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11. 如何设计便于部署的10BASE-T1L单对以太网状态监测振动传感器 2022-09-29
如何设计便于部署的10BASE-T1L单对以太网状态监测振动传感器由IEEE制定的新型单对以太网(SPE)或10BASE-T1L物理层标准,为传输设备运行状况信息实施状态监测(CbM)应用提供了新的连接解决方案。SPE提供共享电源和高带宽数据架构,可通过低成本双线电缆在超过1000米的距离实现10Mbps数据和电源的共享。
12. 如何为无线状态监控系统选择最佳MEMS传感器(上篇) 2022-08-24
如何为无线状态监控系统选择最佳MEMS传感器(上篇)如今MEMS加速度计性能快速提升,拥有更低功耗、更小尺寸、更高集成度、更宽带宽以及低于100µg/√Hz的噪声水平等,并可基于无线解决方案代替有线系统,以小巧轻便的三轴模拟器件取代单轴笨重的压电传感器,让经济高效地连续监控暴增的机器设备成为可能。对于维护和设施工程师而言,这意味着可通过全新的状态监控(CbM)范式检测、诊断、预测并最终避免机器故障。
13. 如何利用LTspice分析振动数据? 2022-08-10
如何利用LTspice分析振动数据?本文介绍如何使用LTspice®分析状态监控系统中振动数据的频谱,以便能够在工业机械电机故障的早期发出预警,同时介绍如何从Microsoft Excel® 电子表格中提取X、Y和Z平面数据,并将其转化为可以通过LTspice进行傅里叶变换的格式,以生成振动数据的谐波量图。
14. 完整教程:设计一款小巧但强大的传感器 2022-08-03
完整教程:设计一款小巧但强大的传感器对于状态监测(CbM)传感器开发,单对以太网(SPE)或10BASE-T1L比标准以太网更具显著优势,包括缩小传感器尺寸、降低复杂性和低成本布线选项。本文将讨论如何为CbM传感器设计一款小巧的共享电源和数据接口(PoDL)。本文还将讨论完整传感器解决方案的电源设计、机械设计、MEMS传感器选型以及软件设计。
15. 大联大世平集团推出基于Intel和智合科技产品的汽车辅助驾驶与驾驶员状态监测方案 2022-08-02
大联大世平集团推出基于Intel和智合科技产品的汽车辅助驾驶与驾驶员状态监测方案本方案可即时分析辅助驾驶并让管理者了解驾驶行为表现。在系统运行时,由两台Webcam采集车前及驾驶室影像,并上传至车联网平台,然后将影像分流至OpenVINO平台进行AI推断,再将异常事件上传至驾驶监控平台,管理者能通过驾驶监控平台得知当前的驾驶状态,以便进行员工教育,提升驾驶素质,保障驾驶员及路人的生命安全。
16. 数字化技术深度赋能,让智慧健康触手可及 2022-07-28
近年来,生命体征监测概念逐渐深入到非医学领域,多种生命体征监测产品不断涌现,PPG手环、ECG等皮肤接触式生命体征传感设备早已屡见不鲜。可需要穿戴捆绑、贴紧皮肤的使用方式却常常给人以强烈的束缚感,特别是在进行睡眠监测时,穿戴捆绑的使用方式甚至会改变用户的睡眠习惯,加重焦虑和不安,适得其反。也正因如此,以BCG和毫米波雷达为代表的非接触式生命体征传感技术正逐渐走上历史舞台,成为数字化健康管理的良方。
17. 帮助工业设备保持良好状态,了解下ADI新一代电源质量监控技术 2022-07-13
帮助工业设备保持良好状态,了解下ADI新一代电源质量监控技术全球能源总需求预计每年增长约5%。电网连接设备的规模和复杂度将不断提高,电源质量扰动随之增加。现代商业对干净、可靠、永远在线的电能的依赖性越来越高。通过采用新一代电源质量监控技术,工业设备所有者可以预期机器设备过早失效或磨损的情况会减少,干净的电源将带来巨大好处。
18. 传感器性能如何实现基于状态的监控解决方案 2022-06-22
传感器性能如何实现基于状态的监控解决方案半导体技术和能力的进步为在工业应用中感知、测量、解释和分析数据提供了新的机会,特别是基于状态的监测解决方案。基于 MEMS 技术的下一代传感器,结合用于诊断和预测应用的先进算法,扩大了测量各种机器的机会,并提高了有效监控设备的能力、延长正常运行时间、提高工艺质量和提高产量。
19. 用于状态监控的高保真振动采集平台 2022-04-06
用于状态监控的高保真振动采集平台状态监控(CbM)涉及使用传感器来测量当前的健康状态,以监测机器或资产。预测性维护(PdM)需要组合使用CbM、机器学习和分析等多种技术,以预测未来的资产维护周期或可能发生的故障。预计全球设备健康监测将显著发展,因而知晓和了解关键的趋势势在必行。越来越多的CbM公司开始采用PdM来提高其产品的差异化优势。
20. 采用恩智浦应用软件包快速启动产品开发 2022-03-17
采用恩智浦应用软件包快速启动产品开发处理边缘连接的机器学习(ML)应用的复杂性是一个艰巨而漫长的过程。将相关应用功能与在经济高效的平台上部署此ML模型的复杂性结合起来,需要花费大量的精力和时间。恩智浦基于ML的系统状态监测应用软件包(App SW Pack)为快速开发此类复杂应用提供了量产源代码。
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