歐美德國工控產(chǎn)品 STAHLMP-100.04A

歐美德國工控產(chǎn)品 STAHLMP-100.04A

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GUTEKUNST D-090U-13

KUEBLER 8.5020.1000.0250.S086

HATZ 0000 042 219 03

LEONI 1070091935

Rexroth R911325861

asco MP-C-080 238710-006-D\24VDC

KTR ROTEX-GS28-98SHA-GS2.5-Φ28 2.5-Φ20

Bosch Rexroth 1.0040 H10XL-A00-0-M MNR:R928005837

ARI 0389020083 50NBR253 DP33

SIEMENS 8WD4420-5AD

mts-mengen GUIDE ANGLE 13 0615-02-14-L

CAVEX CUA80 I=15.5 accessories (worm + worm shaft)

KOBOLD PSE-11520R1.5R6

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SCHMERSAL Z4VH 332-11Y-M20-ZJ

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Eaton WAL610875

Steinel SZ 8561.08,4

TRACTO-TECHNIK GP1820G

mts RPS0340MRO5 1A01，4-20mA,Inr:1043 7029

Rexroth SEB-L-S 20 R159162020

KALLER X-750-038

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Krohne OPTIFLUX4000 S/N:A1092822

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SPM 131622596 SHIM | SPM | S3-010 - 10 PIECES |

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PAGANI Matr.234 Gas propano (see the pictures)

Buhler MDF-5-250

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SOLYRO DN125 EPDM FIG.115-E DN125 PN16

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MayTec Nutenstein M8, 1.32.4EM8V（EINSATZ_302 000 080 500_M8x1.5）

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Baldor NEXTMOVE ESB-2 NSB202-501

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SAUTER VUE020F300

Contrinex DW-AS-621-M12 Whether to stop production or not

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KERN 5DA12-7SE3E/480

BEKA BA338C

Hoffmann 657094, torque range: 130-650N.M; square drive socket size: 14*18MM

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SPIDEX A42/55.55H7-38H7 GG anneau98°Sh(rouge)

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P+F NBB15-30GM50-WS

ROFIN 141100413

data-linc SRM6330

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)要求進行傳輸。高效的超低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(wù)關(guān)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(zāi)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功耗(ULP)處理也是實施任何邊緣節(jié)點方案的一個關(guān)鍵。

智能分區(qū)模式轉(zhuǎn)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(yīng)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(shè)備模型轉(zhuǎn)變，從而提供更多的可用架構(gòu)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(zhuǎn)變。大規(guī)模的工業(yè)物聯(lián)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(wù)關(guān)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(zāi)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(zhì)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(yīng)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?qū)?/span>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(wù)關(guān)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(zāi)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(wù)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(guān)。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(zhǔn)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(yù)期結(jié)果。此外，由于空間隔離或應(yīng)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?jǐn)?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(wù)關(guān)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(zāi)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(diào)諧和精處理，將其分解至要求的子集。這首先需要定義目標(biāo)窄帶數(shù)據(jù)?？烧{(diào)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(zhǔn)。通過使用所需的模擬設(shè)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(zhì)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(guān)注目標(biāo)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(nèi)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(yīng)(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(cè))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(cè))。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(wù)關(guān)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(zāi)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)，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(yīng)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(yù)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。可以處理與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(biāo)帶寬外的寬帶噪聲，可實現(xiàn)FFT內(nèi)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(wù)，而M0則執(zhí)行密集程度較低的應(yīng)用控制。5這樣可以將更簡單的任務(wù)分流至小型內(nèi)核中處理。分區(qū)可化功能更強大的M3內(nèi)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(dāng)接收處理器在響應(yīng)時引發(fā)中斷，就會發(fā)出報警。

異構(gòu)多核MCU的另一個優(yōu)勢在于，它可以克服嵌入式閃存的限速問題。通過在兩個小型內(nèi)核中以非對稱的方式對任務(wù)進行分割，可在實現(xiàn)內(nèi)核的全部性能的同時，仍繼續(xù)使用低成本嵌入式存儲器。實現(xiàn)嵌入式閃存的成本通常決定MCU的成本，因此可有效地消除瓶頸。在可用的功率預(yù)算中平衡處理器需求是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點設(shè)計的關(guān)鍵部分。

功率平衡即使是在可以實現(xiàn)能量采集的情況下，許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點也必須能夠在同一小型電池上運行多年。ULP操作將是這些節(jié)點的一個關(guān)鍵參數(shù)，而且必須選用能夠最小化節(jié)點實際功耗的元件。6許多非常適用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的MCU都采用ARM系列的Cortex-M嵌入式處理器，針對低功耗MCU和傳感器應(yīng)用。7包括針對更簡單高效應(yīng)用而優(yōu)化的Cortex-M0+，以及需要浮點和DSP操作的高性能復(fù)雜應(yīng)用的Cortex-M4。使用性能更高的處理內(nèi)核可能會影響低功耗性能。

　　ARM CPU在代碼大小、性能和效率方面提供了一個新方向。但是對于MCU在工作模式或深度睡眠模式下的實際功耗，許多超低功耗能力取決于MCU供應(yīng)商。工作功耗深受工藝技術(shù)選擇、超高速緩存和處理器整體架構(gòu)的影響。MCU睡眠電流以及CPU處于睡眠模式時的可用外圍功能主要受MCU的設(shè)計和架構(gòu)影響。