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
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效率、灵活性和透明度是提高企业可持续竞争力的关键。在生产设备方面,重点在于提升效率和可靠性,而测试台架技术则需要在接口、传感器和执行器方面具有灵活性。先进的测试台架需要使用高动态的控制系统以及精确的、经过校准的测量数据。例如,运营商希望通过引入新的安全产品、状态监测或能源测量功能实现能耗优化,进而使系统更具前瞻性,为迎接未来的挑战做好充分准备。
依托我们高度集成的测量测试技术,我们精心打造了一系列模块化的测量硬件与软件产品,旨在助您构建出先进且高性能的数据采集(DAQ)系统。
您有什么疑问吗?
人工智能(AI)是一项能够实现自动化工作流程的高效技术。机器学习(ML)作为一种人工智能方法是检测大量数据中的模式或异常的理想方法。然而,AI 专家的数量往往不足以支撑人工智能的大规模实施。
借助系统集成的 TwinCAT Machine Learning AI 系列产品,程序员无需具备任何 AI 专业知识,即可根据流程开发出高品质的 AI 模型,并在设备控制器中实时执行这些模型。
TwinCAT Analytics 是一个用于全面分析设备数据的产品系列,适用于单台本地设备以及分布在不同位置的多个设备群。它是一种涵盖完整设备数据分析工作流程的开发套件:从原始数据采集、运用各种算法进行评估,到实时和历史设备数据(如 TwinCAT Analytics 一键生成操作界面中的数据)的存档与显示。
随着企业越来越多地将应用程序从本地迁移到云端,设备和系统也越来越需要将其生产和状态信息反馈给这些系统。TwinCAT IoT 通过 OPC UA、MQTT 或 REST 提供所需的连接。
MATLAB® 和 Simulink® 是科学和工业领域的成熟编程环境。借助 TwinCAT Target for MATLAB® 和 Simulink® 以及 TwinCAT Interface for MATLAB® 和 Simulink®,倍福支持将这两种工具深度集成到 TwinCAT 中。
从 Simulink® 的开发阶段开始,就可以生成可实例化的 TwinCAT 对象模型(TcCOM),这些模型可以通过实时任务直接触发或通过其它 TcCOM 调用。例如,这样就可以创建可实时执行的监视器或虚拟传感器,或实时仿真不存在的组件的行为(硬件在环)。借助 TwinCAT Target for MATLAB®,可以使用 MATLAB® Coder™ 将在 MATLAB® 脚本语言中开发的功能转换为 C/C++ 代码,并在 TwinCAT 中使用这些代码。
主动性维护的优势是无可争议的:提升系统可靠性,降低维护成本,同时确保生产量始终保持较高水平。
倍福灵活的测量解决方案和 TwinCAT 状态监测功能库为采用成熟的基于 PC 的控制技术以及通过 EtherCAT 实现的高性能通信,提供了实施高效设备状态监测所需的全部工具。多年来,我们的状态监测产品也一直被广泛应用于风力发电机组的监测中。