ADI

<strong>Stefan Hacker ADI公司系统专家</strong>

围绕现代生产工厂的能源效率问题，目前有许多讨论，系统解决方案制造商不断推出新的概念来应对这个问题。其中一个概念涉及到提高自动化程度，这多少有点令人吃惊，但它考虑到了能源效率需求，意图通过提供更强大的互连网络来提高效率。

关于能源效率的要求已在欧盟标准和EuP (能源使用产品)等指令中写明。新法规已于2015年1月1日生效，到2017年1月将有更多措施出台，届时将会推出新的能效等级并将更小的动力装置纳入其中。目标是到2020年将能耗再降低20%。

电能成本在生产成本中占有相当可观的比例，因此，人们有提高能效的需求不足为怪。目前，生产工厂中的电机消耗了所产生电能的大约46%，电机能源成本占其服役寿命期间总成本的大约90%。电机是生产工厂中几乎所有自动化设备背后的主要动力装置，很难想象一个没有电机的未来。

近年全球工业机器人市场平均增长率约为15%，2016年全球工业机器人市场规模达132亿美元。10月19日，国家统计局公布的9月规模以上工业增速为6.6%，比8月份加快0.6个百分点；环比看，9月份规模以上工业增加值比上月增长了0.56%。而这主要原因就是工业机器人的迅猛发展，为其提供了明显的带动作用。

如今，有关方面围绕工业升级出台了很多举措，企业借助“机器代人”提高了生产效率，逐渐认可了通过机器人进行产业升级，工业机器人市场将持续增长。其中，中国是工业机器人增长最迅速的市场，近五年平均增长率达28%。

受访专家指出，今年的工业增速存在明显的季末回升现象，9月PPI的回升，以及由此而来的工业企业利润的大幅增长是工业反弹的主要原因。外贸复苏带来的规模以上工业企业出口交货的增长，也为工业反弹提供了基础。

互联网是机器人走向更加智能化的必经之路。“互联网+”是一种思维，对于机器人而言，可以称为工业互联网，是人与机器人、机器人与机器人、机器人与设备之间实现交互的桥梁。只有实现互联，机器人的数据才能实现交互，交互之后才能实现智能化。

<strong>Tyler Jesiel</strong>

<strong>对数成像和节点分析组合</strong>

使用节点分析和对数成像器可改进物联网(IoT)中的视频分析应用。视频分析应用试图利用日常世界中丰富的信息资源，出于几个原因考量。包括日常监控的人脸识别，但大部分原因集中在预测分析和行为分析上。这些应用中收集到的信息可通过云计算进行更高端的广泛处理。然而，深度处理有其局限性，并且可以通过往组合中增加节点分析和对数成像器在很多方面加以改进。

通过往组合中增加节点分析，减轻与云之间的通信，可以改进数据分析。云计算的带宽需求比节点分析应用多出两个（如果不是三个）数量级。因此，节点分析的计算能力要求更低，并可减少延迟。人口稠密的市场、交通混乱的地区以及城市停车场都是一些环境错综复杂的地方，可使用节点分析进行检测，以进行预测和行为分析。在云中对这些环境进行高级处理有助于制定业务策略，疏导交通流量，并可提高政府管理的停车场的效率。然而，在传感器节点处采用低端软件，而不是执行云分析，可改进这些场景的延迟、带宽、安全和功耗。

完整的宽带解决方案，涵盖26 GHz至44 GHz范围内的所有无线电设计。这款完整的信号链采用高度集成的宽带高性能部件，可减少元件数量，简化设计架构，加快产品上市速度。

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<strong>作者：David Forde、David Aherne、Jeffrey Ryan</strong>

<strong>简介</strong>

在恶劣电磁环境中工作的电子系统须按照特定标准对其输入和输出端口加以保护，以防止器件受到静电放电(ESD)、电快速瞬变（EFT/突波）、浪涌事件影响。

本应用笔记说明ADI公司新一代集成过压保护(OVP)功能的故障防护系列开关，结合极少的外部元件，能够加快符合IEC61000-4 ESD、EFT和浪涌事件标准的保护架构的设计过程。本应用笔记阐述了过压故障防护原理，并对可以实现IEC标准水平高可靠性的电路进行了说明。

本应用笔记所述的瞬变电压抑制器(TVS)设计窗口概念，在元件选择方面为系统设计人员提供了更大的灵活性，并能使系统设计得以简化同时实现更高的精度。

本应用笔记阐释了该IEC水平的保护解决方案如何将下游保护要求降至相当于1 kV人体模型(HBM) ESD的水平。

<strong>电磁兼容性</strong>

在本培训模块中，我们将带您了解将使用系统服务和器件驱动器1.0 API的VisualDSP++® Blackfin项目迁移到CrossCore® Embedded Studio及系统服务和器件驱动器2.0 API的各个步骤。

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<strong>作者：ADI公司产品营销工程师Max Liberman和业务开发经理Bob Scannell</strong>

在工业制造运营中，被动的设备维修是造成生产能力丧失的一个主要因素，这种维修本来是可以避免的。平均售价仅几美元的零部件，一旦发生故障，维修成本和由此导致的收入损失可能是其售价的好多倍。在最不利的情况下，未检测到的故障可能在系统中引起连锁反应，导致大面积损坏，触发生产停运，造成惨痛损失。传统上，制造商借助预防措施来保持生产现场正常运转。

相比事后维修，预防维护是一大进步，但与其相关的服务合同成本高昂，而且其确保设备连续正常运行的能力也是有限的。考虑让一台200英尺风力涡轮机的叶片转动的转子轴承。紧急维修和现场维护的成本会非常高，甚至可能有危险，因为技术人员需要在高空作业。另外，如果该涡轮机接入到本地市政电网，计划之外的停机可能引起能源生产损失，甚至电力服务中断。

一种新的工业检测技术正在帮助制造商们优化设备，它通过预测维护手段来预料零部件故障。虽然工业检测的形式有很多，但振动检测可能是最有效且最经济的。根据Lindsay Engineering(一家位于美国加州卡马里奥的预测维护产品和服务提供商)的研究，振动检测的投资回报是定期更换齿轮或电机油等措施的投资回报的三倍(参见图1)。

在设备健康监测应用中，ADI的能量采集技术与超低功耗连接解决方案以及超低噪声加速度计配合使用，实现易用性和低维护成本。

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<strong>Ian Beavers ADI公司</strong>

减少边缘节点的洞察时间可在获得数据之后尽快做出关键决定。而理论上处理能力和通信数据均不受限制，则可将所有全带宽边缘节点检测信息发送至远端的云计算服务器。此外，还可以进行大量运算，以挖掘做出明智决策所需的宝贵细节信息。然而，电池电量、通信带宽和计算周期密集型算法的局限使得我们的设想只是一种概念，而无法成为实际方案。

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。

<strong>智能分区模式转变</strong>

<strong>Ian Beavers ADI公司</strong>

工业物联网(IoT)正在酝酿广泛的转变，这种转变不仅将使互联机器间的相互检测成为一种竞争优势，还将使其成为必不可少的基本服务。工业物联网以边缘节点为起始点，后者是检测和测量的目标切入点。这是物理世界与计算数据分析进行交互的接口所在。互联的工业机器可检测大量的信息，进而用于制定关键决策。这种边缘传感器可能远离存储历史分析的云服务器。它必须通过将边缘数据聚合到互联网的网关进行连接。理想情况下，边缘传感器节点具有很小的规格尺寸，可在空间受限的环境中轻松进行部署。

<strong>检测、测量、解读、连接</strong>

在这个包含多个部分的工业物联网系列文章的第一部分，我们将分解和研究大型物联网框架中边缘节点检测和测量能力的基本方面：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。每个部分都将探讨一组独特的挑战。边缘节点的智能管理对成功实施来说十分关键。在一些情况下，超低功耗(ULP)是最重要的性能指标。在关键事件期间，当传感器从睡眠模式唤醒时，可以过滤掉绝大多数的潜在数据。