P+F洗车机传感器传统的气体传感器为陶瓷管气体传感器，被广泛应用于工业和日常生活中。但是，由于陶瓷管气体传感器体积和功耗过大，不能用于高度集成的小型化和智能化设备中。目前，随着MEMS技术的成熟，微热板式气体传感器具有体积小、功耗低、可集成等优势，成为研究趋势和热点。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
菏泽洗车机传感器 泄露电缆和振动电缆报警属于电缆传感，传感部分都是有源的，系统功耗很大；电子围栏、电网等方案又有一定危害性。上述方案可监测的距离较短，单位距离成本高，在需要进行长距离监测的情况下，系统造价高昂。且传感器单元的寿命较短，长时间连续使用，维护成本较高；
现货洗车机传感器新一代 ADAS 系统需要大容量存储和高效运算支撑系统的快速反应，尤其是图像传感器的 数量和分辨率不断提升，会产生海量数据存储需求。汽车存储芯片如下图所示主要分为 ADAS 系统存储芯片、信息娱乐系统存储芯片、其他系统存储芯片。目前对于存储芯片的 要求主要为:存储数据量极大提升，速度要求更高，稳定性要求极高。在汽车存储 IC 领域， 智能座舱和自动驾驶的应用导致汽车程序、数据量激增，LPDDR(低功耗内存)和 NAND(闪 存)等高性能的存储器件成为重点需求，2019 年市场规模分别约为 8 亿美元和 10 亿美元， 2018-2025 年预计保持 16%和 21%的年复增长。
P+F洗车机传感器第二点，高算力，同时兼顾算力功耗比。硬件层面，提升单车智能化程度、实现高级别自动驾驶的核心是 提升系统级芯片算力，因此提升芯片算力仍然是厂商研发考虑的第一要素。目前阶段，芯片算力可类比智能手 机发展过程的相机像素，虽然拍照效果受算法、相机像素、传感器等多方面因素影响，但是像素提升带给消费 者的感知最强烈，消费者也更愿意支付高像素带来的溢价。同理，自动驾驶芯片算力也具有类似的消费属性， 因此短期来看，厂商势必会通过提高芯片算力来抢占市场高点。
菏泽洗车机传感器摘要：移动无线传感器网络的节点定位算法中，基于RSSI的MCL定位算法利用接收信号强度的对数正态模型对定位的预测和滤波过程进行了改进，改善了定位性能，但是仍存在计算量较大、功耗较大等不足。因为物体的运动状态不会发生突变，因而可以利用前几个时刻的轨迹，预测当前时刻的运动参数。采用Hermite插值法，对当前时刻的运动轨迹作了很好的预测。仿真结果表明，该算法与传统的算法相比，减小了采样范围，提高了采样准确率，从而提高定位精度，降低功耗。
现货洗车机传感器从智能监测的发展来看，经历了四个阶段：人工经验判断→仪器监测数据→数据监测、数据分析→人工智能在线监测。 基于工业物联网及人工智能的预测性维护，有望成为下一代故障诊断体系，大幅提升诊断效率及准确性。据 IoT Analytics 预计，2021 年~2026年PHM（智能监测及运维）市场规模将从69 亿美元增长至282 亿美元，CAGR为31%。 从监测的原理来看，主要涉及力学（结构力学、振动学）、噪声、位移、温度、倾角、转速、等环境数据。 智能监测系统的两个重要组成部分，感知层和平台层均具有壁垒。 感知层主要在于传感器设计制造、数据采集和清洗方面的技术壁垒。此处需要注意，智能监测及运维领域的传感器发展方向不是追求高精度，而是需要追求低功耗、边缘算法能力、通讯能力等。仅在一些特殊场景如低速重载设备才需要高精度传感器。 平台层注重数据及案例积累带来模型的优化，案例积累是重中之重。 因此，国外龙头具有先发优势。从市场参与者来看，国外参与者多为国际知名的设备提供商或大型状态监测企业，企业规模较大，以产品销售为主，在中国市场专注于电力、石化、冶金等行业。国外代表企业有 SKF、Bently。 目前，国内参与者规模较小。由于智能监测应用下游覆盖行业较广，不同行业监测技术应用差距较大，不同细分市场（力学、电化学等监测目标）的竞争主体也不尽相同。因此国内企业大多数企业往往选择专耕其中几个行业。国内代表公司为：东华测试、 容知日新、恩普特、 威锐达等。图：智能监测设备公司分类来源：招股说明书 整体看，国内企业要突破国外龙头先发优势的方式，有三： 1）进入自主可控要求较高行业，如防务领域。国内防务领域在歼20战斗机上首次搭载了PHM设备，为国产自主可控。 2）进入国外龙头较少进入的领域，例如国内发展更快的风电。国内的竞争参与者主要为国内企业，如：容知日新、北京威锐达、上海应普、北京观为时代、北京鼎好等。其中，容知日新2019年风电市占率34.55%（其他几家公司公司市占率未披露）。 3）以服务为切入点进行替代。智能监测系统完整流程包括：状态监测+故障诊断+状态预测+维修决策。维修决策需要较多人力投入的，国外企业相应的人力投入较少，国内企业在服务方面具有本地优势。（贰）首先，从收入体量和业务结构方面，对两家公司有一个大致了解。 从2021年收入体量来看，容知日新（3.99亿元）>东华测试（2.57亿元）。从2020年智能监测相关业务收入来看，容知日新（2.35亿元）>东华测试（1.46亿元）。容知日新——主要收入为“状态监测与故障诊断系统”88.96%，可细分为有线系统近65%、无线系统22.77%、手持系统1.91%。 图：业务结构（虚框为公司涉及业务）来源：招股说明书 其他主营业务包括：iEAM软件5.42%、自制传感器2.18%、技术服务1.78%。其中，iEAM软件业务从2018年的162万元提升至2020年的1431万元，CAGR为197%，主要功能是面向大型工业企业的智能设备全生命周期管理平台。 从下游行业应用来看，风电占比47.81%、冶金24.01%、石化15.23%。（所以，其增长，受到风电行业景气度的影响较大） 图：收入构成（单位：亿元）来源：塔坚研究 东华测试——动态信号测试分析系统56.37%、静态应变测试分析系统14.79%、配件及其他23.44%。其中，动态和静态分析系统属于结构力学性能测试领域。 根据公司披露，国内市场结构力学产品中，东华测试的市占率在60%~70%。动态信号测试针对快速变化的应力应变、力、压力、扭矩、位移、速度、加速度等物理量信号，主要应用于结构动力学特性实验、冲击特性实验；静态应变测试针对变化缓慢的物理量信号（同动态），主要应用于结构强度试验。 此外，配件业务主要包括传感器、实验教学仪器、其他等。从下游应用来看，主要应用于科研院所，50%以上应用于防务领域。图：收入构成（单位：亿元）来源：塔坚研究（叁）接下来，我们将近10个季度的收入和利润增速情况放在一起，感知增长趋势： 一、营业收入增速 图：营业收入增速（%）来源：塔坚研究 从营业收入增速来看，容知日新>东华测试，两者增速均较快。 容知日新业绩增长增速的驱动力，来自于：1）主攻的风电行业增速较快，2019年和2020年增速分别为：29.34%、38.8%；2）持续拓展新应用领域，典型代表是冶金行业，2019年和2020年增速分别为：100.74%、228.73%。目前，公司主要拓展的应用方向包括：化工、煤炭、水泥和轨道交通等。东华测试业绩增长增速的驱动力，来自于：1）防务领域的国产替代，目前公司50%以上应用于防务领域。结构力学测试产品应用于航空航天、船舶领域，受益于我国军工装备加速列装与升级换代；2）转民用，基于技术同源性，公司拓展港机、工程机械、石化、造纸、冶金及水务等领域应用。 二、归母净利润增速 图：归母净利润增速（%）来源：塔坚研究 从归母净利润增速来看，容知日新>东华测试。东华测试2021年后净利润增速较高，主要的影响因素为毛利率提升和期间费用率下降。 容知日新2021年利润增速较低，是因为2021年的政府补助减少，同时，由于利润基数小且集中在下半年确认，所以单季度利润增速低且波动大。（肆）对增长态势有所感知后，我们接着再将各家公司的收入和利润情况拆开，看近期季度数据。 容知日新——根据业绩预报来看，2021年实现营业收入3.99亿元，同比+51.11%；实现归母净利润0.81亿元，同比+8.95%；实现扣非归母净利润0.75亿元，同比+49.14%。1）从单季度增速来分拆：2021Q4单季度实现营业收入1.63亿元，同比+47.60%，环比+76.24%；实现归母净利润0.5亿元，同比+39.73%，环比+282.56%。收入利润同环比提升明显，主要因为：下游应用领域对工业设备智能运维的需求增长旺盛，原有石化、冶金等优势行业订单持续增长，同时大力拓展煤炭、水泥等行业。 图：单季度收入对比来源：塔坚研究 图：收入及归母净利润（单位：亿元）来源：塔坚研究 2）追溯前几个季度增长情况： 2021Q3利润较低，主要受到销售费用率、研发费用率提升影响，主要用于拓展煤炭、水泥等新行业。 东华测试——2021年实现营业收入2.57亿元，同比+25.22%；实现归母净利润0.80亿元，同比+58.91%；实现扣非归母净利润0.77亿元，同比+73.57%。 1）从单季度增速来分拆： 2021Q4单季度实现营业收入0.92亿元，同比+0.18%，环比+45.41%；实现归母净利润0.4亿元，同比-2.73%，环比+68.63%。单季度收入和利润增速放缓，东吴证券预计主要是卫生事件影响部分订单延期确认。 图：单季度收入对比来源：塔坚研究 图：收入及归母净利润（单位：亿元）来源：塔坚研究 2）追溯前几个季度增长情况： 2018~2021年Q4收入占比达到总收入的40%，主要因为公司下游行业的客户（科研及检测机构、高校以及部分国防军工）多在上半年完成预算，下半年采购，四季度确认收货。对比看，容知日新也同样存在Q4收入较比较高的情况。 2021Q2单季度收入增长显著，一方面是，我国结构力学性能测试行业国产替代进程提速；另一方面，PHM（故障预测与健康管理）、电化学工作站等新业务领域快速增长。（伍）对比完增长情况，我们再来看利润率、费用率的变动情况： 一、毛利率 图：毛利率对比（%）来源：塔坚研究 两者毛利率相近，维持在60%~70%。 容知日新2021Q2后毛利率下滑，主要受到下游主要收入来源的风电行业价格下降所致。根据华泰证券的行业调研，2021年风电降价幅度约25%。 东华测试毛利率缓慢提升，主要受到较高毛利率的动态信号测试分析系统（69.07%）占比不断提高，2019年至2021年占比为51.34%、56.37%、58.05%。 二、成本结构 图：成本构成来源：塔坚研究 从容知日新披露的2020年成本构成来看，原材料占比较高。其中，采购金额较大的主要原材料为：芯片、PCB、传感器、服务器、线缆等。其中，芯片国内厂商的产品纷纷进入测试；传感器方面2020年容知日新自制率达到了89.48%，东华测试主要传感器均为自产。 三、净利率 图：净利率对比（%）来源：塔坚研究 从整体净利率水平来看，容知日新略高于东华测试。 整体看两家公司的净利率全年高点在Q4，主要因为Q4为客户集中付款期，确认的收入占全年比重较高。 东华测试2021Q4净利率增速反超容知日新，主要因为公司在收入增长较快（+25.22%）的情况下，人员增长相对缓慢（+3.9%），导致期间费用率占比下滑。 四、期间费用率 图：销售费用率（左）、财务费用率（右）来源：塔坚研究 图：管理费用率（左）、研发费用率（右）来源：塔坚研究 整体看，期间费用率两家可比公司相差不大。其中，销售费用率维持在15%~20%，管理费用率维持在10%~15%，研发费用率10%~15%。 五、净资产收益率图：杜邦分析来源：塔坚研究 从净资产收益率来看，容知日新>东华测试。除了净利率差异外，总资产周转率略有差异。 容知日新总资产周转率相对较高，主要因为容知日新固定资产相对较少，贴片及接插件焊接、部分结构件表面处理和线束注塑等工艺简单、附加值较低的加工环节，由外协厂商加工完成。 需要重点注意的风险是：智能监测设备厂商的商业模式属于项目制企业，需要自行垫付资金，且下游客户为大型客户，账面应收账款占比相对较大。 图：应收账款情况来源：塔坚研究
摘要：系统基于Contiki实现了一种有源RFID阅读器节点，同时实现了一种边缘路由器，通过边缘路由器与阅读器节点可以组成无线传感器网络。用户通过网络控制阅读器节点收集和管理RFID标签，实现对设备的管理。本系统保持了无线传感器网络部署范围广的优点，通过融合有源RFID技术减小了网络的复杂性并降低了系统功耗。该系统工作稳定，适用于在较大范围内对设备进行管理。
既可以作为单品去连接路由器，也可以作为一个子设备连接 Master。因为它能快速启动，所以它可以解决低功耗的问题，可以 200 毫秒之内连接发送然后睡觉，这样就可以达到以前 WIFI 做不到的功能，我们可以把它变成了一个低功耗的 WIFI 传感器，它的好处是什么？WIFI 的距离远、传输数据量大。下面我们看一段视频，看怎么做到零配网的。
针对驾驶员状态检测和提取特征单一化以及检测设备成本过高的缺陷，提出了一种多特征融合的驾驶员状态的实现。该系统以内置DSP芯片的STM32L4低功耗单片机为核心，首先通过SON1303、MPU6050等传感器实时采集，分别获取人的脉搏、加速度、角速度以及姿态角特征参数；其次，脉搏调用DSP库实现快速傅里叶变换（FFT），利用切比雪夫窗口设计滤波器提取频谱；最后，通过驾驶员状态良好、疲劳、分心以及紧张频谱分析，定义第一主峰B以及频谱比K，融合B、K、姿态角、加速度、角速度等特征实现对驾驶员状态的判断。通过实验测试，该系统具有抗干扰强、低成本等特点，可以广泛应用于驾驶员状态检测，便于ADAS技术推广。
诸多的神经网络训练算法中，储备池计算（Reservoir Computing）将信号时序地转换到高维空间，继而可以通过简单线性回归有效地提取输入信号的特征。相对于其他神经网络算法，储备池计算只需要训练输出层权重，有效地降低了训练复杂度和训练时间，更有利于超高速和超低功耗的信息处理。然而，由于自供电光电器件的信号响应通常在时序上的耦合较弱，基于自供电光电传感器件的传感内储备池计算至今尚未实现。
