EVAL-CN0540-ARDZ

Analog Devices
584-EVAL-CN0540-ARDZ
EVAL-CN0540-ARDZ

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Beschreibung:
Entwicklungstools für multifunktionale Sensoren IEPE CbM DAQ Board

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Analog Devices Inc.
Produktkategorie: Entwicklungstools für multifunktionale Sensoren
RoHS:  
Shields
Piezo Accelerometer Sensor
CN0540
Bulk
Marke: Analog Devices
Produkt-Typ: Multiple Function Sensor Development Tools
Verpackung ab Werk: 1
Unterkategorie: Development Tools
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CNHTS:
8543709990
CAHTS:
8473302000
USHTS:
8473301180
MXHTS:
8473300401
ECCN:
EAR99

IEPE-Datenerfassungsboard (EVAL-CN0540-ARDZ)

Das Analog Devices Inc.  IEPE-Datenerfassungsboard (EVAL-CN0540-ARDZ) ist ein hochauflösendes Datenerfassungssystem mit großer Bandbreite und hohem Dynamikbereich (DAQ) , das sich mit den Integrated Electronics piezoelektrischen Sensoren (ICP®/IEPE) verbinden lässt. Das EVAL-CN0540-ARDZ ist zur Demonstration der Vibrationserkennung für die zustandsorientierte Überwachung (CbM) ausgelegt. Durch das Verfolgen der Vibrationsanalysedaten im Laufe der Zeit können ein Fehler oder ein Fehler zusammen mit der Fehlerquelle vorhergesagt werden. Die Vibrationserkennung in einer Industrieumgebung stellt zusätzliche Herausforderungen, da robuste und zuverlässige Messmethoden erforderlich sind. Die Kenntnisse über den Zustands einer Maschine trägt dazu bei, die Effizienz und Produktivität zu steigern und ein sichereres Arbeitsumfeld zu schaffen.

CN0549 Entwicklungsplattform für zustandsorientierte Überwachung

Die Analog Devices Inc. CN0549 Entwicklungsplattform für die zustandsorientierte Überwachung (CbM) verwendet eine Vibrationserkennung, die für Industrieapplikationen immer wichtiger wird. Unternehmen versuchen, die Lebensdauer und Leistung der Maschinen zu optimieren und die Betriebskosten zu senken, während einige Unternehmen versuchen, neue Geschäftsmodelle für die Bereitstellung solcher Informationen zu entwickeln. Um eine genaue Darstellung von Maschinen zu ermöglichen, für die eine Überwachung erforderlich ist, müssen große Datensätze gesammelt werden, um einen Basisbetriebspunkt für die Ausrüstung in normalen Betriebsmodi und Ausfallbedingungen zu bestimmen. Sobald diese Daten gesammelt wurden, kann ein Algorithmus oder eine Schwellenwerterkennungsroutine erstellt werden, um die korrekte Analyse für diese Ausrüstung bereitzustellen.