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5-2016

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Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

GaN Technologie 600 V

GaN Technologie 600 V – High Electron Mobility Transistor (HEMT) Die neue Halbleitertechnologie ermöglicht durch hohe Schaltfrequenzen bis in den MHz Bereich kompakte und hocheffiziente Schaltungstopologien. Geringe Verluste und hohe Wirkungsgrade führen zu einer Volumenreduzierung des Systems sowie zu Einsparungen bei den Systemkosten. R IM FOKUS POWER IM FOKUS >99% Wirkungsgrad Totem-Pole PFC mit GaN-HEMT im CCM mode besteht aus einer Halbbrücke mit GaN HEMTs (S 1 und S 2 ), welche bei einer hohen PWM- Taktfrequenz arbeiten, und einer Halbbrücke aus langsamen MOSFETs (S D1 und S D2 ) mit sehr geringem Innenwiderstand, die mit 50/60 Hz takten. GaN HEMT: U DS = 600 V, I D = 9 ... 34 A, R DS(on) = 38 ... 290 mΩ Ansteuerbar mit einem Standard Treiber. Weitere Infos finden Sie im Web! www.hy-line.de/gan HY-LINE Power Components Vertriebs GmbH Inselkammerstr. 10 D-82008 Unterhaching Tel.: 089 / 614 503-10 E-Mail: power@hy-line.de Hochstr. 355 CH-8200 Schaffhausen Tel.: 052 647 42 00 E-Mail: power@hy-line.ch artpool.de / A10650 Nürnberg, 10. - 12.05.2016 Halle 9, Stand 535 Beratung am Stand Weitere Messe Highlights: IGBT-Module, SiC-Module, IGBT-Treiber, Passive Bauelemente, Energiespeicher, Stromversorgungen Fragen Sie kostenlose GaN Muster an! power@hy-line.de

Datenreduktion und Industrie 4.0 Editorial Dr.-Ing. Frederik Beutler Geschäftsführer Knowtion UG – Spezialist für Sensorfusion und automatische Datenanalyse Im Bereich Industrie 4.0 ist die Beobachtung, Überwachung und Vermessung dynamisch veränderlicher, räumlich verteilter Prozesse ein wichtiger Bestandteil. In dem zu untersuchenden Prozess führen verteilte Sensoren zeit- und ortsdiskrete Messungen durch. Mittels geeigneter Algorithmen können aus den vorhandenen Sensordaten höherwertige Information und charakteristische Muster abgeleitet werden. Diese werden dann zur Analyse und Optimierung des unterlagerten Prozesses genutzt. Ausgangsgrößen der Algorithmen sind zum Beispiel Qualitätsmerkmale oder der genaue Zustand eines komplexen, industriellen Prozesses. Aufgrund des verstärkten Einsatzes von Sensoren fallen in immer kürzeren Zeitabschnitten immer mehr Daten an und somit wird auch die Verarbeitung sowie die Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse immer schwieriger und aufwändiger. Insbesondere für die Überwachung und Beobachtung sehr weiträumiger Prozesse mittels eines ganzen Netzwerkes von Sensoren sind neuartige Technologien und innovative Produkte notwendig. Zukünftig werden daher im Rahmen der Industrie 4.0 immer mehr Sensoren eingesetzt, welche den Zustand des Prozesses überwachen. Dadurch werden die Daten automatisch akquiriert und müssen nicht mehr manuell erfasst werden. Durch das automatische Akquirieren der Daten können bei komplexen Prozessen in sehr kurzer Zeit große Datenmengen anfallen, die in kurzen Zeiträumen verarbeitet werden müssen, um sicherzustellen, dass schnell auf Ereignisse reagiert werden kann. Die angefallenen Daten können entweder in einer Datenbank, welches für große Datenmengen ausgelegt ist, zwischengespeichert werden oder es werden direkt die empfangenen Zeitreihen verarbeitet, um damit die Information zu komprimieren. Algorithmen, welche Zeitreihen direkt verarbeiten können, bieten somit den Vorteil die große Menge an Daten direkt zu verkleinern, um einen sinnvollen Umgang zu gewährleisten. Zudem können Techniken der Sensoreinsatzplanung eingesetzt werden, um vorab eine Reduktion der Datenmange durchzuführen. Bei der Sensoreinsatzplanung wird z. B. die Platzierung der Sensoren im Prozess ermittelt, um den höchstmöglichen Informationsgewinn zu erhalten. Zudem können vorab durch die Sensoreinsatzplanung die Information ermittelt werden, die für die Überwachung des Prozesses notwendig sind. Damit kann gewährleistet werden, dass unnötige Daten nicht verarbeitet werden müssen. Die Verwendung geeigneter Verfahren zur Reduktion des Datenvolumens bieten die Möglichkeit, das die Auswertung im Rahmen der Industrie 4.0 praktikabel und kostengünstig wird und nicht zu einem Datengrab verkommt, wo nur blind die Daten gespeichert werden und wo man sich irgendwann durch die Daten mit großem Aufwand graben muss. Zudem werden intelligente Softwareprodukte benötigt, welche die angefallenen Daten automatisiert analysiert, da eine manuelle Überwachung der Daten nur mit einem hohen Personalaufwand möglich wäre. Um die Beobachtung und Überwachung der Prozesse in Bezug auf Industrie 4.0 zu ermöglichen, müssen daher geeignete Algorithmen und Softwaretools entwickelt werden. Dr.-Ing. Frederik Beutler www.knowtion.de PC & Industrie 5/2016 3

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