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5-2019

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

Sensoren Es liegt was in

Sensoren Es liegt was in der Luft ... Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH www.ahlborn.com Digitale Flügelradanemometer Typ FVAD 15-H Digitales Thermoanemometer omnidirektional Das neue Thermoanemometer Typ FDA 05-TOK ist optimiert für die Messung geringer Strömungsgeschwindigkeiten in Luft. Die omnidirektionale, sensitive Spitze wurde mit einem freiliegenden Hitz-Kugel- Sensor ausgestattet. Durch den stabilen Aufbau der Sensorspitze eignet sich das Thermoanemometer besonders für den mobilen Einsatz. Der Messbereich ist von 0,050 bis 1,000 m/s oder 2,500 m/s. Besonderheit Die gemessene Strömungsgeschwindigkeit ist abhängig vom Luftdruck. Deshalb wird beim Thermoanemometer FDA 05-TOK eine automatische Luftdruckkompensation durchgeführt. Der Luftdrucksensor mit Messbereich 700 bis 1100 mbar ist im Anschlussstecker untergebracht. Damit werden bei der Messung alle Umgebungseinflüsse berücksichtigt und eine präzise Messung ist garantiert. Thermistoren und Hitzdrahtsonden sind hochsensible Messwertaufnehmer. Das Messelement wird kontinuierlich aufgeheizt. Mit einer Regelschaltung wird die Temperatur des Elementes konstant gehalten, welches durch die Luftströmung abgekühlt wird. Der Regelstrom ist proportional zur Strömungsgeschwindigkeit. Mit Thermoanemometern sind sehr geringe Luft strömungen messbar (z. B. Zugluftmessungen), auch richtungsunabhängig. Die Sensorik ist jedoch relativ empfindlich gegen mechanische Beanspruchung und Verschmutzung sowie gegenüber turbulenten Strömungen. Thermoanemometer haben einen hohen Stromverbrauch und sind nur bei eingeschränkter Umgebungstemperatur einsetzbar. Für entsprechende Applikationen stehen daher Flügelradanemometer oder Staurohre zur Verfügung. Digitale Flügelradanemometer Typ FVAD 15-H Die Präzisionsmessköpfe und der Fühlerschaft der neuen Flügelradanemometer sind aus Aluminium oder Edelstahl gefertigt und somit für viele mobile oder stationäre Einsatzbereiche geeignet. Dabei bieten die Anemometer eine hohe Messgenauigkeit. • Messbereiche ab 0,3 bis max. 40 m/s • Erweiterte Messbereiche von 0,2 bis max. 120 m/s auf Anfrage • zur Messung in Luft, Gasen oder auch Flüssigkeiten • für Umgebungstemperaturen von -20 bis + 125 °C oder - 40 bis +260 °C • maximale Auflösung 0,01 m/s • zusätzlich Ausführung mit Richtungserkennung Besonderheiten Jedes Flügelrad wird einzeln justiert. Die Mehrpunktjustage wird im Anschlussstecker gespeichert. Um die hohe Messgenauigkeit noch zu verbessern, kann die geringe Abhängigkeit des Messwertes von der Dichte kompensiert werden. Die Programmierung wird im Anschlussstecker hinterlegt. Angeschlossen werden die Flügelradanemometer über einen digitalen ALMEMO D6 Stecker und können damit an alle ALMEMO V7 Messgeräte und Datenlogger sowie auch an ältere Geräte ausführungen mit Digitaleingang einfach aufgesteckt werden. ◄ Neuer V-Lambda-Sensor zur Messung im Innenbereich Die spektrale Empfindlichkeit des neuen digitalen Strahlungssensors FLAD 03 VL 1 ist sehr gut an die Empfindlichkeit des menschlichen Auges angepasst und entspricht der Geräteklasse B nach DIN 5032. Die Messung ist cos-korrigiert. Als V-Lambdastrahlung wird der Spektralbereich sichtbaren Lichtes bezeichnet. Der gemessene Wert ist ein Maß für die empfundene Helligkeit. • Messbereich V-Lambda 0,02 lx bis 200 klx • spektrale Empfindlichkeit 380 nm bis 720 nm • absoluter Fehler kleiner als 5 % • minimale Auflösung 0,02 lx Anwendungsgebiete V-Lambda Sensoren werden unter anderem in der medizinischen Forschung, zur Messung künstlicher Beleuchtung z. B. am Arbeitsplatz, in der Autoindustrie oder bei Licht projekten eingesetzt. • Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH www.ahlborn.com 50 PC & Industrie 5/2019

Künstliche Intelligenz für verteilte Sensorsysteme Software/Tools/Kits Beurteilung des Lagerzustands im Vibrationsmonitor Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz könnten Maschinenkomponenten in der Zukunft selbständig Daten analysieren, Informationen generieren und klassifizieren. An diesem Thema arbeiten die Unternehmen Lenord + Bauer und STMicroelectronics. In einem Gemeinschaftsprojekt entwickelten sie einen Demonstrator mit einem neuronalen Netz zur Bewertung von Vibrationsdaten. Mit zunehmendem Automatisierungsgrad steigt die Anzahl der Sensoren in einer Maschine. In modernen Anlagen nimmt dadurch die Datendichte zu, gleichzeitig ist in vielen Fällen eine Reaktion in Echtzeit gefordert. Um das Kommunikationsnetz der Maschine zu entlasten, ist es sinnvoll Sensordaten dort auszuwerten, wo sie entstehen. Dann werden nur die Daten verschickt, die die Maschinensteuerung benötigt. Das Verlagern der Datenverarbeitung von einem zentralen System zu verteilten Recheneinheiten ist ein Weg, um künstliche Intelligenz zu implementieren. Beispielsweise kann der Mikrocontroller eines Sensors mit Hilfe von Algorithmen die erfassten Daten lokal verarbeiten. Neuronale Netze Bei der Bildung der Algorithmen kommen neuronale Netze ins Spiel, die Muster und Klassen von Daten durch Berechnungen in mehreren Schichten erkennen. Mit Hilfe von statistischen Auswertungen der Eingangsdaten sind Aufgaben lösbar, für die eine physikalische Modellierung sehr aufwendig wäre oder es keine analytische Lösung gibt. Bisher reicht die Rechenkapazität von Mikrocontrollern nicht aus, um neuronale Netze zu trainieren. Doch können sie die Algorithmen eines fertig trainierten Netzes effizient verarbeiten. Diesen Ansatz verfolgen STMicroelectronics und Lenord + Bauer in einem gemeinsamen Projekt. Der Halbleiterspezialist hat eine Software entwickelt, die trainierte neuronale Netze für seinen 32-Bit-Mikrocontroller STM32 konvertiert. Mit dieser Software entwickelten die Unternehmen einen Demonstrator zur Bewertung von Vibrationen. Der Vibrationssensor, der aus einem Beschleunigungsmesser und einem STM32 Mikrocontroller besteht, detektiert verschiedene Signalmuster und klassifiziert diese mit Hilfe des neuronalen Netzes. Die gewonnenen Erkenntnisse will Lenord + Bauer in seinem Produktkonzept i3SAAC umsetzen. Daten selbständig bewerten Das Ziel ist es, intelligente, integrierte und interaktive Sensoren mit autonomen Aktoren und Controllern so zu vernetzen, dass sie die Daten selbständig bewerten. In der Praxis kann das so aus sehen: Ein am Lager einer Maschine montierter Vibrationssensor ist mit künstlicher Intelligenz ausgestattet und erkennt Schäden oder Material ermüdung frühzeitig. Diese Information meldet der Sensor dann an das zentrale Wartungssystem, das die Informationen aller Sensoren zusammenführt und auswertet. Über die Darstellung in einem Vibrationsmonitor lässt sich so der Zustand der Anlage beurteilen. • Lenord, Bauer & Co. GmbH www.lenord.de Embedded Einstellungen einfach gemacht Im industriellen Umfeld sind aus Gründen der Sicherheit, der Effizienz oder der Bedienerfreundlichkeit, Anpassungen des Betriebssystems an die individuellen Bedürfnisse notwendig. Die Einstellung dieser zahlreichen Funktionen ist komplex und erfordert erweiterte Betriebssystem-Kenntnisse. Mit dem neuen Embedded Configuration Manager (ECM) von Spectra können Anwender die embedded Einstellungen für Windows 10 IoT viel komfortabler vornehmen. Dieses Software-Tool erlaubt die einfache Konfiguration von mehr als 30 embedded Funktionen über eine benutzerfreundliche, menügeführte Oberfläche. Wichtige Einstellungen wie Advanced Log- Down Features, Unified Write Filter, Assigned Access, Custom Logon oder Embedded Boot werden schnell und unkompliziert durchgeführt. Die Zeitersparnis bei der Ersteinrichtung eines Systems und die spätere unkomplizierte Anpassung an veränderte Anforderungen, erleichtern dem Anwender den Arbeitsalltag erheblich. Spectra liefert seine PC-Systeme nach Kundenwunsch konfiguriert, getestet und einschaltbereit aus. Jedem Kunden eines embedded Systems wird empfohlen, den ECM vorinstallieren zu lassen. • Spectra GmbH & Co. KG www.spectra.de PC & Industrie 5/2019 51

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© beam-Verlag Dipl.-Ing. Reinhard Birchel