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欲下从速!ADI状态监测资料大合集免费供应啦~

基于状态的监控(CbM)定义为一种预测性维护策略,它使用不同类型的传感器持续监控资产状况,并使用从传感器提取的数据实时监控资产。随着制造商希望通过降低维护成本和资产停机时间来提高吞吐量和资产利用率,实时连续的状态监控和预测性维护解决方案变得越来越重要。鉴于计划外停机的成本可能占总制造成本的近四分之一,所以采用预测性维护解决方案有望显著节省成本,并推动生产力提高。今天,版主为大家搜罗来了ADI关于CbM的相关技术资料,包括4堂线上培训以及7篇技术文章

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本文深入探讨状态监控系统的传感器接口数据采集(DAQ)信号链设计考量。我们将会分析系统架构、传感器类型和分析方法等设计选项会如何影响DAQ信号链设计,并通过详细论证两种DAQ信号链设计示例,将这些理论应用于实践。

本文说明MEMS技术的最新进展如何将加速度传感器推到前沿,在状态监控应用中与压电传感器抗衡竞争;还将讨论如何使用使这一切成为可能的新开发平台。在第2部分,我们将着重介绍支持该开发平台的软件框架,以及如何将其与热门的数据分析工具集成,以开发机器学习示例,最后,介绍如何将其部署到各种资产上。

据保守估计,目前全球至少安装了25万台风轮机。未来四年里,全球风轮机市场预计将增长278 GW的陆上容量、44.3 Gw的海上容量。这相当于至少100,000台3 MW的风轮机。随着可再生能源呈现这种增长,加上国家电网的电力投入,风轮机(WT)装置的可靠运行已成为工业和政府结构着重研究的课题。

本文介绍一种基于ADXL1002 MEMS加速度计的高线性、低噪声、宽带振动测量解决方案。这种解决方案可用于实施轴承分析或发动机监测,且适用于所有需要动态范围高达±50 g、频率响应范围为从直流至11 kHz的应用。

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。

对机器人和旋转机器(例如涡轮机、风扇、泵和电机)实施的基于状态的监控会记录与机器的健康和性能相关的实时数据,以便有针对性地实施预测维护和优化控制。在机器生命周期的早期进行有针对性的预测维护,可以减少生产停机的风险,从而提高可靠性、显著节约成本和提高工厂的生产率。第一部分介绍了ADI公司的有线接口解决方案,该方案帮助客户缩短设计周期和测试时间,让工业CbM解决方案更快地进入市场。

为MEMS实现有线物理层接口的常见挑战包括管理EMC可靠性和数据完整性。但是,在RS-485/RS-422长电缆上分布SPI之类的时钟同步接口,同时在相同的双绞线(虚假电源)上部署电源和数据时,会带来更多挑战。本文将着重介绍第一部分展示的SPI至RS-485/RS-422设计解决方案的物理层设计考量。

工业4.0的实现需要具有实时通信和集成资产监控的高度互连和智能工厂。由传感解决方案提供的此可行性分析可缩短系统停机时间并延长这些工厂中资产的寿命周期。由于智能制造利用更多的机器人来实现更高水平的自动化,因此需要无缝多协议连接解决方案。本在线培训介绍了用于状态监控、多协议以太网和模块化机器人原型制作的ADI系统级解决方案,以便加快工业4.0解决方案开发。

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鉴于计划外停机的成本可能占总制造成本的近四分之一,所以采用预测性维护有望大幅节省成本并提高生产力。在本次课程中,我们将介绍ADI新推出的状态监控平台,该平台旨在帮助加快状态监控硬件、软件和算法的开发。CN0549平台是一个完整的开发平台,针对机械固定的宽带宽传感器数据进行可靠的高保真数据采集。开源嵌入式软件直接将数据流传输至基于MATLAB和Python的数据分析工具,以便实时处理,并开发可用于预测性维护服务的机器学习算法。借助此平台的灵活性,各个学科的工程师能够快速启动CbM应用开发,并将产品更快推向市场。

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工业4.0、新制造、工业IOT,所有这些大家耳熟能详的名词实际都离不开对系统、对机器、对环境的条件状态监测。通过条件状态监测,可以让系统变得更安全、产量更有保证、质量更可控、可能的宕机时间更短。因此,越来越多的用户希望让冰冷的机器能实时的跟人类对话,告诉他们各种机器零部件的运行情况。这就需要大量的传感器去实现,针对不同的应用场景,我应该选择什么样的传感器呢,什么指标最重要,成熟的解决方案是什么,市场的发展趋势是什么,不同的解决方案都有什么优缺点……本次课程将带来这些疑问的解答。

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状态监控正在扩展到最关键的工业机械之外,部分原因是新一代技术在更小的、机械优化的解决方案中提供了高性能。在本课程中,我们将介绍各种支持状态监控解决方案的技术,并回顾一些优化工业应用解决方案的设计考虑因素和性能要求。