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欧美德国工控产品  Kuka632122015

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heidenhain 360645-06

kendrion KLMU22Z2248

SAMES 1519870

Rexroth VALVE DC SOL 4/2 NS06 D1VW020BNJW

rexroth+hydac please see the mail

KabelSchlepp MK0650.258-RD-175-910 z.Nr. 951862-302

SIEMENS 6SY7000-0AE00

FACOM 44.34*36

THERMO T-120-J-1.5-1000

WUERTH 71425118

Rexroth R0730X50XX

SIEMENS 6FX2001-5FE25(SN:33513382D)

KABELSCHLEP 0130.10.20-260

parker EX430EALB1200 10319202

Draeger POLYTRON 5000 4544120

CPT GmbH MTSH06024C9 0.5 ISO

Pro-Hub 109822

kistler 1631C5

igus 240007.150.0

Schneider XCSM3916L5

Jay Electronique OWE10

fischer DE2558K045PK00MW

HIRSCHMANN 934100101

Keller Artikel-Nr.8000194724

WUERTH 714732405

SIKO DA04-1919

FALK SKZN56C8U-(D160)-R1

wandfluh SVSPM42-AB-G24 with plug

MULTI CONTACT 18.3005 (MSA-WZ1,5)

Amiad 19.00710101-00094 61-6060-2113

Beckhoff ZK2000-3300-0020

SIEMENS 6SL3100-0BE21-6AB0

DP PUMPS No.AL 032913;3~Motor:DC3SIEK112M2

elero Econom1 Hub:50mm UN:400V-3AC IN:0.8A Vhub:5mm/s Fdin:10000N Bremse:24VDC

Georgii Kobold KOD 526/XK/FW ID Nr:10 0011 0075

BEKO FE730X1,4007234

Funke TPL 00-L-8-12;SN:886248

schmalz SAOB 140*70 NBR-60 G1/4-IG

Sommer clamping element M KS4505 AK

ELSO Elbe GmbH & Co. KG 0120007-50.073

Franke JOINT R8-S ECOPUR 410*431.6*13.3 code 202458828

BIMBA 311-D

Bucher SREA-AB-16-02-2

Marzocchi ALPP2-S-9

HARTING 09 14 006 3101

bircher L=1100mm CPE025/40A0K0

APEX MB-14MM25

FLOWSERVE EP5XX-LBNU-23K01-PV9DA-4Z

Staubli CBI 16.7104/IA/BF+CBI 16.8550

Bailey & Mackey No.09A3720003 DRW:797060141

GRAFOPLAST 117M 09 BW

ROLAND SCI20S-GG-30

PRUDHOMME LC-393-2,5-16H7+R

pangborn 052311P1

TR TR encoder, CEW65M-10089

PILZ PNOZ-MIP-BASE-UNIT

wachendorff WDG-58C-1000-ABN-105-K2

cembre PKD 112

JOST JB16/400-E000

BANSBACH A1A1-42-112-308/500N

CHAMBRELAN profil RA41

G.R.A.S. 45CA

weishaupt 499001

Brook Crompton A-DA90LA-H 2 B35-PTO,pls see the pic

Stieber AL80

BERNSTEIN 188-UIZ DGHW IEC/EN 60947-5-1 AC15 UE 240V/LE 3A

FACOM 192.16CPE

HPS VBL-63-M9-F-9-L1-35

dunkermotoren GR63×25；SNR 88440 04001；MOTOR

Rechner 561150 KSA-80-250-S-BB 5.5 m

CPT GmbH MTSH12118D35 2.0 IDO

coax MK25NC 14 25C111/4DC 24A 504571

Prevost ERH AB65 1230×500×490mm

Rexroth DKC10.3-004-3-MGP-01VRS(HCS01.1E-W0003)

DANFOSS AV210D32SSG114T NC000

Ritz KS120-08

Monninghoff MK920MT-A26-546-21-34-LS（NR.546-21-34-LS 24V 30JIS）

PATLITE LME-502L-RYGWY

heidenhain ROQ425 521 03S17-58 ID 586 634-12

SIEMENS 6EP1437-3BA10

norelem M8x30/8-22N/boØ3.5St 03040-608

STABILA 4005069022839;(50cm)Type 70 spirit level

BETEX Bearing heater：240-480℃ 3.6KVA 120V/20A(22-ESD)

Meilhaus Electronic ME-AB-D78M 2M

Gigahertz 7215D-P

Transfluid DM085 Mit Bolzen

Almatec CX 130 ETT

ELORA 27-200

Rexroth MK D071B-061-GP1-KN

Ac-motoren FBPA71B-4

Bayer 1230-250-301

DOL SENSORS DOL2022

SCHUNK PFH50 Falzklappenzylinder

igus WJ200UM-01-10-AL

NELSON 85-02-61

Domnick Hunter 604036055C AA-1950F-C

SCHUNK MMS 22-S-M8-NPN

ORGAPACK 1820.040.098

brinkmann 4LARAOGS-F07655 SFT 1350/490+224

power control SQ246-3F400-500 240W

wachendorff WEW40902F

heidenhain ID 296 469-53 SN 56 503 227L

SUMTAK IRS660-600-009

Rexroth 820023026

Cavotec PC5-SX-04-1500：PCX-11014-069

SIEMENS 6ES7318-3FL01-0AB0

parker SH6-62-BSPP*

STAFFA HMC080/P/90/45/FM3/CS/73

baumer 11171037;EIL580-SQ10.5LN.00100.A

heidenhain 560527-05

Kytola 3R8-2. 5-MD33-AII3 (1062 pulses/1)

STI SCC-1224A

Rexroth R911287361 MHD093B-058-NG0-AA

Bar PDC-7-002-T-S9-2

WUERTH 709 937 619

INDRAMAT 1MB160F-4D-B074-A1

Calpeda NM 50/20 BE 0800224211

Schmid & Partner GmbH Nr.:11.99.5525 Monitor Cable, DVI (24+1), Dual Link, M/M, 2 m

Landefeld DREHW 14 HD（High pressure elbow rotary joint G 1/4", Zinc plated steel）

Regina Kettenschnalle 26/54

STS FL.8-64

SKF 6302

Dilatoflex Flexible rubber joint DN80 PN16

Telemecanique A9F74210

WUERTH 715 54 22

STROMAG 51_75_BM0Z_299

ATR 60.104.00(VM4)

Maico WS320 ( PHI )

binks 193451

Hildebrand HD3000L , type 2 Chisel shaped , angled foot , 50-80 shore D

Kraus & Naimer CA20B-A243-600E-V840A|B11A1-V760|B2S2|301-F990|A10.VL-SIS0840

FlowLine LU81-5101

Staubli SPX12.7204

SIEMENS 3RP1574-2NP30

SCHISCHEK Type RedCon-P5000 SN:08280002

OTT-JAKOB Attachments 3 photos

Block TT1 8-4/23

prominent GMXA1604NPT20000UA10300EN

DANLY 9-3216-11

Vahle MZ-DMW10

HACH HQ30D53000000,pls see the pic

ATOS HQ-022 22

Honsberg M10-025GM020-434

Uni-Valve UV-0207

Rexroth 0821200180

RICO 20DW-30

ORGATEX PKR-A5-100-2;Hanging Signs series-100

brinkmann STA372/320-XZ+390

Azcue 2200.1 for 240794，CM-EP125/26

kollmorgen AKD-B02406-NBEC-0000

3M 160 mm*11.1*25.4 CH

ADE-WERK 1027954

Westlock 2646ABYN00022AAA-AR2

Eaton XTCE009B10TD

Ac-motoren 1503369526 FCA 112M-4/HE

SIEMENS 6ES7 215-1HG40-0XB0 V4.2

MESOMATIC DK800/2A/PDP/IN DK800/4E/4A/I/IN

Duff-Norton 1683A-3/4

spanset secutex SPL SOFT 20X100X120 GRUEN 1022592

heidenhain 557680-18

ECKELMAN VAI-1WDG

Intercontec SSTA002NN0085050A000

TECMOTION SM4065-P32/4.28-E2-500-157-I

heidenhain 383978-01

ARON AD3E16EM003

ATOS SDHE-0713 10S

Kromschroder DG6U-3 PS=0.4-6MBAR

Murr PUR 4X0.34 47013 30M

ABB CM-IVN.S

BIKON 4000 - 035 X 060

Thales Thales 1600

WUERTH 071351 42

Rexroth 3842529998

Meister 50XM1004XG20SDKM-1/420MPa

SIEMENS 6ES7134-6PA01-0BD0

Norgren V61B413D-C213A 3/2-Wegeventil G1/4;NC;24V

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(MC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U)，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理器整体架构的影响。MCU睡眠电流以及CPU处于睡眠模式时的可用外围功能主要受MCU的设计和架构影响。