P+F接近开关可印刷打印电子产品可能会导致智能连接设备的激增，从可以相互通信的家用电器到可以放置在身体上实现非侵入式的医疗诊断传感器。但是打印表面的多样性带来了挑战，因为用于在平面物体上打印的方法可能不适用于人体皮肤或适用于复杂的纹理和形状。
（P+F 电感式传感器 NBN12-18GM50-E0-V1-M1）
12 mm，非齐平,更远的工作距离,温度范围扩大
-40 ... +85 °C,密封性增强，防护等级
IP68 / IP69K,E1 型式批准
开关功能 : 常开 (NO) 输出类型 : NPN 额定工作距离 : 12 mm 安装 : 非齐平 输出极性 : DC 确保操作距离 : 0 ... 9,72 mm 驱动器件 : 软钢，如 1.0037、SR235JR（之前为 St37-2）
36 mm x 36 mm x 1 mm 衰减系数 rAl : 0,5 衰减系数 rCu : 0,45 衰减系数 r304 : 0,7 衰减系数 rBrass : 0,5 输出类型 : 3 线 工作电压 : 7 ... 30 V 开关频率 : 0 ... 1200 Hz 迟滞 : 典型值为 5% 反极性保护 : 反极性保护 短路保护 : 脉冲式 电压降 : ≤ 2 V 工作电流 : 0 ... 200 mA 断态电流 : 0 ... 0,5 mA 类型 4 µA 在 25 °C 时 空载电流 : ≤ 10 mA 可用前的时间延迟 : ≤ 100 ms 开关状态指示灯 : 黄色 LED MTTFd : 1484 a 任务时间 (TM) : 20 a 诊断覆盖率 (DC) : 0 % 符合标准 : UL 认证 : cULus 认证，一般用途，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 E1 型式批准 : 10R-04 环境温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 3 针 外壳材料 : 黄铜，镀镍 感应面 : PBT 防护等级 : IP68 / IP69K 质量 : 40 g 供货范围 : 供货范围包含 2 颗自锁螺母
日照接近开关本次召回范围内的车辆由于油箱通风OBD诊断软件缺陷，诊断系统在产生预报警故障码后会发生自锁，从而无法点亮MIL灯，并将屏蔽氧传感器和三元催化器的故障诊断。这将使一系列OBD诊断失效，进而无法检测出能够导致排放超标的故障，可能导致车辆在无报警的情况下发生排放超标的情形，不符合国家机动车污染物排放法规的相关要求。
价格接近开关AIDA64是一个为家庭用户精简的Windows诊断和基准测试软件。AIDA64提供了一个范围广的特点，协助在超频，硬件错误诊断，压力测试，和传感器监测。它具有独特的能力来评估处理器，系统内存和磁盘驱动器的性能。AIDA64是兼容所有的32位和64位微软Windows操作系统，包括Windows7、Windows8/Windows 8.1、Windows Server 2008 R2、Windows Server2015技术预览版和Windows10预览版。
P+F接近开关去年年底，声威建材集团打造了智能专家自诊断系统，在人员无法到达的位置放置检测传感器，每隔5分钟就对设备进行“体检”。企业总经理王永说：“‘5G+工业互联网’改造的成效立竿见影，项目建成后，工厂的设备意外停机率降低了70%，设备维护成本下降30%。”
日照接近开关 该技术通过在500 kV 变压器放油阀处安装内置式无源特高频传感器，传感器与采集和处理单元之间选用双屏蔽线、宽频带、低损耗的RG214 同轴电缆，确保信号传输有效可靠。采集和处理单元对信号进行放大、带通滤波，分离外界干扰后，经A/D转换进入通道处理器，完成信号标识并获取每个通道脉冲信号，就地对信号处理和保存。采集和处理单元由主机UPS 提供220 V 电源，并支持包括光纤、485 和USB 等多种物理连接。主机局部放电在线监测与诊断系统通过对运行参数进行采集，储存与分析，有效识别设备内部的局部放电信号。系统软件包括设备状态监控、危险源识别和缺陷的快速诊断，以及预测缺陷的发展趋势，为运维人员有效维护和检修策略提供技术支持。
价格接近开关1.3 智能型纤维智能纤维是以功能纤维材料为基础，运用材料科学、微电子学、现代控制论、计算机科学、人工智能和神经网络等一系列高新技术，属于集成技术创新。赋予纺织材料系统或纤维大分子链结构本身以智能特性。智能纤维织物系统集感知、驱动和信息处理于一体，形成类似生物材料所具备的自感知、自诊断、自适应、自修复等功能。主要有（1）光敏纤维。 指在光的刺激下发生颜色和导电性可逆变化的纤维，主要有光致变色、热致变色和光导纤维。其中光导纤维最著名的应用是做光纤传感器，这是迄今为止发展最为成熟的纤维传感器。将光导纤维与变色染料复合制成的服装材料，颜色能够自动变化；将光纤传感器镶嵌于降落伞中还能探测降落伞的应力变化情况。（2）导电玻璃纤维。将玻璃镀金技术和玻璃纤维表面处理技术结合开发的新产品。该材料应用于隐身材料的研究开发，例如美国B-2隐形轰炸机表面即使用导电玻纤复合材料。（3）形状记忆纤维。目前，研究应用最为普遍是镍钛合金形状记忆纤维。英国研制的防护服就采用镍钛合金纤维，能避免高温和烫伤。（3）智能调温纤维。智能调温纤维含有低温相变物质，在相变温度时吸收或放出热量，使得该纺织品具有智能调节作用。是一种能够提供智能调节功能的新型材料，被专家誉为自有防水湿透织物技术以来最重要的舒适性纺织品。
吉林省精密驱动智能控制国际合作研究中心首场专题学术报告会暨建设研讨会隆重召开 2020年1月13日下午，应吉林省精密驱动智能控制国际合作研究中心（简称“中心”）、科技产业处和自动化工程学院邀请，洪堡高级学者加拿大阿尔伯塔大学Qing Zhao教授、“青年千人”东北大学李渝哲教授、洪堡学者李智教授在思成会议厅分别做了《工业系统的故障检测、诊断与控制》、《信息物理系统无线传感器网络安全与数据可靠性传输》和《先进智能材料的建模与控制》专题学术报告。东北电力大学副校长、中心主任王建国教授、中心主要成员、学校部分教师、研究生和本科生参加了报告会。会议由中心副主任张秀宇教授主持。
会议中，王建国首先介绍了学校及中心的发展情况，并对三位专家的到来表示热烈欢迎和衷心感谢。在报告会中，Prof. Qing Zhao教授深入分析了工业系统中故障诊断技术的现状和面临的问题，详细的讲述了工业系统的随机容错控制，分享了随机系统故障诊断的主要研究成果；李渝哲博士详细介绍了信息物理系统无线传感器网络存在的安全问题，并针对几种传感器网络攻击手段，分享了无线传感器网络数据可靠性传输方案；李智博士以压电陶瓷驱动器为例，介绍了先进智能材料建模与控制中存在的问题和技术难点，并针对智能材料迟滞特性的控制难点问题分享了新的解决方法。
声微科技首创声波智能诊断预测性维修系统，采用声波传感器+陀螺仪，准确对声波振动频率、方向振幅定位和分析，通过边缘计算和云计算结合合理安排传输数据，实现云端机器学习人工智能诊断，给出预测性维修规划的系统。
主要故障分析 液压泵在液压系统中的作用是将电机或发动机中的机械能转化为压力能。液压泵是液压系统的动力源，可为液压系统提供特定的流量和压力液压油。在液压系统中，液压泵分为叶片泵、齿轮泵和柱塞泵。 叶片泵的问题。一旦定子表面磨损，泵和电机的不同轴和空气进入系统，就会产生压力波动、噪音和振动。如果定子内部磨损严重，密封不紧或油粘度过低或过高，液压泵的压力不能增加，体积效率也很低。液压泵内的定子表面和叶片不适合，内部空气的进入也会导致同样的情况。液压泵液压油冷却，增加内部摩擦，轴承和电机不对齐，导致液压泵高油柔和异常加热。液压泵中有异物，安装不良或运动部件磨损会导致液压泵疲劳和严重磨损。 齿轮泵含有气体进入、困油、流动脉冲或加工精度偏差，使齿轮泵运行时出现压力波动、噪声和振动。低油粘度齿轮泵、堵塞油管道或齿轮油泵间隙的增加会导致小流量的出口。齿轮泵油排热差、生产组装精度差、摩擦增加或粘度油使用不当会导致泵壳加热。如果外部材料造成的轴承磨损和传动扭矩过大，则会导致泵轴磨损。 在柱塞泵中，球头和鞋子的松动配合，进入系统的空气，变量机构的故障会导致柱塞泵承受较大的压力波动、振动和噪声。如果柱塞泵内部泄漏增加，油箱内的热耗散和变量机构的故障。两者都会导致液压泵的高油温和泵壳加热。如果柱塞泵中的油含有杂质，如变形、严重停留油、安装和加工精度偏差，阀板和气缸将被烧毁或磨损。活塞泵的油含有杂质、零件加工误差和孔堵塞，可导致鞋和斜板接触面温度急剧上升和损坏。 常见的诊断方法 现有的液压泵检测和诊断方法主要分为三类：基于经验的主观故障诊断方法、基于信号和模型处理技术的诊断方法和人工智能诊断。主观诊断要求诊断人员基于维护人员的感官、思维、系统的简单参数和故障诊断的实际经验，具有丰富的经验和专业知识。主要方法包括框刺图法和参数测量比较是主要方法。 目前，信号处理技术、人工智能理论和计算机技术、基于信号处理和模型的人工智能诊断和诊断方法的快速发展已成为诊断方法的主流。其诊断一般需要通过检测方法和特征信号的选择、传感器布局、信号传输和采集、信号处理和故障诊断策略。当液压泵出现故障时，振动信号具有变性、非线性和弱性的特点。因此，当液压泵出现故障时，故障信号很容易被噪声信号吞噬。
