預防性維護/智慧功能/監控追蹤　低功耗藍牙改寫電動工具面貌

對於許多客戶來說，預防遺失尤其重要，因為它不僅需要更換工具，而且還會因計畫外的停機而降低生產率。同樣地，客戶也擔心假冒和篡改帶來的安全問題。 透過使用基於藍牙訊號接收強度指示器(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，添加藍牙模組有助於解決預防失聯問題。在這些測距解決方案的幫助下，使用者可以建立地理圍欄並在工具離開限定邊界時收到警示訊息。

另一方面，可以透過選擇支援篡改檢測、簽名韌體和安全引導加載程式的無線模組來解決對安全性的擔憂。電動工具可靠性是此一領域另一個新興趨勢，使用者希望能根據用戶體驗層次和工作執行的情況來客製化工具的組態。也希望他們的工具能具備維護保養的預測功能，以改善產品生命週期和價值。

透過包含藍牙模組和隨附的智慧手機應用軟體，製造商可以讓用戶能夠從應用軟體來設定工具的組態，實現電動工具可靠度的特性。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演算法，可以讓維護保養的預測更為便利。

本篇文章概述了工業電動工具領域中常見的各種應用範例，並重點介紹了整合無線模組所帶來的功能，特別是低功耗藍牙(BLE)。此外，本文重點介紹了該領域即將出現的幾個機會，包括使用藍牙AoA/AoD和HADM技術進行精確的電動工具追蹤，以及使用機器學習進行維護保養的預測。

電動工具/低功耗藍牙連接應用案例

根據功能和系統架構，藍牙技術在工業工具的市場區隔可大致分為三項應用領域，分別是資產標籤、改造現有工具，以及新世代的整合設計。

資產標籤是三項應用領域中最簡單的一個，它是將藍牙模組與感興趣的工具進行聯結。BT模組傳輸有關工具的更新狀態使其能夠追踪它的踪跡，第二項應用是當今大部分工業工具領域的代表範例，其中無線連接的功能正添加到現有的設備中。在此，無線模組是以網路協處理器(NCP)模式運作，並支援工具和智慧手機應用程式之間的雙向通訊來執行一系列的功能。最後，第三項應用範例揭示了該區隔市場的未來趨勢，其中的無線模組將能夠處理應用程式碼的要求並實現無線連接。

資產標籤

該應用是利用低功耗藍牙協議的廣告功能來實現工具追蹤功能。圖1顯示了此應用的系統架構，專用於執行資產標籤。在此示例中，該設備是由運行在系統級晶片(SoC)下的單一Bluetooth LE模組組成，其中應用程式碼和無線堆棧在主機的處理器執行，並由該設備定期傳輸信標。

此設備由一顆容量為235mAh的CR2032鈕扣電池供電。假設電池降額係數為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，則系統會有10μA的平均電流消耗，可達到兩年的電池壽命。通過減少傳輸間隔，因而利用無線MCU的低休眠電流，可以進一步延長電池壽命。例如，如果傳輸間隔增加到四秒，電池壽命可以超過五年。

為了啟用追蹤功能，設備製造商提供了具有以下功能的智慧手機應用程式，包含：

．使用智慧手機的信標和GPS位置，定期更新標籤最後所在的位置。

．允許用戶記錄與標籤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顯示了資產標籤應用範例的規格。在此範例中，設備支援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製造商預先配置的固定傳輸間隔，但某些設備可以允許用戶從智慧手機應用程式設定傳輸間隔。

利用低功耗藍牙連接改造現有工具

在第二個應用例中，低功耗藍牙模組以NCP模式運行，實現工業工具中的無線連接。這種系統架構在當今大多數工業工具中很常見，因為製造商可以輕鬆添加無線模組到他們的設計中，並通過UART或SPI介面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，即便RAM、快閃記憶體、通用輸入輸出(GPIO)和周邊等應用程式碼無法符合獨立低功耗藍牙模組的要求，專用主機處理器也可適用於許多工具。 以下是無線模組與智慧手機應用程式一起使用時，在此應用例中啟用的一些功能：

．特定工作要求的客製化工具設置。例如在支援低功耗藍牙的電鑽中，用戶可選擇正在執行的工作或處理材料的類型，而應用程式也會自動調整工具設置，例如作業開始、運作和完成階段的速度、起動加速時間等。或者用戶可以選擇所需的數值，並將它們保存為工具上的客製化設置。 

．查看清單並獲取有關工具性能和診斷訊息的報告。用戶可以獲得有關其庫存的即時更新，以便在需要時主動安排維護。

．工具的軟體和韌體更新。用戶可以從智慧手機應用程序安排/執行無線(OTA)連結更新，以解決軟體的錯誤、安全問題並添加功能。

．用於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後所在位置的定期更新，類似於資產標籤應用。此功能允許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，該應用程式還可以提供鎖定工具的功能。

圖2顯示了第二個應用例的系統架構圖，例如支援低功耗藍牙的電鑽。Bluetooth LE模組支援兩種電源選項。主工具電池和CR2032鈕扣電池在有工具電池的情況下，無線模組支援前面提到的所有功能。

然而，如果工具電池沒電或被移除，無線模組則繼續由鈕扣電池供電，但在這種情況下的功能僅限於用於追蹤工具的信標。由於無線模組在NCP模式下運行，因此無線堆棧在低功耗藍牙模組上運行，而應用程式碼則在主機處理器上運行。軟體組件，例如Silicon Labs提供的BGAPI協議，可通過UART介面用於簡化應用主機與低功耗藍牙NCP之間的通訊。

表2顯示此應用的範例規格。工具中的低功耗藍牙模組與智慧手機應用程式之間的連接參數會在工具註冊時分配；無線模組的發射功率通常設置為0dBm，最大值為+8dBm。

該工具和應用程式之間的連接間隔可以從100毫秒到4秒不等，具體取決於目標應用程式。例如，如果無線連接主要用於更新工具組態和讀取診斷訊息，4秒的連接間隔就足夠了。

或者，為了讓用戶即時監控工具的性能並執行預測性維護，可能需要更短的連接間隔。智慧手機應用軟體和應用程式碼可以設計該工具，使連接參數根據應用目標動態變化，而無需用戶參與。最後，CR2032鈕扣鋰電池的電池壽命額定為1至2年，具體取決於發射功率和間隔。

新世代整合性設計

在第三個應用例中，低功耗藍牙模組在SoC模式下運行，而其中應用程式碼和無線堆棧可在模組本身上執行，使得工具設計的整合度更高，降低物料清單(BOM)成本，並延長某些產品和組態的電池壽命。

透過增加更多的記憶體、處理速度、類比/數位外圍設備和專用硬體區塊，就能夠加速機器學習的運作，因而當無線MCU效能得以進行大幅改善時，此種較新的工具設計系統架構即將開始流行。

圖3顯示此應用例的架構圖，特別是支援低功耗藍牙的工具電池，在此運作中，無線MCU應用程式碼負責電池管理系統，以及利用智慧手機應用軟體提供藍牙連接。

電池管理系統在鋰電池中至關重要，因為每個電池的充電容量會受到老化、製程變化和溫度的影響。因此，電池管理系統需要使用外部電池的監控/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。

此種電池可用主動或被動的方式執行電路均衡，用於優化每個電池的充電和放電循環，延長電池組的使用壽命。以下是低功耗藍牙模組與智慧手機應用軟體搭配時啟用的一些功能： 

．使用電壓、電流、溫度感應器以及電池監控/均衡電路來監控電池特性。

．定期向用戶更新電池性能特徵，例如剩餘電池壽命、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(低電量、充電完成等)、電池是否在智慧手機連接範圍內，以及警報過熱的問題。

．啟動電池上閃爍的LED，幫助用戶找到鄰近的電池。

．在電池遺失或超出智慧手機範圍時，執行上鎖或解鎖電池。

．執行無線OTA更新以修復錯誤、改進安全性和韌體升級。

透過藍牙AoA/AoD和HADM追蹤電動工具更容易

電動工具追蹤是用戶在面臨建築工地、工廠、倉庫或車庫環境中常見的問題之一。為了解決此一問題，製造商目前提供一種測距解決方案，使用接收藍牙數據封包的訊號強度來估計設備所在的位置。

在無線通訊中，訊號強度的降低理論上是發射和接收設備之間距離平方的函數。因此，透過利用接收到的訊號強度值，並使用一些複雜的訊號處理演算法，可以估計兩個設備之間的距離。

雖然此解決方案實施起來相對簡單，但其準確性很大程度上取決於無線頻道的條件。因此，該解決方案的實際精度通常限於半徑5到10公尺，其可能不足以滿足上述各種應用範例。為了解決此一問題，藍牙提供了兩種測向解決方案：AoA/AoD和HADM。

顧名思義，AoA技術估計接收RF訊號的方向，使用接收器的天線陣列來促進測量精度。包含三個或更多此類多天線接收器的系統可以通過利用角度測量和接收器的所在位置來執行三角測量，以準確估計藍牙標籤的位置，如圖4所示。

另一方面，HADM是藍牙中一種新的測向技術，它使用飛行時間或基於相位的測量來估計發射和接收之間的設備距離。因此，由三個或更多接收器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籤位置。

與AoA需要在接收器所在地點使用天線陣列不同，HADM通常只需要一個天線解決方案。然而，在出現重大頻道障礙(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。為便於使用多個天線，藍牙規格在測量距離時支援最多四個天線路徑，這可能須在發射器接收器節點上執行1×4或2×2的天線組態。

使用AoA執行工具追蹤需要將天線陣列安裝在工廠或建築工地的天花板上。這些陣列可以是現有基礎設施(例如接入點)的一部分，且目前能夠即時追蹤多達500個工具。

另一方面，一項簡單、基於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訊息，而無需提供太多有關方向性的訊息。然而，透過結合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，同時支援AoA和HADM的手持式工具追蹤器可以將AoA提供的方位角和仰角與HADM返回的距離參數相結合，以精確指示工具所在的方向以及場地深度。此種方法允許工具追蹤解決方案達到誤差低於1公尺的精確度，可顯著改善上述場景中的用戶體驗。

無線功能有助於實現預測性維護

工具維護是工業工具領域的一個重要課題。大多數用戶當前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，進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顯示兩種不同的預測性維護系統架構，可以將無線功能整合到工業工具中執行。

在第一種基於雲端的架構中，無線模組經由閘道定期將反映工具性能的各種感應器數據上傳到雲端。因此，用戶可依感應器數據執行複雜的訊號處理和機器學習演算法，預測下次何時提供工具服務。

雖然這種方法有利於研究工具的老化現象和相關的性能下降問題，但如須解決間歇性故障和日後可能出現的系統問題，需要以更高的頻率間隔傳輸工具數據，以致於對其電池壽命產生負面影響。

工具製造商可以透過增加電池容量來克服此一限制，但這會帶來更高的BOM成本和增加產品的尺寸。圖5顯示的第二種基於邊緣運作的系統架構可以解決這個問題，允許邊緣智慧在嵌入式MCU上執行，可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，透過分析振動聲學和溫度數據來檢測執行時發生的故障，並且在識別到任何異常的量測數據時發送警報消息。此模型也可加以訓練用來檢測數據中的特定模式以識別攸關利害的缺失，或者可以根據理想的工具性能特徵進行建模，以檢測性能中的任何偏差。

由於此模型執行於嵌入式平台上，因此與基於雲端模式的分析相比，其執行能力預計會受到限制。然而，由於該架構旨在降低數據傳輸頻率以延長電池壽命，因而相較於前面提到的應用範例，採用此擴增模型的預測精度只須大於95%就已足夠。此外，加速機器學習運作最近在嵌入式硬體方面的改進，以及支援此類運作所需的軟體和工具的上市，使製造商更容易將此功能整合到他們的產品中。

傳統電動工具增添無線功能有利無弊

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：可基於工作要求的工具組態、高度精確的工具追蹤、即時性能監控、無線OTA更新的軟體和韌體等。為此，無線元件供應商如Silicon Labs，便提供種類多元、高效經濟模式的解決方案，同時也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，並進行大量的建模、實驗和即時工具的追蹤，同時研究該領域即將推出的各種技術。

(本文作者皆任職於Silicon Labs)