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以太網(wǎng)在工業(yè)控制中的應(yīng)用綜述

在工業(yè)生產(chǎn)中，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和復(fù)雜程度的提高，實(shí)際應(yīng)用對(duì)控制系統(tǒng)的要求越來越高。

發(fā)表于：8/11/2017

儲(chǔ)能行業(yè)發(fā)展及測(cè)試解讀

儲(chǔ)能”，可謂是目前新能源行業(yè)最火的關(guān)鍵詞了，儲(chǔ)能應(yīng)用主要集中在可再生能源發(fā)電移峰、分布式能源及微電網(wǎng)、電力輔助服務(wù)、電力質(zhì)量調(diào)頻、電動(dòng)汽車充換電等，是解決新能源電力儲(chǔ)存的關(guān)鍵，也因此備受企業(yè)青睞。

發(fā)表于：8/11/2017

NEC攜手東京工業(yè)大學(xué)，以AI技術(shù)視覺識(shí)別度

NEC與日本國(guó)立大學(xué)法人東京工業(yè)大學(xué)工學(xué)院奧富正敏教授、田中正行特定副教授的研究團(tuán)隊(duì)(以下簡(jiǎn)稱東京工業(yè)大學(xué))共同開發(fā)了“多模(注1)圖像融合技術(shù)”，通過AI技術(shù)將一般攝像頭拍攝的可見光圖像與熱成像相機(jī)拍攝的非可見光圖像進(jìn)行自動(dòng)高效合成，且提高了單個(gè)圖像拍攝時(shí)的視覺識(shí)別度。

發(fā)表于：8/11/2017

Mentor Valor NPI：面向制造的DFM解決方案

長(zhǎng)久以來，設(shè)計(jì)和生產(chǎn)制造的銜接性一直是電子制造行業(yè)面臨的主要問題，表現(xiàn)為：一方面，電子產(chǎn)品研發(fā)工程師，特別是硬件開發(fā)人員普遍存在對(duì)制造工藝技術(shù)不熟悉，可制造性概念比較模糊，導(dǎo)致設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品不具備可生產(chǎn)性，需要多次反復(fù)改板，影響了產(chǎn)品的上市日期，甚至影響產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性;另一方面，工藝過程中75%的缺陷來自于設(shè)計(jì)，然而工藝工程師對(duì)這些設(shè)計(jì)缺陷難以辨別，試圖采取很多的工藝措施來解決這類問題，結(jié)果浪費(fèi)了大量時(shí)間，問題也不能從根本上解決。

發(fā)表于：8/11/2017

MEMS加速度計(jì)的振動(dòng)校正

高性能MEMS加速度計(jì)為各種集成慣性測(cè)量的應(yīng)用提供低成本解決方案。具體例子包括：導(dǎo)航和AHRS系統(tǒng)，用于機(jī)器健康狀況檢測(cè)的振動(dòng)監(jiān)控，基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)健康狀況監(jiān)控，以及用于平臺(tái)穩(wěn)定、井下定向鉆探的傾斜監(jiān)控、施工行業(yè)平路機(jī)和勘測(cè)設(shè)備的調(diào)平、吊車穩(wěn)定系統(tǒng)吊桿傾角測(cè)量的高精度傾角計(jì)。在大多數(shù)此類例子中，加速度計(jì)會(huì)經(jīng)受不同幅度的振動(dòng)。這些應(yīng)用的另一個(gè)不同方面是振動(dòng)的頻率成分。振動(dòng)與傳感器和系統(tǒng)誤差源相結(jié)合可能導(dǎo)致振動(dòng)校正，這是高性能加速度計(jì)的一個(gè)重要指標(biāo)。本文說明MEMS加速度計(jì)中的振動(dòng)校正是如何發(fā)生的，并討論各種測(cè)量此參數(shù)的技術(shù)。作為案例研究，本文會(huì)討論低噪聲、低功耗加速度計(jì)ADXL355的振動(dòng)校正。低振動(dòng)校正誤差以及所有其他特性，使這款器件成為上述精密應(yīng)用的理想之選。

發(fā)表于：8/11/2017

從人工智能到工業(yè)智能，走中國(guó)特色工業(yè)智能道路

2016年，人工智能技術(shù)被推上了研究和商業(yè)的風(fēng)口浪尖, 從“深藍(lán)” 到Master，從駕駛輔助到自動(dòng)駕駛，從Alexa到Google Home，從大學(xué)教授到企業(yè)領(lǐng)袖，人工智能技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)遍地開花，同時(shí)也對(duì)人們心目中的傳統(tǒng)行業(yè)--制造業(yè)帶來了巨大的沖擊與商機(jī)。

發(fā)表于：8/11/2017

高可靠性傳感器數(shù)據(jù)共享傳輸協(xié)議設(shè)計(jì)與分析

安全高效綠色智能開采是煤炭行業(yè)發(fā)展的目標(biāo)，新興的智能化礦山需要多種類智能傳感器，并對(duì)數(shù)據(jù)采集、匯聚傳輸、數(shù)據(jù)中心處理的傳輸能力、可靠性、穩(wěn)定性提出了更高的要求。為提高煤礦井下復(fù)雜條件及解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)傳輸鏈路存在的問題，設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)共享傳輸協(xié)議，經(jīng)仿真測(cè)試表明，可以有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴⒎€(wěn)定性，進(jìn)而提升智能礦井的整體安全高效作業(yè)水平。

發(fā)表于：8/10/2017

基于FPGA的免疫層析信號(hào)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

提出了一種基于FPGA控制的免疫層析信號(hào)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，系統(tǒng)由免疫層析模擬信號(hào)采集模塊、FPGA數(shù)字控制模塊和上位機(jī)處理模塊組成。FPGA數(shù)字控制模塊由A/D驅(qū)動(dòng)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)傳輸模塊組成，其主要工作流程是電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的同時(shí)控制TM7705同步采樣，并在RAM中緩存采樣數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)試條檢測(cè)的控制，檢測(cè)結(jié)果表示線性度為R2=0.998，靈敏度為0.027 7 mL/μg，最低檢測(cè)濃度為1.95 μg/mL，重復(fù)性小于5%。該系統(tǒng)檢測(cè)靈敏度較高、一致性穩(wěn)定，具有較好的實(shí)用性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：8/10/2017

真空壓力表的分類及注意事項(xiàng)

　真空壓力表用于測(cè)量對(duì)鋼，銅及銅合金無腐蝕作用，無爆炸危險(xiǎn)的不結(jié)晶，不凝固的液體，氣體或蒸汽介質(zhì)的壓力或負(fù)壓。耐震真空壓力表表用于振動(dòng)和壓力有波動(dòng)下，測(cè)量無腐蝕，無結(jié)晶的介質(zhì)的負(fù)壓。電接點(diǎn)壓力真空表和電接點(diǎn)真空表用于對(duì)銅及銅合金無腐蝕作用，無爆炸危險(xiǎn)的非結(jié)晶、不凝固的液體，氣體等介質(zhì)的（壓力）和負(fù)壓的測(cè)量，當(dāng)壓力達(dá)到預(yù)定值時(shí)，借助接點(diǎn)裝置，能接通或斷開控制電路，同時(shí)發(fā)出電信號(hào)。

發(fā)表于：8/9/2017

工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)：中國(guó)將占全球40%的份額

中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)正在持續(xù)增長(zhǎng)。7月5日，“2017中國(guó)國(guó)際機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇”上發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，2016年中國(guó)市場(chǎng)工業(yè)機(jī)器人消費(fèi)總量達(dá)8.9萬(wàn)臺(tái)，比2015年增長(zhǎng)26.6%。其中，國(guó)產(chǎn)機(jī)器人共銷售2.9萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)30.9%。

發(fā)表于：8/9/2017

ARM調(diào)查顯示機(jī)器人將帶來協(xié)助而非取代人類

　ARM日前宣布根據(jù)委托第三方針對(duì)全球近4,000名消費(fèi)者進(jìn)行的獨(dú)立調(diào)查顯示，僅少數(shù)受訪者認(rèn)為人工智能(AI)的發(fā)展將導(dǎo)致機(jī)器人大肆盛行，取代人類就業(yè)。

發(fā)表于：8/9/2017

ntel：透過5C標(biāo)準(zhǔn)檢視工業(yè)4.0成熟度

工業(yè)4.0是近年所有制造業(yè)皆在努力實(shí)踐的目標(biāo)，麥肯錫(McKinsey)去年針對(duì)歐、美、日等地的制造大廠進(jìn)行調(diào)查，根據(jù)調(diào)查顯示，在這些推行工業(yè)4.0的企業(yè)當(dāng)中，僅有四成認(rèn)為有獲得成效或在改善制造流程中取得良好進(jìn)展，這個(gè)結(jié)果雖然不至于太慘，但也算不上取得好成績(jī)。而觀察臺(tái)灣市場(chǎng)，半導(dǎo)體大廠英特爾則認(rèn)為，由于制造業(yè)族群分布零散，不同產(chǎn)業(yè)在落實(shí)工業(yè)4.0中，從技術(shù)成熟度、策略方針到問題痛點(diǎn)等都具有很大的差異化。企業(yè)在實(shí)踐工業(yè)4.0的第一步，應(yīng)當(dāng)先審視自己所處的位置，以找出最合適的解決方案。

發(fā)表于：8/9/2017

中國(guó)制造AI工廠何時(shí)實(shí)現(xiàn)？

在科技領(lǐng)域以外，AI技術(shù)則仍大多數(shù)是實(shí)驗(yàn)性質(zhì)，只有少數(shù)例外──特別是汽車領(lǐng)域──很少有工廠已經(jīng)開始采用，已經(jīng)實(shí)施的AI技術(shù)都是小范圍應(yīng)用，主要在例如庫(kù)存管理、檢驗(yàn)等領(lǐng)域。

發(fā)表于：8/9/2017

制造業(yè)邁向工業(yè)4.0的六大難題

為了成功邁向工業(yè)4.0，制造商必須把信息科技(IT)視為金雞母，以提高資本、資產(chǎn)和營(yíng)運(yùn)的效率。市場(chǎng)情報(bào)公司Frost & Sullivan強(qiáng)調(diào)持續(xù)的創(chuàng)新，同時(shí)指出制造業(yè)勢(shì)必會(huì)面臨的六大難題。下面就隨工業(yè)控制小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

發(fā)表于：8/9/2017

互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)口式發(fā)展模式不適合集成電路產(chǎn)業(yè)

自國(guó)集基金（國(guó)家大基金）成立以來，中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)迎來了資本熱潮，各路機(jī)構(gòu)紛紛籌集資金蜂擁而入，演繹出繼擁抱互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)口之后的又一資本盛宴。就在資本“老妖們”以為憑借在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域攻城略地的手段，就可以順利吃到中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)這塊“唐僧肉”的時(shí)候，突然發(fā)現(xiàn)以往“股改－上市－套現(xiàn)”和“增發(fā)－收購(gòu)－高估值－套現(xiàn)”的套路不靈了。

發(fā)表于：8/8/2017