运行继电器：一个使用 Intel® Galileo 主板的案例研究

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引言

新兴的物联网 (IoT) 面临着一个重大挑战，即如何将电子传感器输出（例如冰箱上的温度变化可能预示着可能的故障）转化为计算机可读的消息。而日常设备可以通过互联网相互通信。而 Intel® Galileo 板正是为此目的而设计的。Galileo 板是一个基于 Linux* 的可编程平台（即 C/C++），它内置了多通信端口、电源调节、板载和可扩展内存等功能，并通过板的固件 Arduino I/O 适配器直接支持 Arduino 软件开发程序。这允许使用可直接插入的“Shields”为 Galileo 板提供各种输入信号。这些输入可以转换为任何计算机可读的消息格式，然后通过 USB、Wi-Fi*、Bluetooth* 和 RS-232 等多个可用通信端口之一从板上传输出去（参见图 1）。

本文介绍了一个案例研究，其中 Intel 的槟城装配和测试运营 (PGAT) 部门通过使用 Galileo 板和相关的集成开发环境，大大提高了整体生产测试性能并方便了测试单元的维修。

检测继电器操作

PGAT 部门负责确保 Intel 芯片制造的正确性。作为测试过程的一部分，测试接口单元 (TIU) 会评估芯片的正确行为，但 TIU 的一个关键组件——机械继电器开关——可能会在未发出警告的情况下磨损并发生故障。当这些继电器开关发生故障时，需要花费大量时间（1-3 天的专家故障排除）来识别和更换故障组件，这对 TIU 的可用性产生了显著且不良的影响，并降低了测试过程的整体效率。

为解决这个问题，PGAT 团队设计了一种机制来检测、跟踪和识别即将达到寿命终点 (EOL) 的继电器开关。基本技术如图 2 所示。在此图中，TIU 被示意性地显示为一系列继电器，其中一个接近 EOL，另一个已完全失效。

继电器检测板通过一系列探针连接到 TIU 的继电器硬件连接，而不会影响现有系统设计（例如，即插即用方法）。施加在继电器线圈上的电压代表一次继电器切换事件。然后，特定继电器的切换次数会增加一。此外，TIU 本身直接为子板供电，无需单独的电源。因此，此解决方案可以移植到任何需要监控的测试设备，而无需考虑独立电池电源的危险（即电池耗尽中断监控或过热可能爆炸）。

使用这种测量方法，PGAT 部门通过实验确定该系统能够并行测量多个继电器的切换（每个检测卡最多可并行测量 48 个）并在毫秒级的时间范围内进行实际事件测量。测量速度的唯一实际限制是对探针数据进行处理以进行适当存储和分析的需要。在实际生产使用中，典型的继电器切换速度完全在测量技术的处理能力之内，验证了该方法的有效性。

继电器接近 EOL 的确定基于测量的继电器切换次数与组件制造商的平均故障间隔时间认证进行比较。对于标准机械继电器，典型的最大切换次数为 1000 万次线圈励磁事件。这是 PGAT 在识别需要更换的继电器时使用的基准值。对于失效的继电器，测量设备检测到零次继电器切换事件，即使测试协议期望在该特定继电器上发生一个或多个事件。由于这种方法的连续监控和实时报告，这些即将失效（或已失效）的组件可以在生产力大幅下降之前被轻松检测、识别和更换。

在当前配置中，子板的监控硬件专门用于测量继电器线圈的励磁。然而，这种设计是监控和更换几乎任何易损耗电子组件的基础。例如，考虑一个失效的集成芯片，检测事件将直接显示哪个芯片在哪一层生产线上失效了。

获取继电器性能数据

Galileo 板是一个了不起的工具。它提供了许多有助于实现物联网的功能。首先，它内置了从几乎任何常见源获取电子信号数据的能力，无论是 USB、RS-232 串行、以太网或 Arduino I/O 适配器等物理连接，还是通过 Wi-Fi 或蓝牙信号无线获取。其次，Galileo 板可以将电子信号实时转换为标准计算机可读的消息，如用户数据报协议 (UDP)、二进制或 XML，而处理开销极小。最后，内置的操作系统和可扩展内存允许在将消息转发到目标服务器进行进一步操作或处理之前，进行临时的板载存储和分析数据预处理。

对于继电器计数器，当检测到继电器切换事件时，该事件的信息将从检测板传输到 Galileo 板进行进一步处理。如前所述，Galileo 板支持多种数据传输机制，包括标准的 RS-232 串行连接端口。通过此端口，继电器检测板会将捕获到的各种切换事件传输到 Galileo 板；然后将这些事件转换为加密的安全数据消息；最后传输到分析服务器。虽然目前尚未针对继电器计数器进行编程，但在传输之前可以直接在 Galileo 板上进行初步数据分析。

为了使硬件处理简单高效，PGAT 部门决定使用 UDP 数据报作为标准消息协议，而不是文件传输等其他可能的解决方案（例如通过 TCP/IP）。UDP 数据报是一种常见的数据格式，非常适合当前的诊断目的。加密的 UDP 消息故意保持得很小，以避免丢包问题。此外，通过在 Galileo 板上引入特殊的算法，可以最大限度地减少数据损坏，确保数据消息在传输和接收之间的准确性。

测量信息的传输和存储

如前一节所述，当 Galileo 板收到继电器设备检测信号后，会立即将其处理成加密的 UDP 数据报。然后，该消息通过板上的以太网连接发送到专用处理服务器。当数据包到达处理服务器时，会被专用的 Perl 脚本捕获，该脚本将 UDP 消息解析并将其存储在持久数据存储中。选择 Perl 是出于几个原因：首先，它是一种通用的语言，非常适合流式消息处理；其次，它易于编写原型代码；第三，它在基础安装中提供了大多数必要的数据处理实用程序。当然，在更健壮、生产级别的实现中，也可以使用其他语言，特别是编译型语言，如 C、Java* 或 C++，来进行数据处理和存储。

尽管本案例研究中未披露存储机制，但任何类型的数据持久化都将非常适合此解决方案。例如，而不是使用标准的关系数据库，如果收集了大量数据用于进一步分析，如趋势分析或预测分析，可以将消息存储在分布式数据处理存储（如 Apache Hadoop*）中。或者，一个简单的内存数据库（在断电时由文件系统支持）可能足以保存每个监控组件的详细记录。

数据展示和预测分析

当继电器切换计数被捕获和存储后，下一步是创建一个应用程序来显示数据。在此案例中，创建了一个专门的 Web 应用程序（使用标准的 Microsoft .NET 编程工具）。图 3 显示的此用户界面可以方便地直接识别和定位即将达到 EOL 的继电器开关以及可能已经失效的继电器。

通过这种方式，整个解决方案的主要功能——在发生故障前及早检测和更换即将失效的继电器开关——得以实时实现。可以可视化整个生产线，并且通过简单地将鼠标悬停在可疑继电器上，就可以详细了解其确切位置和当前剩余寿命。

在当前配置中，当组件达到预期使用寿命的 95% 时，会显示一个警告指示器（在此案例中为黄色框，而不是图 3 中的绿色框）。对于标准继电器开关，这意味着 950 万次继电器切换事件。此值可以累加到整个 TIU 上，作为“U-Loss”（因 TIU 故障导致实际测试时间减少的百分比）的指标。通过分析继电器计数数据与实际故障率，可以检测到有问题的 TIU（可能存在由于温度变化、电压波动或其他非继电器相关问题导致的异常继电器故障），并将其从服务中移除，以免影响整体 U-Loss 值。

作为该方法的直接增强，处理系统可以采用简单的预测分析和概率分析来确定经历异常继电器更换数量的测试单元，这可能表明一批继电器开关存在问题。然后，这些数据可以与制造商共享，以解决生产质量问题，并确保测试团队获得所交付组件的预期寿命。或者，继电器计数数据可用于趋势分析，以了解继电器性能在不同测试产品之间的差异。

最后，不仅可以检测继电器切换事件，还可以测量组件从非励磁状态到完全励磁状态所花费的实际时间（以预期的继电器切换时间表示）。这些信息可以与总体计数数据进行交叉比较，不仅可以识别组件失效的可能性（由元件疲劳引起），还可以将能力退化可视化为使用量的函数。

结论

本案例研究详细介绍了创建一个监控和报告工具，旨在提高 Intel 产品测试团队为制造团队提供价值的能力。通过直接检测、测量和可视化 TIU 继电器性能，可以节省宝贵的测试时间并避免停机。正如本文所示，这种方法可以推广到各种传感器和探测器，从而提供关于机械或电子设备行为的直接信息。而且，通过真正的即插即用方法，底层的组件不受检测设备存在的影响，Galileo 物联网方法可以应用于几乎任何带电设备。

Galileo 板实现的物联网方法可以实时进行传感器趋势分析，这提供了一种灵活、可靠且可扩展的机制，使设备能够无需人工干预即可自行监控其他设备，独立安排必要的维护，并促进故障检测和解决。此外，利用预测分析和趋势研究，可以突出使用模式，从而实现更好的预防性维护和提高客户满意度。

PGAT 团队正在积极使用 Galileo 板开展这项和其他有趣的物联网解决方案。敬请关注。

参考文献

• Intel 物联网 (IoT)：https://software.intel.com/en-us/internet-of-things
• Intel Galileo 板入门指南：https://communities.intel.com/docs/DOC-22204
• Galileo 元件图：https://communities.intel.com/docs/DOC-21822
• Galileo 参考设计：https://communities.intel.com/docs/DOC-21824