IT202000003152A1 - Metodo di analisi di un dispositivo, eseguito tramite un sensore mems, e relativo sistema includente il dispositivo e il sensore mems - Google Patents

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Enrico Rosario Alessi
Fabio Passaniti
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Description

DESCRIZIONE
del brevetto per invenzione industriale dal titolo: ?METODO DI ANALISI DI UN DISPOSITIVO, ESEGUITO TRAMITE UN SENSORE MEMS, E RELATIVO SISTEMA INCLUDENTE IL DISPOSITIVO E IL SENSORE MEMS?
La presente invenzione ? relativa ad un metodo di analisi di un dispositivo, eseguito tramite un sensore MEMS, e relativo sistema includente il dispositivo e il sensore MEMS.
Come noto, i sensori di tipo microelettromeccanico (?Micro Electro-Mechanical Systems?, MEMS), integrati in dispositivi elettronici impiegati in applicazioni quali airbag, biosensori, applicazioni industriali e aerospaziali, attualmente contribuiscono in modo significativo all?affermazione nel mercato di questi dispositivi. Inoltre, le dimensioni ridotte, la bassa potenza richiesta per il funzionamento, la facilit? di integrazione, l?elevata funzionalit? e le alte prestazioni fornite dei sensori MEMS consentono l'innovazione e il progresso dei dispositivi elettronici quali smartphone, controller di gioco, tracker di attivit? e cornici digitali. I sensori MEMS hanno anche notevolmente migliorato l'affidabilit? dei dispositivi elettronici e, inoltre, ridotto i costi in sistemi di sicurezza, ad esempio in campo automobilistico, arrivando ad essere installati nella maggior parte delle automobili. Ad esempio, accelerometri MEMS sono attualmente utilizzati come tecnologia a basso costo per il monitoraggio delle vibrazioni di apparecchiature in ambito ?automotive? al fine di attivare controlli di feedback di lubrificazione, di modificare velocit? o tensione di cinghie e di arrestare le apparecchiature in caso di necessit? di manutenzione da parte di personale addetto.
D'altra parte, le misure eseguite dai sensori MEMS possono risultare in falsi positivi o falsi negativi a causa di danni ai sensori MEMS stessi e/o di degrado delle prestazioni degli stessi (ad esempio, dovuti alle condizioni di lavoro sfavorevoli a cui essi possono essere sottoposti). Le possibili modalit? di guasto e/o degrado dipendono dal tipo di sensore MEMS. Ad esempio, in relazione ad un sensore di pressione sono comunemente note le seguenti modalit? di guasto: intasamento (?clogging?) di fori presenti in un ?packaging? del sensore di pressione e atti a mettere in connessione fluidica una membrana sensibile del sensore di pressione con l?esterno del sensore di pressione (cio? con un volume esterno); effetti dell'invecchiamento; ?trimming? del segnale di temporizzazione (?clock?); difetti nel controllo digitale; e danneggiamenti a membrane include nel sensore MEMS.
? dunque sentita l?esigenza di sviluppare una soluzione efficiente di analisi e ?test? dei sensori MEMS per ottimizzarne la resa e l'affidabilit?.
Soluzioni note a questo problema comprendono l?esecuzione di un procedimento di testing integrato, anche noto come ?autotest?. Considerato un sistema che include un dispositivo (ad esempio, un dispositivo elettronico) e il sensore MEMS, il sensore MEMS e tale dispositivo essendo operativamente accoppiati fra loro tramite un elemento di rilevamento compreso nel sensore MEMS, ? possibile determinare uno stato di funzionamento del dispositivo sulla base di misure eseguite dal sensore MEMS. Tuttavia un malfunzionamento del sensore MEMS pu? portare a misure errate, e dunque ad una discordanza fra tale stato di funzionamento determinato e uno stato di funzionamento reale del dispositivo. L?autotest permette di accertare il corretto funzionamento del sensore MEMS, e quindi la validit? dello stato di funzionamento del dispositivo tramite esso determinato.
In particolare, nei sensori MEMS che includono una unit? di controllo (quale una ?Application Specific Integrated Circuit?, ASIC) e l?elemento di rilevamento di tipo MEMS, reciprocamente accoppiati fra loro, l?autotest pu? comprendere sia una fase di esame dell?unit? di controllo che una fase di esame dell?elemento di rilevamento.
La fase di esame dell?unit? di controllo viene eseguita introducendo in ingresso all?unit? di controllo schemi di segnali noti, acquisendo uscite (ad esempio, segnali elettrici) dell?unit? di controllo, e confrontando tali uscite con rispettive uscite ?target? o nominali, per rilevare eventuali anomalie dell?unit? di controllo.
La fase di esame dell?elemento di rilevamento viene invece eseguita tramite un?apposita struttura MEMS di test ulteriormente compresa nel sensore MEMS e dedicata allo scopo di verificare il corretto funzionamento dell?elemento di rilevamento. In particolare, sia l?elemento di rilevamento che tale struttura MEMS di test sono sollecitati per mezzo di stimoli interni o esterni, rispettive uscite (ad esempio, segnali elettrici) dell?elemento di rilevamento e della struttura MEMS di test sono acquisite e confrontate fra loro per rilevare eventuali anomalie dell?elemento di rilevamento. Nel caso esemplificativo in cui il sensore MEMS include un accelerometro, quando la funzione di autotest ? abilitata, una forza elettrostatica viene applicata all'elemento di rilevamento (accelerometro) e alla struttura MEMS di test, causando l?allontanamento di parti mobili dell?elemento di rilevamento e della struttura MEMS di test da loro posizioni a riposo ed emulando cos? una sollecitazione subita dal sensore MEMS a causa di una forza esterna agente su di esso. Segnali in uscita acquisiti nella modalit? di autotest dall?elemento di rilevamento e dalla struttura MEMS di test vengono quindi confrontati fra loro per rilevare eventuali anomalie nell?elemento di rilevamento.
In particolare, la figura 1 mostra un noto metodo di analisi del dispositivo accoppiato al sensore MEMS.
Il metodo di analisi ? eseguito iterativamente tramite l?unit? di controllo, e inizia ad un passo S0. Ad esempio, nel passo S0 il sistema (e dunque sia il dispositivo che il sensore MEMS) passa da uno stato di spegnimento (?OFF state?) ad uno stato di accensione (?ON state?) a seguito di una selezione manuale da parte di un operatore o di un comando automatico di accensione.
Ad un passo S1, consecutivo al passo S0, si verifica una condizione di autotest. In particolare, al passo S1 si verifica se la funzione di autotest ? abilitata, cio? se si desidera che l?elemento di rilevamento sia sottoposto alla verifica del suo corretto funzionamento. Ad esempio, l?unit? di controllo pu? acquisire, tramite mezzi di interfaccia di tipo di per s? noto (quali display e tastiere) operabili dall?operatore e accoppiati operativamente all?unit? di controllo, un comando di autotest indicativo della condizione di autotest. In alternativa, la condizione di autotest pu? essere selezionata e controllata in modo automatico dall?unit? di controllo o dal dispositivo, ad esempio abilitando la funzione di autotest ogni volta che il dispositivo viene acceso. Il comando di autotest pu? essere un segnale logico che quando assume un primo valore (ad esempio, 1) indica che la funzione di autotest ? abilitata, e quando assume un secondo valore (ad esempio, 0) indica che la funzione di autotest ? disabilitata.
Se la funzione di autotest ? disabilitata (uscita ?N? del passo S1), segue un passo S2 in cui l?unit? di controllo acquisisce primi dati tramite l?elemento di rilevamento. Tali primi dati includono la misura eseguita dall?elemento di rilevamento, e sono indicativi delle propriet? (cio? dello stato di funzionamento) del dispositivo.
Al passo S3, consecutivo al passo S2, si verifica una condizione di allarme di funzionamento. In particolare, al passo S3 si verifica se la misura acquisita al passo S2 soddisfa una prima relazione: ad esempio, se il valore di tale misura ? compreso in un primo intervallo avente un valore minimo e un valore massimo, lo stato di funzionamento del dispositivo ? normale e nessuna condizione anomala ? verificata; se il valore di tale misura non ? compreso nel primo intervallo (cio? ? minore del valore minimo del primo intervallo o ? maggiore del valore massimo del primo intervallo), lo stato di funzionamento del dispositivo ? anomalo.
Se lo stato di funzionamento del dispositivo ? anomalo (uscita ?S? del passo S3), un allarme di funzionamento ? generato al passo S4 al fine di segnalare all?operatore tale anomalia. Ad esempio, l?allarme di funzionamento include un messaggio di notifica mostrato all?operatore tramite i mezzi di interfaccia, oppure un segnale luminoso e/o acustico generato da mezzi di segnalazione (quale LED, cuffia audio o altoparlante) controllati dall?unit? di controllo.
Al passo S5, consecutivo al passo S4, si verifica uno stato di accensione del sistema. In altre parole, al passo S4 si verifica se il dispositivo e il sensore MEMS permangono nello stato di accensione.
Se il sistema ? nello stato di accensione (uscita ?S? del passo S5), si ripete la verifica della condizione di autotest, tornando dunque al passo S1.
Se il sistema ? nello stato di spegnimento (uscita ?N? del passo S5), il metodo di analisi termina al passo S10.
Se invece lo stato di funzionamento del dispositivo ? normale (uscita ?N? del passo S3), il metodo di analisi procede direttamente al passo S5 di verifica dello stato di accensione del sistema.
Inoltre, se la funzione di autotest ? abilitata (uscita ?S? del passo S1), segue un passo S6 in cui l?unit? di controllo acquisisce secondi dati dall?elemento di rilevamento e dalla struttura MEMS di test. Tali secondi dati includono le misure eseguite sia dall?elemento di rilevamento che dalla struttura MEMS di test.
Al passo S7, consecutivo al passo S6, si verifica una condizione di allarme di autotest. In particolare, al passo S7 si verifica se le misure acquisite al passo S6 soddisfano fra loro una seconda relazione: ad esempio, se il valore assoluto della differenza fra l?uscita dell?elemento di rilevamento e l?uscita della struttura MEMS di test ? compreso in un secondo intervallo (avente un valore minimo e un valore massimo), l?elemento di rilevamento funziona normalmente e correttamente; viceversa, se tale valore assoluto della differenza fra l?uscita dell?elemento di rilevamento e l?uscita della struttura MEMS di test non ? compreso nel secondo intervallo (cio? ? minore del valore minimo del secondo intervallo o ? maggiore del valore massimo del secondo intervallo), il funzionamento dell?elemento di rilevamento ? anomalo.
Se il funzionamento dell?elemento di rilevamento ? anomalo (uscita ?S? del passo S7), un allarme di autotest ? generato al passo S8 al fine di segnalare all?operatore tale anomalia. L?allarme di autotest ? analogo all?allarme di funzionamento, e dunque pu? includere un messaggio di notifica mostrato all?operatore tramite i mezzi di interfaccia oppure un segnale luminoso e/o acustico generato dai mezzi di segnalazione.
Dopo la generazione dell?allarme di autotest si verifica nuovamente lo stato di accensione del sistema, andando al passo S8.
Se invece il funzionamento dell?elemento di rilevamento ? normale (uscita ?N? del passo S7), il metodo di analisi procede direttamente al passo S5 di verifica dello stato di accensione del sistema.
L'autotest richiede dunque una progettazione dedicata e specifica del sensore MEMS. Gli svantaggi di tale soluzione nota sono molteplici, e in particolare riguardano l?aumento della complessit?, delle dimensioni e del costo del sensore MEMS. Inoltre, durante l'autotest (cio? durante l?esecuzione dei passi S6, S7, S8) sia il sensore MEMS che il dispositivo a cui esso ? connesso devono sospendere il loro normale funzionamento e non sono operativi, e ci? riduce le prestazioni complessive del sistema e aumenta il tempo richiesto per eseguire le rispettive funzioni.
Scopo della presente invenzione ? fornire un metodo di analisi di un dispositivo, eseguito tramite un sensore MEMS, e che risolva i problemi dell?arte nota.
Secondo la presente invenzione vengono realizzati un metodo di analisi di un dispositivo, eseguito tramite un sensore MEMS, e un relativo sistema includente il dispositivo e il sensore MEMS, come definiti nelle rivendicazioni annesse.
Per una migliore comprensione della presente invenzione ne vengono ora descritte alcune forme di realizzazione, a puro titolo di esempio non limitativo, con riferimento ai disegni allegati, nei quali:
- la figura 1 mostra un diagramma a blocchi di un noto metodo di analisi di un sensore MEMS;
- la figura 2 mostra schematicamente un sistema comprendente un sensore MEMS e un dispositivo, secondo una forma di realizzazione;
- la figura 3 mostra un diagramma a blocchi di un metodo di analisi del dispositivo di figura 2, secondo una forma di realizzazione;
- la figura 3A mostra in dettaglio un diagramma a blocchi di una fase del metodo di analisi di figura 3, secondo una forma di realizzazione;
- le figure 4-5 mostrano rispettivi diagrammi a blocchi di ulteriori forme di realizzazione del metodo di analisi del dispositivo di figura 2;
- la figura 6A mostra schematicamente un sistema includente un sensore MEMS e un dispositivo, secondo una ulteriore forma di realizzazione;
- le figure 6B-6C mostrano rispettivi grafici con segnali acquisiti ed elaborati secondo il metodo di analisi eseguito tramite il sensore MEMS della figura 6A, in uno stato normale di funzionamento del sensore MEMS e, rispettivamente, in uno stato anomalo di funzionamento del sensore MEMS, secondo una forma di realizzazione; e
- la figura 7 mostra un grafico con segnali acquisiti ed elaborati secondo il metodo di analisi del dispositivo di figura 2 tramite il sensore MEMS, secondo una ulteriore forma di realizzazione.
Elementi, passi e fasi comuni a diverse forme di realizzazione della presente invenzione sono indicati in seguito con gli stessi numeri di riferimento.
La figura 2 mostra un sistema 1 comprendente un dispositivo 2 e un sensore MEMS 3, il dispositivo 2 e il sensore MEMS 3 essendo operativamente accoppiati fra loro. Ad esempio, il sensore MEMS 3 pu? essere alloggiato nel dispositivo 2. In maggior dettaglio, il sensore MEMS 3 pu? essere integrato nel dispositivo 2.
Il sensore MEMS 3 comprende almeno un gruppo di rilevamento 5 e un?unit? di controllo 7 (di tipo noto, quale un ASIC, una PCB, o un?unit? di elaborazione dedicata), operativamente accoppiati fra loro (es., elettricamente e/o elettromagneticamente accoppiati fra loro).
Il gruppo di rilevamento 5 ? di tipo noto, ? disposto in modo da essere operativamente accoppiato al dispositivo 2 e include uno o pi? elementi di rilevamento (non mostrati e realizzati in tecnologia MEMS). Il gruppo di rilevamento 5 ? la porzione sensibile del sensore MEMS 3, cio? la porzione configurata per eseguire il rilevamento e/o la misura della quantit? desiderata. Il gruppo di rilevamento 5 ? scelto, in modo di per s? ovvio alla persona esperta, in funzione dell?applicazione e delle quantit? da rilevare. Ad esempio, il gruppo di rilevamento 5 pu? includere almeno un sensore inerziale, quale un accelerometro o un giroscopio, almeno un sensore ambientale, quale un sensore di pressione, un sensore di temperatura o un sensore di umidit?, almeno un sensore audio, quale un microfono, o altro sensore MEMS, quale un magnetometro, un sensore di gas, un sensore di radiazione ultravioletta o infrarossa (o anche una combinazione qualsiasi di detti sensori citati).
L?unit? di controllo 7 include almeno un temporizzatore ? ?timer? ? 15, in seguito indicato come timer 15, e almeno un modulo 17 configurato e progettato per implementare una rete neurale - ?neural network?, NN -, in seguito indicato dunque come modulo NN 17. La rete neurale implementata dal modulo NN 17 ? una rete neurale artificiale di tipo noto per il riconoscimento di schemi (?pattern?). Esempi di tale rete neurale sono: rete neurale convoluzionale (?Convolutional Neural Network?, CNN); rete neurale ricorrente (?Recurrent Neural Network?, RNN); e rete neurale feed-forward (?Feedforward Neural Network?). In maggior dettaglio, tale rete neurale pu? includere un percettrone multistrato (?Multilayer Perceptron?, MLP) o una rete neurale cellulare (?Cellular Neural Network?). Opzionalmente, la rete neurale include anche un blocco di saturazione, ad esempio un blocco che implementa una nota funzione ?Softmax?, per generare un?uscita saturata. Inoltre, l?unit? di controllo 7 pu? includere almeno una memoria (non mostrata) di tipo noto, quale memoria volatile (es., memoria ad accesso casuale ? ?Random Access Memory?, RAM -, memoria ad accesso casuale dinamica ? ?Dynamic Random Access Memory?, DRAM -, memoria ad accesso casuale statica ? ?Static Random Access Memory?, SRAM) o memoria non volatile (es., memoria a sola lettura ? ?Read only memory?, ROM -, memoria di sola lettura programmabile e cancellabile ? ?Erasable Programmable Read Only Memory?, EPROM).
Secondo una forma di realizzazione, il gruppo di rilevamento 5 e l?unit? di controllo 7 sono elettricamente connessi fra loro, in particolare tramite un?unit? di ?frontend? analogico (?Analog Front-End?, AFE) 9, di tipo noto. La AFE 9 include circuiti di condizionamento di segnali analogici che utilizzano, ad esempio, amplificatori analogici (quali amplificatori operazionali), filtri e circuiti integrati, e permette dunque di interfacciare il gruppo di rilevamento 5 con l?unit? di controllo 7.
Inoltre, un'unit? di interfaccia 11 di tipo di per s? noto (quali ?touch screen? o tastiera) ? accoppiata operativamente all?unit? di controllo 7 ed ? operabile da un operatore per inviare comandi all?unit? di controllo 7, come meglio discusso in seguito. In particolare, l'unit? di interfaccia 11 ? inclusa nel dispositivo 2 e accoppiata all?unit? di controllo 7 elettricamente (es, via cavo), elettromagneticamente (es, via antenna) o tramite internet (es, tramite rete senza fili quale rete in area locale -?Local Area Network?, LAN).
Opzionalmente ? anche presente una unit? di segnalazione 13 (quale cuffia audio, altoparlante o diodi ad emissione di luce ? ?Light Emitting Diodes?, LED), accoppiata operativamente all?unit? di controllo 7 e comandata da quest?ultima per segnalare all?operatore il verificarsi di determinati eventi, come meglio descritto in seguito. In particolare, l'unit? di segnalazione 13 ? inclusa nel dispositivo 2 e accoppiata all?unit? di controllo 7 elettricamente, elettromagneticamente o tramite internet.
La figura 3 mostra un metodo di analisi 50 del dispositivo 2.
Il metodo di analisi 50 ? eseguito iterativamente tramite l?unit? di controllo 7, e inizia ad un passo S52. In altre parole, al passo S52 il sistema 1 (e dunque il dispositivo 2 e il sensore MEMS 3) passa da uno stato di spegnimento (?OFF state?) ad uno stato di accensione (?ON state?) a seguito di un comando automatico di accensione o di una selezione manuale da parte di un operatore eseguita tramite l'unit? di interfaccia 11.
Ad un passo S54, consecutivo al passo S52, l?unit? di controllo 7 acquisisce primi dati tramite il gruppo di rilevamento 5. Tali primi dati includono la misura eseguita dal gruppo di rilevamento 5, e sono indicativi delle propriet? (cio? di uno stato di funzionamento) del dispositivo 2.
Al passo S56, consecutivo al passo S54, viene verificato se esiste una condizione di allarme di funzionamento. In particolare, al passo S56 si verifica se la misura acquisita al passo S54 soddisfa una prima relazione. Ad esempio, si verifica se il valore di tale misura ? compreso in un primo intervallo avente un valore minimo e un valore massimo; in questo caso, lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? normale e nessuna condizione anomala ? verificata; se invece il valore di tale misura non ? compreso nel terzo intervallo (cio? ? minore del valore minimo del terzo intervallo o ? maggiore del valore massimo del terzo intervallo), lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? anomalo. Possibili esempi del dispositivo 2 e di suoi stati di funzionamento sono descritti in seguito, con riferimento alle figure 6A-7.
Se lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?S? del passo S56), l?unit? di controllo 7 esegue al passo S58 un processo di autotest (in seguito anche indicato con il numero di riferimento S58), meglio descritto in seguito. In particolare, al passo S58 si genera un segnale di autotest Eautotest indicativo del risultato del processo di autotest S58.
Al passo S60, consecutivo al passo S58, si verifica una condizione di allarme di autotest. In particolare, se il segnale di autotest Eautotest assume un primo valore E0 (es., pari a 0), il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? anomalo; viceversa, se il segnale di autotest Eautotest assume un secondo valore E1 (es., pari a 1), il gruppo di rilevamento 5 funziona normalmente e correttamente.
Se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? anomalo (uscita ?E0? del passo S60), un allarme di autotest ? generato al passo S62 al fine di segnalare all?operatore l?anomalo funzionamento del gruppo di rilevamento 5. Ad esempio, l?allarme di autotest include un messaggio di notifica mostrato all?operatore tramite l'unit? di interfaccia 11, oppure un segnale luminoso e/o acustico generato dall'unit? di segnalazione 13.
Se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? normale e corretto (uscita ?E1? del passo S60), un allarme di funzionamento ? generato al passo S64 al fine di segnalare all?operatore l?anomalo funzionamento del dispositivo 2.
L?allarme di funzionamento pu? essere analogo all?allarme di autotest, e dunque pu? includere un messaggio di notifica mostrato all?operatore tramite l'unit? di interfaccia 11 oppure un segnale luminoso e/o acustico generato dall'unit? di segnalazione 13.
A seguito della generazione dell?allarme di autotest al passo S62 o della generazione dell?allarme di funzionamento al passo S64, viene verificato, al passo S66, lo stato di accensione del sistema 1. In altre parole, al passo S66 si verifica se il sistema 1 (e dunque il dispositivo 2 e il sensore MEMS 3) permane nello stato di accensione.
Se il sistema 1 ? nello stato di accensione (uscita ?S? del passo S66), si ripete l?acquisizione dei primi dati tramite il gruppo di rilevamento 5, tornando dunque al passo S54.
Se il sistema 1 ? nello stato di spegnimento (uscita ?N? del passo S66), il metodo di analisi 50 termina al passo S90.
Inoltre, se lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? normale e corretto (uscita ?N? del passo S56), il metodo di analisi 50 procede direttamente al passo S66 di verifica dello stato di accensione del sistema 1.
La figura 3A descrive il processo di autotest S58 eseguito dall?unit? di controllo 7.
In particolare, il processo di autotest S58 include una fase di acquisizione segnali S101, una fase di generazione di firma (?signature?) S102 e una fase di elaborazione NN S103.
Durante la fase di acquisizione segnali S101, l?unit? di controllo 7 acquisisce misure tramite il gruppo di rilevamento 5, che ? comandato per operare in una pluralit? di condizioni operative diverse fra loro, come meglio descritto in seguito.
In particolare, la fase di acquisizione segnali S101 inizia con l?inizializzazione di parametri, al passo S105. In dettaglio, vengono inizializzati un parametro I, un primo tempo T1 e un secondo tempo T2. In maggior dettaglio, il parametro I ? inizializzato ad un valore iniziale (es., pari a 1) e pu? variare, come meglio descritto in seguito, fino a raggiungere un valore massimo N, corrispondente al numero massimo di condizioni operative del gruppo di rilevamento 5. Il primo e il secondo tempo T1, T2 sono memorizzati e aggiornati dal timer 15, in modo di per s? noto. Al passo S105, sia il primo che il secondo tempo T1, T2 sono inizializzati ad un rispettivo valore iniziale (in particolare, pari a 0). Come meglio descritto in seguito, il primo tempo T1 pu? variare fino a raggiungere un valore massimo Tmax1, mentre il secondo tempo T2 pu? variare fino a raggiungere un rispettivo valore massimo L, dove L=N?Tmax1. In particolare, il primo tempo T1 ? il tempo necessario per eseguire ciascuna operazione, cio? il tempo in cui il gruppo di rilevamento 5 permane in ciascuna delle configurazioni operative. Il secondo tempo T2 ? il tempo totale di acquisizione delle misure tramite il gruppo di rilevamento 5, cio? il tempo necessario per operare il gruppo di rilevamento 5 in tutte le N configurazioni operative. Inoltre, sebbene nella presente descrizione si consideri il valore massimo Tmax1 del primo tempo T1 uguale per ciascuna configurazione operativa del gruppo di rilevamento 5, si nota che tale valore massimo Tmax1 pu? essere specifico e diverso per ognuna delle diverse configurazioni operative.
Al passo S107, consecutivo al passo S105, il sensore MEMS 3 ? impostato per operare nella configurazione operativa riferita al parametro I. Tale configurazione operativa dipende, in modo noto e ovvio alla persona esperta, dalla specifica applicazione e dal gruppo di rilevamento 5 utilizzato. Ad esempio, la configurazione operativa pu? riguardare l'applicazione di tensioni di polarizzazione e configurazioni operative diverse possono corrispondere a diverse condizioni di polarizzazione di ciascun elemento di rilevamento del gruppo di rilevamento 5.
Al passo S109, consecutivo al passo S107, l?unit? di controllo 7 acquisisce secondi dati tramite il gruppo di rilevamento 5, impostato nella configurazione operativa indicata dal parametro I, e li memorizza nella memoria. In particolare, tali secondi dati includono la misura eseguita al secondo tempo T2 dal gruppo di rilevamento 5. Tale misura viene memorizzata in una matrice V, come meglio descritto in seguito.
Al passo S111, consecutivo al passo S109, sia il primo che il secondo tempo T1, T2 vengono aggiornati. In particolare, ciascun tempo T1, T2 viene accresciuto di una unit? (cio? T1=T1+1 e T2=T2+1).
Al passo S113, consecutivo al passo S111, viene verificato se esiste una condizione sul primo tempo T1, in particolare se il primo tempo T1 soddisfa una seconda relazione rispetto al valore massimo Tmax1. In maggior dettaglio, al passo S113 si verifica se T1?Tmax1.
Se la seconda relazione ? verificata (uscita ?S? del passo S113, cio? T1?Tmax1), si ripete l?acquisizione e la memorizzazione dei secondi dati, tornando dunque al passo S109.
Se la seconda relazione non ? verificata (uscita ?N? del passo S113, cio? T1>Tmax1), viene verificato se esiste, al passo S115, una condizione sul parametro I, in particolare se il parametro I soddisfa una terza relazione con N. In maggior dettaglio, al passo S115 si verifica se I=N.
Se la terza relazione non ? verificata (uscita ?N? del passo S115, cio? I?N), il parametro I viene aggiornato al passo S117. In particolare, il parametro I viene accresciuto di una unit? (cio? I=I+1). Inoltre, al passo S117 viene anche azzerato il primo tempo T1. In particolare, il primo tempo T1 ? nuovamente inizializzato al suo valore iniziale (cio?, pari a 0). Dopo il passo S117 si ripete l?impostazione del sensore MEMS 3, tornando dunque al passo S107.
Se la terza relazione ? verificata (uscita ?S? del passo S115, cio? I=N), la fase di acquisizione segnali S101 termina e si esegue la fase di generazione signature S102.
Con riferimento alla memorizzazione nella matrice V delle misure eseguite al passo S109, sono possibili due casi: nel primo caso, il gruppo di rilevamento 5 include una pluralit? K di elementi di rilevamento diversi fra loro; nel secondo caso, il gruppo di rilevamento 5 include un solo elemento di rilevamento che per? presenta, in ciascuna configurazione operativa, una pluralit? K di uscite diverse fra loro (cio? permette, in ciascuna configurazione operativa, K misure o segnali in uscita differenti fra loro). Esempi di tali due casi sono forniti con riferimento alle figure 6A-7. In entrambi i casi, la matrice V ? di tipo bidimensionale e ha dimensioni KxL (prima dimensione K delle righe e seconda dimensione L delle colonne). Ciascuna riga della matrice V corrisponde ad un rispettivo elemento di rilevamento (primo caso) o ad una rispettiva uscita (secondo caso), mentre ciascuna colonna corrisponde ad un rispettivo valore del secondo tempo T2, e quindi gruppi di colonne corrispondono a configurazioni operative diverse fra loro. Considerando un primo indice i (indicativo di un i-esimo elemento di rilevamento o, alternativamente, di una i-esima misura, e tale per cui 0?i?K-1) e un secondo indice j (indicativo di un j-esimo istante del secondo tempo T2, e tale per cui 0?j?L), ciascuna misura eseguita al passo S109 ? indicata da una rispettiva coppia di indici i,j ed ? memorizzata nell?elemento V(i,j) della matrice V.
Con riferimento alla fase di generazione signature S102, essa ? eseguita dall?unit? di controllo 7 per generare una firma (in seguito, ?signature?) F in funzione delle misure eseguite e memorizzate al passo S109, e dunque della matrice V. In particolare, la signature F ? un vettore avente dimensione L, e ciascun elemento F(j) della signature F rappresenta un valore della signature F al rispettivo jesimo istante del secondo tempo T2. Esempi di tale signature F sono forniti in seguito con riferimento alle figure 6B-7. Secondo una forma di realizzazione, la signature F ? calcolata tramite una somma per colonne della matrice V. In altre parole, ciascun elemento F(j) ? calcolato sommando tutti gli elementi della j-esima colonna della matrice V, cio? secondo l?espressione matematica
Secondo una ulteriore forma di realizzazione, la signature F ? calcolata tramite una somma per colonne pesata della matrice V, ovvero vale l?espressione matematica
dove a ? un vettore (con dimensione K) di coefficienti che hanno la funzione di pesare e modulare il contributo dei rispettivi elementi della matrice V a cui vengono applicati. Secondo una ulteriore forma di realizzazione, la signature F ? calcolata tramite una somma per colonne normalizzata della matrice V, oppure tramite una somma per colonne della matrice V in cui ciascuna riga ? precedentemente normalizzata. Secondo una ulteriore forma di realizzazione, la signature F ? calcolata tramite una media per colonne della matrice V, ovvero vale l?espressione matematica
Durante la fase di elaborazione NN S103, consecutiva alla fase di generazione signature S102, l?unit? di controllo 7 elabora, tramite tecniche di apprendimento profondo (?Deep Learning?), la signature F e genera il segnale di autotest Eautotest in funzione di tale elaborazione della signature F. In particolare, la rete neurale implementata dal modulo NN 17 riceve come ingresso la signature F, la elabora in funzione di un addestramento discusso qui sotto, e genera in uscita il segnale di autotest Eautotest.
In particolare, tale rete neurale viene precedentemente addestrata su un insieme di dati di addestramento (?training dataset?) comprendente una opportuna quantit? di signatures di addestramento (es., comprendente un centinaio di signatures di addestramento). In dettaglio, la rete neurale subisce un processo di addestramento supervisionato (?supervised training?). Ciascuna signature di addestramento nel training dataset ? associata ad un rispettivo segnale di autotest di addestramento, e la rete neurale riceve in ingresso sia le signatures di addestramento che i rispettivi segnali di autotest di addestramento. In modo di per s? noto, la rete neurale aggiorna iterativamente parametri di peso, che essa include, in modo da minimizzare un errore di assegnazione. Tale errore di assegnazione ?, per ciascuna signature di addestramento e a ciascuna iterazione, una differenza (es., distanza euclidea) fra il rispettivo segnale di autotest di addestramento e un rispettivo segnale di autotest calcolato e assegnato durante tale iterazione dalla rete neurale a tale signature di addestramento.
La figura 4 mostra una ulteriore forma di realizzazione del metodo di analisi, qui indicato con il numero di riferimento 150. Il metodo di analisi 150 ? analogo al metodo di analisi 50 di figura 3, ma include un ulteriore controllo sull?esecuzione del processo di autotest S58. Le fasi del metodo di analisi 150 di figura 4 analoghe a quelle del metodo di analisi 50 di figura 3 sono state quindi indicate con gli stessi numeri di riferimento.
In particolare, nel metodo di analisi 150, il processo di autotest S58 ? eseguito sia quando lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?S? del passo S56) sia periodicamente (cio? al raggiungimento di un tempo massimo), e a tale scopo si utilizza un terzo conteggio di tempo, qui sotto indicato come terzo tempo T3.
In maggior dettaglio, a seguito dell?acquisizione dei primi dati eseguita al passo S54, viene verificato se esiste una condizione sul terzo tempo T3. Il terzo tempo T3 ? memorizzato e aggiornato dal timer 15, ed ? inizializzato ad un suo valore iniziale (in particolare, pari a 0) al passo S52. Il terzo tempo T3 pu? variare fino a raggiungere un valore massimo Tmax2. Al passo S152 si verifica se il terzo tempo T3 soddisfa una quarta relazione con il valore massimo Tmax2. In dettaglio, al passo S152 si verifica se T3<Tmax2.
Se la quarta relazione ? verificata (uscita ?S? del passo S152, cio? T3<Tmax2), il secondo tempo T3 ? aggiornato al passo S154, consecutivo al passo S152. In particolare, il secondo tempo T3 viene accresciuto di una unit? (cio? T3=T3+1).
Consecutivamente al passo S154, si verifica la condizione di allarme di funzionamento (passo S56, si veda anche quanto indicato con riferimento alla figura 3).
Se lo stato di funzionamento del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?S? del passo S56), il terzo tempo T3 ? azzerato al passo S156. Consecutivamente al passo S156, si esegue il processo di autotest S58 (descritto con riferimento alla figura 3A) e il metodo di analisi 150 quindi prosegue con i passi S60-S90 sopra descritti.
Se la quarta relazione non ? verificata (uscita ?N? del passo S152, cio? T3=Tmax2), il metodo di analisi 150 procede direttamente al passo S156.
La figura 5 mostra una ulteriore forma di realizzazione del metodo di analisi, qui indicato con il numero di riferimento 250. Il metodo di analisi 250 ? analogo al metodo di analisi 150, ma include una pluralit? di allarmi di funzionamento che permettono la notifica all?operatore, da parte dell?unit? di controllo 7, di un malfunzionamento di rispettive porzioni (non mostrate) del dispositivo 2. ? dunque possibile identificare e segnalare non solo il malfunzionamento generalizzato del dispositivo 2, ma anche la porzione del dispositivo 2 che causa tale malfunzionamento. Ad esempio, se il dispositivo 2 comprende un sistema di riscaldamento e un sistema di raffreddamento, ? possibile identificare se il malfunzionamento del dispositivo 2 ? causato dal sistema di riscaldamento o dal sistema di raffreddamento.
Nella presente forma di realizzazione, la rete neurale implementata al passo S58 (nel processo di autotest S58) ? addestrata, in modo di per s? noto e analogo a quanto precedentemente discusso, per identificare malfunzionamenti di una pluralit? di porzioni incluse nel dispositivo 2. In dettaglio, il segnale di autotest Eautotest generato dalla rete neurale assume qui uno fra i seguenti valori: il primo valore E0 (precedentemente discusso nella figura 3), indicativo del funzionamento anomalo del gruppo di rilevamento 5; un terzo valore E2 (es., pari a 1), indicativo del funzionamento normale del gruppo di rilevamento 5 e del funzionamento anomalo di una prima porzione (non mostrata) del dispositivo 2; e un quarto valore E3 (es., pari a 2), indicativo del funzionamento normale del gruppo di rilevamento 5 e del funzionamento anomalo di una seconda porzione (non mostrata) del dispositivo 2.
Al passo S251, consecutivo al passo S58, viene verificata la presenza di una condizione di allarme di autotest. In particolare, se il segnale di autotest Eautotest assume il primo valore E0, il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? anomalo; se il segnale di autotest Eautotest assume il terzo valore E2, il gruppo di rilevamento 5 funziona normalmente e correttamente e il funzionamento della prima porzione del dispositivo 2 ? anomalo; e se il segnale di autotest Eautotest assume il quarto valore E3, il gruppo di rilevamento 5 funziona normalmente e correttamente e il funzionamento della seconda porzione del dispositivo 2 ? anomalo.
Se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? anomalo (uscita ?E0? del passo S251), si genera l?allarme di autotest al passo S62, come precedentemente discusso con riferimento alla figura 3. Se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? normale e il funzionamento della prima porzione del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?E2? del passo S251), un primo allarme di funzionamento ? generato al passo S252 al fine di segnalare all?operatore l?anomalo funzionamento della seconda porzione del gruppo di rilevamento 5. Se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? normale e il funzionamento della seconda porzione del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?E3? del passo S251), un secondo allarme di funzionamento ? generato al passo S254 al fine di segnalare all?operatore l?anomalo funzionamento della seconda porzione del gruppo di rilevamento 5. Ad esempio, ciascun allarme di funzionamento include un rispettivo messaggio di notifica mostrato all?operatore tramite l'unit? di interfaccia 11, oppure un rispettivo segnale luminoso e/o acustico generato dall'unit? di segnalazione 13.
Con riferimento alla figura 6A, si mostra una diversa forma di realizzazione del presente sistema, qui indicato con il numero di riferimento 300. Il sistema 300 include un dispositivo (qui, dispositivo 301) comprendente un corpo 302 definente una camera interna 304 fluidicamente connessa con un volume esterno al corpo 302 (l?esterno del corpo 302) tramite un gruppo di pompaggio 306 incluso nel dispositivo 301 e operabile per mantenere una pressione Pob all?interno della camera interna 304. La camera interna 304 alloggia il sensore MEMS, qui indicato con il numero di riferimento 307. Il sensore MEMS 307 comprende l?unit? di controllo (qui, indicata con 308) e il gruppo di rilevamento (qui, indicato con 309). In particolare, il gruppo di rilevamento 309 comprende: un sensore di pressione 310, disposto nella camera interna 304 in modo da acquisire e rilevare una pressione misurata Pmis della camera interna 304; e un sensore di temperatura 311, disposto nella camera interna 304 in modo da acquisire e rilevare una temperatura misurata Tmis della camera interna 304. Durante l?uso del dispositivo 301, si verifica uno dei seguenti casi: il gruppo di pompaggio 306 opera correttamente (stato di funzionamento normale) se la pressione misurata Pmis dal sensore di pressione ? circa pari alla pressione Pob, cio? se la pressione misurata Pmis appartiene ad un intervallo predefinito di pressione; oppure il gruppo di pompaggio 306 opera in modo anomalo (stato di funzionamento anomalo) se la pressione misurata Pmis non appartiene all?intervallo predefinito di pressione. Ad esempio, tale intervallo predefinito di pressione presenta un valore massimo di pressione Pmax=Pob+Pk e un valore minimo di pressione Pmin=Pob-Pk, dove Pk ? un valore predefinito di pressione (ad esempio, Pk=0.05?Pob). Se la pressione misurata Pmis non appartiene all?intervallo predefinito di pressione, si ha una condizione di allarme di funzionamento (l'uscita del passo S56 di figura 5 ? ?S?) e, con riferimento nuovamente al metodo di analisi 250 di figura 5) la verifica di funzionamento del sensore MEMS 307 ? eseguita processando (passo S58) tramite la rete neurale i secondi dati acquisiti, cio? la temperatura misurata Tmis e la pressione misurata Pmis, per generare il segnale di autotest Eautotest.
Lo stato di funzionamento del dispositivo 301 ? esaminato tramite il metodo di analisi 50 della figura 3. In particolare, nella presente forma di realizzazione, al passo S101 di figura 3A, i vettori della temperatura misurata Tmis e della pressione misurata Pmis sono acquisiti tramite il gruppo di rilevamento 5 (figura 2), e al passo S102 sono normalizzati e sommati tra loro per generare la signature F, che poi viene elaborata al passo S103 dalla rete neurale. In dettaglio, al passo S101 ciascuna operazione I corrisponde ad una rispettiva coppia di valori di ?Output Data Rate? (ODR) e di livello di filtro (es., filtro passa-basso applicato al gruppo di rilevamento 5) del gruppo di rilevamento 5. Al passo S102 si eseguono le seguenti operazioni matematiche:
dove ?? una pressione acquisita normalizzata, Pmin ? un valore minimo di pressione di fondo scala del sensore di pressione 310, Pmax ? un valore massimo di pressione di fondo scala del sensore di pressione 310, ? una temperatura acquisita normalizzata, Tmin ? un valore minimo di temperatura di fondo scala del sensore di temperatura 311 e Tmax ? un valore massimo di temperatura di fondo scala del sensore di temperatura 311.
Le figure 6B, 6C mostrano rispettivi grafici di misure sperimentali effettuate in cui sono riportate le signature F nel caso in cui il sensore di pressione 310 funziona normalmente e, rispettivamente, nel caso in cui esso funziona in modo anomalo. In particolare, si nota come, nel caso della figura 6C, siano presenti picchi della signature F assenti nella signature F della figura 6A. Tali picchi possono essere causati, ad esempio, dall?effetto di ?clogging? del sensore di pressione 310.
La figura 7 mostra invece la signature F ottenuta mediante misure sperimentali relative ad un sistema 1 in cui il gruppo di rilevamento 5 comprende un giroscopio MEMS. In questo caso, durante l?acquisizione dei secondi dati (passo S109 di figura 3A), sono stati acquisiti contemporaneamente tre segnali (uscite) di un giroscopio MEMS triassiale, ciascun segnale essendo indicativo di una velocit? di rotazione lungo un rispettivo asse di rotazione. In particolare, tali segnali sono un segnale di beccheggio ?pitch? Spitch, un segnale di rollio ?roll? Sroll e un segnale di imbardata ?yaw? Syaw. In questo caso, ciascuna operazione I corrisponde all?applicazione di una particolare rampa (es., pendenza, tempo di salita/discesa) di una tensione di riferimento Vref con cui il giroscopio ? polarizzato in modo da simulare, in modo di per s? noto, l?effetto di una forza esterna agente su di esso. La signature F ? ottenuta qui sommando il segnale ?pitch? Spitch, il segnale ?roll? Sroll e il segnale ?yaw? Syaw.
Da un esame delle caratteristiche del presente metodo sono evidenti i vantaggi che esso consente di ottenere.
In particolare, ? possibile implementare un processo di autotest migliorato del sensore MEMS 3, in cui il risultato della misura eseguita dal gruppo di rilevamento 5 viene validato e confermato tramite l?esame dello stesso gruppo di rilevamento 5.
Tale verifica viene eseguita ogni volta che il gruppo di rilevamento 5 rileva un?anomalia nel funzionamento del dispositivo 2 (cio?, viene eseguita non appena si rileva l?anomalia), migliorandone l?affidabilit?.
Inoltre, tale verifica ? eseguita periodicamente al fine di mantenere un controllo costante sul gruppo di rilevamento 5.
Il presente metodo permette al dispositivo 2 di eseguire continuativamente le sue operazioni, senza cio? dover essere temporaneamente disattivato per permettere l?esecuzione dell?autotest. Infatti, qui, ? il solo sensore MEMS 3 che, quando si rileva una condizione di funzionamento anomala del dispositivo 2, interrompe la sua attivit? di monitoraggio e diagnosi del dispositivo 2 per eseguire il processo di autotest S58.
L?utilizzo della rete neurale permette di raggiungere migliorare ulteriormente l?affidabilit? di riconoscimento delle signature F.
Il presente metodo ? applicabile alle applicazioni del mercato industriale dei sensori inerziali, come il monitoraggio delle vibrazioni o la manutenzione predittiva, ma potrebbe anche essere applicata in tutte le applicazioni che richiedono un autotest integrato per il gruppo di rilevamento 5.
Risulta infine chiaro che al metodo e sistema qui descritti ed illustrati possono essere apportate modifiche e varianti senza per questo uscire dall?ambito protettivo della presente invenzione, come definito nelle rivendicazioni allegate.
In particolare, il dispositivo 2 e/o il sensore MEMS 3 possono essere indotti, in funzione del segnale di autotest Eautotest, a modificare le rispettive configurazioni operative e/o meccaniche. Ad esempio, se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? anomalo (uscita ?E0? del passo S60), un primo comando pu? essere generato dall?unit? di controllo 7 per sostituire il gruppo di rilevamento 5 in modo automatico e meccanizzato. Analogamente, se il funzionamento del gruppo di rilevamento 5 ? normale e il funzionamento della prima (analogamente, seconda) porzione del dispositivo 2 ? anomalo (uscita ?E2? e, rispettivamente, ?E3? del passo S251), un secondo comando pu? essere generato dall?unit? di controllo 7 per sostituire la prima (rispettivamente, seconda) porzione del dispositivo 2 in modo automatico e meccanizzato.
Inoltre, le operazioni eseguite dal modulo NN 17 e/o dall?unit? di controllo 7 possono essere implementate in remoto tramite uno o pi? server esterni, ad esempio tramite ?cloud?. In questo caso, il gruppo di rilevamento 5 e tali server esterni sono reciprocamente accoppiati via Internet.

Claims (14)

  1. RIVENDICAZIONI 1. Metodo di analisi (50, 150, 250) di un dispositivo (2) tramite un sensore MEMS (3), il sensore MEMS (3) comprendendo un?unit? di controllo (7) e un gruppo di rilevamento (5) accoppiato operativamente al dispositivo (2) e all?unit? di controllo (7), il metodo di analisi (50, 150, 250) comprendendo le fasi di: - acquisire (S54), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite il gruppo di rilevamento (5), primi dati indicativi di uno stato di funzionamento del dispositivo (2); - verificare (S56), da parte dell?unit? di controllo (7), la presenza di una prima condizione di funzionamento anomalo del dispositivo (2), verificando se i primi dati soddisfano una relazione con valori di riferimento; e - se la prima condizione di funzionamento anomalo del dispositivo (2) ? confermata, eseguire (S58), da parte dell?unit? di controllo (7), una fase di autotest del gruppo di rilevamento (5) per generare una grandezza (Eautotest) indicativa di uno stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5), in cui detta fase di autotest comprende le fasi di: - acquisire (S101), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite il gruppo di rilevamento (5), secondi dati indicativi dello stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5); - generare (S102), da parte dell?unit? di controllo (7), una signature (F) in funzione dei secondi dati; e - elaborare (S103), da parte di un modulo di apprendimento profondo (17) accoppiato operativamente all?unit? di controllo (7), la signature (F) tramite tecniche di apprendimento profondo per generare detta grandezza (Eautotest).
  2. 2. Metodo di analisi secondo la rivendicazione 1, in cui la fase di acquisire (S101) i secondi dati comprende le fasi di: impostare (S107) il gruppo di rilevamento (5) in una pluralit? di configurazioni operative (I); per ciascuna di dette configurazioni operative (I) del gruppo di rilevamento (5), memorizzare (S109) in una matrice (V) misure acquisite tramite il gruppo di rilevamento (5).
  3. 3. Metodo di analisi secondo la rivendicazione 2, in cui il gruppo di rilevamento (5) comprende una pluralit? di elementi di rilevamento, e in cui la fase di memorizzare (S109) nella matrice (V) comprende la fase di acquisire ciascuna di dette misure da un rispettivo elemento di rilevamento della pluralit? di elementi di rilevamento, ciascuna di dette misure essendo memorizzata in una rispettiva linea della matrice (V).
  4. 4. Metodo di analisi secondo la rivendicazione 2, in cui il gruppo di rilevamento (5) comprende un solo elemento di rilevamento configurato per generare una pluralit? di segnali di uscita, e in cui la fase di memorizzare (S109) nella matrice (V) comprende la fase di acquisire la pluralit? di segnali di uscita dell'elemento di rilevamento, e memorizzare ciascun segnale di uscita in una rispettiva linea della matrice (V).
  5. 5. Metodo di analisi secondo una qualsiasi delle rivendicazioni 2-4, in cui la fase di generare (S102) la signature (F) comprende una qualsiasi delle seguenti fasi: sommare fra loro dette misure memorizzate nella matrice (V); moltiplicare ciascuna di dette misure memorizzate nella matrice (V) per un rispettivo coefficiente (a), ottenendo una pluralit? di misure pesate, e sommare reciprocamente le misure pesate; sommare fra loro dette misure memorizzate nella matrice (V) per ottenere un vettore somma, e normalizzare il vettore somma; normalizzare dette misure memorizzate nella matrice (V) per ottenere rispettivi vettori normalizzati, e sommare fra loro detti vettori normalizzati; e calcolare una media di dette misure memorizzate nella matrice (V).
  6. 6. Metodo di analisi secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, comprendente inoltre la fase di eseguire (S152, S154, S156, S58) periodicamente, da parte dell?unit? di controllo (7), la fase di autotest del gruppo di rilevamento (5).
  7. 7. Metodo di analisi secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui detta grandezza presenta una pluralit? di valori, il metodo comprendendo inoltre la fase di verificare (S60), da parte dell?unit? di controllo (7), la presenza di una seconda condizione di funzionamento anomalo del gruppo di rilevamento (5) in funzione dei valori di detta grandezza (Eautotest).
  8. 8. Metodo di analisi secondo la rivendicazione 7, in cui un'unit? di uscita (11, 13) ? operativamente accoppiata all?unit? di controllo (7), il metodo di analisi comprendendo inoltre le fasi di: - se detta grandezza (Eautotest) assume un primo valore (E0), confermare la seconda condizione di funzionamento anomalo del gruppo di rilevamento (5) e generare (S62), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite l'unit? di uscita (11, 13), un allarme di autotest indicativo di un?anomalia nello stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5); e - se detta grandezza (Eautotest) assume un secondo valore (E1), generare (S64), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite l?unit? di uscita (11, 13), un allarme di funzionamento indicativo di un?anomalia nello stato di funzionamento del dispositivo (2).
  9. 9. Metodo di analisi secondo la rivendicazione 7, in cui una unit? di uscita (11, 13) ? operativamente accoppiata all?unit? di controllo (7), in cui il dispositivo (2) comprende una prima porzione e una seconda porzione, il metodo di analisi comprendendo inoltre le fasi di: - se detta grandezza (Eautotest) assume un primo valore (E0), confermare la seconda condizione di funzionamento anomalo del gruppo di rilevamento (5) e generare (S62), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite l'unit? di uscita (11, 13), un allarme di autotest indicativo di un?anomalia nello stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5); - se detta grandezza (Eautotest) assume un terzo valore (E2), generare (S252), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite l'unit? di uscita (11, 13), un primo allarme di funzionamento indicativo di un?anomalia in uno stato di funzionamento della prima porzione del dispositivo (2); e - se detta grandezza (Eautotest) assume un quarto valore (E3), generare (S254), da parte dell?unit? di controllo (7) e tramite l'unit? di uscita (11, 13), un secondo allarme di funzionamento indicativo di un?anomalia in uno stato di funzionamento della seconda porzione del dispositivo (2).
  10. 10. Metodo di analisi secondo una qualsiasi delle rivendicazioni precedenti, in cui la fase di elaborare la signature (F) viene eseguita da una qualsiasi delle seguenti reti neurali artificiali per il riconoscimento di schemi: rete neurale convoluzionale, rete neurale ricorrente, rete neurale feed-forward, percettrone multistrato, e rete neurale cellulare.
  11. 11. Sistema (1) comprendente un dispositivo (2) e un sensore MEMS (3), il sensore MEMS (3) includendo un gruppo di rilevamento (5) accoppiato operativamente al dispositivo (2), il sensore MEMS (3) comprendendo inoltre un?unit? di controllo (7) accoppiata operativamente al gruppo di rilevamento (5) e configurata per: - acquisire (S54), tramite il gruppo di rilevamento (5), primi dati indicativi di uno stato di funzionamento del dispositivo (2); - verificare (S56) la presenza di una prima condizione di funzionamento anomalo del dispositivo (2), verificando se i primi dati soddisfano una relazione con valori di riferimento; e - se la prima condizione di funzionamento anomalo del dispositivo (2) ? confermata, eseguire (S58) una fase di autotest del gruppo di rilevamento (5) per generare una grandezza (Eautotest) indicativa di uno stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5), l?unit? di controllo (7) essendo inoltre configurata per: - acquisire (S101), tramite il gruppo di rilevamento (5), secondi dati indicativi dello stato di funzionamento del gruppo di rilevamento (5); e - generare (S102) una signature (F) in funzione dei secondi dati; e in cui un modulo di apprendimento profondo (17) ? accoppiato operativamente all?unit? di controllo (7) ed ? configurato per elaborare (S103) la signature (F) tramite tecniche di apprendimento profondo per generare detta grandezza (Eautotest).
  12. 12. Sistema secondo la rivendicazione 11, in cui il sensore MEMS ? scelto nel gruppo comprendente: accelerometro, giroscopio, sensore di pressione, sensore di temperatura, sensore audio, sensore di gas, sensore di radiazione ultravioletta, sensore di radiazione infrarossa, sensore di umidit?, magnetometro.
  13. 13. Sistema secondo la rivendicazione 11, in cui il dispositivo (2) comprende un corpo (302) definente una camera interna (304) fluidicamente connessa con un volume esterno al corpo (302) tramite un gruppo di pompaggio (306) incluso nel dispositivo (2) e operabile per mantenere un valore di pressione (Pob) all?interno della camera interna (304), in cui la camera interna (304) alloggia detto sensore MEMS (307), in cui il gruppo di rilevamento (309) comprende un sensore di pressione (310) e un sensore di temperatura (311) disposti nella camera interna (304), e in cui l?unit? di controllo (7) ? configurata per acquisire i secondi dati comprendenti una pressione misurata (Pmis) della camera interna (304), tramite il sensore di pressione (310), e una temperatura misurata (Tmis) della camera interna (304), tramite il sensore di temperatura (311).
  14. 14. Sistema secondo la rivendicazione 11, in cui il gruppo di rilevamento (5) del sensore MEMS (3) comprende un giroscopio MEMS, e in cui l?unit? di controllo (7) ? configurata per acquisire, tramite detto giroscopio MEMS, i secondi dati comprendenti una pluralit? di segnali, ciascuno di tali segnali essendo indicativo di una rispettiva rotazione del giroscopio MEMS lungo un rispettivo asse di rotazione del giroscopio MEMS.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021202239A1 (de) 2021-03-09 2022-09-15 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zur Herstellung eines MEMS Sensors

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190339687A1 (en) * 2016-05-09 2019-11-07 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for analytics and maintenance using the industrial internet of things
WO2019216975A1 (en) * 2018-05-07 2019-11-14 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for analytics and maintenance using the industrial internet of things
US20200006988A1 (en) * 2012-07-06 2020-01-02 Energous Corporation Systems and methods of using electromagnetic waves to wirelessly deliver power to electronic devices

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9803467B2 (en) * 2015-03-18 2017-10-31 Baker Hughes Well screen-out prediction and prevention
US11956324B2 (en) * 2021-01-07 2024-04-09 Stmicroelectronics S.R.L. Sensor device, system and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200006988A1 (en) * 2012-07-06 2020-01-02 Energous Corporation Systems and methods of using electromagnetic waves to wirelessly deliver power to electronic devices
US20190339687A1 (en) * 2016-05-09 2019-11-07 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for analytics and maintenance using the industrial internet of things
WO2019216975A1 (en) * 2018-05-07 2019-11-14 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for analytics and maintenance using the industrial internet of things

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JAMBORHAZI SZILARD ET AL: "Constant frequency drive method for MEMS for improved failure detection", 2015 SYMPOSIUM ON DESIGN, TEST, INTEGRATION AND PACKAGING OF MEMS/MOEMS (DTIP), IEEE, 27 April 2015 (2015-04-27), pages 1 - 6, XP033179154, ISBN: 978-1-4799-8627-9, [retrieved on 20150716], DOI: 10.1109/DTIP.2015.7161038 *

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