Analog Devices kündigt Entwicklungsplattform für die zustandsbasierte Überwachung an

Analog Devices, Inc. (ADI) kündigte heute eine komplette CbM-Entwicklungsplattform (Condition-based Monitoring) an, die zu einer schnelleren Entwicklung der Hard- und Software sowie der Algorithmen für die zustandsbasierte Überwachung beitragen soll. Die Plattform CN0549 liefert mechanisch sichere, breitbandige Sensordaten mit robuster, hochgenauer Datenerfassung. Die Open-Source-Softwareschnittstellen der Entwicklungsplattform vereinfachen die Anbindung von Embedded-Systemen an populäre Datenauswertungs-Tools wie MATLAB® oder Python. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform CN0549 die Echtzeit-Verarbeitung von Vibrationsdaten mit dem Ziel einer beschleunigten Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen für vorausschauende Instandhaltungsdienste. Die Flexibilität dieser Plattform gibt Ingenieuren aller Fachrichtungen die Möglichkeit, ihre Entwicklungsprojekte im Bereich der Zustandsüberwachung zu beschleunigen und die Entwicklungskosten und -risiken mithilfe der CN0549 zu verringern.

• Circuit Note zum Download: analog.com/CN0549
• Video zur Circuit Note: CN0549: Condition-Based Monitoring Development Platform | Analog Devices
• Weitere Informationen über die CbM-Entwicklungsplattformen von ADI
• Kontaktieren Sie Ingenieure und ADI-Produktexperten in der EngineerZone™, der Technical Support Community im Internet: http://ez.analog.com

Wichtige Merkmale des Referenzdesigns:

• Breitbandiger MEMS-Vibrationssensor (DC bis 10 kHz) mit Kompatibilität zu vorhandenen IEPE-konformen Schnittstellen.
• Charakterisierter mechanischer Befestigungsblock, mit dem die mechanische Übertragungsfunktion des MEMS-Vibrationssensors in vollem Umfang genutzt werden kann.
• Referenzdesign für ein breitbandiges, hochgenaues Datenerfassungs-System für IEPE-kompatible Sensoren.
• Eingebautes Gateway mit Industriestandard-Open-Source-Software für die Datenverarbeitung.
• Streamen von Vibrationsdaten an gängige Machine-Learning-Umgebungen wie MATLAB, TensorFlow und weitere Python-basierte Tools für die Algorithmenentwicklung mithilfe von schrittweise vorgehenden Beispielen.

Weitere Informationen finden Sie unter http://www.analog.com.

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