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隨著工業4.0的實施和智能制造的高速發展，智能制造解決方案的需求也在逐步提升，已由原先僅對資產進行狀態監控和預防性維護等需求向更智能化方向發展，逐步實現了設備間的無縫連接、多協議以太網的通訊、模塊化機器人原型制作等功能。針對工業4.0，針對智能制造，ADI一直走在市場的前列，和客戶共同發展，提供完善齊全的系統級解決方案，助力加速智能制造的發展和進步。
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隨著AI和機器學習的發展，狀態監控越來越多地應用于各種市場中，如發電、汽車、航空航天和制造業。狀態監控作為一種維護策略，利用傳感器來監測機器，可以比人類更早地發現故障，旨在避免意外停機、延長機器壽命，優化性能并且提高輸出質量。 多傳感器的結合及其各傳感器通道數據的準確度和相關性決定著狀態監控系統分析結果的可靠性。故障檢測智能質量依賴于每個通道的時序和通信，因此同步數據采集至關重要，而捕獲同步數據也具有一定的挑戰性。 本文旨在討論信號鏈及其隔離系統中同步數據采集的常用技術、存在的挑戰、以及應對這些挑戰的優化解決方案。
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智能運動控制融合了精確反饋、先進檢測、高性能控制和無縫連接技術，可提供確定性運動解決方案，實現高度靈活且高效的制造工藝。工業應用運動控制解決方案已從基本的開/關定速電機發展到復雜的多軸伺服驅動解決方案。這種轉變是為了適應自動化技術日益復雜的趨勢，以滿足在智能制造中提供更高水平的性能和自主性的需求。 本電子書系統地介紹了電機驅動技術。開篇概述了工業自動化趨勢對運動控制發展的推動作用，然后深入講解電機控制架構，探索具體的組成要素，包括輸入級、電源、逆變器級、主控制器、反饋環路和連接等考慮因素。
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