歐美德國工控產(chǎn)品 CAPTRONLKGY-EA1

歐美德國工控產(chǎn)品 CAPTRONLKGY-EA1

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作為先的硬件創(chuàng)新研發(fā)及供應服務平臺，世強硬創(chuàng)平臺因其良好的供應保障與研發(fā)服務受到了眾多名原廠與硬件研發(fā)企業(yè)的青睞。截至2022年7月，世強先進目前已獲得超過500家原廠授權代理，產(chǎn)品品類涉及集成電路、分立元件、阻容感、機電部件、自動化、儀器儀是指在這個幾分之一秒檢測到的數(shù)據(jù)與從現(xiàn)在起一周、一天或甚至一個小時之后檢測到的數(shù)據(jù)不同。此類任務關鍵型物聯(lián)網(wǎng)范例有熱沖擊檢測、氣體泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數(shù)據(jù)價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數(shù)據(jù)和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解表等，可覆蓋絕大部分研發(fā)工程師的研發(fā)產(chǎn)品需求。

　　除了良好的供應保障外，世強先進還為硬件研發(fā)工程師提供新產(chǎn)品資訊、海量技術資料免費下載、選型幫助、加工定制、產(chǎn)品免費測試以及資深FAE技術支持，幫助硬件研發(fā)企業(yè)快速攻克研發(fā)難題，提升創(chuàng)新研發(fā)效率。減少邊緣節(jié)點的洞察時間可在獲得數(shù)據(jù)之后盡快做出關鍵決定。而理論上處理能力和通信數(shù)據(jù)均不受限制，則可將所有全帶寬邊緣節(jié)點檢測信息發(fā)送至遠端的云計算服務器。此外，還可以進行大量運算，以挖掘做出明智決策所需的寶貴細節(jié)信息。然而，電池電量、通信帶寬和計算周期密集型算法的局限使得我們的設想只是一種概念，而無法成為實際方案。

　　在這個包含多個部分的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系列文章中，我們將分解和研究大型物聯(lián)網(wǎng)框架中邊緣節(jié)點解讀的基本方面：檢測、測量、解讀和連接數(shù)據(jù)，同時還將考慮功率管理和安全性。邊緣節(jié)點所需的數(shù)據(jù)集可能只是一個離散的完整寬帶信息子集。同樣，數(shù)據(jù)可以根據(jù)是指在這個幾分之一秒檢測到的數(shù)據(jù)與從現(xiàn)在起一周、一天或甚至一個小時之后檢測到的數(shù)據(jù)不同。此類任務關鍵型物聯(lián)網(wǎng)范例有熱沖擊檢測、氣體泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數(shù)據(jù)價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數(shù)據(jù)和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解要求進行傳輸。高效的超低功耗(ULP)處理也是實施任何邊緣節(jié)點方案的一個關鍵。

智能分區(qū)模式轉變工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其前身(機對機(M2M)通信)的先鋒時代在很大程度上是由云平臺這一主要應用推動因素的作用定義的。智能系統(tǒng)的洞察力以往都只是依賴于云級能力。實際的邊緣傳感器裝置一直以來都相對簡單。然而，由于邊緣節(jié)點的低功耗計算能力比云計算能力的發(fā)展更迅速，這個前提目前正在動搖。

邊緣節(jié)點如今具有檢測、測量、解讀和連接數(shù)據(jù)的能力。智能分區(qū)模式正從連接傳感器模型向智能設備模型轉變，從而提供更多的可用架構選項，并允許組織部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以的方式改進其實體資產(chǎn)和流程。邊緣計算分析(亦稱為智能邊緣或解讀)推動著這一轉變。大規(guī)模的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署依賴于一系列安全、高效節(jié)能并且易于管理的多樣化智能節(jié)點。

邊緣分析優(yōu)質的傳感數(shù)據(jù)仍可邊緣化，且無需細心留意邊緣節(jié)點分析中應用的要求。邊緣傳感器裝置可能會受到能源、帶寬或原始計算能力的約束。這些約束條件將影響到能夠將IP堆棧刪減為最小閃存或RAM的協(xié)議選擇。這使得編寫程序充滿挑戰(zhàn)性，并且可能需要犧牲一些IP性能。

　　邊緣處理可以是一個分析過程，除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠端服務器以進行云級分析，它還可以作為一種方法，用于分析接近其來源的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)鏈中盡早地進行實時分析邊緣處理可減少下游有效負載，并縮短延遲。如果初始數(shù)據(jù)處理可以在邊緣節(jié)點進行，那么就可以簡化所需的數(shù)據(jù)格式、通信帶寬以及最終聚集在云端網(wǎng)關。通過緊耦合連接至傳感器的時間敏感型反饋回路可提供即時處理，從而為更有價值的明智決策作準備。然而，這要求提前了解清楚需要獲得哪些有價值的具體信息，才能從檢測和測量數(shù)據(jù)中得到預期結果。此外，由于空間隔離或應用差異，也可能因邊緣節(jié)點的不同而不同。事件報警、觸發(fā)信號和中斷檢測可以忽略大部分數(shù)據(jù)，只傳輸需要的數(shù)據(jù)。時間折舊貨幣的時間價值是一種概念，即現(xiàn)在的一美元比未來某一時候的一美元更有價值。類似地，數(shù)據(jù)也存在時間常數(shù)。數(shù)據(jù)的時間價值是指在這個幾分之一秒檢測到的數(shù)據(jù)與從現(xiàn)在起一周、一天或甚至一個小時之后檢測到的數(shù)據(jù)不同。此類任務關鍵型物聯(lián)網(wǎng)范例有熱沖擊檢測、氣體泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數(shù)據(jù)價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數(shù)據(jù)和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解信號鏈。

　　邊緣傳感器節(jié)點的處理算法可對抽樣數(shù)據(jù)進行篩選、抽取、調諧和精處理，將其分解至要求的子集。這首先需要定義目標窄帶數(shù)據(jù)?？烧{帶寬、抽樣率和動態(tài)范圍有助于一開始就在硬件的模擬域中建立基準。通過使用所需的模擬設置，傳感器只會檢測需要的信息，并提供更短的時間常數(shù)以獲得高質量的解讀數(shù)據(jù)。

　　邊緣處的數(shù)字后端處理濾波器可進一步重點關注目標數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)頻率分析可在信息離開節(jié)點之前，并及早判定信號內容。一些高階計算模塊執(zhí)行快速傅里葉變換(FFT)、有限脈沖響應(FIR)濾波并使用智能抽取，可縮小抽樣數(shù)據(jù)的范圍。在一些情況下，在大幅度降低數(shù)據(jù)帶寬之后，只需要從邊緣傳感器節(jié)點處傳輸通過或未通過信息增量痕跡。在未使用前端濾波器或數(shù)字后端處理濾波器的情況下，可能會出現(xiàn)混疊。振動監(jiān)控的典型信號鏈。

　　我們可以看到在未使用前端模擬濾波器或數(shù)字后端處理濾波器的情況下，抽取8次(左側)的簡單信號將混疊新的干擾信號(中間)，從而使頻率折疊成期望的新信號頻帶(右側)。數(shù)字后端處理濾波器搭配數(shù)字信號處理器(DSP)或微控制器(M是指在這個幾分之一秒檢測到的數(shù)據(jù)與從現(xiàn)在起一周、一天或甚至一個小時之后檢測到的數(shù)據(jù)不同。此類任務關鍵型物聯(lián)網(wǎng)范例有熱沖擊檢測、氣體泄漏檢測或需要采取立即行動的災難性機械故障檢測。時間敏感型數(shù)據(jù)價值在解讀之時開始衰減。有效解讀數(shù)據(jù)和采取行動的延遲越長，決策的價值將越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的時間折舊問題，我們必須進一步深入了解CU)，同時將半帶FIR低通濾波器與抽取濾波器一起使用，將能夠濾除混疊的干擾信號，從而有助于防止出現(xiàn)這一問題。

邊緣節(jié)點處理洞察力——智能工廠，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用解決方案適用于工廠機器狀態(tài)監(jiān)控。該解決方案的目的是在發(fā)生故障之前識別和預測機器性能問題。邊緣傳感器節(jié)點的多軸高動態(tài)范圍加速度計用于監(jiān)控工業(yè)機器上不同部位的振動位移?？梢院Y選和抽取原始數(shù)據(jù)，在微控制器中進行頻域解讀?？梢蕴幚砼c已知性能極限進行比較的FFT，針對下游的通過、未通過和警示警報進行測試。通過FIR濾波去除目標帶寬外的寬帶噪聲，可實現(xiàn)FFT內的處理增益。非對稱MCU可整合ARM® Cortex®-M3和Cortex-M0，使用處理器間通信協(xié)議進行通信。這使M3能夠重點處理繁瑣的數(shù)字信號處理任務，而M0則執(zhí)行密集程度較低的應用控制。5這樣可以將更簡單的任務分流至小型內核中處理。分區(qū)可化功能更強大的M3內核的處理帶寬，以便進行計算密集型處理，而這是協(xié)同處理的真正核心所在。核間通信采用共享SRAM，其中一個處理器引發(fā)中斷，而另一個檢查。當接收處理器在響應時引發(fā)中斷，就會發(fā)出報警。