設備故障診斷系統(tǒng)資訊：無處不在的無線傳感器網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)構(gòu)建智能產(chǎn)業(yè)

2018年，汽車、無人機和機器人的自主系統(tǒng)將繼續(xù)發(fā)展，但會受到一些監(jiān)管法規(guī)和有待解決的技術問題的限制。無線振動傳感器基于無線技術的機器狀態(tài)監(jiān)測，具有振動測量及溫度測量功能，操作簡單，自動指示狀態(tài)報警。應用于工業(yè)設備狀態(tài)管理及監(jiān)測控制系統(tǒng)；適合現(xiàn)場設備運行和維護人員監(jiān)測設備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題，保證設備正?？煽窟\行。振動故障診斷監(jiān)測系統(tǒng)分析范圍20KHz；緩變信號通道不少于32路，16位精度，動態(tài)信號通道不少于4路，102.4kS/s；系統(tǒng)變攜，可以自帶電源連續(xù)工作4小時。一體化振動變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起，實現(xiàn)了傳統(tǒng)“傳感器+信號調(diào)理器”和“傳感器+監(jiān)測儀表”模式的振動測量系統(tǒng)的功能；適合構(gòu)建經(jīng)濟型高精度振動測量系統(tǒng)。然而，在接下來的幾個月里，一些具有自主系統(tǒng)的項目將繼續(xù)向我們展示進展，例如在有限的地區(qū)試部署無人駕駛出租車。尤其是卡車、火車等長途運輸，在不久的將來會成為無人駕駛?cè)〉脤嵸|(zhì)性進展的應用之一。

在不斷發(fā)展追求社會生產(chǎn)力效益的驅(qū)動下，為機器添加智能的驅(qū)動力也將加速工廠自動化/工業(yè)4.0進程。例如，機器可以學習的進步將顯著水平提高管理系統(tǒng)的能力，從而能夠根據(jù)學生自己的獨立工作狀態(tài)監(jiān)控提供一些有價值的性能建議和預測。

無處不在的無線傳感器網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)

**的材料，增強的功能和 MEMS 相結(jié)合，使傳感器尺寸和成本突破，使無線傳感器網(wǎng)絡成為無處不在。隨著無線網(wǎng)狀網(wǎng)絡在物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)應用中的部署，傳感器功能可以添加到現(xiàn)有的系統(tǒng)中，而無需重新布線。然而，從傳感器到云端的端到端安全將成為工業(yè)用戶大規(guī)模部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基本要求。

使產(chǎn)品和系統(tǒng)更加智能的驅(qū)動力也將增加對管理和分析不斷增加的數(shù)據(jù)流的需求。隨著數(shù)據(jù)負載的增加，數(shù)據(jù)中心將需要更高的處理性能和**的電源管理創(chuàng)新，以減輕數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)中的高溫風險。我們也將逐漸看到邊緣節(jié)點集成更多的智能，從而開始對數(shù)據(jù)流分類和處理。

就像十年前人們努力可以實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化技術優(yōu)勢也是一樣，每個細分行業(yè)市場的客戶都正在狂熱地嘗試了解我國人工智能和機器語言學習對其業(yè)務的價值。隨著網(wǎng)絡性能/經(jīng)濟可承受工作能力等障礙的不斷發(fā)展消除，加上對于一些AI具體應用在工業(yè)社會環(huán)境中逐步產(chǎn)生了效益和應用層面的因素影響，對AI應用的關注學生將在2018年加速增長。例如，AI已經(jīng)發(fā)展到工業(yè)控制機器人不經(jīng)特殊教育訓練就能提高學習和適應新的環(huán)境或不熟悉的對象的階段。

低功耗信號處理的創(chuàng)新，邊緣節(jié)點的人工智能將開始從新奇技術轉(zhuǎn)向傳統(tǒng)技術，并上下文數(shù)據(jù)和信息，推動邊緣和云之間更智能的系統(tǒng)劃分。 智能邊緣計算成為現(xiàn)實。

與此同時，與人類智能競爭的人工智能應用將繼續(xù)被大學研究所主導。隨著深亞微米技術開發(fā)成本的飛速增長，摩爾定律面臨著越來越嚴峻的技術和成本挑戰(zhàn)，多種技術在單個封裝、單個層壓板甚至單個硅基板上的異質(zhì)集成將會增加。新的商業(yè)模式將出現(xiàn)，利用異構(gòu)制造，使小規(guī)模的半導體制造商無法投資于***的集成電路光刻技術重組和創(chuàng)新。對于占地面積和規(guī)模較大的供應商來說，將信號處理算法集成到芯片上將有助于提高其解決方案的價值。