欧美原厂供应品牌 Bachofen AG23772 返回列表页

欧美原厂供应品牌  Bachofen AG23772

欧美原厂供应品牌  Bachofen AG23772

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E+H 667420 PMP135-A1G01A1S(DN32)

SITEC 720.0021

OMRON S8VK-G06024,100-240/24V,60W,1ph

KLINGER BORN Art.Nr.: 32820 Type: K3000; Ie:16.0A; Ue: 400V

Mankenberg 510 DN15/G1/2 EMT643-024

ASSOCIATED SPRING D13440

Samtec TMS-124-02-L-S

celesco PT-9510-0075-121-1110

ALLEN BRADLEY 700-P1200A1 AC 110V,12P,BASE MOUNT

VIEGA 267 391 model 3530 kuka id 90-675-047

SANKYO SPB253325

METROHM 6.2821.130

LEMO FGL.3K.303.CLLK11

HEBOTEC 1025-113

VEM K21F 180M 4 FBW TWS HW

AVS SK-125VHERK3F07

Gemue 865R10D7R2114 613 2615

HUBA Huba-699.931211140

SINEAX I552 AC0-5A DC4-20mA,24VDC,50mS

Rohde SG-73.100.B4

KNIPEX 206200

kollmorgen SERVOSTAR620（Nr：00730426849 S62000) 3*230/480V 14KVA 20A IP20

mts 560779

MTL MTL5510

Knoll High pressure pump head KTS25-60-T-G

heidenhain 329990-72

binder 01-5118-001

FRISTAM 0817310853 ERS-GL 9.665c 2N5V/2N5P

DORMA TS92

Lovato RF9.10 6-10A

ELAU ISH070/60022/0/1/00/0/10/10/00

WIKA IS-3 (65875790)

HIMA F8621A

LA FONTE part.8 shaft sleeve for Mod. EVV15FTO4BAL, 2 sets

OMEGA SMPW-K-F-ROHS

Lumberg RST 4-PKT 4-225/5M

ATOS SDHI-0631/2 23，AC230

heidenhain 689678-01

Kytola SLM8-TF05-G

baumer GI355A70C334

dirak 2 200-9131.00-00000

bollfilter system filterelement for 3931342/1 2.04.5.170.500 DN80

GAST 8AM-ARV-71

Schnorr 451050

KTR ROTEX-GS14 80ShA-GS 1.1-D=10 1.1-D=10

KEM JVM04CPW.V.+VHDF

kbo 46244 , 02045/96190 , 25kg (see the picture)

STRACK INDTA Z7657-2000-STRACK

baumer ESW 33AY0500

Schneider 140CRA31200C

LESER 4623.2912 2MPa

coax MK10 NC 14 10C1 3/8DC 24R Nr.546300,pls see the pic

Turck BI5-Q08-AN6X2-V1131

Remote Control PA-RC-210-DA

JUMO 404327 : TN 43004878 : F-NR 0168446001012170004

HALDEX GPA1-1-EK1-30-R 061103254

FISHER 99-901，S/N:R057072198

BOSCHERT A50 STW

TELCO LR120TB455

parker DX3-606-BL57

Knoll KTS 32-64-T-G-KB(Only need pump, no motor)

RSF Elektronik A-5121TARSDORF 93 Nr. 52 881614 01

Schimpf 03-120/64112v

pizzato FS 2896D024

Staubli PV-KBT4/6I-UR

Gemue 650.50.D.59.34.5E.1.4.T.1

EBRO Z011 K1 DN 500 PN6/10 AL PS 3 bar EPDM 1.4308 1.4104

PANASONIC MA150T8301W02

SANGEL Systemtechnik 1-101492-00009-1.70M NO:30486267

Krohne H250 /RR M9R P/A:011198431.001

mts RHMO120MD701S1G8100110

kaiser 4409\Guide column \ 1.5m

W+S MP700-100AQ5-12X12

Hamilton PN:238633-1111

ULTRAFILTER SMF 07/30

Weforma wps 320

Gemue 51450D1375112061+Z38

Rexroth 3842516804

KLOPPER-THERM TES 12,12KW,380V

SIEMENS 6FX8002-2DC10-1BF0

FITOK FITOK CVSS-FRT8-1

AECO SMC000020 SMC-12 S

Burster RM4220 Amplifier

Cantoni SKH71-2A

Bosch Rexroth AG R044580331，L=140

Telemechanique XS612BIPAL10EX

Ismet CSTN 1000 1000VA 380V +/-5% /220V 50Hz/60Hz PART NO.711152

SKF 171-210-062

FANUC A05B-2452-C902

pizzato TYPE 1,4X,6,12,13

SIEMENS 6AG1307-1EA01-7AA0

EAO 02-965.0

Marzocchi ALPA1-D-9+ALPP1-D-4

Black Box ACS3110A

OMRON E2E-X10MY2-Z 220V AC NV

mts RHM0200MD601A01

HBM HLCM3BLR/110KG

Gardner Denver G-BH1 2BH1430-7AH26

ROBOTUNITS FUNCTIONS profile TYPE PIL4040 40X40,IN LAGERLAENGE VON 6.05M

Alco PCN:003619 ADK-1612MMS

DADCO 90.10.03000.080.TO

KabelSchlepp KR300

Rexroth MEASURING COUPLING MCS20-SDS-E-G1/4-ST3& R900001264

SEIKOM F6.2

speck EY-4281-MK.0006A ohne Motor

Multi-Contact E3-36PE/B250/16A

Enidine LR OEMXT 1.5M X 2

Fives Celes EL137+EL132 (1013683)    Serial NO. S4790  JOB NO. 14003 M01

KabelSchlepp NO.0345#52404

BK MIKRO BKM91PB;ID:6304242

brinkmann TA303/650+001 NO:0602055552-13207005 1.5KW

BOSTON F715B-30KY-85-01

VIVOLO XOP0201ABBA

S+H BATTERY CHARGING CABLE BCU, 140389

WENGLOR CP35MHT80

krom schroder VK80F10T5A93DV 85311113

FuehlerSysteme BN/E-35/6.5-12

RITTAL SV9343.010160A

halder 22120.0206

Rexroth DB 10-3-52/50

Eaton Hansen B6HP31 Hansen Socket, Steel Body, Buna-N Seals, 3/4" Female NPT

KEMO Sn:108511

heidenhain 376886-48

FLEXLIFT FFRT-0247/30673

Schneider SH31403P02F2000

E-Stahl EGS703030

Varvel SRS05010G525 I=10

parker P4CG9101C001

MENNEKES 32A~6h 200~415V 3P+N+PE IP67 Typ:1551

Woerner VPB-B/8/6/0/RK/20/20/20/20/V

mts RHM0760MP101S2G6100 760MM

PIAB 9904114

MP Filtri MF1003A10HBP01

SCHUNK 301032MMS22-SPM8 ND 4

ENTEGRIS SV30010E1

lika ASC5808/GY-15-RZ/S404

HAHN+KOLB 78043-010

Gemue GEMU 554 50D 137 51 4

ABB VS2000B

GRAINGER Heavy-Duty Aluminum Tripod 01-ALQR20-B

VAT 61236-PEGJ-ALZ1/1001 A-1174905

Rexroth R900244202 4WEH16J7X/6EG24N9ES2K4/B10

Mink FBL6050-312527

CoupTec CTS-1-0200-060

HARTING 9140060303

Buehler HT63-KN-MS-M3/520

GRAINGER Item# 5PDR9 Mfr. Model# 5PDR9 Catalog Page# N/A Catalog Group# D8604 UNSPSC # 31251507

norelem NLM07119-108*176

LUDECKE ESH38 NA

parker M10LEODURX, 10L

Rexroth AZPF-1X-008LRR20KB

SIEMENS 6SL3955-6PXOO-OAAO

RITTAL SK3255140

Murrplastik 86421028

TWIFLEX Brake pads(for VKS62)

RACO T6L4/7476

Nadella FGU 55 120

tesch E48.2*151

FRAKO LKT25-440-DP K18-0619 3*137

ILMADUR DIA 100mmX6mm DIN7080

SKF PCM9095100E

KROMSCHROEDER KFM 250RB

Snap-on TKSS01M1R

norelem 02010-08

KEB 15F5A1E-350

Nadella AX5 40 60

Jokab JSHD4DA

CEAG GHG5114406R0501

EUROTEK ET8729

WUERTH 714 526 050

Sensirion Liquid Flow Meter SLI-0430

briwatec RUBIN 220 COD 167131

ROSS W6076E4407-one with electrical connector 936K87 (two required)

Murr FKS3, 3A, 90401

TEHALIT 3.80 x 80  BA7 80080 10M

在这个包含多个部分的工业物联网系列文章中，我们将分解和研究大型物联网框架中边缘节点解读的基本方面：检测、测量、解读和连接数据，同时还将考虑功率管理和安全性。边缘节点所需的数据集可能只是一个离散的完整宽带信息子集。同样，数据可以根据要求进行传之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进输。高效的超低功耗(ULP)处理也是实施任何边缘节点方案的一个关键。

智能分区模式转变工业物联网及其前身(机对机(M2M)通信)的先锋时代在很大程度上是由云平台这一主要应用推动因素的作用定义的。智能系统的洞察力以往都只是依赖于云级能力。实际的边缘传感器装置一直以来都相对简单。然而，由于边缘节点的低功耗计算能力比之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进云计算能力的发展更迅速，这个前提目前正在动摇。

边缘节点如今具有检测、测量、解读和连接数据的能力。智能分区模式正从连接传感器模型向智能设备模型转变，从而提供更多的可用架构选项，并允许组织部署工业物联网，以的方式改进其实体资产和流程。边缘计算分析(亦称为智能边缘或解读)推动着这一转之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进变。大规模的工业物联网部署依赖于一系列安全、高效节能并且易于管理的多样化智能节点。

边缘分析优质的传感数据仍可边缘化，且无需细心留意边缘节点分之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进析中应用的要求。边缘传感器装置可能会受到能源、带宽或原始计算能力的约束。这些约束条件将影响到能够将IP堆栈删减为最小闪存或RAM的协议选择。这使得编写程序充满挑战性，并且可能需要牺牲一些IP性能。

　　边缘处理可以是一个分析过程，除了将数据发送至远端服务器以进行云级分析，它还可以作为一种方法，用于分析接近其来源的数据。在数据链中尽早地进行实时分析边缘处理可减少下游有效负载，并缩短延迟。如果初始数据处理可以在边缘节点进行，那么就可以简化所需的数据格式、通信带宽以及最终聚集在云端网关。通过紧耦合连接至传感器的时间敏感型反馈回路可提供即时处理，从而为更有价值的明智决策作准备。然而，这要求提前了解清楚需要获得哪些有价值的具体信息，才能从检测和测量数据中得到预期结果。此外，由于空间隔离或应用差异，也可能因边缘节点的不同而不同。事件报警、触发信号和中断检测可以忽略大部分数据，只传输需要的数据。时间折旧货币的时间价值是一种概念，即现在的一美元比未来某一时候的一美元更有价值。类似地，数据也存在时间常数。数据的时间价值是指在这个几分之一秒检测到的数据与从现在起一周、一天或甚至一个小时之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进一步深入了解信号链。

　　边缘传感器节点的处理算法可对抽样数据进行筛选、抽取、调谐和精处理，将其分解至要求的子集。这首先需要定义目标窄带数据。可调带宽、抽样率和动态范围有助于一开始就在硬件的模拟域中建立基准。通过使用所需的模拟设置，传感器只会检测需要的信息，并提供更短的时间常数以获得高质量的解读数据。

　　边缘处的数字后端处理滤波器可进一步重点关注目标数据。边缘传感器处的数据频率分析可在信息离开节点之前，并及早判定信号内容。一些高阶计算模块执行快速傅里叶变换(FFT)、有限脉冲响应(FIR)滤波并使用智能抽取，可缩小抽样数据的范围。在一些情况下，在大幅度降低数据带宽之后，只需要从边缘传感器节点处传输通过或未通过信息增量痕迹。在未使用前端滤波器或数字后端处理滤波器的情况下，可能会出现混叠。振动监控的典型信号链。

　　我们可以看到在未使用前端模拟滤波器或数字后端处理滤波器的情况下，抽取8次(左侧)的简单信号将混叠新的干扰信号(中间)，从而使频率折叠成期望的新信号频带(右侧)。数字后端处理滤波器搭配数字信号处理器(DSP)或微控制器(MCU)，同时将半带FIR低通滤波器与抽取滤波器一起使用，将能够滤除混叠的干扰信号，从而有助于防止出现这一问题。

边缘节点处理洞察力——智能工厂，工业物联网应用解决方案适用于工厂机器状态监控。该解决方案的目的是在发生故障之前识别和预测机器性能问题。边缘传感器节点的多轴高动态范围加速度计用于监控工业机器上不同部位的振动位移。可以筛选和抽取原始数据，在微控制器中进行频域解读。可以处理与已知性能极限进行比较的FFT，针对下游的通过、未通过和警示警报进行测试。通过FIR滤波去除目标带宽外的宽带噪声，可实现FFT内的处理增益。非对称MCU可整合ARM® Cortex®-M3和Cortex-M0，使用处理器间通信协议进行通信。这使M3能够重点处理繁琐的数字信号处理任务，而M0则执行密集程度较低的应用控制。5这样可以将更简单的任务分流至小型内核中处理。分区可化功能更强大的M3内核的处理带宽，以便进行计算密集型处理，而这是协同处理的真正核心所在。核间通信采用共享SRAM，其中一个处理器引发中断，而另一个检查。当接收处理器在响应时引发中断，就会发出报警。

异构多核MCU的另一个优势在于，它可以克服嵌入式闪存的限速问题。通过在两个小型内核中以非对称的方式对任务进行分割，可在实现内核的全部性能的同时，仍继续使用低成本嵌入式存储器。实现嵌入式闪存的成本通常决定MCU的成本，因此可有效地消除瓶颈。在可用的功率预算中平衡处理器需求是工业物联网边缘传感器节点设计的关键部分。

功率平衡即使是在可以实现能量采集的情况下，许多工业物联网边缘传感器节点也必须能够在同一小型电池上运行多年。ULP操作将是这些节点的一个关键参数，而且必须选用能够最小化节点实际功耗的元件。6许多非常适用于工业物联网的MCU都采用ARM系列的Cortex-M嵌入式处理器，针对低功耗MCU和传感器应用。7包括针对更简单高效应用而优化的Cortex-M0+，以及需要浮点和DSP操作的高性能复杂应用的Cortex-M4。使用性能更高的处理内核可能会影响低功耗性能。

　　ARM CPU在代码大小、性能和效率方面提供了一个新方向。但是对于MCU在工作模式或深度睡眠模式下的实际功耗，许多超低功耗能力取决于MCU供应商。工作功耗深受工艺技术选择、超高速缓存和处理器整体架构的影响。MCU睡眠电流以及CPU处于之后检测到的数据不同。此类任务关键型物联网范例有热冲击检测、气体泄漏检测或需要采取立即行动的灾难性机械故障检测。时间敏感型数据价值在解读之时开始衰减。有效解读数据和采取行动的延迟越长，决策的价值将越低。为了解决工业物联网的时间折旧问题，我们必须进睡眠模式时的可用外围功能主要受MCU的设计和架构影响。