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欧洲杯预选赛·状态监测和预测性维护的传感器数据解决方案

时间:2024-12-23 07:24:31   | 作者:欧洲杯预选赛 浏览次数:25次

  ST推出的一系列新的硬件和软件解决方案,使状态监测和预测性维护更容易获得。软件扩展包包含适用于新B-L4S5I-IOT01A 发现套件的 AmazonFreeRTOS的合格端口。ST 生态系统还包括网关,例如STM32MP157C-DK2或STEVAL-STWINKT1。两者都可以使用STEVAL-STWINWFV1Wi-Fi扩展板连接到互联网。

  状态监测和预测性维护应用必须迅速从概念转变为实际应用。公司需要越来越快的上市时间。因此,我们现在提供“解决方案评估套件”,例如SL-PREDMNT-E2C和SL-PREDMNT-S2C。两者都通过将所有硬件和软件资源分组到一个网页下来简化工程师的工作流程。因此,一个想法和第一个演示之间的时间要短得多。团队可以更快地将数据发送到 AWS 仪表板,同时避免不兼容或其他可能困扰项目的问题。

  SL-PREDMNT-S2C“传感器到云”解决方案套件基于 STEVAL-STWINKT1。该平台可用作传感器板和网关(与 Wi-Fi 卡一起使用时)并适合工业环境。由于其振动传感器 ( IIS3DWB ),它可以精确监控设备运行。还有一个带有机器学习核心 ( ISM330DHCX ) 和运动检测器 ( IIS2DH ) 的 iNEMO 惯性模块。我们还发现了一个磁力计 ( IIS2MDC)、一个温度计 ( STTS751 ) 和一个气压计 ( LPS22HH )。最后,我们放置了两个MEMS麦克风(数字工业级IMP34DT05和模拟MP23ABS1)。

  它的小尺寸、塑料外壳和 480 mAh 锂聚合物电池意味着它易于使用。在现场,STEVAL-STWINKT1 可以收集数据、运行状态监测或测试预测性维护。此外,它还可以与FP-IND-PREDMNT1 一起使用,这有助于捕获传感器数据。然后,开发人员可以在DSH-PREDMNT云仪表板上可视化信息。最后,新的传感器板通过了适用于 FreeRTOS 的 AWS 设备认证计划,并且已经在AWS 设备目录中提供。

  另一种解决方案是 SL-PREDMNT-E2C“边缘到云”。我们的读者非常了解它,因为它结合了 ST 去年在 Re:Invent 上推出的各种硬件元素。与 SL-PREDMNT-S2C 相比,它的主要区别因素之一是它的Linux网关。STM32MP157C-DK2 使用X-LINUX-PREDMNT实现 AWS IoT Greengrass。它还可以帮助开发人员更快地从其功能中受益。例如,他们可以在互联网中断的情况下模拟云平台。软件扩展在 STM32MP1 的 Cortex-A7 上运行。通过WireST-SDK和EdgeST-SDK,开发人员可以在有线连接的传感器节点和云服务之间实现边缘处理。它就像在仪表板上注册传感器、配置网关以及连接到云服务提供商一样简单。

  Manuel 在 AWS 制造和工业物联网网络日的演讲也将展示新功能。其中之一将是多账户注册。传统上,小团队会一一配置设备。由于只有少数几个,因此添加凭据和手动设置系统相对简单。另一方面,处理数万台设备的公司将使用 AWS 即时注册来简化流程。但是,如果工程师介于这两种情况之间,多帐户注册会使事情变得更加实用。

  该功能依赖于我们的STSAFE-A110安全元件来存储预先配置的凭据。用户只需将设备证书从开发板上传到 AWS,即可立即安全地进行设备注册。无需在数千个平台上处理或安装私钥和证书。因此,它减轻了无数机器的繁琐安装。此外,私钥在 STSAFE-A110 内部受到保护,从而提高了安全性。

  开发人员利用此功能的最简单方法是使用我们新的B-L4S5I-IOT01A探索套件物联网节点。事实上,它是一个包含 STM32L4+ 和 STSAFE-A110 的一站式商店。或者,STEVAL-STWINKT1具有组件封装,而即将推出的 STEVAL-STWINKT1B 将包括开箱即用的 STSAFE-A110。因此,团队有多种途径可以极大地优化他们的供应路径。因此,无需手动设置数千个设备,只需使用 ST 板即可。设计师也可能会想出一个定制设计,以利用我们的多账户注册。

  随着高级驾驶员辅助系统(ADAS)促成自动驾驶,对机器视觉、查看、并行处理和数据记录的聚合视频传感器数据多副本的需求越来越多。 前置机器视觉摄像头更是需要多个副本,但它将很快适用于自主车辆的附加摄像头、雷达和光线检测/测距(LIDAR)传感器。数据记录是一个当今非常常见的复制应用(图1)。在机器视觉应用中,通常记录某些行车状况的原始传感器数据,以用于未来分析。这种情况下,拥有聚合原始传感器数据的第二副本,并将其用于数据记录,是大有裨益的;而另一个副本则用于机器视觉处理。   图1:常见的ADAS数据记录拓扑结构 复制聚合传感器数据 数据复制可在视频路径中的不同位置进行。可通过单独的电缆将每个传感器连接到机器视觉和数据记录电子控制

  据外媒报道,全球地图与定位平台服务供应商 HERE Technologies宣布与英国移动分析公司 Citi Logik 合作,将其高精度 HERE Real-Time Traffic和Speed Data集成到 Citi Logik SaaS解决方案CitiAnalytics中。 随着智慧城市发展壮大,为了更好地理解人、交通与环境之间的互动,监测、分析和管理城市动态变得越来越重要。CitiAnalytics是一个网络实时城市分析工具,能使用户更好地了解拥堵、交通流量、人员流动和污染状况。该工具基于基础物联网(IoT)数据源,包括手机数据。现在,该工具结合了 HERE 综合GPS数据。通过集成各种数据源,该工具可以帮助城市动态

  集成到城市分析工具中 /

  目前市场上有很多种数据采集设备可用于在PC上记录数据,如NationalInstrument的LabVIEW,不过这类设备的传感器件开始越来越多地采用USB接口而不是RS232或其他传统接口。过去在嵌入式系统中应用USB设备需要性能相对较强的硬件,要带有USBHost接口、RTOS以及USB软件驱动,结果因USBHost功能实施成本的原因设计工程师一直都不太愿意在小型8位或16位MCU系统上增加USB设备。但随着最新一代智能USBHostIC的推出,与MCU配合使用不仅可为PC应用使用USB数据采集设备,而且还可将数据存储在低成本高容量的闪存盘上。 数据记录应用 第一个应用实例显示了一个MCU和一个带有两个端口

  记录中的应用 /

  机器制造商启动新控制系统或系统整合商维修生产设备时,均会使用大量诊断工具。这些通常是被动工具,用于在调试或系统故障排除期间发现问题。然而一旦数字联机后,工业物联网(IIoT)则能用传感器、测量设备和视觉系统进行主动诊断。 导入物联网技术的机器最终应提供预测性维护的主动诊断工具 据Control Design报导,经验丰富的电气工程师、电工或技术人员大都会有装满诊断工具的工具柜,好测试众多机器和制程变量。这些工具测试范围包括控制面板中的功率、离散水平测试,到模拟仪器设置和校准等。此外,工业物联网还在云端新增网络诊断工具,甚至是预测性诊断应用程序。 数字万用表(DMM)是测量交流∕直流电压、交流∕直流电流和电阻的必备诊断

  本篇详细的记录了如何使用STM32CubeMX配置STM32L431RCT6的硬件I2C外设,读取HTS221温湿度传感器的数据并通过串口发送。 STM32CubeMX专栏 STM32CubeMX专栏自开设以来,目前已更新26篇文章,所有文章均在我的个人博客,该专栏汇集了所有我使用STM32CubeMX+HAL库调试过的外设,包括STM32内部外设,常用的模块,自开设以来收到了很多开发者的好评,这也是我决心要做下去的原因。 欢迎大家访问,如有问题,可以在博客文章下面留言指出: 准备工作 硬件准备 开发板 首先需要准备一个开发板,这里我准备的是ST

  (HTS221) /

  挑战: 开发诊断网络,自动追踪锋利涡轮机的状态,并具备集中存取功能,让用户对获取的信息进行离线分析。 解决方案: 使用NI LabVIEW开发应用,进行数据采集、数据管理、为应用提供网络存取功能,并使用NI CompactDAQ进行数据采集,以便在单一设备上调节并获取不同的信号。 构成该应用的模块示意图 CARTIF的工业诊断与预测维护工程师,工作內容是开发诊断式工业环境系统。 而这些系统必须能取得如振动、电子与高低频率的各种数位信号,并达到高存数容量。许多情况下,我们必须在整个电力生产过程不断操作这些系统。 对风力涡轮而言,其功能与设计阶段的数据采集、诊断与存储需求,均近似于任何旋转机器的应用。 在风力涡轮的应

  系统 /

  0 引言 随着石油资源逐渐开采,可用油资源日益紧缺,并且随着人类社会经济发展,石油消耗量日益增大。在这样的形势下,对现有石油资源进行科学采集、提高开采利用率显得愈发重要。 普通采油厂一般由多口油井、计量站、管汇阀组、转油站、联合站、原油外输系统、油罐以及油田的其他分散设施组成,整个采油厂的各种设施的工作状态及采出油品的数据(主要有温度、压力、流量等)直接关系到油田生产的稳定及原油质量。 数字油田是将油田中所有的事物(盆地、地面、井中、油藏)全部抽象为逻辑数字,通过高性能计算机多元异构的全面处理(运算、模拟、建设平台和存储),从而可以对油田地上、地下做完整的表征和直观的展示。 也就是说能够用数字展示和表述全部油田事物

  及其信号调理技术 target=_blank

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  前言有时在一些应用中,我们需要检测系统是否掉电。

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