Lehr, C. (2023). Design and limitations of a software-based TSN end station [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.97382
Time-Sensitve Networking; Real-Time Systems; Industrial Internet of Things; Dynamic Storage Allocation; Clock Synchronisation; generalized Precision Time Protocol (gPTP)
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Abstract:
Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist eine neue Entwicklung, die immer mehr Geräte miteinander vernetzt. Es konzentriert sich auf die Erfassung von Daten in industriellen Prozessen und Verarbeitungsanlagen. In den genannten Bereichen gehören Feldbusse, wie das Controller Area Network (CAN) und Profibus, zu den am weitesten verbreiteten Netzwerktechnologien. Ihnen fehlt leider die Bandbreite für die Datenerfassung, die für das IIoT und Industrie 4.0 benötigt wird. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, werden immer mehr Ethernet-basierte Protokolle verwendet. Eine Lösung ist beispielsweise Time-Sensitive Networking (TSN). Ethernet ist das Rückgrat der modernen Informationstechnologie (IT) und ein weit verbreiteter Standard. Was diese Technologie für das IIoT interessant macht, ist, dass moderne Ethernet-Geräte im Gegensatz zu Feldbussen, wie beispielsweise CAN, signifikant höhere Übertragungsgeschwindigkeiten ermöglichen. Des weiteren sind Ethernet-Komponenten vergleichsweise kostengünstig durch ihrer Verbreitung in der IT. Diese Arbeit befasst sich mit verschiedenen Herausforderungen, die bei der Implementierung einer TSN-Endstation auftreten. Zunächst wurde ein Taktsynchronisationsalgorithmus implementiert, der es der Endstation erlaubt, sich mit dem TSN-Netzwerk zu synchronisieren. TSN organisiert dann die Ethernet-Pakete entsprechend ihrer Priorität in verschiedenen Warteschlangen. Daher wurde ein echtzeitfähiges Speicherverwaltungssystem implementiert. Des Weiteren wurde eine Netzwerkschnittstelle entwickelt, um Nachrichten präzise zu vordefinierten Zeitpunkten zu übertragen. Alle diese Aspekte wurden einzeln bewertet und dann in einem echtzeitfähigen TSN-Netzwerkstack kombiniert. Wir haben das System für die T-CREST Patmos-Plattform entwickelt, die eine Ausführung in Echtzeit ermöglicht. Sie ermöglicht außerdem eine Worst-Case Execution Time (WCET) Analyse für maximiale Laufzeit des von uns vorgeschlagenen Systems.
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The Industrial Internet of Things (IIoT) is an emerging development, connecting an ever increasing number of devices. It focuses on the collection of data in industrial processes and processing facilities. In these areas, field buses like Controller Area Network (CAN) and Profibus, belong to the most common networks, but they lack the bandwidth required for broader data collection. To satisfy this demand, more and more Ethernet-based protocols are used. Ethernet is the backbone of modern Information Technology (IT) infrastructure and a widely used standard. What makes this technology interesting for the IIoT is that modern Ethernet devices have transport speeds of multiple Gigabits per second (Gbit/s). That is several orders of magnitude higher than CAN, where speeds reach a maximum bandwidth of around one Megabit per second (Mbit/s). The process of integrating Ethernet-based technologies from IT into the production facilities, which are also called Operational Technology (OT), is typically referred to as the IT/OT convergence. As standard Ethernet cannot provide any real-time guarantees, Time-Sensitive Networking (TSN) was developed. However, only a very limited number of devices currently exist, particularly regarding TSN end stations. This thesis addresses several challenges that arise when implementing a TSN end station. First, a clock synchronization algorithm had to be implemented, allowing the end station to synchronize with the TSN network. Second, TSN organizes Ethernet packets in different queues according to their priority. Therefore, a real-time memory management system was implemented. Third, a network interface was developed to transmit messages precisely at pre-defined points in time. All these aspects were individually evaluated and then combined in a real-time capable TSN network stack. We created the system for the T-CREST Patmos platform, which allows time-predictable execution. This platform allows the Worst-Case Execution Time (WCET) analysis of our proposed system.