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振動篩網 在 經濟部工業局 Facebook 的最佳貼文
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技術文章: 閃亮亮的未必都是金子！請仔細閱讀相關資料手冊資料，正確選擇元件
我最近遇到一個客戶案例，他需要一個適合地震和振動相關應用的ADC。他知道自己需要一個具有高訊噪比(SNR)和良好總諧波失真(THD)的ADC，並且認為訊噪比高於110 dB就可行。由於振動感測器會輸出不斷變化的交流電壓訊號並疊加於直流電壓訊號上，因此我們需要一個高性能、高解析度ADC，它必須具有高訊噪比才能正確獲取數位訊號，而不會受到振動相關應用中噪音的太大影響。客戶在選擇元件時，通常是在協力廠商網站根據需求進行參數搜索來篩選出一些元件，然後只查看每個產品的主頁及其產品說明，隨之就會被資料手冊中描述產品亮點的第一頁所吸引。通常，資料手冊的內容要複雜得多，除了首頁亮點之外，還需要進行深入的研究。這位客戶也看了ADI的一款精密ADCs，AD7768的首頁，發現它的訊噪比只有108 dB（動態範圍和訊噪比都反映了有效值雜訊，由於它們成正比，幾乎可以同等對待）。........全文見此:
https://www.analog.com/cn/design-center/landing-pages/002/tech-articles-taiwan/all-that-glitters-is-not-gold-reading-relevant-datasheet-data.html
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【大眾科學講座】振動智能監測聯網系統及其於設備損傷診斷之應用
10/2(二) 14:00-16:00@本館9F圖書館 大學堂教室
活動免費，立即報名：https://goo.gl/aGvwxB
振動監測智能聯網系統為整合振動感測聯網技術與基於AI之巨量振動資料分析演算法所發展出之智能監測架構。
可用於設備耗材零件過度磨損/運作環境改變等異常狀態之診斷。振動感測聯網技術主要是由振動感測模組、資料集錄/傳輸之閘道裝置、資料雲端儲存與管理平台以及使用者視覺化呈現等技術所建構而成。雲端儲存與管理平台可進行資料篩選/判別等基本運算，若有高計算量需求則須透過API運用大數據計算資源。
基於AI之巨量振動資料分析演算法則是以初始運轉狀態之量測反應透過RNN(Recurrent Neural Network)建立診斷模型，再將當下感測反應輸入診斷模型可獲得差異性指標。
從差異性指標判斷系統當下之健康狀態。透過NASA開發資料可驗證此分析技術之可靠度。
此智能聯網系統已於國研院儀科中心光學成形機台上/交通大學工程二館長期運作以進行技術驗證。