Realisierung und Anwendung energieautarker miniaturisierter Funksensorik: Chancen durch IoT, 5G und Narrowband
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Carsten Brockmann
Carsten Brockmann studierte Technische Informatik an der Technischen Universität Berlin (TUB) und schloss das Studium 2008 als Diplom Ingenieur ab. Er arbeitete danach als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsschwerpunkt Technologien der Mikroperipherik der TUB im Bereich der Funksensorsysteme bis er 2014 an das Fraunhofer Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) wechselte, wo er seine Forschungstätigkeit innerhalb von zahlreichenden Projekten im Bereich der eingebetteten Systeme fortsetzte und 2015 die Gruppenleitung der Gruppe „Sensorknoten und eingebettete Mikrosysteme“ übernahm.
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Julia Günther-Sorge
Julia Günther-Sorge hat Elektrotechnik an der Technischen Universität (TUB) studiert und war ab 2010 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) in der Gruppe „Sensorknoten und eingebettete Mikrosysteme“. Seit 2014 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Technischen Universität Berlin im Fachgebiet Aufbau- und Verbindungstechnik des Forschungsschwerpunkts Technologien der Mikroperipherik und ist dort auch in der Lehre tätig für die Lehrveranstaltung „Projektorientiertes Praktikum (Projektlabor)“ für Studierende der Elektrotechnik im Bachelor.
Harald Pötter hat an der RWTH Aachen und der TU Berlin Maschinenbau studiert. Nach einer 6-jährigen Tätigkeit bei einem Beratungsunternehmen im Bereich Mikrosystemtechnik trat er 1996 in die Abteilung Environmental Engineering des Fraunhofer IZM ein, wo er bis 2005 die Gruppe „Green Products & Processes“ und den Standort Berlin des Fraunhofer Demonstrationszentrums „Produktkreisläufe“ leitete. Zwischen 2005 und 2013 hat er den Bereich Marketing des Fraunhofer IZM und zusätzlich ab 2006 das Applikationszentrum „Smart System Integration“ am Fraunhofer IZM geleitet. Seit 2014 ist er mit Dr. Ivan Ndip zusammen Leiter der Abteilung RF and Smart Sensor Systems.
Zusammenfassung
In diesem Artikel werden energieautarke Funksensorsysteme und deren Einsatz vor dem Hintergrund realer Messaufgaben detailliert beleuchtet. Insbesondere die Konnektivität steht dabei im Mittelpunkt der Betrachtungen. Dabei wird auf die drahtlose Kommunikationsschnittstelle eingegangen und es werden die Herausforderungen beim Einsatz unter produktionsnahen Randbedingungen diskutiert. Auch werden die Stellschrauben des Systementwurfs in Abhängigkeit der Leistungsparameter vor dem Hintergrund eines autarken Betriebs dargestellt. Zusammenfassend ergibt sich ein Bild für den Systementwurf energieautarker Funksensorknoten für industrielle Einsatzszenarien, die anhand ausgewählter realisierter Beispiele aufgezeigt werden.
Abstract
In this article energy self-sufficient wireless sensor systems and their use in the context of challenging measuring tasks are discussed in detail. In particular, the connectivity is the main focus of this contribution. The wireless communication interface and the challenges of using it under production-related boundary conditions will be discussed. Also, the parameters of the system design as a function of the performance parameters are presented against the background of self-sufficient operation. In summary, the design rules for system design of energy self-sufficient radio sensor nodes for industrial application scenarios are presented and shown by means of selected realized examples.
About the authors
Carsten Brockmann studierte Technische Informatik an der Technischen Universität Berlin (TUB) und schloss das Studium 2008 als Diplom Ingenieur ab. Er arbeitete danach als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsschwerpunkt Technologien der Mikroperipherik der TUB im Bereich der Funksensorsysteme bis er 2014 an das Fraunhofer Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) wechselte, wo er seine Forschungstätigkeit innerhalb von zahlreichenden Projekten im Bereich der eingebetteten Systeme fortsetzte und 2015 die Gruppenleitung der Gruppe „Sensorknoten und eingebettete Mikrosysteme“ übernahm.
Julia Günther-Sorge hat Elektrotechnik an der Technischen Universität (TUB) studiert und war ab 2010 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) in der Gruppe „Sensorknoten und eingebettete Mikrosysteme“. Seit 2014 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Technischen Universität Berlin im Fachgebiet Aufbau- und Verbindungstechnik des Forschungsschwerpunkts Technologien der Mikroperipherik und ist dort auch in der Lehre tätig für die Lehrveranstaltung „Projektorientiertes Praktikum (Projektlabor)“ für Studierende der Elektrotechnik im Bachelor.
Harald Pötter hat an der RWTH Aachen und der TU Berlin Maschinenbau studiert. Nach einer 6-jährigen Tätigkeit bei einem Beratungsunternehmen im Bereich Mikrosystemtechnik trat er 1996 in die Abteilung Environmental Engineering des Fraunhofer IZM ein, wo er bis 2005 die Gruppe „Green Products & Processes“ und den Standort Berlin des Fraunhofer Demonstrationszentrums „Produktkreisläufe“ leitete. Zwischen 2005 und 2013 hat er den Bereich Marketing des Fraunhofer IZM und zusätzlich ab 2006 das Applikationszentrum „Smart System Integration“ am Fraunhofer IZM geleitet. Seit 2014 ist er mit Dr. Ivan Ndip zusammen Leiter der Abteilung RF and Smart Sensor Systems.
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© 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Expertenforum Trends in der industriellen Mess- und Automatisierungstechnik – Von der Messung zur Information
- Beiträge
- Metrologie für heterogene Sensornetzwerke und Industrie 4.0
- Realisierung und Anwendung energieautarker miniaturisierter Funksensorik: Chancen durch IoT, 5G und Narrowband
- Health indication of electric motors using a hybrid modeling approach
- Über die Detektierbarkeit von Objekten in Bildern mittels quantisierter neuronaler Netze
- Akustische Prozessüberwachung für das Laserstrahlschmelzen (LBM) mit neuronalen Netzen: Eine Potentialbewertung
- Simulation-driven machine learning for robotics and automation
- A comparison of shape-based matching with deep-learning-based object detection
- Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens in der CT-Messtechnik
- Machine learning in industrial measurement technology for detection of known and unknown faults of equipment and sensors
Artikel in diesem Heft
- Frontmatter
- Editorial
- Expertenforum Trends in der industriellen Mess- und Automatisierungstechnik – Von der Messung zur Information
- Beiträge
- Metrologie für heterogene Sensornetzwerke und Industrie 4.0
- Realisierung und Anwendung energieautarker miniaturisierter Funksensorik: Chancen durch IoT, 5G und Narrowband
- Health indication of electric motors using a hybrid modeling approach
- Über die Detektierbarkeit von Objekten in Bildern mittels quantisierter neuronaler Netze
- Akustische Prozessüberwachung für das Laserstrahlschmelzen (LBM) mit neuronalen Netzen: Eine Potentialbewertung
- Simulation-driven machine learning for robotics and automation
- A comparison of shape-based matching with deep-learning-based object detection
- Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens in der CT-Messtechnik
- Machine learning in industrial measurement technology for detection of known and unknown faults of equipment and sensors
