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欧美德国工控产品  SelectronCPU 833-TG

欧美德国工控产品  SelectronCPU 833-TG

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waldmann 112509004 RL60CE-118 U-Lamp 24V DC 18W

Sika vh325moiwepa25

Maximator S35D-05 S/N：481735

Contelec Displacement sensor KL100-1K0M-SEFZM

Westlock 3249ABYN00022FAN-0R1

Kuka 177301

SKF all used in CHINA

Tiefenbach 501859/800

Flowmon FML-450-CI-HP-ME-110CS-16SAE-S3-D3

Konecranes nm38730jpv

JUMO 603021/70-2-064-00-2000-40-10-00-00-000-00-6/000

Helios AB-NR:20105308 ART-NR:16401012 VOLT:380WS WATT:1225 IP 65

DADCO U.4600.016

Joslyn Clark CAT.NO.5DP7-6050-22

STAHL 8146/5-V37-304 25A

WEBER 594688

HKS HKS-Dreh-Antriebe GmbH 63607 Wachtersbach Germany tel.06053-6163-0 Art-Nr:200510003394 Com:1100874311 210bar max

Kuka 10016954

Schneider BCH0801O32F1C

Thomson 1BA-24-AJO-L40

Murr 4000-68000-0090000

MeiKamp HDC-003-MTG-SGR-2-M20

KSR Kuebler 501484 Glaspolster Gr.11 3529.0041 400x34x0,5mm W: Novapress multi II 522W133

PARVALUX Controller: F725S (SKELETON CONTROL CARD)

Infineon T1851N70TOH

RITTAL TS8206.500

IMAV RCPS-10-N-S-0-30 450P/h

Magnehelic pressure gauge 2000-1.5KPA

ATOS DH1-0639/0 23 DC24V

VALPRES DN65 PN40 720008 A105

Vahle 1006065 143-00-032.47717 UV 35/500 Connect the protective cover (Just need a plastic shell)

raytek En-1R-2-CB4；600℃-1800℃

PFERD 803912

parker PGP502A0016CP2DINE3E2BIBI（3309III348）

UNIMEC Type :TPR 204, Forma Model:D,Rapp Ratio:1/5,Matricola Serial : 12/2275

Elesa+ganter DIX319-K0-12-M4-C

ARGO SD2E-B3/H2D25/M

SLF 6009.04.52 J11.L1018H

Busch APPLICATION= FOR COBRA NC 040000 B Sealing Kits - Nc 0400 B - Labyrinth

speck Seal Bag For Type:NP25/30-200 Nr:272776/006

Bibby positioning pin of JSE1-0237AEA/BK

Ringfeder RFN8006-25*30(22401)

schwarzbeck VULB9163，30MHz-3000MHz

DEUBLIN 6405-031-720

Rexroth 2.0160H20XL-A00-0-M;R928006810

DUCATI 416.33.59 22.5uF without bolts at the bottom

FEIN 9 07 02 003 00 8

MarelliMotori No.0911115009

Burster 8524-6005+9243 0-10V

BORRIES 53251366

riegler 252.42 Schottnippel innen Ø G1/4" MS

Kalinsky F3103499

Phoenix 30 31 48 7

BALLUFF BES516-371-G-E5-C-S-49

Kraus & Naimer KG10T103/40KS51V

Contrinex LHK-3031-3003

dungs LGW 50 A2 ，CE-0085AQ0673

JANITZA UMG96RM-CBM

Hawe SEH2-3/30F-P-G24-KAL Nr.27102384

KISSLING 54.808.101 R

Sika VHS05MOKELV103

HUBA 511.954603745(4~20mA, 0~400bar)

ENERPAC SURD-92

HBM 1-SP4MC3MR/5KG-1

NOKEVAL TRE-100-3-A 0-100℃ PT100A 100MM

hydac IGC7-G1

PILZ 774318 336169

SIEMENS 1FK7064-4CH71-1CB0-ZX01,2.4kw

Ahlborn SN:H14020068

asco 833-354H01025986

heidenhain 310125-04

IXYS MCC312-16I01

KUEBLER SR085-30-02-02-21301-V100

3M 10250-6202PL

Mac 714C-12PI-124BA-220VAC

ZOLLERN D-37520 1198232

Kraus & Naimer KG125T103/D-A100STM

Maico MVEx 0.4;0157.0547;

Ac-motore 3264p

BERTHOLD LB4401-03-OR-GD-E50/50

ROLLON GSW18-U-60-2RS

LAFERT AMPE 160L TA2

Elobau type:671271NU0-10 mit cable

Norma 1x4 - 5108980104

Norgren SPG/15541/320

WEG 01018ET3ER215TC-W22　　

JUMO 702060/188-888-000-23

HEISS 61674 SZ 250-100/60/360-112.003.X

Glenair 440HS030ZM0902-2

KEYENCE GT2-75N

Elektromotorenwerk RF63M-2SM Nr.1051733

ABB S202M-C6

MESSKO MT-ST160F 63508-410-050000

KUEBLER D8.3DJ 1500.0000.0000

neuhaeuser 20.1.3 item 6：12611010V04-0

Raymond 10174002

Schneider 9001KR9R20H6

asco 34260175

ROEMHELD-z 1472-001 U46 RR 4384021

GOYEN GOYEN 04/10 RCA25T010

KUBO-TECH O-RING, �75x�.33 Art.Nr. 0101-02728

AMOT A1010X48-110

brinkmann FFS260/60+1134

Hoffmann 341610 13-3/8

festo LFR-1/2-D-O-MIDI-A(162698)

Schneider 020-11222-Z/51030159SE

Vahle 600335

ASA-RT ATB-Z/2K5/AIW 7T10

Spirax Safty valveDN25 13.0bar

Braun A5S07B50

Autem SPS-ANALYZER pro 5-Erstlizenz

binder 73 43111H00 P023069/A7

SIEMENS 5SY4110-7

kistler 9011A

asco 8320G174-1/4NPT 220/50

GLACIER MB2524 DU

INA PCFTR40

testo 174H

Schurter 4301.5205

Robatech Contains: 107157 spiral spray gun AX101SP +107201 spiral nozzle set (single hole diameter 2.5mm

TITAN P/N: 4822315070

POWER-HYDRAULIK GmbH MODELL P P 304444442L SERIE 46797

brinkmann TH180/380+001 4.0KW

Knoll TG 40-52/22 533

Maximator SPLV 3 13094097

RHEONIK M04LNAPHPHOHPP2JM-·HY CORIOLIS MASS FLOW SENSOR RHM 04L GET (p) - Aut. 3/B"MP + RHE16

Intercontec 60.254.11

MK 1-2.764-130-015

NORD SK511E-221-340-A

kistler 9133B21

mts 370624+530052

INGUN KS 100 47G

Vickers CG5V-6GW-D-M-U-H5-20，200L/min

faulhaber 2342S024C R+23/1 159:1 1716956

ELSTEIN NiCr-Ni

BORRIES 61500073

Fife M 152947

Staubli RMI209.10.6102

Elster Kromschroeder filter for VAS240R/NW

Hanovia 130027-2001

moog D663Z4307K / P02JONF6VSX2-A + Plug B97007-061 Input ± 10mA, Output 4-20mA

berker 75318005 A1-A8 16A AC280V-/10A AC400V

parker 1/4" PARKER/225 BAR C/JIC X 5000mm

waldmann RE60E-118D

KSB MOVITEC VF 2/2 B

RGS C1518PPOOD SO167515

DREIBOND S8-34.220.02.1023.051A

Beckhoff EL7211-0010

Stober 2147166

Saia-Burgess PCD2.A400

Sensopart FT25-R-PS-M4M

REXORTH R900751830 SYDFE1-2X/100R-PPA12KC3-0487-A0X0XXX-001

greisinger GTH175PT1000, GTH 175/PT, 600050

Infineon BSM75GB12DLC

ZEISS 626115-0150-033

KSTOOLS 117.1400

KAESER 6.3816.0

ATLANTA 59 05 029

norelem 03320-08X20

STRINGO R16118

Tevema SPRING CONSTANT FORCE D6.35 L381 TEVEMA KK1000

PAULSTRA 520027

zimm Z-10-RN

SKF LBBR10 10X 17X 26

Vogel 297004；H 200;i=3

brinkmann SFL 1850/440-CM3Z+807 Without motor

baumer FFDK 16P50Y5

KAESER E-F-6

Prechter + Renner Typ:DG-MS M16 Art.-Nr.55-801

PILZ 505220

schoenbuch IX17 5214

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，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RA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M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处于睡眠模式时的可用外围功能主要受MCU的设计和架构影响。