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上海荊戈工業(yè)控制設(shè)備有限公司
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當(dāng)前位置:上海荊戈工業(yè)控制設(shè)備有限公司>>歐美優(yōu)勢品牌>> wampfler81131歐美德國工控產(chǎn)品 Burster9235-V004

歐美德國工控產(chǎn)品 Burster9235-V004

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產(chǎn)品型號wampfler81131

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所  在  地上海市

更新時間:2022-10-28 13:07:30瀏覽次數(shù):132次

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歐美德國工控產(chǎn)品 Burster9235-V004

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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)可分析過程,除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)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(fù)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以根據(jù)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(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)分析過程,除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)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(fù)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)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)分析過程,除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)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(fù)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仍可邊緣化,且無需細(xì)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(yuǎn)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(fù)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)。可調(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(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)或微控制器(MCU),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。可以篩選和抽取原始數(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(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®-M3Cortex-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睡眠分析過程,除了將數(shù)據(jù)發(fā)送至遠(yuǎn)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(fù)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。



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