设备故障诊断系统资讯：无处不在的无线传感器网络和大数据构建智能产业

2018年，汽车、无人机和机器人的自主系统将继续发展，但会受到一些监管法规和有待解决的技术问题的限制。无线振动传感器基于无线技术的机器状态监测，具有振动测量及温度测量功能，操作简单，自动指示状态报警。应用于工业设备状态管理及监测控制系统；适合现场设备运行和维护人员监测设备状态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。振动故障诊断监测系统分析范围20KHz；缓变信号通道不少于32路，16位精度，动态信号通道不少于4路，102.4kS/s；系统变携，可以自带电源连续工作4小时。一体化振动变送器将压电传感器和精密测量电路集成在一起，实现了传统“传感器+信号调理器”和“传感器+监测仪表”模式的振动测量系统的功能；适合构建经济型高精度振动测量系统。然而，在接下来的几个月里，一些具有自主系统的项目将继续向我们展示进展，例如在有限的地区试部署无人驾驶出租车。尤其是卡车、火车等长途运输，在不久的将来会成为无人驾驶取得实质性进展的应用之一。

在不断发展追求社会生产力效益的驱动下，为机器添加智能的驱动力也将加速工厂自动化/工业4.0进程。例如，机器可以学习的进步将显著水平提高管理系统的能力，从而能够根据学生自己的独立工作状态监控提供一些有价值的性能建议和预测。

无处不在的无线传感器网络和数据

**的材料，增强的功能和 MEMS 相结合，使传感器尺寸和成本突破，使无线传感器网络成为无处不在。随着无线网状网络在物联网和工业应用中的部署，传感器功能可以添加到现有的系统中，而无需重新布线。然而，从传感器到云端的端到端安全将成为工业用户大规模部署工业物联网的基本要求。

使产品和系统更加智能的驱动力也将增加对管理和分析不断增加的数据流的需求。随着数据负载的增加，数据中心将需要更高的处理性能和**的电源管理创新，以减轻数据中心系统中的高温风险。我们也将逐渐看到边缘节点集成更多的智能，从而开始对数据流分类和处理。

就像十年前人们努力可以实现企业数字化技术优势也是一样，每个细分行业市场的客户都正在狂热地尝试了解我国人工智能和机器语言学习对其业务的价值。随着网络性能/经济可承受工作能力等障碍的不断发展消除，加上对于一些AI具体应用在工业社会环境中逐步产生了效益和应用层面的因素影响，对AI应用的关注学生将在2018年加速增长。例如，AI已经发展到工业控制机器人不经特殊教育训练就能提高学习和适应新的环境或不熟悉的对象的阶段。

低功耗信号处理的创新，边缘节点的人工智能将开始从新奇技术转向传统技术，并上下文数据和信息，推动边缘和云之间更智能的系统划分。 智能边缘计算成为现实。

与此同时，与人类智能竞争的人工智能应用将继续被大学研究所主导。随着深亚微米技术开发成本的飞速增长，摩尔定律面临着越来越严峻的技术和成本挑战，多种技术在单个封装、单个层压板甚至单个硅基板上的异质集成将会增加。新的商业模式将出现，利用异构制造，使小规模的半导体制造商无法投资于***的集成电路光刻技术重组和创新。对于占地面积和规模较大的供应商来说，将信号处理算法集成到芯片上将有助于提高其解决方案的价值。