設備故障診斷系統資訊：無處不在的無線傳感器網絡和大數據構建智能產業

2018年，汽車、無人機和機器人的自主系統將繼續發展，但會受到一些監管法規和有待解決的技術問題的限制。無線振動傳感器基于無線技術的機器狀態監測，具有振動測量及溫度測量功能，操作簡單，自動指示狀態報警。應用于工業設備狀態管理及監測控制系統；適合現場設備運行和維護人員監測設備狀態，及時發現問題，保證設備正常可靠運行。振動故障診斷監測系統分析范圍20KHz；緩變信號通道不少于32路，16位精度，動態信號通道不少于4路，102.4kS/s；系統變攜，可以自帶電源連續工作4小時。一體化振動變送器將壓電傳感器和精密測量電路集成在一起，實現了傳統“傳感器+信號調理器”和“傳感器+監測儀表”模式的振動測量系統的功能；適合構建經濟型高精度振動測量系統。然而，在接下來的幾個月里，一些具有自主系統的項目將繼續向我們展示進展，例如在有限的地區試部署無人駕駛出租車。尤其是卡車、火車等長途運輸，在不久的將來會成為無人駕駛取得實質性進展的應用之一。

在不斷發展追求社會生產力效益的驅動下，為機器添加智能的驅動力也將加速工廠自動化/工業4.0進程。例如，機器可以學習的進步將顯著水平提高管理系統的能力，從而能夠根據學生自己的獨立工作狀態監控提供一些有價值的性能建議和預測。

無處不在的無線傳感器網絡和數據

**的材料，增強的功能和 MEMS 相結合，使傳感器尺寸和成本突破，使無線傳感器網絡成為無處不在。隨著無線網狀網絡在物聯網和工業應用中的部署，傳感器功能可以添加到現有的系統中，而無需重新布線。然而，從傳感器到云端的端到端安全將成為工業用戶大規模部署工業物聯網的基本要求。

使產品和系統更加智能的驅動力也將增加對管理和分析不斷增加的數據流的需求。隨著數據負載的增加，數據中心將需要更高的處理性能和**的電源管理創新，以減輕數據中心系統中的高溫風險。我們也將逐漸看到邊緣節點集成更多的智能，從而開始對數據流分類和處理。

就像十年前人們努力可以實現企業數字化技術優勢也是一樣，每個細分行業市場的客戶都正在狂熱地嘗試了解我國人工智能和機器語言學習對其業務的價值。隨著網絡性能/經濟可承受工作能力等障礙的不斷發展消除，加上對于一些AI具體應用在工業社會環境中逐步產生了效益和應用層面的因素影響，對AI應用的關注學生將在2018年加速增長。例如，AI已經發展到工業控制機器人不經特殊教育訓練就能提高學習和適應新的環境或不熟悉的對象的階段。

低功耗信號處理的創新，邊緣節點的人工智能將開始從新奇技術轉向傳統技術，并上下文數據和信息，推動邊緣和云之間更智能的系統劃分。 智能邊緣計算成為現實。

與此同時，與人類智能競爭的人工智能應用將繼續被大學研究所主導。隨著深亞微米技術開發成本的飛速增長，摩爾定律面臨著越來越嚴峻的技術和成本挑戰，多種技術在單個封裝、單個層壓板甚至單個硅基板上的異質集成將會增加。新的商業模式將出現，利用異構制造，使小規模的半導體制造商無法投資于***的集成電路光刻技術重組和創新。對于占地面積和規模較大的供應商來說，將信號處理算法集成到芯片上將有助于提高其解決方案的價值。