Piattaforma di sviluppo

Progettata per velocizzare lo sviluppo di algoritmi per il monitoraggio delle condizioni e ridurre costi e rischi in fase progettuale

  • CN0549 piattaforma di sviluppo completa per il Condition-Based Monitoring (CbM) di ANALOG DEVICES, Inc. (ADI)
    CN0549 piattaforma di sviluppo completa per il Condition-Based Monitoring (CbM) di ANALOG DEVICES, Inc. (ADI)

CN0549 è una piattaforma di sviluppo completa per il Condition-Based Monitoring (CbM) sviluppata da ANALOG DEVICES, Inc. (ADI). La piattaforma è stata ideata per accelerare lo sviluppo di hardware, software e algoritmi per il monitoraggio delle condizioni, inoltre fornisce i dati di vibrazione del sensore ad ampia larghezza di banda con un'acquisizione robusta e a elevata precisione.

La flessibilità di questa piattaforma permette di accelerare lo sviluppo del Condition Monitoring

Le interfacce software open source della piattaforma di sviluppo semplificano la connettività, dai sistemi embedded ai più diffusi strumenti di analisi dei dati, come MATLAB® e Python. CN0549 consente l'elaborazione dei dati sulle vibrazioni in tempo reale per accelerare lo sviluppo di algoritmi di machine learning per i servizi di manutenzione predittiva. La flessibilità di questa piattaforma permette ai progettisti di accelerare lo sviluppo del Condition Monitoring e di ridurre significativamente costi e rischi in fase progettuale.

Principali Caratteristiche della piattaforma di sviluppo 

  • Sensore di vibrazioni MEMS ad ampia larghezza di banda (da DC a 10 kHz), compatibile con le interfacce dei dispositivi piezoelettrici esistenti conformi a IEPE.
  • Staffa cubica di montaggio che consente la trasmissione meccanica a piena larghezza di banda del sensore di vibrazione MEMS.
  • Reference design per un sistema di acquisizione dati a banda larga e ad elevata precisioni, per sensori compatibili IEPE.
  • Gateway incorporato con software open source standard industriale per l'elaborazione dei dati
  • Trasmissione dei dati di vibrazione nei più diffusi ambienti di machine learning come MATLAB, TensorFlow e altri tool basati su Python per lo sviluppo di algoritmi utilizzando esempi passo-passo.