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歐美德國工控產(chǎn)品  GEFRANGQ-50-48-D-1-1

歐美德國工控產(chǎn)品  GEFRANGQ-50-48-D-1-1

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作為先的硬件創(chuàng)新研發(fā)及供應(yīng)服務(wù)平臺，世強(qiáng)硬創(chuàng)平臺因其良好的供應(yīng)保障與研發(fā)服務(wù)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(qiáng)先進(jìn)目前已獲得超過500家原廠授權(quán)代理，產(chǎn)品品類涉及集成電路、分立元件、阻容感、機(jī)電部件、自動化、儀器儀表等，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(yīng)保障外，世強(qiáng)先進(jìn)還為硬件研發(fā)工程師提供新產(chǎn)品資訊、海量技術(shù)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(shù)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(guān)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(yuǎn)端的云計算服務(wù)器。此外，還可以進(jìn)行大量運算，以挖掘做出明智決策所需的寶貴細(xì)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(shè)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)要求進(jìn)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(jī)對機(jī)(M服務(wù)器以進(jìn)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(jìn)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(jìn)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)2M)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(jìn)其實體資產(chǎn)和流程。邊緣計算分析(亦稱為智能服務(wù)器以進(jìn)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(jìn)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(jìn)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)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)仍可邊緣化，且無需細(xì)心留意邊緣服務(wù)器以進(jìn)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(jìn)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(jìn)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)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jìn)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)。通過使用所需服務(wù)器以進(jìn)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(jìn)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(jìn)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)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(jìn)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)或微服務(wù)器以進(jìn)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(jìn)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(jìn)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)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(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)行頻域解讀?？梢蕴幚砼c已知性能極限進(jìn)行比較的FFT，針對下游的通過、未通過和警示警報進(jìn)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(jìn)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(qiáng)大的M3內(nèi)核的處理帶寬，以便進(jìn)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。