#工業4.0 #智慧製造 #工業自動化 #軟體可配置輸入輸出SWIO #電源管理單元PMU #工業乙太網 #10BASE-T1L
【降低模組開發成本的神器:SWIO】
不論是用於程序控制安裝還是工業自動化系統,I/O 模組或現場接線盒在整個產品生命週期中都面臨著各種獨特的挑戰。產品管理層需要決定每個產品使用多少個通道以及進行哪些組合。電子設計人員必須決定如何對專案中的各種類比或數位訊號實現傑出性能以及成本高效的系統。所有不同的產品和大量接線圖可能使安裝技術人員心力交瘁。
於是,市場上開始出現「軟體可配置輸入/輸出」(Software Configurable I/O; SWIO) 積體電路 (IC) 產品,可隨時支援接腳上的任意功能和組合。對於程序控制或工廠自動化中的工業可編程邏輯控制器 (PLC) 或分散式控制系統 (DCS),終端客戶和應用的要求不同;隨著工業 4.0 的出現,消費者的行為和需求也發生了變化,因此,製造商需要更彈性的系統來快速輕鬆地適應不斷變化的要求。
為此,製造商不能再依賴為大眾市場產品設計的固定的大規模系統和可預測的需求。相反,他們需要彈性的系統,此類系統支援快速重新配置,停機時間和資本投入也處於非常低的水準。SWIO 元件不僅支援其通道作為輸入或輸出編程,而且支援作為類比或數位編程。此外,還可對它們進行高效設定,用於讀取 2 線或 3 線電阻溫度偵測器 (RTD) 或熱電耦。
使用正確的 SWIO IC,允許製造商開發一個可代替多個陳舊固定功能 I/O 模組的平台,亦可應用於 I/O 隨著每次安裝而動態變化的多個終端應用中,有助於降低產品管理、物流、製造和支援成本。另由於軟體可配置 I/O 可進一步用於需要更新至 10BASE-T1L 工業乙太網路系統的棕地裝置,所以可將其用於為基於乙太網路的控制網路之間的連接橋樑,能在現有支援 HART 的 4~20 mA 感測器/致動器與 10BASE-T1L 或 100M 光纖回程之間進行轉換。
延伸閱讀:
《軟體可配置硬體如何協助實現工業 I/O 模組的彈性》
http://www.compotechasia.com/a/tech_application/2021/0913/48992.html
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台灣能源轉型進行式ing..... 【綠能科技聯合研發計畫】再生能源點亮創能、儲能應用大未來(05/18/2021 天下雜誌)
文: 台灣經濟研究院
創能技術開發著重提升綠色能源能量與降低成本
創能領域前瞻綠能技術開發配合發揮臺灣太陽光電與離岸風力等再生能源特色,透過提升電池模組效率趨動太陽光電成本下降,以及利用智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維,降低風場運維成本,以提升產業競爭力。
開發高效率、低成本、超輕量之太陽能電池技術
提升太陽能電池效率已刻不容緩,成功大學陳引幹教授團隊運用原子層沉積技術,沉積不同氧化物材料膜層於堆疊型太陽能電池中,以優化各膜層厚度、品質與材料純度等,進一步提升太陽能電池品質。中央大學許晉瑋教授與劉正毓教授團隊以軟性三五族太陽能電池收集室外光源,提供智慧模組(溫度感測器與藍芽)足夠電能回送電子訊號,朝向智慧模組「自我維持」前進。
在降低成本方面,大葉大學黃俊杰教授團隊利用非真空設備取代電漿輔助化學氣相沉積(PECVD)、用原子層沉積設備(ALD)以及銅漿料取代銀漿料達成低成本射極鈍化及背電極(PERC)太陽能電池開發。成功大學張桂豪副研究員與李文熙教授團隊創新製程置換太陽能鋁電極,以低成本空氣燒結銅電極應用於高效率雙面太陽能電池,將有效降低太陽能電池成本支出,增加產業獲利能力。
隨著太陽光電產能市場逐漸飽和,相關企業轉型尋求高效率與超輕量太陽能模組,以無人機應用為例,臺灣大學藍崇文教授團隊替無人機縫製出可以吸收太陽光轉成電力的衣裝,賦予偵查、通訊等任務。臺灣大學林清富教授團隊開發適合於固定翼無人機之輕量太陽能模組的大面積(30x150 cm2)太陽光模擬器,於宜蘭大學城南校區建置可供太陽能無人機測試起降與飛行場域。
兼具發電及產氫之仿生創能技術
氫能源為一種乾淨、能量密度高、環保零汙染、應用廣泛與取得容易的新能源,仿生電池即是透過模仿植物光合作用,為既能製氫又能發電的多功能太陽能系統。清華大學嚴大任教授團隊開發氫氣光電催化的催化劑由鉑金轉換為更具有普及性且兼具效能的材料,透過電漿子結構來強化二硫化鉬與日光光場交互作用,增加光能轉化為氫能的效率。中央大學王冠文教授團隊則建置高效穩定低成本之雙效產氫產電系統,利用其太陽能轉換再生電力進行光電催化分解水產氫並儲存,達到能源永續發展之概念。
智慧平台系統助於離岸風場海事工程量測與運維
面對臺灣附近海域高溫、高濕、多颱風與地震頻繁的特有地理環境,以及海上嚴苛條件,成功大學林大惠教授團隊開發離岸觀測塔風向定向系統,可降低量測成本、提高觀測準確性與量測效率,有助於離岸風場開發之海事工程量測。臺灣大學蔡進發教授團隊著重開發離岸風場運維大數據智慧平台,提供數據及開發各種量測技術,達到風機早期診治、早期預防功效,以期降低運維成本。
儲能技術開發著重高效能、高安全、具經濟性以支持各種儲能應用
隨著電力系統快速發展,電力儲存設備的布建應隨之增加其靈活度,以確保間歇性再生能源的儲存整合,促進電力供應端和儲存之間高效率的轉換。而儲能領域當中,又以先進二次電池與先進氫能為基礎核心發展項目。
開發高能量與高安全之固態電池技術
為進一步提升儲能電池安全與效率,全固態鋰電池已經成為研發主流。研究方向多針對電池正極、負極、以及電解質創新材料與設計,進一步提升能量密度需求與提高電池系統的總體能量。
正極材料方面,大同大學林正裕教授團隊開發具可量產層狀富鋰錳基正極材料合成技術,同時透過離子摻雜技術穩定其正極材料之晶體結構、改善材料的離子導電度,進而提升其電池穩定性及電容量。
負極材料方面,清華大學杜正恭教授團隊採用太陽能板製成切削的廢料矽,將此進行高值化做成鋰電池的負極材料,並用交聯反應開發矽負極黏結劑,以共沉澱法、自身氧化還原法進行正極材料開發參雜改質,提升鋰離子電池的循環壽命和快速充放電的能力。交通大學陳智教授團隊利用電鍍雙晶銅箔作為矽基負極材料的基板,配合富鎳層狀氧化物正極構成鋰電池,提升鋰電池的整體能量密度,提供各項裝置或載具更好的續航力。
電解質材料方面,明志科技大學楊純誠教授團隊主要開發鋰鑭鋯氧氧化物固態電解質,並將其應用在NCM811陰極材料上,最終組裝成鈕釦型及軟包型電池。成功大學方冠榮教授團隊開發高緻密性鈣鈦礦、橄欖石、石榴子石結構氧化物及硫化物電解質,以及具獨特性金屬、非金屬中介層,有效降低固態電解質/電極介面阻抗。臺灣科技大學王復民教授團隊研發固態電解質具環保水溶性,有低成本與綠色製程之特性,且能有效改善固體接觸的介面問題,可製備成高容量、輕量化與高性能二次電池。臺灣大學鄭如忠教授團隊深入探討高分子固態電解質,藉由合成改質方式可提供具彈性的高分子,進一步利用後調整加入鋰鹽的種類及添加劑,使研發的高分子固態電解質更符合商用規格。
兼具發電及產氫之仿生創能技術
氫能可作為重要儲能技術研發之原因,乃因其最終可實踐潔淨能源,提供眾多行業(如化工、鋼鐵重工及長途運輸等行業)有效脫碳方法,降低碳排放量,改善空氣品質並加強能源安全。且相對其他儲能系統,氫能另一大優勢為其電轉氣儲能系統有儲存量大以及放電時間長的特性。
行政院原子能委員會核能研究所長久以來專注於氫能領域。張鈞量博士團隊開發大氣電漿噴塗製備金屬支撐型固態氧化物燃料電池之可量產技術驗證,可進行大面積(10╳10 cm2)金屬支撐型固態氧化物燃料電池片之生產;余慶聰副研究員團隊利用新型產氫技術結合二氧化碳捕獲技術,使用低成本觸媒生產95%以上的氫氣,省去複雜的純化處理,大幅降低氫氣製造門檻;李瑞益研究員團隊則是著重於開發固態氧化物燃料電池發電系統,可直接將燃料如氫氣、瓦斯或天然氣轉換為電力,並將餘熱回收再利用,具有高能源轉換效率。
燃料電池方面,中央大學李勝偉教授團隊開發中低溫操作的陶瓷電化學儲能電池,所使用的關鍵電解質材料可使操作溫度降到400-700℃區間,且開發關鍵電解質、氫氣電極與空氣電極材料性能與微結構設計,利用靜電紡絲技術製作空氣電極材料奈米纖維,並成功與電解質相互整合,可提升單電池性能14.1%。
儲存氫氣方面,清華大學陳燦耀副教授與曾繁根教授團隊選擇碳材料進行儲氫研究,以零模板水熱碳化法合成出奈米碳球,最後輔以奈米金屬修飾產生之氫溢流效應(Spillover Effect),提升氫氣吸附效能。
製造氫氣方面,臺北科技大學鄭智成教授團隊致力研發低成本、高穩定度、高效率之中溫固態氧化物電解電池電極材料,另外開發新型氨氣裂解觸媒技術,大幅改善現有氨裂解觸媒反應速率過慢之缺點。中興大學楊錫杭教授團隊則開發非貴金屬觸媒應用於水電解觸媒,以降低裝置成本,並且研發陰離子交換膜和膜電極組,使效率能有效提升。臺灣大學謝宗霖教授團隊發展具突破性之太陽能電解水產氫技術,以低成本、易量產、高效率的鈣鈦礦─矽晶疊層太陽能電池進行電解水產氫,並達到具競爭力之太陽能轉氫能效率水準(10-15%)。而臺灣科技大學胡蒨傑教授研發適於氫氣分離的複合薄膜,藉由熱力學與動力學的基礎理論調控薄膜成膜機制,開發高孔隙度且結構穩定的基材膜,結合優異特性的基材膜及選擇層。
綠色能量持續擴散,協助臺灣繼續邁進成為「亞洲綠能發展中心」
科技部「綠能科技聯合研發計畫」藉由學研界前瞻創新研發能量,推動新能源及再生能源之科技創新,進一步擴大產學研界連結之效益,積極延續科研成果落實產業應用,以期為我國綠能產業布建機會,並協助政府達成能源轉型,且透過綠能科技發展躍身國際舞台。
完整內容請見:
https://www.cw.com.tw/article/5114845
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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者: 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置,在後疫情時代,企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出,我們可以很明顯看到四大趨勢如下:
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察(MIT Technology Review)>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示,超過 62% 的受訪者表示,他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織(年營收超過 5 億美元)受訪者的部署率較高,接近 80%。較小型的企業組織(營收低於 500 萬美元)的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示,2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半(57%)的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升,且接近四分之一的人表示,他們在 2016 年到 2019 年間,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企業在 AI 支出的增加更多,73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加,有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織,雲端運算是他們最喜歡的基礎架構,不過在越來越需要極低延遲的數據存取,以及終端/邊緣處理能力的應用上,為了兼顧成本效益及運算效率,越來越多應用將往數據產生的來源靠近,邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方,相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大,讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高,但也期待企業能在公平的、高道德標準,並能顧及永續發展的條件下使用這項技術,特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上,也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示,多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控,可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及 B2B 與 B2C(企業對消費者)的應用:震動(Vibration),語音(Voice)與視覺(Vision)。
震動
包含來自多種感測器數據的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展,產生不同應用領域,包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測(如滑倒偵測)、物質偵測(如漏水、漏氣)、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護(PdM),在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見,可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外,磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。
語音
語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵,因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道,甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上,包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化,觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出,更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置,會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強,同時因為對雲端與網際網路的依賴較小,也將具備更高的隱私性與可靠度。因此,Arm對於MCU核心,也 透過新的設計為微處理器帶來智能,降低半導體與開發成本,同時為想要有效提升終端數位訊號處理(DSP)與機器學習能力(ML)的產品製造商,加快他們產品上市的速度。
TinyML
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型,耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML,微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如,自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU,將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號,導出數據的型樣,然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器(microNPU),利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作,並符合嵌入式設計需求,如此一來,有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中,讓裝置的設計改觀。
附圖:圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源:https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U
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