电池的情况下，无线模块支持前述所有功能。然而，如果工具电池没电或被移除，无线模块则继续由钮扣电池供电，但在这种情况下，功能仅限用于追踪工具的信标。由于无线模块在NCP模式下运行，因此无线协议栈在低功耗蓝牙模块上运行，而应用程序代码则在主机处理器上运行。软件组件，例如Silicon Labs提供的BGAPI协议，可通过UART接口用于简化应用主机与低功耗蓝牙NCP之间的通信。
图2：低功耗蓝牙(BLE)模块在NCP模式下运行的电动工具框图。
表2显示了这一应用的示例规格。工具中的低功耗蓝牙模块与智能手机app之间的连接参数会在工具注册时分配。无线模块的发射功率通常设置为0dBm，最大值为+8dBm。工具和app之间的连接间隔可以从100ms到4s不等，具体取决于目标应用。例如，如果无线连接主要用于更新工具配置和读取诊断信息，4s的连接间隔就足够了。或者，为了让用户实时监控工具的性能并执行预测性维护，可能需要更短的连接间隔。智能手机app和工具上的应用程序代码可以进行设计，使连接参数根据目标应用动态变化，而无需用户参与。最后，CR2032钮扣锂电池的电池寿命额定为1至2年，具体寿命取决于发射功率和间隔。
表2：第二项应用的典型规格。
在第三项用例中，低功耗蓝牙模块在SoC模式下运行，而其中应用程序代码和无线协议栈可在模块本身上执行，使得工具的设计集成度更高，降低物料清单(BOM)成本，并延长某些产品和配置的电池寿命。随着无线MCU取得大幅改善，增加更多的内存、处理速度、模拟/数字外设和专用硬件块以加速机器学习功能的运行，这种较新的工具设计系统架构即将开始流行。
图3显示了该用例的框图，特别是支持低功耗蓝牙的工具电池，其示例规格如表3所示。在该实现中，无线MCU应用程序代码负责电池管理系统，并提供与智能手机app的蓝牙连接。电池管理系统在锂离子电池中至关重要，因为每个电池的充电容量会受到老化、制造工艺变化和温度的影响。因此，电池管理系统需要使用外部电池监控/均衡电路来监控电池组中各个电池的温度、电流、电压和充电/放电特性。该电池均衡电路可以是有源或无源，用于优化单个电池的充电和放电循环，从而延长电池组的使用寿命。以下是低功耗蓝牙模块与智能手机app搭配时所启用的一些功能：
图3：低功耗蓝牙模块在SoC模式下运行的工具框图。
表3：应用3的典型规格。
电动工具追踪是用户在建筑工地、工厂、仓库或车库环境中所面临的常见问题之一。为了解决这一问题，制造商目前提供了一种测距解决方案，使用接收蓝牙数据包的信号强度来估计设备所在的位置。在无线通信中，信号强度的降低理论上是发射设备和接收设备之间距离平方的函数。因此，通过利用接收到的信号强度值，并使用一些复杂的信号处理算法，可以估计两个设备之间的距离。虽然该解决方案实施起来相对简单，但其准确性很大程度上取决于无线信道的条件。因此，该解决方案的实际精度通常限于半径5到10m，其可能不足以满足上述各种用例。为了解决这一问题，蓝牙提供了两种测向解决方案：到达角/出发角(AoA/AoD)和高精度距离测量(HADM)。
顾名思义，AoA技术估计接收RF信号的方向，使用接收器的天线阵列来提高测量精度。包含两个或更多这样的多天线接收器的系统，可以通过利用接收器的角度测量和所在位置来执行三角测量，以准确估计蓝牙标签的位置，如图4所示。另一方面，HADM是蓝牙中一种新的测距技术，它使用飞行时间或基于相位的测量来估计发射设备和接收设备之间的距离。因此，由三个或更多接收器所组成的系统，可以执行如图4所示的三边测量，其中可以利用来自多个接收器的距离测量值来估计标签位置。与AoA需要在接收器所在地点使用天线阵列不同，HADM通常只需要单天线解决方案。然而，在出现重大信道障碍(例如多路径和衰退)的情况下，多天线HADM解决方案可以显著提高准确性。为便于使用多个天线，蓝牙规范在测量距离时，支持最多四个天线路径，这可能须在发射器接收器节点上执行1×4或2×2的天线配置。
图4：三角测量和三边测量技术。
使用AoA执行工具追踪，需要将天线阵列安装在工厂或建筑工地的天花板上。这些阵列可以是现有基础设施(例如接入点)的一部分，且目前能够实时追踪多达500个工具。另一方面，一项简单的、基于HADM单接收器的工具追踪器，可以为用户提供有关工具距离远近的信息，而无需提供太多有关方向性的信息。然而，通过结合AoA和HADM技术，用户只需使用一个接收器即可确定工具的精确位置。例如，同时支持AoA和HADM的手持式工具追踪器可以将AoA所提供的方位角和仰角与HADM所返回的距离参数相结合，以精确指示工具所在的方向以及深度场。这种方法可以让工具追踪解决方案达到亚米级的精度，从而显著改善上述场景中的用户体验。
工具维护是工业工具领域的一个重要课题。大多数用户目前都会安排定期维护或在遇到问题时进行维护。为工具添加预测性维护功能，可以让用户根据使用特性安排维护，从而节省定期维护成本，同时确保工具在需要时得到维修。图5显示了两种不同的预测性维护系统架构，可以将无线功能集成到工业工具中执行。
图5：工业工具领域的预测性维护。
在第一种基于云的架构中，无线模块用于通过网关定期将表征工具性能的各种传感器数据上传到云端。因此，用户可依据传感器数据执行复杂的信号处理和机器学习算法，预测下次何时进行工具维护。虽然这种方法有利于研究工具的老化现象和相关性能下降的问题，但如需解决间歇性故障和日后可能出现的系统问题，则需要以更高的频率传输工具数据，以至于对其电池寿命产生负面影响。工具制造商可以通过增加电池容量来克服这一限制，但这会带来更高的BOM成本和增加产品的尺寸。
图5显示的第二种基于边缘运行的系统架构可以解决这个问题，它可以在嵌入式MCU上实现边缘智能，从而在传输间隔之间监控工具的性能。嵌入式机器学习模型能够加以训练，通过分析振动、声学和温度数据来检测运行时发生的故障，并且可以在识别到任何异常的测量数据时发送警报消息。该模型也可加以训练用来检测数据中的特定模式以识别目标故障，或者可根据理想的工具性能特征进行建模，以检测性能中的任何偏差。由于该模型是在嵌入式平台上执行，因此与基于云的分析相比，其性能预计会受到限制。然而，由于此架构旨在降低数据传输频率以延长电池寿命，因此所采用扩展模型的预测精度只须大于95%就可满足上述用例。此外，最近在嵌入式硬件方面的演进可以加速机器学习操作，加上为此类操作提供的所需软件和工具支持，使制造商更容易将此功能集成到他们的产品中。
总而言之，为传统工业电动工具增加无线功能有以下几项优势：基于作业要求的灵活工具配置、高度精确的工具追踪、实时性能监控、无线OTA升级软件和固件等等。为此，Silicon Labs提供了种类多元的产品，以高性价比实现此类型的解决方案。我们的产品包括具备集成天线的预认证SiP或PCB模块，以减少开发时间和成本。与当今市场上的其他产品相比，我们的无线MCU具有最低的运行电流和睡眠电流，可以显著提高工业工具的电池寿命。Silicon Labs研究了执行精确工具追踪系统时所遇到的各种挑战，其中涉及使用RSSI和蓝牙AoA技术，并进行大量的建模、实验和实时工具追踪，同时研究该领域即将推出的各种技术。因此，我们以参考设计、应用说明和程序代码用例的方式提供了大量的文档，使客户易于在其产品中实现这项技术。最后，Silicon Labs提供强化的安全选项，包括IP保护和防止恶意篡改，涵盖无线OTA升级和物理接近的联机安全。更多信息请浏览网站：http://cn.silabs.com/wireless/bluetooth
作者：Silicon Labs系统工程师Kiruba Subramani和Silicon Labs工业物联网资深产品营销经理Paul Daigle
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