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                    200 RTD熱電阻測溫-EM AR02

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                    200 RTD熱電阻測溫-EM AR02

                    • 所屬分類:smart

                    • 點擊次數:
                    • 發布日期:2019/06/27
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                    供熱全網平衡算法

                    型號:200 RTD熱電阻測溫-EM AR02


                    訂貨號:H7 288-3AR02-0AA0


                    產品特點:2通道熱電阻測溫模塊


                       分辨率16位


                    型號EM AR02
                    訂貨號H7 288-3AR02-0AA0
                    產品描述2通道熱電阻測溫模塊
                    分辨率16位
                    常規數據
                    尺寸W×H×D(mm)45×100×81
                    功耗1.5W
                    電流消耗(SM總線)120mA
                    電流消耗(24V DC)40mA
                    模擬輸入
                    輸入路數2
                    范圍 額定范圍(數據字)請參見RTD傳感器選型表
                    過沖/下沖范圍(數據字) 
                    上溢/下溢(數據字)
                    測量原理Sigma-delta
                    分辨率
                    溫度0.1°C/0.1°F
                    電阻15+符號位
                    最大耐壓±35V
                    隔離
                    現場側與邏輯側500V AC
                    現場側與24VDC側500V AC
                    24VDC側與邏輯側500V AC
                    通道間隔離
                    共模抑制>120dB
                    重復性0.05%FS
                    最大傳感器功耗0.5mW
                    電纜回路電阻(最大)20Ω,對于Cu10,最大為2.7Ω
                    診斷上溢/下溢;斷路;24VDC低壓
                    電纜長度100m,屏蔽雙絞線
                    抑制頻率選擇
                    400Hz(2.5ms)積分時間:10ms      更新時間:(4/2線制:0.142s  3線制:0.285s)
                    60Hz(16.6ms)積分時間:16.67ms   更新時間:(4/2線制:0.222s  3線制:0.445s)
                    50Hz(20ms)積分時間:20ms      更新時間:(4/2線制:0.262s  3線制:0.505s)
                    10Hz(1000ms)積分時間:100ms     更新時間:(4/2線制:1.222s  3線制:2.445s)

                    注:當選擇400Hz濾波器時,要維持模塊的分辨率及精度,積分時間應當為10ms。該選擇還可以抑制100Hz和200Hz的噪聲。


                    接線圖


                    供熱全網平衡算法


                           自2012年以來,媒體一直在廣泛報道工業物聯網概念,現在我們看到從幾代物聯網項目中吸取的經驗。根據IDC的數據,隨著未來的發展,到2025年物聯網準備爆發超過800億個端點時,需要注意兩大因素。

                           1. 5G

                           今天物聯網最大的問題之一是,隨著規模的擴大,這些設備可能會壓倒現有的3G,4G和LTE網絡。這就是為什么像Sigfox這樣的低功耗廣域網已經出現的原因。但是,5G將為這個問題提供更強大更全面的解決方案。在不涉及技術人員的情況下,知道5G將非常適合數量巨大的低功耗,低數據速率設備,同時還能夠處理高帶寬脈沖數據的偶發尖峰。這將使物聯網能夠實現無限數量的嵌入式連接。

                           2. 機器學習

                           物聯網可以創建不可估量的數據量。通用電氣公司報道說,一個噴氣式發動機在短短五個小時內創建了1TB的數據。由于很多物聯網數據可以是非結構化的,因此通常需要機器學習來幫助分類,清理和處理來自所有這些傳感器的大量信息。因此,未來的獲勝物聯網戰略必須包括強大的機器學習組件。這對于物聯網的下一個重要階段也是至關重要的,它將以自動化為中心。

                           3. 隨著時間的推移,企業物聯網應用范圍會變得更大

                           然而,最初的成功案例可能并不代表最大的物聯網企業機會。預測,“最大的企業物聯網案例可能會用于設施的環境控制和能源管理,因為這可能會有非常大的節約效果,可以應用于所有工業和辦公設施”。

                           4. 數據是關鍵

                           綜合來說,專家將物聯網生成的數據看作是最大的短期和長期機會,而不是物聯網設備本身。這種詳細的數據也提出了令人生畏的安全和隱私問題。

                    本文網址:http://www.wasathon.com/product/606.html

                    關鍵詞:全網平衡算法,供熱全網平衡,全網平衡技術

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