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传感器是推动物联网发展的关键

物联网(IoT)使设备能够做出明智的决策,从而产生积极的业务成果,当中,起到关键作用的是是传感器。随着成本和上市时间压力的持续上升,传感器为连接的系统提供了更大的可视性,并使这些系统能够对由外力和内部因素共同驱动的变化做出明智的反应。

传感器是提供可操作见解的组件,可为物联网提供动力,并使组织能够制定更有效的业务决策。通过这种实时测量,物联网可以改变组织应对变化的能力。

例如,考虑一组定期清空垃圾箱的垃圾收集车。大多数卡车每周都有一个一致的每周清空垃圾箱的路线,无论它们是否已满,因为时间表不考虑人们的使用方式。如果将超声波传感器集成到垃圾箱的设计中,它可以为废物管理企业提供有关内部有多少垃圾的有价值的数据,然后相应地优化垃圾收集路线。

同样,在工业环境中,不同传感器模式的使用和组合可以提高响应能力和灵活性,并增加总体正常运行时间。在工厂中,传感器可以监控振动和温度以衡量机器电机的健康状况,并可以在组装产品时在车间周围引导物料。可能的应用是无限的。

传感器比比皆是

传感器检测或测量各种物理参数,每种参数都适合不同的市场和应用。考虑到仅传感器就有19个主要类别,以及传感器和编码器的其他类别,确定哪种传感器最适合您的项目可能是一项艰巨的任务。从广义上讲,传感器分为以下几类:

物理位置和运动传感器。这些传感器非常适合用于接近感应,线性和角度感应以及用于检测运动和方向的加速度计(例如在移动电话中)。位置传感器也可以用于电机控制和机器人应用。

光传感器和扫描仪。这些类型的传感器可以集成到广泛的应用中,从简单地知道何时在建筑物或车辆中打开和关闭照明灯,到用于工厂自动化的复杂机器视觉系统。

流体和气体传感器。对于工业过程控制环境,流体和气体传感器可测量液位,压力和流量等参数,并检测潜在的故障情况。

温度传感器。除了支撑家用,汽车和楼宇自动化环境中的供暖和通风系统外,温度传感器还是各种行业过程监控的最佳选择。

力,冲击和振动传感器。这些传感器在工业监视和控制系统以及汽车,运输和航空航天应用中的车载测试中提供了宝贵的数据。

超声波传感器。这些传感器通常用于距离测量,尤其是机器人技术。

电气或电流传感器。电气传感器不仅可以优化电源装置的效率或电动机控制系统的性能,还可以检测电动机和驱动系统中的问题。

磁传感器。这些是在汽车行业所处恶劣环境中提供位置和旋转信息的理想选择。

在设计“智能”系统时,选择正确的传感器至关重要,但是许多传感器应用程序需要考虑一些共同的关键参数。这些包括:

灵敏度。定义为输出特性曲线的斜率,或更一般而言,定义为将产生可检测的输出变化的物理参数的最小输入。

灵敏度误差。偏离特性曲线的理想斜率。

范围。可以测量的应用参数的最大值和最小值。

动态范围。传感器的总范围从最小到最大。

精确。测量的可重复性程度。

解析度。在输出信号中可以检测到的输入参数的最小可检测增量变化。

准确性。实际值(通过一级标准或二级标准测量)与传感器输出上的指示值之间的最大差。

抵消。当输出应为零或在某些特定条件下实际输出值与指定输出值之差时将存在的输出。

线性度。传感器的实际测量曲线偏离理想曲线的程度。

磁滞现象。换能器能够很好地跟踪输入参数的更改的度量,而与更改的方向无关。

响应时间。在正确的新值的公差范围内,传感器输出从其先前状态更改为最终稳定值所需的时间。

动态线性。传感器跟踪输入参数快速变化的能力的度量。

传感器选择中涉及的其他关键因素是成本,以及传感器输出与测量和控制电子设备接口的简便性(通常由微控制器或处理器提供)。用于物联网应用的传感器接口相对简单,因为实际上只有三种类型的输出:模拟,调制或数字。调制输出使用例如脉冲宽度调制(PWM)之类的技术。数字输出利用诸如SPI或I2C的行业标准数字接口。

为了满足现代工业应用中最严格的要求,ADI企业的Blackfin处理器基于强大的,可扩展的,App可编程的16/32位嵌入式架构,该架构融合了微控制器单元(MCU)和数字信号处理(DSP)功能集成到单个芯片上。Blackfin处理器为需要融合功能的应用(例如基于传感器的测量和控制过程)提供理想的单处理器解决方案。

传感器是有效增强您的IoT项目的关键,选择正确的传感器与确定如何共享其收集的数据一样重要。为了最大化实时响应性,本地网关通常会处理原始数据并将指令中继到附近的实行器和其他设备,以保持连接的系统平稳运行。同时,他们将过滤和组织数据,以便远程云分析引擎可以更轻松地对其进行处理。云使组织可以轻松地按需访问高性能计算,以提供实时常识并最大化传入数据的价值。

传感器有多种形式,可用于重工业到消费类设备。随着连接设备的不断发展和提供更高级的智能,传感器是推动物联网发展的关键。

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