德國工業(yè)強勢來襲parker  026-54185-H

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SICK       GRTE18-P1142 1066548

WUERTH       71463259

LUTZE    DRAN120-24B 722-758

Kromschroder      DG10UG-4K2

UNIVER  362AF2615-D

COREMO      Z50051

Karcher  6362-0920

DANFOSS     MCD200_MCD-202-015-T4-CV1_175G5221..

MICHAUD CHAILLY     A1-871-32

coax       5-VMK 32 DR NC

Thomson       WV08D20SXXXX-00700-01095AN0000

woehrle  USV CON 3000/4-C2, MA89D82600009

GEFRAN GTT-40/480-0

METO-FER     QE-022-PS-11L

LEONI    L38h-3032

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Walther  72-006-0-S1018-11-2-P020

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Mahr      4100422

Netter    NTK85NF

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microsonic    mic+600/IU/TC

MarelliMotori       MOT 3-MAA 100LB4 ，3KW B35 installation motor (vertical and horizontal installation)

BAUMUELLER      B322829 322766

ASA-RT  ATB-CZ/10K/EIN6 110096/40

ROSS     RESK5207.0

ELGA      CLASSIC DI MK2-CLDIB273024

ASA-RT  S/N CV0752/1

Rexroth  MSK040B-0600-NN-M1-UP0-NSNN

KTR BoWex junior 19 12/19 BoWex junior 19

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OMAL    PNEUM. CONTROL VALVE DG101J006 1 BISTABLE WITH ENHANCED ACTUATOR

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BERG      SSK P50T-II/963.10893.000.0

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SICK       ATM60-P4H13X13

Staubli    AF152.10／CN

KACO     PDA 70.80 A02

VIKING   GPV-0550-60

Celsa      PQ92n 10V 600V CAT IIIC BJIB RE CELSA Amperemeter

VIVOLO X2P4702ECBA

AirCom   522#POD0B099NA00

BALLUFF       BES-516-300-S135-D-PU-05

prominent     GXLAEU0450PVT20000UA0130EN,1045443

Steimel   SF 3/32RD-VL

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Schneider      BRS368W131ACA

Vogel      WVN200-10E25 

HBM      K-WA-L-300W-32K-K2-F1-2-8-8

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ABUS     GM7000 H6 （AN 18587）

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Rexroth  R901212593 ABZMS-41-1X/0500/RTA/DC-K24

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Rexroth  R901190323

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Wolftechnik   WFMB005-20,5UM

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AMOT    2 1/2 BRCP18507-00-AA

測量速度更高
隨著來多的行程速度超過2 m/s的高速運動系統(tǒng)的投入使用，用戶需要一種系統(tǒng)能夠在此速度下工作，并能比現(xiàn)有系統(tǒng)提供更詳細(xì)的測量結(jié)果。XL-80激光測量系統(tǒng)能夠同時滿足這兩項要求。
高線性測量速度從1 m/s提高到了4 m/s，同時位置讀數(shù)分辨率仍可達到1 nm。數(shù)據(jù)采集速度為50 kHz，能夠采集高頻率微小移動的非常詳細(xì)的數(shù)據(jù)。雷尼紹軟件(LaserXL™和QuickViewXL™)的更新版本保了以一種熟悉、易用的格式顯示數(shù)據(jù)。Laser XL™提供了逐步的測量步驟一滿足多數(shù)機床的驗證標(biāo)準(zhǔn)，QuickViewXL™軟件提供了在屏幕上實時顯示激光讀數(shù)的功能。
系統(tǒng)精度更高
系統(tǒng)精度比原有的產(chǎn)品ML10激光系統(tǒng)有所提升，在整個日常溫度、氣壓和濕度不同工作環(huán)境下，均可達到±0.5 ppm的精度。使用XC-80智能傳感系統(tǒng)讀取環(huán)境讀數(shù)，通過USB數(shù)據(jù)線每7秒更新一次激光讀數(shù)補償值。USB數(shù)據(jù)線同時也為XC-80和傳感器供電。還有一點很重要，與雷尼紹的ML10系統(tǒng)一樣，所有測量值均采用穩(wěn)定的氦氖激光源的波長為基準(zhǔn)。
兼容性與保修
此新系統(tǒng)可以與現(xiàn)有的ML10系統(tǒng)光學(xué)鏡組*兼容，使目前成千上萬的ML10用戶能夠升到新系統(tǒng)，并同時保留其在光學(xué)鏡組、程序和人員培訓(xùn)上的原有投資。
XL-80系統(tǒng)具有長達3年標(biāo)準(zhǔn)的全面保修，并可以以優(yōu)惠的價格選購延長保修時間為5年。對于使用ML10的老用戶和使用其他廠商制造的同類系統(tǒng)的新客戶，我們均提供一些特別優(yōu)惠政策。因此，您更有理由去聯(lián)系雷尼紹公司在各地的分支機構(gòu)，讓我們?yōu)槟榻B選購XL-80作為升或作為新系統(tǒng)所帶來的好處不僅僅是汽車的未來，而且未來眾的出行方式將充滿了期待和機遇。網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)的技術(shù)革命也帶來了汽車電氣化、自動駕駛系統(tǒng)以及車輛與車輛以及與周圍基礎(chǔ)設(shè)施之間通信方式的變化。由于部分人的焦點都放在了趨勢變化，在某些程度上市場正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰(zhàn) - 即如何配置測試來應(yīng)對日益縮減的時間期限、 集中式ECU以及缺乏高效的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案等問題。
處在不斷變化的過程中。對于交通運輸行業(yè)，這種變化是明顯的。不僅僅是汽車的未來，而且未來眾的出行方式將充滿了期待和機遇。網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)的技術(shù)革命也帶來了汽車電氣化、自動駕駛系統(tǒng)以及車輛與車輛以及與周圍基礎(chǔ)設(shè)施之間通信方式的變化。未來，我將深入探討這些趨勢及其對當(dāng)前車輛的日常設(shè)計和測試挑戰(zhàn)所產(chǎn)生的影響。由于部分人的焦點都放在了趨勢變化，在某些程度上市場正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰(zhàn) - 即如何配置測試來應(yīng)對日益縮減的時間期限、集中式 ECU以及缺乏高效的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案等問題。對于每一個挑戰(zhàn)，我們都會參考相鄰行業(yè)來找到解決問題的方法。
測試配置
法國小說家Jean-Baptiste Karr經(jīng)常被引用的一句話，翻譯下來致意思是“多事情改變，改變的部分就少”(The more things change, the more they stay the same)。我訪問過各地汽車客戶的驗證工程師，包括OEM和一供應(yīng)商，對話的主題是不同的，但本質(zhì)是非常相似的，多圍繞“沒有足夠的時間來進行測試”和“沒有預(yù)算購買新設(shè)備”等問題展開。現(xiàn)在許多系統(tǒng)直接控制或連接到非常注重安全的系統(tǒng)，測試這些設(shè)備以保安全性和可靠性的重要性已不言而喻。
其中重要的莫過于看似簡單的“測試配置”任務(wù)。曾經(jīng)很簡單的汽車零部件 - 例如車頭燈或汽車座椅 - 現(xiàn)在變成復(fù)雜的機電系統(tǒng)，它將ECU、傳感器、執(zhí)行器以及與車輛其他部分的通信結(jié)合在一起。現(xiàn)在驗證這些子系統(tǒng)的行為需要不同的測試方法。以前車門、車窗、轉(zhuǎn)向柱、照明和座椅的測試都是純粹的物理測試 - 驗證物理性能和生命周期。這些機械測試采用的工具包括振動臺、環(huán)境室、執(zhí)行器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。由于這些組件包含了更多的傳感、計算和控制功能，物理組件已經(jīng)演變成車輛子系統(tǒng)，需要的設(shè)計和測試方法必須能夠反映動力總成的設(shè)計行為。隨著設(shè)計團隊適應(yīng)這一新的現(xiàn)實，建模、軟件設(shè)計、回歸測試，硬件在環(huán)(HIL)測試和系統(tǒng)集成所帶來的測試挑戰(zhàn)并不是花費更長時間或投入更多資金就可以解決的。
解決這一挑戰(zhàn)需要門的工具進行一次性測試，然后過渡到編程工具進行自動化，或者在改變時間長度、溫度、天氣因素、碰撞力等不同變量的情況下反復(fù)進行相同的測試。這種類型的業(yè)化也體現(xiàn)在鄰近行業(yè)，比如半導(dǎo)體，其中工具業(yè)化降低了測試的總體成本，并允許供應(yīng)商更快地將產(chǎn)品推廣上市四。這一趨勢也即將發(fā)生在運輸行業(yè)。事實上，已經(jīng)有一些產(chǎn)品開始提供這種業(yè)化，比如NI FlexLogger，該軟件提供了基于配置的數(shù)據(jù)記錄交互。
集中式還是非集中式(ECU)
隨著智能和邊緣處理添加到汽車組件中，每輛車的ECU數(shù)量呈指數(shù)增長。從邏輯上講，這意味著組件設(shè)計更模塊化，故障傳播的概率更低。隨著我們朝著5自動駕駛汽車(奧迪已經(jīng)宣布2019年A8將成為上輛3自動駕駛汽車)努力，來自各種傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合必將給當(dāng)前分散式ECU趨勢造成影響。
一種觀點是將子系統(tǒng)集成到一個集中式ECU之下，有時稱為融合ECU。處理器集中化有助于簡化軟件更新、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)流、成本和關(guān)鍵路徑測試。這意味著原始設(shè)備制造商可選擇其差異化優(yōu)勢，直接內(nèi)部進行開發(fā)，并采用一供應(yīng)商提供的*集成的到傳感器系統(tǒng)。例如，對于電動汽車，許多原始設(shè)備制造商正在嘗試將他們的IP(包括制動、充電和動力總成)隔離到一個ECU中，并通過業(yè)界的商用現(xiàn)成ECU來減少測試負(fù)擔(dān)，降低成本以及分散責(zé)任。對整個價值鏈來說，了解這些系統(tǒng)如何集成在一起并共享標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。
無論如何，驗證ECU上嵌入式軟件的行為這一挑戰(zhàn)將變得更加困難，而快速開發(fā)和構(gòu)建HIL測試設(shè)備的能力將變得至關(guān)重要。目前HIL系統(tǒng)的事實標(biāo)準(zhǔn)是從到構(gòu)建整個系統(tǒng)，這聽起來很有吸引力。過去這種模式行之有效，但兩個重要的發(fā)展正在改變這一格。先，市場變化的速度導(dǎo)致這些“黑匣子”測試設(shè)備成本過高，因為每次變化都需要開發(fā)全新的黑匣子。其次是ADAS的演變。隨著ECU的功能來多，并將來自不同供應(yīng)商的信息聚集在一起，所以這些知識和IP更為重要，因為汽車公司需要擁有該IP并深入了解才能對其測試系統(tǒng)進行相應(yīng)的修改 - 黑匣子就無法實現(xiàn)這一目的。
看一下斯巴魯如何使用靈活的模塊化平臺來解決上述問題，并終將測試時間縮短至預(yù)計時間的二十分之一。
NI客戶案例斯巴魯汽車
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這種“內(nèi)部所有權(quán)”一般體現(xiàn)在發(fā)動機控制中。然而，我認(rèn)為ADAS系統(tǒng)是實現(xiàn)創(chuàng)新和所有權(quán)道路上的新“動力總成”，這意味著擁有ADAS的IP將同樣重要。由于缺乏靈活性，無法適應(yīng)未來需求，加上定制服務(wù)的成本過高，工程師正在尋求其他解決方案。此外，還存在由于缺乏規(guī)模應(yīng)用而導(dǎo)致的成本問題。這些“黑匣子”測試方案不再適用于較小的子系統(tǒng)，而且即使是小型系統(tǒng)，也包含量的軟件邏輯。
數(shù)據(jù)管理解決方案
這里我們不必要了解采集的數(shù)據(jù)量如何呈指數(shù)增長。對于交通行業(yè)來說，采集的數(shù)據(jù)只會隨著汽車朝5自動駕駛方向發(fā)展而不斷增加。來自雷達、激光雷達和相機等傳感器的數(shù)據(jù)將整合在一起，以了解汽車周邊的環(huán)境。生物識別傳感器的數(shù)據(jù)將有助于了解駕駛員的狀態(tài)和健康狀況。汽車將基于這些數(shù)據(jù)自動啟動車道變換輔助系統(tǒng)和自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)。而且更令人興奮的是，AI的應(yīng)用也即將在汽車域全面爆發(fā)對于測試工程師來說，由于采集的數(shù)據(jù)量龐、驗證采集數(shù)據(jù)的步驟增加以及實時分析這些型數(shù)據(jù)集的需求，數(shù)據(jù)問題將會加劇。近發(fā)生的特斯拉死機就是即時數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)的一個例子。正做出決策無疑會帶來無限的潛在影響。
我們來設(shè)想一種情況。系統(tǒng)發(fā)生崩潰。系統(tǒng)會分析汽車上傳感器的數(shù)據(jù)并識別自動駕駛算法中的錯誤。
如果用于測試這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與用于監(jiān)控和評估這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相同，那么接下來的步驟可能是......
錯誤被修復(fù)并自動更新到存在該錯誤的車上。相同的數(shù)據(jù)會在驗證系統(tǒng)時生成新的測試參數(shù)，以保不會重復(fù)發(fā)生錯誤。
這種情況是未來十年我們對自動駕駛算法、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)期。但是，目前這種情況并發(fā)生，因為盡管我們加載的數(shù)據(jù)來多，但并沒有真正對這些數(shù)據(jù)進行分析。
這一問題的關(guān)鍵在于不僅可能，而且能夠輕松存儲、共享、查找和分析測量數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案。還是有一些汽車公司采取了相應(yīng)的解決方案，并取得了顯著的成效。豐田將分析數(shù)據(jù)所需的工時減少了50%;道依茨將數(shù)據(jù)分析時間減少了90%。捷豹路虎將其測試數(shù)據(jù)的百分比從10%提高到了95%，而且時間縮短了20倍。這些案例的共同點在哪里呢?答案就是標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)管理和分析企業(yè)方案。
發(fā)展趨勢
變化是汽車域的新元素，其中變化的不僅僅是汽車的使用體驗或采用的技術(shù)。政府法規(guī)和責(zé)任保險覆蓋范圍即將發(fā)生未知的變化;汽車經(jīng)銷商和汽車租賃公司紛紛倒閉。這些變化的重中之重是用于驗證和測試這些組件的系統(tǒng)和方法，不僅要保低成本、快速上市時間、高可靠性，同時重要的就是保安全性。幸運的是，用于定義這些新系統(tǒng)的組件并不新穎。我們已經(jīng)看到相同的技術(shù)正在應(yīng)用到半導(dǎo)體和國防和航空航天的測試環(huán)境，后者具有許多相同的“自動駕駛”功能。NI在測試方面擁有40多年的卓歷史，并且我們也注于汽車行業(yè)。在未來的博客文章中，我們將討論從鄰近行業(yè)類似挑戰(zhàn)中汲取的許多經(jīng)驗教訓(xùn)，重點介紹汽車域的許多發(fā)展趨勢以及它們對測試工程師的意義，并終展示汽車行業(yè)取得的一些重成功案例。
作者介紹
作為NI的汽車營銷總監(jiān)，Jeff Phillips負(fù)責(zé)制定汽車產(chǎn)品的上市戰(zhàn)略。這涉及了解市場需求和期望、定解決方案的定義，以及宣傳NI以軟件為中心的平臺如何能夠解決測試當(dāng)前和未來車輛日益增長的挑戰(zhàn)。
Phillips是LabVIEW認(rèn)證開發(fā)人員，擁有田納西學(xué)的機械工程學(xué)士學(xué)位，并自愿擔(dān)任FIRST機器人賽小學(xué)和初中組的導(dǎo)師。
關(guān)于NI
NI以軟件為中心的平臺集成了模塊化硬件和龐的生態(tài)系統(tǒng)，助力工程師和科學(xué)家應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。 這一久經(jīng)驗證的方法可讓用戶*自主地定義所需的一切來加速測試測量和控制應(yīng)用的系統(tǒng)設(shè)計。 NI解決方案可幫助用戶構(gòu)建超出預(yù)期的高性能系統(tǒng)，快速適應(yīng)需求的變化，終改善人類的生活現(xiàn)今，在機床廠家安裝機床硬件(如硬軌、線軌等)時，多使用傳統(tǒng)放置理石板拉表等方式去校正兩個軸向移動所產(chǎn)生的垂直度誤差，方法繁瑣、耗時，基準(zhǔn)理石塊自身也存在誤差，所以很難更快有效的測量準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。
針對廠家面臨的測量難題，雷尼紹激光干涉儀配備簡單鏡組，用對角線的測量方式能快速解決此問題。